인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.
다중 사용자 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 협력적 전송을 기반으로 한 협력적 PF (Proportional Fair) 스케쥴러를 사용하는 경우 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능의 개선이 가능하다. 단일 셀 기반의 기존 PF 알고리듬은 여러 채널 환경에 대하여 그 성능이 평가되어 왔으나 여러 개의 기지국들이 스케쥴링에 참여하여 한 프레임 동안 다수의 사용자를 스케쥴링하는 알고리듬의 제시 및 성능 평가는 많은 연구가 필요한 상태이다. 본 논문에서는 서로 다른 셀에 속하는 인접한 세 섹터에 위치한 기지국들이 사용자들의 채널 정보를 교환하여 다중 사용자에게 자원을 할당하는 협력적 PF 스케쥴러를 분산 다중 사용자 MIMO 시스템에 적용하고 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능을 평가한다. 또한 그 성능을 기지국 간의 채널 정보 교환 없이 자원을 할당할 사용자를 각자 선택하는 병렬적 PF 스케쥴러와 자원 할당 시 선택할 수 있는 동시 사용자 그룹의 모든 조합을 검색하는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 평균 전송률의 로그 합 성능과 비교 분석한다. 본 연구에 적용된 협력적 PF 스케쥴러는 하위 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능 측면에서 병렬적 PF 스케쥴러보다 우수한 성능을 보인다. 또한 모든 조합을 검색함으로서 가장 큰 평균 전송률의 로그 합 성능을 나타내는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 성능의 대부분을 달성하면서도 연산 복잡도를 크게 감소시킨다.
본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.
비정상 유동의 모사를 위한 병렬화된 비정렬 중첩격자기법을 개발하였다. 비정렬 격자계에서 효율적이고 강건하게 쓰일 수 있는 탐색방법과 병렬경계에서 유동적으로 변하는 데이터의 수를 처리할 수 있는 자료구조를 제안하였다. 격자계간의 정보전달을 위한 삽간경계면을 정의하였고, 공간상의 이차정확도를 유지하기 위한 삽간방법 및 물체내부에 위치하는 삽간점에 대한 처리방법을 제안하였다. 개발된 해석코드의 검증을 위해 Eglin/Pylon 형상에서 분리되는 스토어의 궤적을 해석하여 실험치와 비교하였고, 다 물체간의 상대운동이 있는 비정상유동의 적용을 위해 세 개의 스토어 분리에 대한 해석을 수행하였다.
익형에 대한 공력 최적설계 프로그램을 개발하였으며, 점성 유동장에 대한 보다 정확한 정보를 설계에 반영하기 위하여 나비어-스톡스 방정식을 사용하였다. 최적설계 방법으로는 민감도 해석을 위하여 수정유용방향탐색방법(Modified Method of Feasible Directions, MMFD)을 사용하였으며 이동거리 계산을 위하여 다항식 보간법을 사용하였다. 또한 설계시간을 단축하기 위하여 MPI를 사용하여 병렬화하였다. 전체 유동장을 8개의 영역으로 분할하였으며 분할된 영역은 지정된 프로세서에 할당하여 계산을 수행하였다. 민감도 계산을 위하여 각 프로세서에 할당하여 계산을 수행하였다. 민감도 계산을 위하여 각 프로세서에 각 탐색방향을 할당하여 민감도를 병렬계산하였다. 본 연구의 수행 결과 양력은 허용한도 내의 일정한 값을 유지하는 가운데 항력이 감소된 최적화된 익형의 형상을 설계할 수 있었다.
Optimal Power Flow (OPF) is becoming more and more important in the deregulation environment of power pool and there is an urgent need of faster solution technique for on-line application. So this paper presents parallel genetic algorithm-tap search for the solution of the OPF. The control variables modeled unit active power outputs, generator-bus voltage magnitudes and transformer-tap settings. A number of functional operating constraints, such as branch flow limits, load bus boltage magnitude limits and generator reactive capabilities are included as penalties in the fitness function. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each process. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper three populations to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on an IEEE 30-bus system in the reference paper. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient for the OPF.
학생들이 수학과 과학을 배울 때 개발 및 사용하는 지적 자원의 이론적 모형을 구성하였다. 9,300명의 미국 4학년 학생들의 수학 과학 성취도 평가의 응답을 통계적으로 분석하여 이 이론적 모델을 검증하였다. 그 결과는 이론적 모형이 타당함을 보여주며, 4학년 학생들의 과학 학습에서 인식적 실천은 수학 학습에서 인식적 실천의 발달에 영향을 준다.
Abstract. In the ubiquitous environment of the next generation, RFID is predicted to occupy an important technical location and also expected to apply to various fields. However, the properties of tags in itself which is the core of RFID have a dysfunction like an invasion of privacy for user. An existing cryptanalytic protection scheme of the information leakage have a difficult problem to apply to RFID tags for privacy protection. We applied Ohkubo et al.'s scheme to the protection of the tag's information efficiently in the RFID system environment using low-cost tags. But, this method has all informations of tagsto identify tag's ID and then performs the process of identification in sequence in the Back-end server. These processes have lots of computations so that it have problems about a scalability. In this paper, we are based on Ohkubo et al.'s scheme to solve problems, and then analyze the parallelism with the Hellman's tradeoff method, divide it into nodesin parallel. In this paper, we are based on Okubo et al.'s scheme to solve problems, and then analyze the parallelism with Hellman's tradeoff method, divide it into the ${\omega}$ node in parallel. as a result, we can reduce the computing complexity of key search to $O(\frac{m^{2/3}n^{2/3}}{\omega})$ seconds from O(mm) seconds. finally we show the results to be enhanced the scalability.
지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.
발열 때문에 더이상 회로 집적도를 높일 수 없기 때문에 단일 코어 프로세서의 성능 향상은 한계에 달했다. 그래서 코어를 여러 개 사용하는 멀티 코어, 매니 코어 형태의 프로세서가 등장했으며 병렬 프로그래밍이 중요해졌다. 이러한 상황에서 병렬 프로그래밍에 여러 장점이 있는 순수 함수형 언어 Haskell이 주목받고 있다. Haskell은 식 계산 방식에서 이미 병렬성이 내재되어 있으며 병렬 구조를 지원하는 모나드 도구를 제공한다. 그런데 Haskell 병렬 프로그램의 성능은 메모리 재사용 시스템을 포함한 실행시간 시스템에 큰 영향을 받는다. 이미 Haskell이 제공하는 메모리 프로파일링 도구로 GC-tune이 있지만, GC-tune은 가능한 모든 GC 옵션에 대해 프로그램 실행 시간을 반복 측정하기 때문에 GC 조정 시간이 너무 오래 걸린다. 그래서 본 연구에서는 기본적인 분할 정복법을 이용해서 GC-tune의 탐색 영역을 매 단계마다 4분의 1로 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 두 가지 병렬 프로그램(극대 독립 집합 프로그램과 K-평균 프로그램)에 적용한 결과, 평균 98%의 정확도로 실행 시간을 평균 7.78배 단축시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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