Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.3
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pp.18-25
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2005
Existing methods have performed the reliability analysis using nonlinear optimization techniques. This is mainly due to the fact that they directly apply Multidisciplinary Design Optimization(MDO) frameworks to the reliability analysis formulation. Accordingly, the reliability analysis and the Multidisciplinary Analysis(MDA) are tightly coupled in a single optimizer, which hampers utilizing the recursive and function-approximation based reliability analysis methods such as the Advanced First Order Reliability Method(AFORM). In order to utilize the efficient reliability analysis method under multidisciplinary analysis systems, we propose a new strategy named Sequential Approach on Reliability Analysis under Multidisciplinary analysis systems(SARAM). In this approach, the reliability analysis and the MDA are decomposed and arranged in a sequential manner, making a recursive loop. The efficiency of the SARAM method was verified using three illustrative examples taken from the literatures. Compared with existing methods, it showed the least number of subsystem analyses over other methods while maintaining accuracy.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.341-353
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1993
기존의 한국어 형태소 해석 시스템들은 철자 변화형 어절에 대한 처리가 매우 효율적이지 못했다. 대개가 문제를 일으키는 형태소들의 변형들을 모두 사전에 등록하여 후처리 형태로 다루려 하거나, 각 형태/음운 규칙을 적용한 다음 거기에 대응하는 후보 단어들을 사전 검색을 통해 확인하는 방법들을 취하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 과다한 사전 정보의 중복이나 계산의 중복으로 인하여 비효율적인 면을 많이 내포한다. 또한, 기존의 한국어 형태소 시스템들은 거의 모두가 형태소해석 엔진과 언어학적인 지식(특히, 철자 규칙과 형태소 배열 규칙)이 제대로 분리되지 않아 시스템 확장이 매우 어려웠다. 이 논문에서는, 철자 변화형 어절을 후처리에 의하지 않고, 사전 검색과 함께 하나의 오토마타에 의해 처리하면서, 형태소 해석시 발생하는 중복 계산을 최대한 배경하고, 또한 형태소 해석 엔진과 언어학적인 지식을 완전히 분리하여 시스템의 확장성을 한층 높인, 효율적인 한국어 형태소 해석 시스템 DDAG를 소개한다. 이 시스템의 주요 알고리즘의 계산적인 복잡도는 n이 입력 어절의 길이이고, m이 입력 어절을 이루고 있는 형태소의 최대 수라고 할 때 다음과 같이 분석된다: (1) 철자 변화의 처리와 사전 검색 부분의 계산적인 복잡도는 $O(n^2)$이고, (2) 형태소 배열 검사와 모든 가능한 결과를 출력해 내는 부분은 $O(2^m)$이다. 여기에서 m의 실질적인 값은 복잡한 한국어 용언의 경우 최대 8이다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.10A
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pp.823-829
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2011
Recently, wireless body area network (WBAN) has received much attention as an application for the ubiquitous healthcare system. In WBAN, each sensor nodes and a personal base station such as PDA have an energy constraint and computation overhead should be minimized due to node's limited computing power and memory constraint. The reliable data transmission also must be guaranteed because it handles vital signals. In this paper, we propose a systematic network coding scheme for WBAN to reduce the network coding overhead as well as total energy consumption for completion the transmission. We model the proposed scheme using Markov chain. To minimize the total energy consumption for completing the data transmission, we made the problem as a minimization problem and find an optimal solution. Our simulation result shows that large amount of energy reduction is achieved by proposed systematic network coding. Also, the proposed scheme reduces the computational overhead of network coding imposed on each node by simplify the decoding process.
Nationwide supercomputing infrastructures in Korea consist of geographically distributed supercomputing clusters. We developed High-Throughput Computing as a Service(HTCaaS) based on these distributed national supecomputing clusters to facilitate the ease at which scientists can explore large-scale and complex scientific problems. In this paper, we present our mechanism for dynamically managing computing resources and show its effectiveness through a case study of a real scientific application called drug repositioning. Specifically, we show that the resource utilization, accuracy, reliability, and usability can be improved by applying our resource management mechanism. The mechanism is based on the concepts of waiting time and success rate in order to identify valid computing resources. The results show a reduction in the total job completion time and improvement of the overall system throughput.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.97-100
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1998
옵션의 가격을 계산하기 위한 수치해법은 크게 격자모형, 유한차분법, 그리고 몬테카를로 시뮬레이션의 세 가지로 분류된다. 유한차분법은 옵션가격함수가 만족하는 편미분 방정식의 모든 편도함수를 유한 차분식으로 근사하여 옵션을 평가하는 방법이다. 본 연구에서는 유한차분법을 이용하여 옵션을 평가 할 때 발생하는 가격계산 오차의 가장 큰 원인이 옵션 만기 손익구조(payoff)의 비선형성에 있음을 보인다. 특히, 옵션 시장에서 가장 거래가 많이 이루어지는 손익분기옵션(at the money option) 그리고 손익분기점에 가까운 옵션(around the money option)에서 가장 큰 오차가 발생함을 보인다. 또한 본 연구에서는 이러한 오차를 효율적으로 줄이기 위하여 행사가격 근처의 일부 구간에서만 구간점 사이의 간격을 변화시키는 수정된 유한차분법을 제시하고 오차의 크기와 계산의 효율성 측면에서 기존의 유한차분법과 비교·분석한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.526-530
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2007
H.264는 가변 블록 크기, 다양한 방향성 예측 등과 같은 새로운 기법들을 도입하여 적은 비트율로 높은 압축효율을 가진다. 하지만 이와 같은 다양한 기법이 적용됨에 따라 계산복잡도가 크게 증가되었다. 본 논문에서는 계산복잡도를 줄이기 위해 효율적인 인트라 예측 모드 선택 기법을 제안한다. H.264의 $4{\times}4$ 인트라 예측을 위한 모드 선택에서는 8개의 방향성을 이용하는데 본 논문에서 제안하는 기법은 4개의 방향만을 사용하여 모드를 선택한 후, 선택한 모드의 방향성과 인접한 후보 모드를 추가하여 인트라 예측을 수행한다. 실험 결과, H.264 표준에서 제시한 $4{\times}4$ 인트라 모드 선택 기법과 비교하여 평균 83.7%의 정확도를 가지면서 계산복잡도는 63.3% 감소시켰다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12A
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pp.1917-1921
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1999
In this paper, we studied the method of path distribution in order to increase reliability of the network by reducing path congestion, solving the problems of increasing blocking statistics, and increasing the utilization of network resource. A scheme of efficient path calculation which can reduce the traffic congestion in an arbitrary link is proposed by path calculation equations considering link occupation rates. A rapid method of establishing a connection which can efficiently cope with accidental connection failure are studied.
