본 논문에서는 고해상도 타일 가시화 시스템의 성능 향상을 위해 전 분류 기법과 후 분류 기법을 조합하여 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬을 제안하였다. 전 분류에서는 디스플레이 리스트와 시각 절두체 선별 기법을 이용하였으며, 후 분류에서는 선 탐색 부분 후 분류기법을 이용하였다. 벤치마킹 테스트를 통해 제안된 두 병렬-타일 가시화 기법의 성능을 고찰하였으며, 이 결과를 기반으로 제안된 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬 중에서 주어진 가시화 모델에 대해 더 효율적인 알고리듬을 선정하는 방안을 제시하였다.
Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.
본 연구에서는 공유메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N개의 key를 $O(log^2N)$ 시간에 정렬 할 수 있는 병 알고리즘인 SARED-MEMORY-BS와 REDUCED-BS를 설계하였다. REDICED-BS 알고리즘은 각각 로세서에 있는 local memory를 효율적으로 사용할 수 있도록 제안한 parity전략을 사용하였다. 각각의 프로세서에 있는 local memo교를 효율적으로 사용함으로써 REDUCED-BS 알고리즘은 SHARED-MEMORY-BS 알고리즘에 비햐여 통신의 빈도수가 약 1/2정도 감소된 것으로 나타났다. 결과적으로 REDUCED-BS 알고리즘은 병렬 정렬시 통신을 감소시킴으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
NSGA (Non-dominated Sorting Algorithm) 는 다목적 최적화 분야에서 널리 사용되고 있는 비지배 정렬 기반의 유전자 알고리즘으로 최적화를 요구하는 분야에서 널리 사용되고 있다. 하지만 연산의 복잡도, 사전 우수해 선별 조건의 미흡함과 공유 변수값 결정의 어려움등이 문제로 제기 되었고, 이러한 단점을 보완한 NSGA-II(Non-dominated Sorting Algorithm-B) 알고리즘이 제안되었다. 그러나 기존의 NSGA-II알고리즘은 다목적 최적화 알고리즘과 동일하게 목적치를 최대화 또는 최소화시키는 방향으로 최적화가 진행되어 선택적인 최적화 수행이 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 NSGA-II알고리즘이 가지는 장점을 바탕으로 설계자의 요구조건에 종속적으로 최적화 과정을 수행할 수 있는 GBNSGA-II (Goal-pareto Based NSGA-II)를 제안하고 기존의 NSGA-II알고리즘과 비교를 통해 성능의 우수성을 검증하였다.
본 논문은 가시화 기반 LBVH(Linear Bounding Volume Hierarchy))을 이용한 빠른 GPU기반 N-body 충돌 체크 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 움직이는 n-body 개체에 대한 수정된 모튼코드(Morton code)를 이용하며, 이 모튼코드는, 일반적으로 사용되는 개체의 위치 정보뿐 아니라 이 개체가 스크린상에 차지하는 가시화 영역 정보를 이용하기 때문에, 카메라의 위치 및 방향에 따라 화면상에 차지하는 영역이 작은 개체에 대한 빠른 GPU기반 정렬(sorting)이 가능하게 된다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 15%이상 성능 향상이 있음을 알게 되었다
개정된 정보통신기술 운영지침에 따르면 초등학교에서부터 알고리즘을 학습 내용으로 다루도록 하였으며 이에 따라 초등학교 현장에서도 알고리즘을 쉽고 효과적으로 지도하기 위한 다각적인 교육 방법 연구가 필요해졌다. 이에 본 연구 과정에서는 초등학교 저학년을 대상으로 알고리즘의 중요한 부분으로 인식되는 정렬 알고리즘을 학습 내용으로 선정한 후 활동을 통한 교수-학습 방법과 애니메이션 기반의 교수-학습 방법을 적용해보고 학습 효과를 비교 분석하는데 주안점을 두었다. 두 가지 방법으로 정렬 알고리즘 교수-학습을 적용한 후 별도로 제작한 학업 성취도 평가지와 설문지 분석 결과, 크게 두 가지 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 교수-학습 방법에 따른 학업 성취도에는 별다른 차이가 없었으나 초등학교 저학년 학생들도 정렬 알고리즘을 충분히 학습할 수 있다는 점과 둘째, 활동을 통한 알고리즘 교육이 애니메이션 기반의 정렬 알고리즘 교육에 비해 학생의 이해도, 흥미도 및 만족도 측면에서는 좀 더 효과적이라는 것을 알 수 있었다.
