A battery is the primary energy source device presently used in hybrid electric vehicle. It can store much energy, but cannot provide enough current without inefficient units. However, an ultracapcitor can provide much current, but cannot store much energy. It will have better fuel economy by combining the two energy sources in parallel. The purpose of this paper is making the simulator of the two HEV systems. The one has only battery, the other have battery and ultarcapacitor in parallel. To compare the fuel economy, dynamic programing was used for optimization and prius was used for HEV model.
In this paper, the equations of motions for planar multibody dynamics are established for considering the parallel programming based on GPU. Cartesian coordinates are used to formulate the equations of motion and implicit integration method called HHT-alpha is employed. Open chain multibody system is considered for computer simulation. CUDA toolkit is employed for establishing the GPU parallel programming. The exactness of the analysis is verified from the comparison with ADAMS. The results from parallel computing based on GPU are compared with the results from the sequential programming based on CPU in terms of calculation time. The multiple pendulum with bodies and joints is employed for the computer simulation. In the pendulum system that has 290 bodies, the parallel program indicates an improved efficiency of about 25.5 second(15.5% improvement). It is noted that the larger the size of system is, the time efficiency is better.
본 논문은 비교적 기초학력 수준이 낮은 전문대학생들의 컴퓨터전공으로 프로그램언어 교육을 수강하는데 있어서 알고리즘적 사고력과 컴퓨팅 사고력 및 문제해결력이 결여된 상태에서 프로그래밍언어 교육을 받는데 현실적으로 어려움을 탈피하기 위해 EPL(Educational Programming Language)인 스크래치을 활용하여 코딩교육을 병행하여 프로그램언어 학습을 수강한 학생들과 EPL을 활용한 코딩교육 없이 프로그램언어 교육을 수강한 학생들의 프로그래밍과 컴퓨팅 사고력 및 문제해결력의 향상 정도를 측정하기 위해 학습효과분석, 문제해결 능력 향상 등에 대한 비교 분석을 실시하였다. 그 결과, EPL인 스크래치를 병행하여 프로그램언어 교육을 수강한 학생들의 프로그래밍 및 컴퓨팅사고력과 문제해결력의 향상에 도움이 되는 것으로 나타났을 뿐만 아니라 학생들의 만족도 또한 높은 것으로 나타났다. 이것은 학생들이 어렵게만 생각한 프로그래밍실습에 자신감을 주었을 뿐만 아니라 중도탈락을 방지하는데 도움을 주는 것으로 나타났다.
This paper presents the development of a Parallel-Typed CNC Machining Tool. It is specially designed to machine a complex shaped workpiece by controlling the orientation of the tool. The inverse/direct kinematics of a parallel mechanism is derived and implemented in a PC based controller. With graphics icons, the GUI (Graphic User Interface) program is developed for the CNC programing. The calibration is accomplished by geometric constraint motion, which is a parallel motion of the platform with respect to a table. The calibration result is introduced and the future study is proposed.
소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점이다. 본 논문에서는 이러한 소실점의 특성을 이용한 실시간 소실점 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 소실점 검출 방법은 1) 복잡한 계산이 요구되거나 2) 알고리즘에 따라 소실점을 검출할 수 있는 영상이 제한되어 있다. 제안하는 방법은 블록 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 구하여 영상의 구조적 특성을 이용하는 것으로 영상 내에 존재하는 소실점을 실시간으로 검출한다. 먼저 영상의 블록 단위로 HOG 기술자를 구한 뒤, 제안하는 동적 프로그래밍(dynamic programing)을 이용하여 소실점의 위치를 예측한다. 본 논문에서는 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 소실점 검출 방법임을 보이고자 한다.
This paper addresses a problem of machining determination of input quantity in a multi-stage flexible flow system with non-identical parallel machines considers a subcontracting, machining restraint, and machine yield. We develop a nonlinear programing with the objective of minimizing the sum of in-house processing cost and subcontracting cost. To solve this model, we introduce a single-processor parallel genetic algorithm(SPGA) to improve a weak point for the declined robustness of simple algorithm(SGA). The efficiency of the SPGA is examined in comparison with the SGA for the same problem. In of examination the SPGA is to provide the excellent solution than the solution of the SGA.
