• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.287-289
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• 2000

처리시간 지연에 민감한 패킷 플로우, 비디오, 오디오 스트림과 같은 어플리케이션을 보안성이 없는 인터넷상에서 멀티캐스팅할 때에 데이터의 기밀성, 메시지 또는 발신자 인증, 무결성 그리고 부인 방지 등의 보안 서비스를 제공하기 위해서는 여러 가지 암호 및 인증 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 멀티캐스트 스트림과 플로우에 대한 서명/인증 기법의 특성과 요구사항을 분석해 보고 기존에 제시된 each-sign 기법, one-time 서명 기법, star-chaining 기법, 그리고 Tree-chaining 기법에 대한 상호 비교 및 분석을 통해 이들의 서명/검증 계산시간과 통신 트래픽 오버헤드에 대한 단점을 효율적으로 개선하여 Enhanced Tree-chaining 기법을 제안한다. 서명 및 검증 시간은 약 50% 단축되며 통신 오버헤드는 log2n배 축소되는 향상을 기대할 수 있다. 또한 인증 소요 시간에 주요 요인이 되는 것은 서명/검증의 계산시간이 아니라 chaining 오버헤드의 크기임을 유추해 낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.361-364
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• 2023

볼륨 렌더링은 3D 밀도 데이터를 가시화 할 때 활용되는 기술로써 이 알고리즘에서 중요한 것은 렌더링 시간 단축이며, 본 논문에서는 이 계산시간을 효율적으로 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다. 렌더링의 처리시간은 탐색하는 횟수에 따라 결과 차이가 발생하지만, 탐색 횟수가 적을 경우 렌더링의 품질이 저하되고 반대인 경우에는 화질의 표현력은 높으나 많은 처리시간이 소요된다. 따라서 화질이 떨어지지 않는 최소의 탐색 방법이 요구되므로 본 논문에서는 밀도의 탐색 최적화와 시간별 밀도가 존재하는 위치를 예측하여 계산을 효율적으로 처리 할 수 있는 PyCUDA 프레임워크에 대해서 소개한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.202-202
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• 2018

본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)(최윤석, 김경탁, 2017)을 이용해서 낙동강 유역을 대상으로 대유역 홍수해석시스템을 구축하고, 유출해석을 위한 실행시간을 평가하였다. 유출모형은 낙동강의 주요 지류와 본류를 소유역으로 구분하여 모형을 구축하고, 각 소유역의 유출해석 결과를 실시간으로 연계할 수 있도록 하여 낙동강 전체 유역의 유출모형을 구축하였다. 이와 같이 하나의 대유역을 다수의 소유역시스템으로 분할하여 모형을 구축할 경우, 유출해석시스템 구성이 복잡해지는 단점이 있으나, 소유역별로 각기 다른 자료를 이용하여 다양한 해상도로 유출해석을 할 수 있으므로, 소유역별 특성에 맞는 유출모형 구축이 가능한 장점이 있다. 또한 각 소유역시스템은 별도의 프로세스로 계산이 진행되므로, 대유역을 고해상도로 해석하는 경우에도 계산시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 20개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 4개)의 소유역으로 분할하여 계산 시간을 검토하였으며, 최종적으로 21개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 5개)의 소유역으로 분할하여 유출해석시스템을 구축하였다. 댐 상류 유역은 댐하류와 유량전달이 없이 독립적으로 모의되고, 댐과 연결된 하류 유역은 관측 방류량을 상류단 하천의 경계조건으로 적용한다. 지류 유역은 본류 구간과 연결되고, 지류의 계산 유량은 본류와의 연결지점에 유량조건으로 실시간으로 입력된다. 이때 본류와 지류의 유량 연계는 데이터베이스를 매개로 하였다. 유출해석시스템의 성능을 평가하기 위해서 Microsoft 클라우드 서비스인 Azure를 이용하였다. 낙동강 유역을 20개 소유역으로 구성한 경우에서의 유출해석시스템의 속도 평가 결과 Azure virtual machine instance DS15 v2(OS : Windows Server 2012 R2, CPU : 2.4 GHz Intel $Xeon^{(R)}$ E5-2673 v3 20 cores)에서 1.5분이 소요 되었다. 계산시간 평가시 GRM은 'IsParallel=false' 옵션을 적용하였으며, 모의 기간은 24시간을 기준으로 하였다. 연구결과 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축이 가능했으며, 계산시간도 충분히 단축할 수 있었다. 또한 추가적인 CPU와 병렬계산을 적용할 경우, 계산시간은 더 단축될 수 있으며, 이러한 기법들은 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07b
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• pp.825-827
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• 2000

자성체를 포함하는 자기 시스템을 해석하는데 있어 비선형과 히스테리시스(Hysteresis)는 매우 중요한 역할을 한다. 특히 재질의 히스테리시스 특성을 유한요소법(FEM)을 이용하여 계산하기 위해서 많은 방법들이 소개되었다. 단순 반복법이나 Fixed Point Technique(FPT), M-iteration 법. 뉴튼 랍슨 (Newton-Raphson) 법 등이 그 예이다. 이 방법들 중에서 뉴튼 랍슨법은 빠른 수렴 특성으로 가장 많이 사용되고 있다. 하지만 뉴튼-랍슨법을 이용하여 히스테리시스 재질을 해석할 때는 매 반복 계산 때마다 계 계수행렬(System Stiffness matrix)이 변화하기 때문에 요소의 수가 매우 많을 경우 역행렬을 계산하기 위한 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 특히 히스테리시스 해석의 경우에는 주로 time-step법을 이용하여 계산하므로 가장 시간이 많이 소요되는 행렬 계산 시간을 단축함으로써 전체 계산 시간을 크게 줄일 수 있다. 최근 비선형 해석에서 TLM(Transmission Line Modeling)법이 도입되어 비선형 해석 시의 계산 시간을 크게 단축할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 비선형 해석에 적용된 TLM법을 히스테리시스 해석에 적용하는 방법을 새로 제안한다. TLM법은 뉴튼-랍슨법과 달리 각 반복 계산 때마다 계수행렬식이 변화하지 않고 단지 구동항만 변하기 때문에 행렬의 LU를 한 번 저장해 두면 forward와 backward substitution만 시행하면 된다. 따라서 요소의 수가 증가할 경우 TLM법을 사용하면 뉴튼-랍슨법에 비해 매우 큰 계산 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 TLM법을 히스테리시스에 적용하는 방법을 기술하고 간단한 모델에 이 방법을 적용하여 뉴튼-랍슨법과의 비교를 통해 TLM법의 효용성을 보인다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2000.04b
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• pp.586-592
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• 2000

