본 논문에서는 우수 고조파 Anti-parallel 다이오드 링 혼합기를 이용한 직접변환 수신기를 설계하였다. 설계된 Anti-Parallel 다이오드를 사용한 SHP 혼합기는 LO 신호의 제 2 고조파를 이용한 혼합작용으로 LO신호원을 사용하는 대신에 1/2의 주파수를 갖는 저가의 LO신호원을 이용한다. 따라서, LO신호에 의한 낮은 스퓨리어스 특성과 넓은 주파수 대역에 걸쳐서 우수한 분리도 특성을 나타낸다. 또한, 링 형태의 혼합기는 고유의 LO신호에 대한 고조파 상쇄특성을 가지므로 RF 입력단을 통한 LO신호의 불요복사를 최대한으로 줄일 수 있다. 제작된 Anti-Parallel SHP 혼합기의 LO/IF, RF/IF와 LO/RF 분리도는 각각 24.6dB, 36.2dB 22.5dB로 우수한 특성을 나타내고 있다. 또한 링혼합기의 변환손실은 LO 신호전력이 5.5dBm일때, RF 입력전력 -20dBm에서, IF 출력은 -35.6dBm의 값을 얻었다. 따라서, 링혼합기의 변환손실은 약 15.6dB이고 또한, 1dB 압축점은 0dBm일 때 나타났다.
빈번한 메시지를 주고받는 MPI 기반의 병렬 프로그램에서 효과적으로 통신이 이뤄지기 위해서는 송수신 프로세스들이 각 노드에서 동시에 스케줄되어야 한다. 그러나, 일반적으로 클러스터 컴퓨터를 구성하는 각 노드는 범용시분할 운영체제를 기반으로 하며, 이 경우 병렬 프로그램을 구성하는 프로세스들은 각 스케줄러에 의해 자율적으로 관리되므로 이들을 동시에 함께 실행시키는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 리눅스 클러스터에서 효과적으로 병렬 MPI 프로그램을 실행시키기 위해, 메시지 교환 정보를 활용하여 통신에 참여하는 프로세스들이 동시에 스케줄 되는 기법을 제안하고 실제 구현을 통해 성능을 살펴보았다. NPB 병렬 벤치마크의 수행을 통해 측정한 결과에 따르면, 통신량이 높은 프로그램에서 33-56%의 실행 시간 감소 효과를 보였다.
최근 전력의 수요공급 불균형으로 전력사용 피크시간대의 전력사용 강제 제한이 불가피하다. 따라서, 본 논문에서는, 피크전력이 발생하지 않는 시간대의 전기를 저장하고 전력부족이 예상되는 피크전력 시간대에는 저장전력을 공급하는 병렬운전 기기의 회로를 설계하는데 있다. 이 회로설계를 통하여, PRS의 핵심기능인 상용전원과 인버터 발생전원의 병렬연결 운용으로, 상용전원의 피크치 전력을 조절할 수 있었다. 또한 효율을 높이기 위하여 Transless Power Circuit DC-AC 인버터를 개발하였다. 더 나아가, 가변임피던스 제어를 적용하여 무정전 전원장치의 저장전력을 상용전원과 연계함으로써, 기존의 무정전 전원장치에서 구현을 못하고 있는 저장전력 사용시간을 획기적으로 늘릴 수 있는 기술구현 가능성을 입증하였다.
Recently, an iterative algorithm for finding the interior eigenvalues of a definite matrix by CG-type method has been proposed. This method compares to the inverse power method. The given matrices A, and B are assumed to be large and sparse, and SPD( Symmetric Positive Definite) The CG scheme for the optimization of the Rayleigh quotient has been proven a very attractive and promising technique for large sparse eigenproblems for smallest eigenvalue. Also, it is very amenable to parallel computations, like the CG method for the linear systems. A proper choice of the preconditioner significantly improves the convergence of the CG scheme. But for parallel computations we need to find an efficient parallel preconditioner. Our candidates we ILU(0) in the wave-front order, ILU(0) in the multi-coloring order, Point-SSOR(Symmetric Successive Overrelaxation), and Multi-Color Block SSOR preconditioner. Wavefront order is a simple way to increase parallelism in the natural order, and Multi-coloring realizes a parallelism of order(N), where N is the order of the matrix. Another choice is the Multi-Color Block SSOR(Symmetric Successive OverRelaxation) preconditioning. Block SSOR is a symmetric preconditioner which is expected to minimize the interprocessor communication due to the blocking. We implemented the results on the CRAY-T3E with 128 nodes. The MPI (Message Passing Interface) library was adopted for the interprocessor communications. The test problem was drawn from the discretizations of partial differential equations by finite difference methods. The results show that for small number of processors Multi-Color ILU(0) has the best performance, while for large number of processors Multi-Color Block SSOR performs the best.
