• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.164-173
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• 2017

기후변화에 대응하기 위해 다양한 작부체계 구축이 시도될 수 있다. 변화하는 기후조건에서 작물들이 최적의 재배지에 배치될 수 있도록 기후적합도를 평가하는 것이 중요하다. EcoCrop 모델과 같은 월별 기후자료를 사용하여 여러 작물의 재배적합도들 계산하는 모델을 사용할 경우, 고해상도의 전자기후도를 사용하여 우리나라의 복잡한 지형을 고려한 재배 적합도 계산이 가능하다. 그러나, 방대한 기후자료의 처리를 위해 여러 전산자원들을 동시에 사용할 수 있는 병렬처리 기술 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 공개용 통계분석 도구인 R을 기반으로 EcoCrop 모델을 병렬로 구동할 수 있는 스크립트를 개발하고, 이를 격자형 기후자료에 적용하여 옥수수의 재배적지를 예측하였다. 병렬 처리를 시도한 결과 CPU 코어 개수 증가에 따른 처리 시간 단축이 선형적으로 이루어지지는 않았으나 처리시간의 상당부분을 단축할 수 있었다. 예를 들어 16개의 CPU를 사용하였을 때 이상적인 시간보다 1.5배가 넘는 시간이 소모되었으나 총 시간이 90%정도 단축되었다. 이러한 기술들을 작물 생육 모델들이 개발되지 않은 작물들에 적용할 경우, 기후변화 조건에 적응할 수 있는 작부체계 설계를 지원할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구에서 사용한 기술들은 CPU 코어가 많은 워크스테이션에서 작동이 가능하나, 여러 컴퓨터를 연결한 중형 컴퓨터에 사용할 수 있는 MPI 기술을 적용할 수 있는 기술개발이 필요할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.777-785
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• 2009

협력적 여과는 특별한 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 데 사용하는 기술이다. 이러한 협력적 여과 기술은 사용자 기반 접근 방식과 아이템 기반 접근 방식으로 구분할 수 있으며, 많은 상업적인 추천 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 저차원 선형 모델을 사용하여 사용자 기반과 아이템 기반을 통합하는 하이브리드 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 저차원 선형모델 중 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 기존의 협력적 여과 시스템의 문제점인 희박상과 대용량성의 문제점을 해결한다. 협력적 여과 시스템에서 NMF를 이용하는 방법은 사용자를 의미 관계로 표현할 때 유용하게 사용되나 사용자-아이템 행렬의 평가값에 따라 정확도가 낮아질 수 있으며, 모델 기반의 방법이기 때문아 계산 과정이 복잡하여 동적인 추천이 불가능하다는 단점을 갖는다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 제안된 방법에서는 NMF에 의해 군집된 그룹을 대상으로 TF-lDF를 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 또한, 아이템 기반에서 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량(mutual information)을 이용한다. 오프라인 상에서 훈련집합의 사용자를 군집시키고 그룹의 특징을 추출한 후, 온라인 상에서 추출한 그룹의 특징을 이용하여 새로운 사용자를 가장 최적의 그룹으로 분류함으로써 사용자를 분류하는 데 걸리는 시간을 단축시켜 동적인 추천을 가능하게 하며, 사용자 기반과 아이템 기반을 병합함으로써 기존의 방법보다 정확도를 높인다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권3호
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• pp.109-113
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• 2002