A fast pattern classification algorithm with Cellular Nonlinear Network-based dynamic programming is proposed. The Cellular Nonlinear Networks is an analog parallel processing architecture and the dynamic programing is an efficient computation algorithm for optimization problem. Combining merits of these two technologies, fast pattern classification with optimization is formed. On such CNN-based dynamic programming, if exemplars and test patterns are presented as the goals and the start positions, respectively, the optimal paths from test patterns to their closest exemplars are found. Such paths are utilized as aggregating keys for the classification. The algorithm is similar to the conventional neural network-based method in the use of the exemplar patterns but quite different in the use of the most likely path finding of the dynamic programming. The pattern classification is performed well regardless of degree of the nonlinearity in class borders.
병렬 프로그래밍은 프로세스간의 통신과 동기화 문제, 병렬 시스템의 구성 형태등을 고려해야 하기 때문에 순차 프로그래밍에 ? 많은 노력을 필요로 한다. 효율적인 병렬 프로그램을 작성하기 위해서는 사용자와 컴파일러간의 상호 지원이 이루어져야 한다. 이러한 관점에서 본 연구는 선행 연구로써 병렬 객체지향 표기언어 POOSL을 개발하였다. 그러나, 사용자 입장에서 볼 때 병렬 프로그램을 작성하기 위해 POOSL의 문법 구조를 염두에 두고 텍스트 중심의 프로그램을 작성한다면 여전히 부담스러운 작업이 될 것이다. 사용자에게 보다 편리함을 제공하기 위해서는 텍스트보다는 시각적인 프로그래밍 환경이 더욱 효율적이고 바람직할 것이다. 따라서, 본 논문에서는 POOSL을 기초로 하여 사용자가 좀더 쉽고, 편리하게 병렬 프로그래밍 할 수 있는 시각 환경으로써 VEPO(Visual Environment for Parallel Object-Oriented Programing)를 제안하고 있다. 본 논문의 목적은 사용자가 병렬 프로그램을 작성하는데 있어 문제에 내재된 병렬성을 객체지향 개념에 입각하여 시각적으로 자연스럽게 표현하도록 하고, 병렬 프로그램 개발에 관련된 과정들을 하나의 환경을 통합시킴으로써 편리한 프로그램 환경을 제공하는 것이다. 본 연구에서 제안하고 있는 VEPO는 병렬 프로그램을 개발하는데 필요한 기본적인 단계들로써 프로그램 기술 단계, 실행 단계, 실행 과정의 시각화등을 지원하고 있으며, 시각 프로그래밍의 장점을 충분히 살릴 수 있도록 여러 개념들이 지원되고 있다. 특히, 병렬 프로그램에서 복잡하고 까다로운 통신과 동기화에 관련된 코드 등은 번역 과정에서 여러 개념들이 생성되도록, 함으로써 사용자로 하여금 병렬 프로그램을 작성하는데 따르는 부담감을 줄 일 수 있도록 한다. 본 시스템은 PC를 호스트로 연결한 트랜스퓨터들로 구성된 병렬 컴퓨터 MC-3에서 구현되었다. VEPO 그래픽 사용자 인터페이스는 Visual C++로 구현되었고, VEPO에서 작성된 시각 프로그램은 Inmos C 코드로 번역되어 MC-3에서 수행된다.
본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 레이더를 이용하여 얻은 신호를 처리해 영상을 획득하는 기술로서, SAR 영상의 활용도와 고해상도 영상에 대한 요구가 증가하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 영상 데이터의 고속 처리를 위해 SAR 영상처리 알고리즘을 다중코어 기반의 컴퓨터 구조에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 구현하기 위한 연구를 수행했다. 고해상도 영상에 따른 방대한 양의 입출력에 의한 성능 저하를 개선시키기 위해 메모리를 최대한 활용하는 성능 최적화 기법을 적용하고 OpenMP의 동적 스케쥴링 기법과 중첩 병렬성(nested parallelism)을 사용해 코드의 병렬화 비율을 높였다. 그 결과 전체 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 병렬 성능의 최대 한계치를 크게 높일 수 있었으며, 제안된 기법을 10개 코어를 가진 다중코어 시스템에 적용한 결과 기존 대비 8배 이상의 성능 향상이 있었다. 본 연구 결과는 대용량 메모리를 가진 다중코어 시스템을 대상으로 하는 고해상도 SAR 영상처리 소프트웨어 개발에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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