• 한국기계가공학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.23-33
• /
• 2018

In the general manual feeder of an LED lighting assembly system, many workers are needed to supply parts to the main conveyor. The automatic feeder for modern automation lighting assembly systems consists of a completely automated feeding system and a magazine system that supplies the parts automatically. A standardized LED panel and diffusion cover is stacked in the cartridge of the magazine system. The structural safety of the automatic feeding system with regard to handling the load from the panels and covers stored in the cartridge should be guaranteed. LED convergency lighting modules are assembled using two LED panels and one diffusion cover in an automatic feeder. In this study, the structural safety and fatigue life of the automatic feeder and magazine were analyzed by considering the load generated in the automatically assembled LED convergency lighting system. In addition, the dynamic behavior of each auto-feeding system and magazine delivery system was visualized, and the working process was evaluated via dynamic simulation using a virtual engineering method. A tack time table for automatic feeding systems was derived by developing a virtual prototype.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권11호
• /
• pp.2835-2844
• /
• 1998

대부분의 데이터 병렬 언어들은 배열을 분배하는 방법을 제공하고 있다. 이들 중 블록-순환(block-cyclic) 분배가 가장일반적인 데이터 방법이다. 블록-순환 형태로 분할된 배열 구간 A(l:h:s) 중 각 프로세서가 자신의 메모리 영역에서 접근하는 A의 지역주소를 컴파일러 또는 실시간 시스템들이 생성하는 방안에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 블록-순환 분배된 배열에 대한 두 가지 지역 주소 생성 방법을 제안한다. 하나는 가상-블록 (virtual-block)을 변형한 simple scan 방법이고, 다른 하나는 지역 메모리 접근에 대한 정보를 포함하는 ${\Delta}M$테이블을 선형시간에 생성하는 알고리즘이다. ${\Delta}M$테이블 생성과 각 프로세서가 10,000개의 지역배열 원소를 접근하는데 소요된 시간을 측정하는 실험을 하였다. 실험결과 simple scan 방법은 성능이 좋지 못하였다. 하지만 ${\Delta}M$테이블을 구성하는 다른 방법들 보다 빠른 시간에 수행이 완료되었다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.67-78
• /
• 2012

합산 영역 테이블은 모든 픽셀에 대해 임의의 크기 사각영역의 이미지 필터링 처리를 일정시간 안에 가능케 한다. 이러한 특성은 각각의 픽셀에 대해서 주변 픽셀의 밝기의 합 혹은 평균을 필요로 하는 이미지 처리 적용 분야에 유용하게 쓰일 수 있다. 합산 영역 테이블의 생성은 단지 행 혹은 열 단위의 합만을 구하는 메모리 바운드 작업임에도 불구하고 기존 연구들은 이미 존재하는 데이터 병렬성만을 활용하기 위하여 대기 시간이 긴 전역 메모리에 과도한 접근을 하여야만 했다. 본 논문에서는 입력 데이터를 정방의 서브 이미지로 분할하고 매개 데이터를 이들 간에 파급시킴으로써 GPGPU 환경 적합한 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존 방법 대비 전역 메모리 접근 량을 거의 반으로 줄임으로써 주어진 메모리 대역폭을 효율적으로 사용한다. 결과에서도 성능이 대폭 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.395-400
• /
• 2017

본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.450-459
• /
• 2016

매년 RDFS 데이터는 대용량화 되어 가며, 빠른 질의를 위한 SPARQL 처리방식에 대한 변화가 필요하게 되었다. 이를 위해 대용량 분산 처리 프레임워크를 활용한 SPARQL의 질의 처리방식이 많이 연구되고 있다. 기존의 연구 중 대용량 분산 처리 프레임워크인 Hadoop(MapReduce) 기반 질의 엔진은 반복적인 작업으로 인한 잦은 I/O 발생으로 실시간 질의 처리가 불가능하며, 인메모리 기반 분산 질의 엔진 역시 낮은 단계의 언어 수준에서 분산 구조를 고려한 구현이 필요하기 때문에 질의 엔진 구축이 어렵다. 본 논문에서는 인메모리 기반 분산 질의 처리 프레임워크인 SparkSQL을 활용하여 대용량 트리플 데이터에 대한 SPARQL 질의문 처리 속도를 향상시킬 수 있는 질의 처리 엔진 구축 방법을 제안한다. SparkSQL 은 Spark 기반의 고수준 분산 질의 엔진으로서 기존의 SQL문을 활용한 질의가 가능하다. 따라서 SPARQL 질의문을 처리하기 위해서는 Jena를 이용하여 Algebra Tree를 생성한 후 이를 Spark 시스템에 적용하기 위한 Spark Algebra Tree로 변환해야 한다. 그리고 이를 이용하여 SparkSQL 질의문을 생성하는 시스템을 구축하였다. 또한 Spark 인메모리 시스템에서 보다 효율적인 질의 처리를 위한 DataFrame기반의 트리플 Property 테이블 설계를 제안하고 SparkSQL 프레임워크에 활용하였다. 마지막으로 기존의 분산처리 프레임워크를 사용한 질의 엔진과 비교 평가를 통하여 연구의 타당성을 검증한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권8호
• /
• pp.998-1009
• /
• 2015

근래에 들어 풍부한 지식베이스를 구축하기 위한 대용량 RDFS 추론에 대한 관심이 높아지면서 기존의 단일 머신으로는 대용량 데이터의 추론 성능을 향상시키기에 한계가 있다. 그래서 분산 환경에서 의 RDFS 추론 엔진 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 분산 환경 엔진은 실시간 처리가 불가능 하며 구현이 어렵고 반복 작업에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 병렬 그래프 구조 를 사용한 인-메모리 분산 추론 엔진 구축 방법을 제안한다. 트리플 형태의 온톨로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있으므로 그래프 구조 기반의 추론 엔진을 설계하는 것이 직관적이다. 또한 그래프 구조를 활용하는 오퍼레이터를 활용하여 RDFS 추론 규칙을 구현함으로써 기존의 데이터 관점과 달리 그래프 구조의 관점에서 설계할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추론 엔진을 평가하기 위해 LUBM1000(1억 3천 3백만 트리플, 17.9GB), LUBM3000(4억 1천 3백만 트리플, 54.3GB)에 대해 추론 속도를 실험을 하였으며 실 험결과, 비-인메모리 분산 추론 엔진보다 약 10배 정도 빠른 추론 성능을 보였다.