• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.689-692
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• 2011

본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역 장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계 최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계 최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계 최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교검토 하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.445-448
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• 2009

DSS 응용들의 대용량 집계 데이터 집중 시스템에서는 효율적이고 즉각적인 의사결정 지원을 위한 근사 질의응답의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 FCM 클러스터링 기법과 ANFIS을 이용한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 다차원 데이터 큐브의 데이터 특성을 가지며 질의에 대한 근사적인 응답을 제공할 수 있는 모델을 생성한다. 제안된 기법을 통해 학습된 모델은 기존의 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 비교 실험을 통하여 확인한다. 따라서 제안된 기법은 기존의 기법보다 저장 공간과 시간을 줄일 수 있으며 또한 근사 응답의 정확도를 향상시킬 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.8
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• pp.3689-3696
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• 2011

In decision support system, knowledge workers require aggregation operations of the large data and are more interested in the trend analysis rather than in the punctual analysis. Therefore, it is necessary to provide fast approximate answers rather than exact answers, and to research approximate query answering techniques. In this paper, we propose a new approximation query answering method which is based on Fuzzy C-means clustering (FCM) method and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The proposed method using FCM-ANFIS can compute aggregate queries without accessing massive multidimensional data cube by producing the KR model of multidimensional data cube. In our experiments, we show that our method using the KR model outperforms the NMF method.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.24 no.5
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• pp.543-551
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• 2011

The paper deals with the comparative study of design optimization based on various approximation techniques in strength design of riser support structure installed on floating production storage and offloading unit(FPSO) using offshore operation loading conditions. The design optimization problem is formulated such that structural member sizing variables are determined by minimizing the weight of riser support structure subject to the constraints of structural strength in terms of loading conditions. The approximation techniques used in the comparative study are response surface method based sequential approximate optimization(RBSAO), Kriging based sequential approximate optimization(KBSAO), and the enhanced moving least squares method(MLSM) based approximate optimization such as CF(constraint feasible)-MLSM and Post-MLSM. Commercial process integration and design optimization(PIDO) tools are employed for the applications of RBSAO and KBSAO. The enhanced MLSM based approximate optimization techniques are newly developed to ensure the constraint feasibility. In the context of numerical performances such as design solution and computational cost, the solution results from approximate techniques based design optimization are compared to actual non-approximate design optimization.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.7
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• pp.1-9
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• 1999

This paper presents an analytic 3rd order calculation methods, without simulations, for delay time of RC-class circuits which are conveniently used to on-chip interconnects. While the proposed method requires comparable evaluation time than the previous 2nd order calculation method, it ensures more accurate results than those of 2nd order method. The proposed analytic delay calculation method guarantees allowable error tolerances when compared to the results obtained from the AWE (Asymptotic Waveform Evaluation) technique and has better performance in evaluation time as well as numerical stability. The first algorithm of the proposed method requires 8 moments for the 3rd order approximation and yields more accurate delay time approximation. The second algorithm requires 6 moments for the 3rd order approximation and results in shorter evaluation time, the accuracy of which may be less than the first algorithm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.148-148
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• 2011

