• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.357-359
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• 2012

초 고성능 바이오 서열 분석 장비 기술의 발달로 대량의 바이오 정보가 쏟아져 나오고 있으며, 바이오산업의 발달로 개인별 유전체 정보에 의한 맞춤의학의 시대가 도래되고 있다. 수많은 서열에 대한 분석에는 많은 저장장치 및 주기억장치가 필요하므로 슈퍼컴퓨터 급의 서버와 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 프로그램이 필요하다. 이러한 분석에는 염기서열 일치 검색과 이를 기반으로 하는 Alignment와 Assembly 분석이 있으며, 이를 수행하는 기존의 알고리즘 및 대부분의 프로그램들은 염기서열을 문자열로 취급하고, 해쉬 인덱스 테이블, Brujin 그래프의 사용, 버러우즈 휠러 변환(BWT) 등의 기법을 활용하여 효율적인 분석을 도모하였다. 본 논문에서는 염기서열을 문자열이 아닌 k-mer 묶음의 정수형 하나로 변환하여 검색함으로써 저장 공간의 크기를 약 28% 이상으로 줄이고 형 변환 상태에서의 검색을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. Assembly 분석 프로그램인 CalcGen 프로그램을 개발하여 본 알고리즘의 효용성 및 효율성을 실험을 통해 검증하였다. 이 연구의 결과는 향후 대량의 유전체 염기서열의 효율적 분석과 저장 및 처리에 또 하나의 새로운 접근 방법을 제안하는데에 그 의미를 둘 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.989-997
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• 2018

Massive event stream brings us great challenges in its volume, velocity, variety, value and veracity. Picking up some valuable information from it often faces with long detection time, high memory consumption and low detection efficiency. Aiming to solve the problems above, an efficient complex event detection method based on NFA_HTS (Nondeterministic Finite Automaton_Hash Table Structure) is proposed in this paper. The achievement of this paper lies that we successfully use NFA_HTS to realize the detection of complex event from massive RFID event stream. Specially, in our scheme, after using NFA to capture the related RFID primitive events, we use HTS to store and process the large matched results, as a result, our scheme can effectively solve the problems above existed in current methods by reducing lots of search, storage and computation operations on the basis of taking advantage of the quick classification and storage technologies of hash table structure. The simulation results show that our proposed NFA_HTS scheme in this paper outperforms some general processing methods in reducing detection time, lowering memory consumption and improving event throughput.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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• pp.167-168
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• 2009

컨테이너를 통한 무역이 나날이 늘어감에 따라 컨테이너터미널에서는 생산성을 향상시키기 위한 많은 노력을 하고 있다. 생산성을 향상시키기 위한 방법으로는 효율적인 운영전략, 또는 생산성이 낮은 장비 도입을 통한 방법이 있을 수 있다. 장비 도입의 측면에서 최근 국내 터미널에서 최근 많이 도입하고 있는 탠덤 크레인은 20'컨테이너를 동시에 4개, 40'컨테이너를 동시에 2개를 작업할 수 있는 안벽하역장비로 기존 크레인에 비하여 생산성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 탠덤 크레인의 효율성을 높일 수 있는 선적 계획을 위한 계량적 모형과 해법을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3469-3476
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• 1999

공간적인 자료구조를 기반으로 하는 공간 데이터베이스에서는 일차원 색인구조와는 달리 공간객체들의 다차원적인 특성에 부합되는 새로운 색인구조가 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위하여 기존 다차원 색인구조들의 특징 분석을 통하여 공간 데이터베이스의 효율적인 검색을 위한 새로운 색인구조를 제안하였다. 기존 X-트리에서 슈퍼노드의 순차적인 검색방법의 개선과 방대한 슈퍼노드가 생성되는 경우에도 검색시간의 단축이 가능하도록 하기 위하여, 포인트 색인구조를 갖는 kd-트리를 X-트리에 병합시킨 색인구조를 제안하였다. 제안된 색인구조를 실제로 구현하여 실험 데이터의 차원과 분포에 따라 검색시간을 분석하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.503-512
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• 2021