알고리즘이란 ‘유한한 단계를 거쳐 일련의 문제를 해결하기 위한 명확하고 체계적인 방법’ 으로써 수량에 관련된 문제를 보다 신속 ${\cdot}$ 정확하게 처리하기 위하여 역사적으로 다양한 알고리즘이 존재 ${\cdot}$ 변천해 왔다. 계산기가 발명되기 전까지는 지필 알고리즘이 매우 강조되어 왔으나 계산기가 상용화되면서 지필알고리즘에 대한 효용성과 활용도가 점차 줄어들고 있으나 지필 알고리즘은 수학학습의 기초 ${\cdot}$ 기본인 동시에 뼈대로써 그 가치와 역할은 여전히 중요하다. 그러나 표준화된 지필 알고리즘에 대한 지나친 강조로 인해 학생들은 대수적 구조나 계산 원리를 바르게 이해하지 못한 채 반복 연습을 통해 익힌 표준 알고리즘을 기계적으로 적용하여 답을 구하는 경우가 많으며, 이로 인해 학생들은 수학학습에 대한 불안감과 기피현상이 보이고 있다. 또 인간의 창조적 사고활동의 최종적인 산물인 표준 알고리즘은 대안적인 알고리즘에 비해 효율성에서 앞서지만 학생들의 사고 수준에서는 그 원리를 이해하기 힘든 경우가 있을 것이다. 따라서 수학교육의 목적 중의 하나인 문제 해결력을 기르기 위해, 그리고 표준 알고리즘의 가치와 효율성을 인식시키고, 수학학습에 대한 불안감을 줄이기 위해 표준 알고리즘뿐만 아니라 대안적인 알고리즘을 병행하여 지도할 필요가 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.1278-1281
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2007
초고속 인터넷망이 발달됨으로써 분산 컴퓨팅 시스템 구축이 용이해졌다. 분산 컴퓨팅 시스템은 저비용과 유휴 계산 자원의 활용으로 기존의 슈퍼컴퓨터와 유사한 능력을 발휘할 수 있다는 장점을 지닌다. 암호 알고리즘의 실질적인 안전성 요소인 키의 길이는 전수조사 계산량에 의존한다. 키 전수조사를 위한 대용량 계산은 슈퍼컴퓨터, 클러스터, 분산 컴퓨팅 등의 환경에 따라 세부적인 메커니즘에 차이를 보인다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 시스템을 소개하고, 이러한 환경 하에서 암호 알고리즘의 키 전수조사 작업을 수행하기 위한 세부적인 절차에 대해서 논하고, 구체적으로 키 전수조사 작업을 효율적으로 수행하기 위한 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.574-577
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2011
H.264/AVC는 휘도 신호 $4{\times}4$ 블록을 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용한다. 예측 모드는 8개의 방향성을 가진 모드와 하나의 비방향성 DC 모드가 있다. 휘도 신호 $16{\times}16$ 블록에서는 4가지의 예측 모드가 있으며 색차 신호 $8{\times}8$ 에서도 4개의 예측모드를 사용한다. 이러한 예측 모드들 중 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여, 부호화기는 선택 가능한 모든 예측 모드의 율-왜곡 비용을 계산한 후, 최적의 율-왜곡 비용을 가진 예측 모드를 사용하여 부호화를 수행한다. 따라서 H.264/AVC의 화면 내 예측 과정은 많은 계산 복잡도를 가진다. 특히 하이 프로파일에서는 휘도 신호 $8{\times}8$ 블록이 화면 내 예측을 위해서 고려되므로 더욱 많은 계산 복잡도를 요구한다. 이에 본 논문은 H.264/AVC 하이 프로파일의 화면 내 예측의 부호화 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 현재 매크로 블록의 분산을 계산한 후, 이를 이용하여 율-왜곡 최적화에 후보로 사용되어지는 블록 모드를 결정하고, 각 블록 모드에서 제공하는 예측 모드들을 효율적으로 선택하는 방법을 연구 개발하였다. 제안된 방법은 기존 H.264/AVC 참조 소프트웨어인 JM13.1 부호화 시간 대비 약 83%의 연산시간이 감소하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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