본 연구에서는 의료용선형가속기의 기기점검을 위한 일목요연하고 장기간의 통계처리가 가능한 새로운 정도관리 양식을 개발하였다. 개발된 양식을 2001년 8월부터 12월까지 국내의 6개의 기관에 적용하여 그 양식의 효율성을 평가하였다. 기존의 점검 양식은 단순히 선형가속기에 숫자로 표시되는 값들(digital data)과 측정장치를 이용하여 관찰된 값들(mechanical data)의 비교에 목적을 두고 있고, 각 항목들이 서술적으로 나열되어 있어 공간적으로 문제점을 파악하기 어렵다. 더욱이 기기의 장기간에 걸친 오차의 변화를 일목요연하게 알 수가 없다. 그러나 새로 개발된 점검 양식을 사용한다면, 디지털 데이터와 기계적 데이터의 비교는 물론 기기의 오차를 공간적으로 파악할 수 있게 될 것이다. 또한 기기의 장기간에 걸친 오차의 범위를 확인하게 되어 기기의 장기적 안정성을 알 수 있게 될 것이다. 뿐만 아니라 현실에 맞는 항목을 선택함으로써 기계적 정도관리(mechanical QA)를 수행하는 시간을 단축함과 동시에, 각 기관이 보유하고 있는 선형가속기의 장기간에 걸친 정도관리를 통해 얻은 데이터를 이용하여 치료장비의 오차에 대한 통계적, 물리적 데이터를 정도관리 직후 분석할 수 있게 되어 방사선 치료에 있어서 매우 중요한 요소인 방사선 치료장비의 기기적 정확성을 높일 수 있게 될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권9A호
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• pp.1452-1460
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• 2000

논리망 구성, 파장할당, 그리고 트래픽 라우팅은 WDM 전송망 구성의 핵심적인 문제들이다. 망 전체 수준의 최적성을 위해서는 이 문제들을 통하여 접근할 필요성이 있으며, 최근 일련의 연구들은 이러한 통합 모형과 해법의 추구 과정으로 볼 수 있다. 그 중에서 Krishnaswamy와 Sivarajan이 제시한 모형은, 통합성과 완비성이 정도로 볼 때, 가장 개선된 것이다. 특히 이 수리모형은, 이전의 비선형모형에 비해, 상대적으로 해법이 용이한 정수선형계획모형이라는 장점을 가지고 있다. 그러나 이 연구는 , 정수조건을 완화한 선형계획문제를 푼 다음 라운딩(Rounding)에 의해 정수해를 구하는 해법을 제시하였다. 이러한 초보적인 해법은 라운딩이 성공적인 경우 최적 품질에 가까운 해를 생성하지만, 일반적으로 다음과 같은 문제들을 갖고 있다. 첫째, 대형 선형문제를 그대로 풂으로써, 매우 긴 계산시간을 요한다. 둘째, 구해진 해가 모형에 반영된 기술적 제약조건들을 만족시키지 못하는 비가능해(infeasible solution) 일 수 있다. 예를 들어 광신호의 감쇠현상을 방지하기 위한 흡(hop)수 제약조건이나, WDM의 필수적 제약인 파장개수의 상한 등이다. 본 연구는 [7]에서 제시한 수리모형에 기반하여, 개선된 해법을 제시하고자 한다. 즉, 훨씬 단축된 시간 안에 모든 제약 조건을 만족하는 해법을 제시한다. 또한, 품질 면에서도 [7]에 제시된 최적해와 대체로 비슷한 수준의 해를 제공할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.39-58
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• 2024

TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.169-173
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• 2014

최적 해를 다항시간으로 얻을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전인 상자포장 문제의 일종인 바지선 적재 문제에 대해, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 이득 우선순위로 적재하는 규칙인 O(m log m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 이득 우선순위를 결정하였다. 다음으로, 이득 우선순위 물품들을 바지선에 적재하는 방법으로 초기 적재 결과를 얻었다. 마지막으로, 바지선 적재 용량을 미달하는 경우, 이전에 적재된 물품과 미선적된 물품을 상호 교환하여 바지선 적재용량을 충족시켰다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 바지선 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m log m)으로 단축시켰다.

• 대한교통학회지
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• 제19권3호
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• pp.75-88
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• 2001

본 연구에서는 신호등이 설치되어 있는 교차로에서 교통용량을 최대한 활용하고, 방향별 교통량에 부응하는 교통용량을 배분하기 위하여 교차로 후방에 정지선을 설치한 차로공동이용방안 및 이에 따른 혼합정수선형계획법의 신호최적화기법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면 부도로에서 주교차로와 후방 정지선 사이의 대기차량 저장공간으로 진입되는 직진과 좌회전 차량은 주교차로 해당 이동류 현시에 완전히 소거되어 모형의 안정성을 입증해주었다. 그리고 본 모형 적용으로 평균지체시간 46∼64%, 연료소모량 18∼32% 정도를 줄여주는 것으로 나타났다. 특히 교통량이 증가할수록 본 모형의 적용효과는 커지는 것으로 나타났다. 그리고 주교차로 후방에 수반되는 정지선의 영향으로 연료소모량 감소효과 보다 지체시간 단축효과가 큰 것으로 나타났다. 본 모형은 좌회전포켓 설치가 곤란한 교차로나 좌회전 교통량이 많은 교차로를 포함하여 혼잡이 심한 교차로(critical intersection)등에 적용할 경우 큰 효과가 기대되며, 세가로 등이 교차로로부터 멀리 떨어지고 교차로 간격이 큰 도로 등에 적용이 추천된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권10호
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• pp.1054-1064
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• 2009

