컴퓨팅 그리드 환경에서는 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능이 균일하지 않기 때문에, 영역을 균등하게 분할하는 일반적인 로드밸런싱 기법을 적용하기가 적절하지 않다. 본 연구에서는 그래프 분할기법을 기반으로 하여, 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능가중치를 계산하여 분할하는 2단계 영역 분할 기법을 제시하였다. 2단계 영역 분할 기법 시 발생하는 통신량의 증가는 그래프 분할기법인 WEVM을 적용하여 최소화 할 수 있었으며, 멀티 클러스터 환경과 WAN에서 타당성과 효율성을 검증해 보았다.
본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
대규모의 데이터를 다루는 여러 시스템에서 데이터를 다수의 병렬 디스크에 분산시켜 저장한 후 질의 처리시 동시에 여러 개의 디스크를 접근함으로써 입출력 성능의 향상을 위한 많은 노력들이 행해져 왔다. 대부분 이전 연구들은 데이터 공간을 이루는 각 차원이 겹치지 않는 여러개의 구간으로 나누어져 전체 데이터 공간이 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정하에 각 차원의 구간 번호로 결정되는 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 개발에 집중되었다. 하지만, 그들은 데이터 공간을 그리드 형태로 분할하는 방법이 전체 디클러스터링 알고리즘 성능에 미치는 영향을 간과하였다. 본 논문에서 우리는 효과적인 그리드 분할을 통하여 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 향상 시켰다. 이를 위하여 영역 질의 크기가 주어졌을 때 겹치는 그리드 셀의 수를 예측하는 모델을 제시하였으며 이를 이용하여 가능한 그리드 분할 방법들 중에서 질의 크기를 감소시키는 분할 방법을 선택하였다. 일반적으로, 다차원 데이터에 대해서는 이진 분할을 하지만 본 논문에서는 더 작은 수의 차원을 선택해서 여러 번 분할함으로써 질의를 만족하는 그리드 셀의 수를 감소시켰다. 다양한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 예측 모델은 질의 크기와 차원에 관계없이 0.5% 이내의 에러율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 효과적인 그리드 분할을 통하여 다차원 데이터에 대해서 가장 성능이 좋은 것으로 소개되고 있는 Kronecker sequence 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 23배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.5-10
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2022
Photovoltaic systems provide a reliable green energy solution. The sustainability and low-maintenance of Photovoltaic systems motivate the integration of Photovoltaic systems into the electrical grid and further contribute to a greener environment, as the system does not cause any pollution or emissions. Developing methodologies based on machine learning techniques to assist in reducing the burden of studies related to integrating Photovoltaic systems into the electric grid are of interest. This research aims to develop a methodology based on a unsupervised machine learning algorithm that can reduce the burden of extensive studies and simulations related to the integration of Photovoltaic systems into the electrical grid.
디스크 입출력 성능에 의해서 많은 영향을 받는 대용량의 데이타를 저장하고 처리하는 시스템에서 데이타를 다수의 병렬 디스크에 분산 시켜 저장한 후 질의 처리 시 디스크 접근 시간을 감소시키기 위한 노력들이 많이 행해졌다. 대부분의 이전 연구들은 데이타 공간이 정형의 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정 하에 각 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 연구에 치중하였다. 하지만, 그리드 형태의 분할은 저차원 데이타에 대해서는 효과적이지만 고차원 데이타에 대해서는 우수한 디스크 할당 알고리즘을 적용하더라도 디클러스터링에 의한 성능 향상을 이룰 수가 없다. 그 이유는 그리드 분할 방법은 데이타 분포 비율에 관계없이 전체 데이타 공간을 동일한 비율로 분할하기 때문이다. 고차원 데이타는 대부분 데이타 공간의 표면에 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 현상을 고려하여 데이타 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 알고리즘을 이용한 새로운 디클러스터링 알고리즘을 제시한다. 다양한 실험 결과에 의하면 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 방법은 차원이 증가할 수록, 또한 질의 크기가 증가할 수록 그리드 형태의 분할에 비해서 질의를 만족하는 데이타 블록의 수를 현저히 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 분할 결과 데이타 블록들의 배치(layout)를 이용한 디스크 번호 할당 알고리즘들을 제시하였다. 우리는 제시한 알고리즘의 성능을 보이기 위해서 다양한 차원과 디스크 수에 대해서 여러 가지 실험을 하였다. 본 연구에서 제시한 디스크 할당 알고리즘은 절대 최적의 디스크 할당 방법에 비해서 추가적인 디스크 접근 횟수가 10번을 넘지 않는다. 디클러스터링 알고리즘의 응답 시간에 대해서 그리드 분할에 대해서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Kronecker sequence을 이용한 디스크 할당 알고리즘과 비교하였으며 차원이 높아짐에 따라 최대 14배까지 성능이 향상된다.