터보머신 태부에 존재하는 정익 - 동익의 상호작용 유동현상을 수치모사 하는 코드를 병렬화 하였다 정익 - 동익의 상호작용을 해석하는 데에 편리하도륵 Multi-Block Grid System을 도입하여 계산영역을 형성하였고, 동익의 움직임으로 인해 발생하는 Sliding Interface부분은 Patched 알고리즘을 적용하여 해석하였다. 정익과 동익의 수를 1대 1로 단순화시켜 수치모사한 결과와 정익과 동익의 수를 실제 조건과 더 비슷하게 설정한 3대 4의 비율로 맞추어 수치모사한 결과를 비교하였다. 또한, 병렬컴퓨팅으로 인해 단축된 계산시간을 다른 연구에서의 계산시간들과 서로 비교하였다. 2차원 비정상 압축성 Navier-Stokes 방정식이 이용되었고, 난류모델링에는 K-w SST 모델링이 적응되었다. Roe의 FDS 기법을 사용하여 플럭스를 계산하였고, MUSCL 기법을 적용하여 3차의 공간정확도를 갖도록 하였다. 시간적분에는 이보성의 DP-SGS를 사용하였다. 해석결과의 분석에는 Time-averaged pressure distribution과 Pressure amplitude distribution 데이터를 사용했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1006-1008
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• 2005

최근에 계산금융 분야에서 복잡한 수식을 이용한 연산이 증가하고 있다. 그리고 계산금융 분야에서 몬테카를로 시뮬레이션은 대표적인 계산방법 중에 하나이다. 그러나 몬테카를로 시뮬레이션은 많은 반복연산을 수행하므로 연산시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션과 스프레드시트를 병렬로 처리하였다. 또한 실험을 통하여 병렬 스프레드시트의 계산 노드가 증가함에 따라 파생상품의 계산 시간이 단축되는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.143-147
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• 2001

본 논문은 연속된 이미지로부터 고속 영상 모자익을 구성하는 새로운 접근을 기술한다. 제안하는 알고리듬은 전체 영상이 아닌, 종첩영역에서 특징점 및 대응점을 찾아 초기 변한 행렬을 구함으로 좀더 정확한 변환식을 표현하도록 하고 계산량을 감소시킨다. 또한 고속으로 모자익을 수행하도록 하기 위해 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용하였다. 기존의 방법은 모든 영상의 픽셀에 변환식을 곱함으로 인해 많은 계산시간을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용해 영상의 각 버텍스에 변환식을 곱함으로서 계산시간을 단축시켰다. 그 결과, PC에서 카메라로부터 영상을 받아들여 고속으로 모자익을 구성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.91-101
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• 1992

본 연구에서는 용접선 추출의 방법으로 현재 많이 사용되고 있는 용접선을 따라 연속적으로 이미지를 얻어 처리하는 사전관찰(preview)기법을 개선하여 용접모재를 한번에 촬영(snapshot)하여 화상처리를 거친 후 용접정보가 들어 있는 CAD database와 비교, 매칭시켜 필요한 용접정보를 획득하는 새로운 방법을 제시한다. 또한 정확한 꼭지점을 추출하기 위해서는 정확한 직선식이 필요한데 이의 계산에는 허프변환(Hough Transform)이 이용되고 있지만 계산시간이 많이 소요되며 부정확하다. 계산시간의 감소 및 정확도의 향상을 위해 기존의 허프변환(Hough Transform)을 개선한 수정된 허프변환(Modified HoughTranform)을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.271-271
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• 2018

그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Units)는 그래픽 처리에 특화된 수많은 산술논리연산자 (ALU: Arithmetic Logic Unit)와 이에 관련된 인스트럭션Instruction)으로 인해 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Units) 보다 훨씬 빠른 계산 처리를 수행할 수 있다. 최근에는 FORTRAN에 의해 구현된 많은 수치모형들이 현실적인 모델링 방법의 발달로 인해 더 많은 계산량과 계산시간을 필요로 한다. 이 연구에서는 GPU 상의 범용 계산GPGPU : General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기반 운동파 강우유출모형(Kinematic Wave Rainfall-Runoff Model)이 CUDA(Compute Unified Device Architecture) FORTRAN을 사용하여 구현되었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형의 계산 결과는 검증된 CPU 기반 운동파 강우유출모형의 계산 결과와 비교하여 검증되었으며, 잘 일치함을 보여 주었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형은 CPU 기반 모형에 비해 약 20 배 더 빠른 계산 시간을 보였다. 또한 계산 영역이 커짐에 따라 CPU 버전에 비해 CUDA FORTRAN 버전의 계산 효율이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1021-1024
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• 2009

현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.