The Modular Multilevel Converter (MMC) is particularly attractive for medium and high power applications such as High-Voltage Direct Current (HVDC) systems. In order to reach a high voltage, the number of cascaded submodules (SMs) is generally very large. Thus, in the applications with hundreds or even thousands of SMs such as MMC-HVDCs, the sorting algorithm of the conventional voltage balancing strategy is extremely slow. This complicates the controller design and increases the hardware cost tremendously. This paper presents a Two-Way Merge Sort (TWMS) strategy based on the prediction of the capacitor voltages under ideal conditions. It also proposes an innovative Insertion Sort Correction for the TWMS (ISC-TWMS) to solve issues in practical engineering under non-ideal conditions. The proposed sorting methods are combined with the features of the MMC-HVDC control strategy, which significantly accelerates the sorting process and reduces the implementation efforts. In comparison with the commonly used quicksort algorithm, it saves at least two-thirds of the sorting execution time in one arm with 100 SMs, and saves more with a higher number of SMs. A 501-level MMC-HVDC simulation model in PSCAD/EMTDC has been built to verify the validity of the proposed strategies. The fast speed and high efficiency of the algorithms are demonstrated by experiments with a DSP controller (TMS320F28335).
Donggun Lee;Jooseon Oh;Youngtae Choi;Donggeon Lee;Hongjeong Lee;Sung-Bo Shim;Yushin Ha
농업과학연구
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제50권3호
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pp.373-382
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2023
The task of sorting and excluding blemished apples and others that lack commercial appeal is currently performed manually by human eye sorting, which not only causes musculoskeletal disorders in workers but also requires a significant amount of time and labor. In this study, an automated apple-sorting machine was developed to prevent musculoskeletal disorders in apple production workers and to streamline the process of sorting blemished and non-marketable apples from the better quality fruit. The apple-sorting machine is composed of an arm-rest, a main body, and a height-adjustable part, and uses object detection through a machine learning technology called 'You Only Look Once (YOLO)' to sort the apples. The machine was initially trained using apple image data, RoboFlow, and Google Colab, and the resulting images were analyzed using Jetson Nano. An algorithm was developed to link the Jetson Nano outputs and the conveyor belt to classify the analyzed apple images. This apple-sorting machine can immediately sort and exclude apples with surface defects, thereby reducing the time needed to sort the fruit and, accordingly, achieving cuts in labor costs. Furthermore, the apple-sorting machine can produce uniform quality sorting with a high level of accuracy compared with the subjective judgment of manual sorting by eye. This is expected to improve the productivity of apple growing operations and increase profitability.
This paper proposes a algorithm to obtain a time-varing system parameters for the optimal controller. The proposed algorithm is enlarged from tile optimal sorting algorithm. It applies to Bang-Bang control and compares with CGD Method. We confirm that the proposed algorithm is excellent.
접미사 배열은 주어진 문자열 내의 모든 접미사를 사전식 순서로 저장하는 자료 구조로, 많은 저장 공간을 사용하는 접미사 트리를 대체하면서 여러 가지 문자열 관련 문제에 사용되고 있다. 이를 O(n) 시간 내에 생성하는 것과 더불어, 실세계 입력에 대하여 작은 시간과 공간을 사용하여 구성하는 알고리즘들 역시 제안되어 왔다. 본 논문은 Maniscalco와 Puglisi[1]가 제안한 접미사 정렬 알고리즘을 분석하고, 프로그램의 수행 시간을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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