본 논문에서는 고압 대전력 3상 유도전동기의 고정자 권선을 이용한 전압원 인버터의 병렬운전 방식을 제안한다. 현재 사용되고 있는 대부분의 4극 이상 대전력 유도전동기는 각 상의 권선이 외부에서 접근이 가능하도록 외부단자가 설치되어 있으며, 이들 외부 단자를 이용하여 복수대의 전압원 인버터를 병렬운전 하여 대전력 유도전동기를 구동할 수 있다. 이와 같이 고압 대전력 유도전동기를 복수 개의 전압원 인버터를 병렬 운전하여 구동할 경우, 특정 인버터의 고장발생 시 비록 구동 토오크는 감소될지라도, 나머지 인버터로 시스템을 계속 구동할 수 있어 시스템의 고장대처능력을 향상시킬 수 있다. 또한 병렬 운전되고 있는 각 인버터의 스위칭 동작에 대해 서로 위상차를 갖게 함으로서, 등가 스위칭 주파수를 증가시켜 출력 토오크 리플 감소와 입력 전류 리플 감소, DC Link 커패시터의 크기 감소와 같은 좋은 특성을 얻을 수 있다. 또한 각 인버터로의 전력의 분산에 의해 시스템에서 발생하는 EMI영향을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 제안한 방식을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 특성을 증명하였다.
현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.
본 연구는 학위연계형 일학습병행제에서 진행하는 오프라인 수업방식인 플립러닝의 성과에 대해서 분석한다. 직업능력향상의 일환으로 수행되는 일학습병행제의 훈련은 철저히 오프라인 방식을 견지해 왔으나, COVID-19와 맞물려 이전과는 달리 보다 적극적으로 온라인 방식을 혼용하는 방향으로 바뀌고 있다. 하지만 학위연계형의 운영은 대학의 학사시스템과 교육방식에 적용을 받으며 실질적으로 일반대학교육과 같은 형태이기 때문에 플립러닝과 같은 교육방식은 새로운 것이 아니다. 따라서 최근 학위연계형 일학습병행제에서 확대적용되고 있는 플립러닝의 교육성과와 보완점을 주말에만 수업이 진행되는 본 제도의 특성을 고려하여 분석해 보는 것이 필요하다. 설문에 기반한 통계분석결과 플립러닝의 성과가 일부 확인되었으며, 그 성과를 높이기 위해서 학습독려와 교수자-학생 간의 커뮤니케이션을 확대하는 구체적인 방안을 지속적으로 찾아가는 것이 필요하다.
In wave-front-sensor-less adaptive optics (WFS-less AO) systems, the Jacopo Antonello (JA) method belongs to the model-based class and requires few iterations to achieve acceptable distortion correction. However, this method needs a lot of measurements, especially when it deals with moderate or severe aberration, which is undesired in free-space optical communication (FSOC). On the contrary, the stochastic parallel gradient descent (SPGD) algorithm only requires three time measurements in each iteration, and is widely applied in WFS-less AO systems, even though plenty of iterations are necessary. For better and faster compensation, we propose a WFS-less hybrid approach, borrowing from the JA method to compensate for low-order wave front and from the SPGD algorithm to compensate for residual low-order wave front and high-order wave front. The correction results for this proposed method are provided by simulations to show its superior performance, through comparison of both the Strehl ratio and the convergence speed of the WFS-less hybrid approach to those of the JA method and SPGD algorithm.
본 논문은 다중 대역 레이더 수신기의 소형화를 위한 이중 모드 주파수 혼합기를 구현하였다. 제안한 혼합기는 역병렬 다이오드(anti-parallel diode)를 이용하였고, 제어 전압 유무에 따라 기본파 혼합기 또는 부고조파 혼합기로 동작한다. 제어 전압을 인가하여 기본파 혼합기로 동작하는 경우, X-대역에서 -10 dB 변환 손실, 2.0 dBm P1dB 특성을 나타내었고, 제어 전압을 인가하지 않은 부고조파 혼합기로 동작하는 경우 K-대역에서 -10 dB 변환 손실, 2.0 dBm P1dB 특성을 나타내었다.
심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 모델을 대량의 학습 데이터로 학습시키기 위해서는 많은 시간이 소요되기 때문에 병렬 학습 방법이 필요하다. DNN의 학습에는 일반적으로 Stochastic Gradient Descent(SGD) 방법이 사용되는데, SGD는 근본적으로 순차적인 처리가 필요하므로 병렬화하기 위해서는 다양한 근사(approximation) 방법을 적용하게 된다. 본 논문에서는 기존의 DNN 병렬 학습 알고리즘들을 소개하고 연산량, 통신량, 근사 방법 등을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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