본 연구에서는 인장시험 및 유한요소해석으로 재료의 파단 진변형률을 구하고, 궁극적으로 재료의 진응력-진변형률을 얻는 방법을 제안했다. 먼저 인장시험으로 얻은 응력-변형률 선도를 네킹점에서 선형 외삽해, 초기 진응력-진변형률 곡선을 설정하고, 이를 유한요소해석에 채택했다. 유한요소해석 후 Bridgman 계수 및 평판 수정계수들을 사용해, 단축 상태의 하중-진변형률 선도를 얻어 파단진변형률을 실험-해석적으로 구했다. 이 예측 파단진변형률의 실험치 대비 오차는 3% 미만이다. 이렇게 구한 파단 진변형률과 이에 상응하는 파단진응력을 구해 파단점을 결정한다. 이어 네킹점과 결정한 파단점을 연결하는 네킹 후 진응력-진변형률 선형선도를 확보하고, 이를 네킹 전의 실험선도와 결합해 최종적으로 재료의 진응력-진변형률 선도를 완성했다. 본 연구에서 제시한 실험-해석적 진응력-진변형률 곡선 획득 방법은 SS400 평판시편과 같이 파단면적 측정이 어려운 경우, 그 유용함이 배가된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3185-3199
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• 1997

본 논문에서는 블록 근사화식을 적응적으로 선택하여 프랙탈 계수를 결정함으로서 기존의 프랙탈 부호화 방법에서 문제가 되는 부호화 시간을 개선하는 방법과 복원 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로 부호화 시간을 단축하기 위해 밝기값과 분산에 의해 특성이 결정된 Domain 블록을 선형 리스트로 구성한 후 l차 허용오차 임계치에 의해 블록 탐색 시간을 제어할 수 있게 하였다. 두 번째로 블록 분할 레벨을 3단계로 하여 부호화할 때 최저 분할 레벨의 Range 블록이 만족할 만한 근사화 오차를 갖는 Domain블록을 찾지 못하면 그 블록에 한하여 밝기항을 비선형 변환식으로 새로운 변환 계수를 결정하여 화질을 향상시켰다. 제안한 방법으로 실험한 결과 기존의 부호화 방식보다 부호화 시간은 2배이상 향상되었고 동일한 압축율에서 PSNR값은 1-2dB정도가 향상되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.217-224
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• 2020

본 논문에서는 초고층 건물의 철근콘크리트 아웃리거 벽체 개구부의 최적설계를 위한 수학적 최적화 프레임워크를 제시하였다. 전용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 아웃리거 벽체를 해석하였으며 깊은 보의 스트럿-타이 거동을 고려하여 개구부를 배치하였다. 최적화를 위해 파이썬 SciPy 라이브러리 중 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 제약 경계 최적화를 수행하였다. 최적화에 필요한 미분가능한 연속 함수를 얻어내기 위해 선형 보간법을 사용하였으며, 최적화 프로그램의 효율성을 위해 데이터베이스를 이용하였다. 2변수 최적화의 결과를 탐색 알고리즘의 이동 경로를 통해 살펴본 결과 알고리즘이 최적화된 결과를 효율적으로 찾아냄을 확인하였다. 그리고 개구부의 폭을 모두 같게 설정한 것이 아닌 각각의 개구부의 크기를 개별 변수로 설정하였을 경우 목적함수의 값이 최소화되어 더 우수한 최적화 결과를 도출함을 확인하였다. 또한, 최적화의 과정에 있어 데이터베이스를 이용할 경우 최적화 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.