Riemann 문제는 천수방정식과 같은 쌍곡선형 방정식과 단일한 도약에 의해 불연속인 어떤 점의 좌 우에서 상수인 자료로 구성되는 초기치 문제로서 그 해법은 Godunov 방법과 같이 정확해에 의하면 정확 Riemann 해법, 근사 기법에 의하면 근사 Riemann 해법으로 불린다. 지금까지 이용되는 근사 Riemann 해법으로는 1981년에 P. L. Roe가 제안한 Roe의 선형화 기법과 1983년에 A. Harten, P. D. Lax, 그리고 B. van Leer가 제안한 HLL 기법의 수정 기법들이다. 최대 및 최소 파속만 고려하는 것으로 알려진 HLL 기법은 1988년에 B. Einfeldt의 제안에 의해 두 파속의 결정에서 Roe의 선형화 기법에 따른 고유치와 비교하는 것으로 수정되었다(HLLE 기법). 또한, 1994년에 E. F. Toro 등은 접촉파를 고려하기 위해 선형화된 지배방정식의 정확해로부터 중앙 파속을 고려하는 기법을 제안하였고, 이를 HLLC 기법으로 불렀다. 2002년에 T. Linde는 중앙 파속을 평가하기 위해 일반화된(수학적) 엔트로피 함수를 도입하였으며, van Leer는 이를 HLLL 기법으로 불렀다. 이 기법에서는 접촉파의 평가를 위해 보존변수에 대한 일반화된 엔트로피 함수로부터 중앙 파속이 유도되며, 이것과 특성 속도의 비교를 통해 최대 및 최소 파속이 결정된다. 따라서 이 기법에서는 모든 파속이 초기치로부터 결정되므로 HLLE 기법과 달리 Roe의 선형화 기법과 완전히 결별되고 HLLC 기법과 달리 정확해에 의존되지 않는 점에서 HLLL 기법은 모태인 HLL 기법의 온전한 계승으로 볼 수 있다. HLLL 기법은 여러 분야에 적용된 바 있으나, 수공학 분야에 적용된 사례는 알려진 바 없다. 이는 천수방정식에 대한 (물리적) 엔트로피 함수가 명확하지 않기 때문인 것으로 보인다. 이 연구에서는 보존변수로부터 정의되는 총 에너지를 일반화된 엔트로피 함수로 간주하여 모형을 구성하고, 정확해가 알려진 1차원 문제에 대해 적용성을 검토하였다. 정확해가 알려진 경우에 대해 모의한 결과, 1차 정도 수치해의 한계에도 불구하고, HLLL 기법의 결과는 대체로 정확해와 잘 일치하였으며 그 외의 HLL-형 기법의 그것에 비해 우수한 것으로 나타났다. 특히, 물이 빠져 바닥이 드러나는 상태에 대한 접촉 파속의 추정에서 Riemann 불변량을 이용하는 HLLC 기법에 비해 물이 빠지는 전선을 더 정확하게 포착하는 HLLL 기법의 결과는 매우 고무적이었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.11
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• pp.1603-1611
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• 2010

The comparative study of regression-model-based approximate optimization techniques used in the strength design of an automotive knuckle component that will be under bump and brake loading conditions is carried out. The design problem is formulated such that the cross-sectional sizing variables are determined by minimizing the weight of the knuckle component that is subjected to stresses, deformations, and vibration frequency constraints. The techniques used in the comparative study are sequential approximate optimization (SAO), sequential two-point diagonal quadratic approximate optimization (STDQAO), and approximate optimization based on enhanced moving least squares method (MLSM), such as CF (constraint feasible)-MLSM and Post-MLSM. Commercial process integration and design optimization (PIDO) tools are utilized for the application of SAO and STDQAO. The enhanced MLSM-based approximate optimization techniques are newly developed to ensure constraint feasibility. The results of the approximate optimization techniques are compared with those of actual non-approximate optimization to evaluate their numerical performances.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.11A
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• pp.1027-1037
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• 2010

In this paper, we propose the linear interpolation-based BD (Block Diagonalization) precoding approximation algorithm for low complexity in downlink multiuser MIMO-OFDM (Multiple-input Multiple-output Orthogonal Frequency Division Multiplexing) systems. In the case of applying the general BD precoding algorithm to multiuser MIMO-OFDM systems, the computational complexity increases in proportional to the number of subcarriers. The proposed interpolation-based BD precoding approximation algorithm can be achieved similar SER performance with general BD algorithm and can decrease the computational complexity. It is proved that proposed algorithm can achieve the significantly decreased computational complexity by computer simulation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.91-93
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• 2005

대용량 데이타에 대한 복잡한 질의 처리가 요구되는 응용에서 빠른 시간 안에 응답을 돌려주기 위해, 데이타를 작은 크기로 근사하여 질의를 처리하는 방법이 연구되고 있다. 빠른 응답을 위해 주어진 저장 공간의 제약 하에서 얼마나 원본 데이타와 유사하게 근사할 수 있는지가 데이타 근사의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 데이타 근사에서 유사도의 척도 중 하나인 최대 상대 오차를 줄이기 위하여 Haar 웨이블릿을 변형한 조화 웨이블릿 기법을 제안한다. 조화 웨이블릿은 데이타 변환 과정 중 조화평균을 이용하여 상대 오차 정보를 손쉽게 얻어낼 수 있어 근사 데이타의 상대 오차를 최소화하는 데 적합한 기법이다.