Three fuzzy input space partitoining methods, which are grid, tree, and scatter method, are mainly used until now. These partition methods represent good performance in the modeling of the linear system and nonlinear system with independent modeling variables. But in the case of the nonlinear system with the coupled modeling variables, there should be many fuzzy rules for acquiring the exact fuzzy model. In this paper, it shows that the fuzzy model is acquired using transformed modeling vector by linear transformation of the modeling vector.
A damage detection algorithm based on neuro fuzzy hybrid system is presented in this study for location and severity predictions of cracks in beam-like structures. A combination of eigenfrequencies and rotation deviation curves are utilized as input to the soft computing technique. Both single and multiple damage cases are considered. Theoretical expressions leading to modal properties of damaged beam elements are provided. The beam formulation is based on Euler-Bernoulli theory. The cracked section of beam is simulated employing discrete spring model whose compliance is computed from stress intensity factors of fracture mechanics. A hybrid neuro fuzzy technique is utilized to solve the inverse problem of crack identification. Two different neuro fuzzy systems including grid partitioning (GP) and subtractive clustering (SC) are investigated for the highlighted problem. Several error metrics are utilized for evaluating the accuracy of the hybrid algorithms. The study is the first in terms of 1) using the two models of neuro fuzzy systems in crack detection and 2) considering multiple damages in beam elements employing the fused neuro fuzzy procedures. At the end of the study, the developed hybrid models are tested by utilizing the noise-contaminated data. Considering the robustness of the models, they can be employed as damage identification algorithms in health monitoring of beam-like structures.
3차원 비정상, 비압축성 Navier-Stokes 방정식 해석코드를 이용하여, 초소형 비행체 주위에 형성되는 저 레이놀즈수 유동장의 공력 특성을 연구하였다. 비정상 유동장의 효율적인 계산을 위하여, 개발된 코드는 MPI 프로그래밍 기법을 이용하여 병렬처리 하였으며, single partitioning 방법을 적용하여 3차원 형상에 대한 multi-block 격자계를 효율적으로 해석 하였다. 비교적 형상이 복잡하지 않은 초소형 비행체 주위 날개에 대해 해석한 후 초소형 비행체 전 형상에 대해 받음각을 변화시키며 공력계수 및 정안정성을 살펴보았다. 해석 결과, 서울대학교 미소공기역학실험실에서 수행한 아음속 풍동 실험데이터와 비교하여 보았을 때 대체로 잘 일치하였으며, 개념 설계한 비행체가 공기역학적으로 정안정성을 갖고 있음을 보일 수 있었다.
We extend the octree subdivision process from Cartesian coordinates to spherical coordinates to develop more efficient space-partitioning structure for surface models. As an application of the proposed structure, we apply the octree subdivision in spherical coordinates ("S-Octree") to geometry compression in progressive mesh coding. Most previous researches on geometry-driven progressive mesh compression are devoted to improve predictability of geometry information. Unlike this, we focus on the efficient information storage for the space-partitioning structure. By eliminating void space at initial stage and aligning the R axis for the important components in geometry information, the S-Octree improves the efficiency in geometry information coding. Several meshes are tested in the progressive mesh coding based on the S-Octree and the results for performance parameters are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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