The article proposes a methodical approach to assessing the innovative capacity of agri-food enterprises. This approach is based on the calculation of personnel, investment, technical and technological, information components of the ability of agri-food enterprises to innovate. The algorithm of search of production, intellectual, financial, information resources reserves, which are necessary for functioning of the enterprises of agro-food sphere, is defined. The approach developed by the authors, in contrast to the existing ones in the scientific world, allows the tools of mathematical modeling to identify shortcomings in the development of agri-food enterprises, to forecast the development of these enterprises and on this basis to form different models of market stakeholders. The method proposed by the authors to assess the innovative capacity of agri-food enterprises allows market participants to assess the current state of agri-food enterprises and form the necessary management levers to influence its activities to eliminate market failures and pitfalls.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제84권1호
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• pp.1-16
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• 2022

An efficient and accurate classification method for failure modes of reinforced concrete (RC) columns was proposed based on key characteristic parameters. The weight coefficients of seven characteristic parameters for failure modes of RC columns were determined first based on the support vector machine-recursive feature elimination. Then key characteristic parameters for classifying flexure, flexure-shear and shear failure modes of RC columns were selected respectively. Subsequently, a support vector machine with key characteristic parameters (SVM-K) was proposed to classify three types of failure modes of RC columns. The optimal parameters of SVM-K were determined by using the ten-fold cross-validation and the grid-search algorithm based on 270 sets of available experimental data. Results indicate that the proposed SVM-K has high overall accuracy, recall and precision (e.g., accuracy>95%, recall>90%, precision>90%), which means that the proposed SVM-K has superior performance for classification of failure modes of RC columns. Based on the selected key characteristic parameters for different types of failure modes of RC columns, the accuracy of SVM-K is improved and the decision function of SVM-K is simplified by reducing the dimensions and number of support vectors.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.83-90
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• 2024

Machine learning is widely applied to various engineering fields. In structural engineering area, machine learning is generally used to predict structural responses of building structures. The aging deterioration of reinforced concrete structure affects its structural behavior. Therefore, the aging deterioration of R.C. structure should be consider to exactly predict seismic responses of the structure. In this study, the machine learning based seismic response prediction model was developed. To this end, four machine learning algorithms were employed and prediction performance of each algorithm was compared. A 3-story coupled shear wall structure was selected as an example structure for numerical simulation. Artificial ground motions were generated based on domestic site characteristics. Elastic modulus, damping ratio and density were changed to considering concrete degradation due to chloride penetration and carbonation, etc. Various intensity measures were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks and extreme gradient boosting algorithms present good prediction performance.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권1호
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• pp.45-53
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• 2015

최근 컨테이너터미널에서 물량유치에 심혈을 기울이고 있으며, 선사가 컨테이너터미널을 결정하는 요소는 입지조건, 하역능력, 보관, 운송에 연계된 모든 요소들에 사항을 참조하여 선사에게 유리한 조건의 컨테이너터미널을 선별 선택한다. 컨테이너터미널의 On-Dock 서비스 가능 여부 또한 선사가 컨테이너터미널을 선택을 결정짓는 요소의 한 부분으로 중요하게 인식되고 있다. 본 논문에서 On-Dock 시스템의 업무적 알고리즘, 엠티 컨테이너 반출 알고리즘, 풀 컨테이너 알고리즘을 제시하고 On-Dock 시스템을 이용하여 작업 우선 순위 알고리즘, 반출입 작업 우선순위 알고리즘, 엠티 컨테이너 야드 장치 할당 규칙 알고리즘을 통해서 컨테이너를 자동 할당 방식과 수동 할당 방식을 이용해서 컨테이너 반출 시간 및 컨테이너터미널의 효율적인 운영 방안을 알아보고자 한다. 이를 통해 반출 컨테이너 우선순위 지정 및 장치장의 블럭을 지정하여 반출 컨테이너 할당을 제어 한다. 즉, 최적 컨테이너 선정 알고리즘을 통해서, 컨테이너터미널은 엠티 컨테이너 반출 시간을 줄이고, 야드의 컨테이너에 대해서 불필요한 리핸들링을 최소화 할 수 있으므로 장비의 효율을 높일 수 있다. Non On-Dock과 On-Dock 시스템의 작업 운영 결과는 실제 광양컨테이너터미널에서 운영되고 있는 반출 작업 운영(시나리오) 형태를 이용하여 결과를 도출하였다. 광양컨테이너터미널에서 On-Dock 시스템을 적용하게 되며, Non On-Dock 시스템을 적용 할 때 보다 시간이 약5분 정도 신속하게 반출이 가능하다. On-Dock 서비스를 이용하여 선사에서 수출 오더를 관리하기 위해서 엠티 컨테이너를 배정 하고, 수입 화물에 대해서는 D/O를 관리하며 반출 후 회수 관리와 컨테이너의 손상, 청소, 수리, 제어 등의 서비스를 지원하므로 대외 선사 서비스를 강화하여 컨테이너터미널 물량 유치 및 영업 증대를 꾀할 수 있을 것이다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권4호
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• pp.383-390
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• 2002

