Optimality Criteria algorithm based on the derivation of reciprocal approximations has been applied to structural optimization of large-scale structures. However, required computational cost for the serial analysis algorithm of large-scale structures consisting of a large number of degrees of freedom and members is too high to be adopted in the solution process of O.C. algorithm Thus, parallel version of O.C. algorithm on the network of personal computers is presented in this Paper. Parallelism in O.C. algorithm may be classified into two regions such as analysis and optimizer part As the first step of development of parallel algorithm, parallel structural analysis algorithm is developed and used in O.C. algorithm The algorithm is applied to optimal design of a 54-story plane frame structure
We propose an algorithm to update weight to use the mean square error method and mutual coupling matrix in a coherent channel. The algorithm proposed in this paper estimates the desired signal by using the updated weight. The updated weight is obtained by covariance matrix using mean square error and mutual coupling matrix. The MUSIC algorithm, which is direction of arrival estimation method, is mostly used in the desired signal estimation. The MUSIC algorithm has a good resolution because it uses subspace techniques. The proposed method estimates the desired signal by updating the weights using the mutual coupling matrix and mean square error method. Through simulation, we analyze the performance by comparing the classical MUSIC and the proposed algorithm in a coherent channel. In this case of the coherent channel for estimating at the three targets (-10o, 0o, 10o), the proposed algorithm estimates all the three targets (-10o, 0o, 10o). But the classical MUSIC algorithm estimates only one target (x, x, 10o). The simulation results indicate that the proposed method is superior to the classical MUSIC algorithm for desired signal estimation.
본 논문은 평면 그래프를 위한 병렬 depth-first search (DFS) 알고리즘 [SIAM J. Comput., 19 (1990) 678-704]을 비 평면일 (non-planar) 수 있는 grid 그래프의 한 종류인 solid grid 그래프에 대해서도 수행 가능하도록 확장된 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 Priority PRAM 모델에서 $O(n/sqrt{log\;n})$개의 프로세서로 수행했을 때 O(log n)의 병렬 시간이 소요된다. 우리의 지식으로, 이는 비 평면 그래프를 위한 첫 번째 결정적 NC (deterministic NC) 알고리즘이다.
Performance bottleneck of parallel computer systems has mostly been I/O devices because of disparity between processor speed and I/O speed. Therefore I/O node placement strategy is required such that it can minimize the number of I/O nodes, I/O access time and I/O traffic in an interconnection network. In this paper, we propose an optimal distance-k embedding algorithm, and analyze its effect on system performance when this algorithm is applied to n x n torus architecture. We prove this algorithm is an efficient I/O node placement using software simulation. I/O node placement using the proposed algorithm shows the highest performance among other I/O node placements in all cases. It is because locations of I/O nodes are uniformly distributed in the whole network, resulting in reduced traffic in the intE'rconnection network.
The photovoltaic power system is effected by atmospheric condition. Therefore, The maximum power point tracking(MPPT) algorithm of the Photovoltaic (PV) power system is needed for high efficiency. Many MPPT techniques have been considered in past, but In this paper, the author analyzes widely known P&O MPPT algorithm and ImP&O algorithm, and presents new MPPT algorithm complementing weaknesses of other two algorithms.
본 논문에서는 광대역 재밍 신호 환경에서 원하는 목표물을 추정하기 위한 알고리즘을 제안 한다. 재밍 신호를 억제하는 방법으로, 본 연구에서는 시공간적응 알고리즘과 QR분해를 사용하여 최적의 가중치를 획득한다. 시공간적응 알고리즘은 적응배열안테나시스템에서 탭 지연 신호에 복소 가중치를 곱하여 가중치를 생성하고, 역행렬로 인한 전력소모를 최소화하기 위해서 QR분해를 이용하여 최적의 가중치를 획득한다. 모의실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. [-40o,0o,+40o]의 목표물 추정에서 본 연구에서 제안 한 알고리즘이 3개의 목표물을 모두 추정하였지만 기존 알고리즘은 재밍 신호 때문에 [0o]에서만 추정하였다. 본 연구의 제안 알고리즘이 재밍 신호를 제거하고 원하는 목표물을 정확히 추정하여 성능이 향상되었음을 입증하였다.
본 논문에서는 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 1단계로 단축시켰으며, 행과 열의 최소 비용만을 선택하여 비용을 감소시키는 최적화 과정을 거쳐 최적해를 구하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 유전자 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 O($n^3$)을 O(n)으로 향상시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 할당 문제에 일반적으로 적용할 수 있는 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 부분집합 합 문제의 해를 수행 복잡도 O(nlogn)으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. SSP는 집합 S의 원소가 초증가수열과 랜덤수열로 구성된 경우로 구분된다. 초증가수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 수행 복잡도 O(nlogn)의 가산 알고리즘 (Additive Algorithm)이 제안되었다. 그러나 랜덤수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 2n-1의 가능한 모든 경우수를 확인하는 Brute-Force 방법으로 수행 복잡도는 O(n2n)만이 알려져 있다. 결국, SSP는 NP-완전 (NP-Complete) 문제로 알려져 있다. 본 논문은 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 대해 수행 복잡도 O(nlogn)으로 해를 구하는 감산 알고리즘 을 제안하였다. 기존 개념은 목표 값 t보다 작은 값으로 구성된 부분집합 S에 대해 부분집합의 합에서 목표값을 뺀 값을 잉여량 (Residual, r)으로 하여 잉여량 보다 작은 값들 중 최대 값을 S에서 제거하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 적용한 결과 S의 원소 개수보다 적은 수행 횟수로 해를 빠르게 얻는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 SSP의 해를 얻는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
An efficient parallel algorithm is presented to find a maximum weight independent set of a permutation graph which takes O(log n) time using O($n^2$/ log n) processors on an EREW PRAM, provided the graph has at most O(n) maximal independent sets. The best known parallel algorithm takes O($log^2n$) time and O($n^3/log\;n$) processors on a CREW PRAM.
This paper proposes a novel maximum power point tracking(MPPT) control algorithm considering insolation to improve efficiency of PV system. The proposed algorithm is composed perturb and observe(P&O) method and constant voltage(CV) method. P&O method is simple to realize and CV method is possible to tracking MPP with low insolation. Response characteristics of proposed algorithm is compared to conventional P&O method with insolation variation. This paper proves the validity of proposed algorithm through the analysis result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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