1998년도부터 2001년도까지 실시한 한우 후대검정에서 공시된 후보종모우들에 대한 근친도를 조사해 본 결과, 대부분의 종모우들은 근친되지 않고 있어 한우 종모우 집단은 아직 non-inbred 집단으로 간주해도 무방할 것으로 사료되었다. 하지만 많은 개체들간에 혈연관계가 있는 것으로 조사되어 앞으로 근친도가 크게 상향될 것으로 예상되기 때문에 농가에서 보다 계획적인 정액 선택을 통한 교배가 권장된다. 또한 거세 검정우 1262두로부터 조사된 도체성적들에 대한 유전모수를 선형모형하에서 REML 방법으로 추정된 결과와 근내지방도를 범주형자료로 간주하여 Gibbs sampling 방법으로 추정한 결과, 기존의 비거세우를 대상으로 추정한 결과 보다 다소 높게 추정되었으며 GS방법에 의한 추정치가 REML 방법에 의한 추정치보다 높게 추정되었다. 특히 근내지방도에 대한 유전력 추정치는 GS방법에서 0.74으로 아주 고도의 유전력을 갖는 것으로 추정되어 근내지방도에 대한 개량의 용이함을 제시하였다. 또한 근내지방도와 등지방두께 간에는 0.46의 유전상관을 갖는 것으로 추정되었으며 근내지방도와 출하시 체중간에는 -0.44의 부의상관을 갖는 것으로 추정되었다. 반면에 도체율과 근내지방도간에는 -0.72의 강한 부의상관을 갖는 것으로 추정되었는데 도체율에 대한 변이가 상당히 낮은 변이계수를 고려할 때 추정치에 대한 신뢰도가 낮을 것으로 예상되었다. 종모우의 육종가에 대한 추정방법간의 상관은 다소 낮을 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.19-30
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• 2005

패킷 분류란 규정된 규칙과 입력된 패킷의 헤더 필드를 검색하여 매칭 여부를 판단하는 것으로 하드웨어적인 패킷 필터링 시스템은 일반적으로 Ternary Content Addressable Memory를 사용하여 구현된다. 하지만 TCAM은 구조적인 특성으로 인해 범위 규칙을 효율적으로 분류할 수 없기 때문에 기존의 필터링 시스템에서는 주어진 범위를 대표할 수 있는 prefix 형태의 값으로 범위를 변환하고 변환된 값을 TCAM 엔트리에 저장하여 패킷 필터링 을 수행하며, 이 경우 범위 규칙의 필드가 W비트일 때 최대 2W-2 개의 엔트리가 필요하다 범위 규칙이 일반적으로 패킷 헤더 필드 중 소스포트와 목적지포드 필드에 사용되는 것을 고려하면 하나의 규칙이 최대 900개의 엔트리를 점유하게 된다. 본 논문에서는 범위 규칙을 TCAM 엔트리로 변환시 점유 엔트리 수를 줄이기 위해 범위 규칙을 대칭성을 가지는 그레이 코드로 변환한 후 범위를 대표할 수 있는 TCAM 엔트리로 변환하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 최대 2W-4 개의 TCAM 엔트리로 변환되며, 모든 범위에 대해 기존의 방법 보다 항상 더 적은 수의 TCAM 엔트리를 생성한다 또한 negation 범위에 대해서도 효율적으로 적용 할 수 있다. 시뮬레이션 결과 16 비트의 범위 매칭에 대해 기존의 방법보다 제안된 알고리즘이 평균 7%의 TCAM 엔트리를 감소시킬 수 있으며, 패킷의 소스와 목적지 포트를 동시에 고려하는 경우 평균 14%를 절감할 수 있고, 실제 사용되고 있는 침입탐지 프로그램의 범위 규칙에 적용시킨 결과 10% 정도의 TCAM 엔트리를 절약할 수 있음을 보였다.