• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.22 no.2
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• pp.56-61
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• 2019

In this paper, we studied efficient modeling strategies when we simulate the 3D time-domain acoustic wave propagation using a cell-based finite difference method which can handle the variations of both P-wave velocity and density. The standard finite difference method assigns physical properties such as velocities of elastic waves and density to grid points; on the other hand, the cell-based finite difference method assigns physical properties to cells between grid points. The cell-based finite difference method uses average physical properties of adjacent cells to calculate the finite difference equation centered at a grid point. This feature increases the computational cost of the cell-based finite difference method compared to the standard finite different method. In this study, we used additional memory to mitigate the computational overburden and thus reduced the calculation time by more than 30 %. Furthermore, we were able to enhance the performance of the modeling on several media with limited density variations by using the cell-based and standard finite difference methods together.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.258-261
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• 2010

VANET(Vehicular Ad hoc NETwork)에서 차량간(V2V) 무선 통신을 통해 긴급 메시지를 빠르고 정확하게 전송하기 위하여 거리와 밀도를 기반으로 최적의 전송 대기시간을 계산하고, 이를 기반으로 중계노드를 선정하여 전송지연을 줄이는 멀티홉 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안한 기법을 통하여 밀도가 낮은 환경에서도 전송 지연 없이 전체 네트워크에 전송할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.629-632
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• 2021

머신러닝의 성능 저하에 크게 영향을 미치는 데이터 불균형은 데이터를 증강하거나 제거하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 지도학습에서 쓰이는 정답 데이터를 기반으로 새로운 데이터 증강기법인 CDBSMOTE을 제안한다. CDBSMOTE을 사용하면 임의의 값을 사용하지 않고, 기존의 데이터 증강기법의 문제점이었던 과적합을 최소화하며 지도학습 데이터를 효과적으로 증강시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.146-147
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• 2023

해양사고는 도로교통과 달리 지속적으로 증가하고 있으며, 인명피해가 주로 발생하는 주요 사고의 치사율은 도로교통의 11.7배 이상이다. 해양사고는 외부 환경에 따라 사고 위치가 변하고 즉각적인 조치가 어려워 타 교통에 비해 대형 사고로 이어질 가능성이 매우 크다. 그러나 여전히 사고가 발생하고 난 후 대응하는 등 사후적 관리 단계에 무르고 있어 사고의 주요 요인을 사전에 식별·관리하는 선제적 관리단계로의 전환 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 발생 지점 밀도 기반의 가변 공간 군집체계를 반영한 해양사고 예측모델을 개발하였다. 반복적인 공간 가산분석을 통해 밀도가 높을수록 작은 규모의 격자 체계를 가질 수 있도록 상세한 공간 군집체계를 구성하였으며, 단순 사고 위험도 예측뿐만 아닌 사고 인과관계를 설명할 수 있는 BN(Bayesian Network) 기반의 모형을 사용하여 해양사고 위험예측 모델을 개발하였다. 또한, Cost-of-Omission을 통해 해양사고 예측확률의 변화와 각 변수들의 영향력을 확인하였으며, 월별 해양사고예측 결과를 GIS를 활용하여 2D/3D 기반으로 시각화하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.213-220
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• 2004

Evolutionary algorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several. often conflicting objective. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. Recently, pareto-based evolutionary algorithms uses a density information in fitness assignment scheme for generating uniform distributed global pareto optimal front. However, the usage of density information is not Important elements in a whole evolution path but plays an auxiliary role in order to make uniform distribution. In this paper, we propose an evolutionary algorithms for multi-objective optimization which assigns the fitness using pareto dominance rank and density weighting, and thus pareto dominance rank and density have similar influence on the whole evolution path. Furthermore, the experimental results, which applied our method to the six multi-objective optimization problems, show that the proposed algorithms show more promising results.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.5 no.5
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• pp.167-176
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• 2015

Due to the variety of tourist attractions, many people of the world are visiting annually in Mediterranean area. In this paper, we analyze Mediterranean tourism impact by specific events such as the Arab Spring. In details, we make several density maps based on the position and time information of the geo-tagged photos extracted from Panoramio which is a representative photo sharing website. These density maps should be used to analyze how can specific events affect on Mediterranean tourism. To do this, first, a spatial database is constructed using geo-tag and time information of photo data extracted from Panoramio. Using GIS tool, then, several density maps are produced after performing density process based on spatial databases. Based on these density maps, finally, we analyze visually on Mediterranean tourism impact according to before, progress, and after of the Arab Spring.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.32-35
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• 2001

본 연구에서는 폰트를 식별할 수 있는 모듈을 제공하고 각 폰트마다 가지고있는 감성정보를 추출한다. 각 폰트의 특징 추출을 위해 세그먼트 폭 밀도함수를 사용한다. 각 폰트가 가지는 고유한 밀도함수로부터 폰트를 식별할 수 있다. 두 번째 모듈로서 각 폰트가 수반하는 감성정보를 추출한다. 각 폰트가 갖는 감성정보는 사용자기반의 감성데이타를 수집하고 이를 퍼지 멤버쉽을 이용하여 정의한다. 즉, 폰트정보만을 분석함으로서도 문서, E메일, 웹 문서 등에서 폰트가 수반하는 감성정보를 추출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.95-95
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• 2016

반도체 및 디스플레이 공정용 플라즈마 장치에서 플라즈마 변수를 측정하기 위한 방법들이 많이 개발되어 왔다. 전자 밀도와 온도는 정전 탐침이나 컷오프 프로브 등을 사용하여 활성종이나 중성종에 비해 상대적으로 쉽게 측정할 수 있고, 활성종과 중성종은 LIF (Laser Induced Fluorescence) 방법, OES (Optical Emission Spectrometry) 방법, 그리고 QMS (Quadrupole Mass Spectrometry) 방법 등을 이용하여 측정할 수 있으나 절대적인 크기를 측정할 수 있는 경우는 제한적인 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 측정한 전자 밀도와 전자 온도를 기반으로 하여 고려되는 종들의 밀도를 계산할 수 있는 프로그램도 제작된 바 있다. 개발된 프로그램의 입력 값으로 사용되는 플라즈마 화학반응 데이터베이스는 계산 결과의 정확성과 밀접한 관계가 있으며, 이런 이유로 신뢰성 높은 데이터베이스를 확보하기 위한 연구도 진행되었다. 개발된 프로그램을 이용하여 계산한 플라즈마 변수의 장비 변수에 대한 의존성이 진단 데이터와도 잘 부합하는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.647-650
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• 2006

무선 센서 네트워크에서는 다른 네트워크보다 전력 공급이 큰 제약으로 작용하고 있는데, 본 논문에서는 클러스터를 기반으로 하는 프로토콜에서 클러스터를 구성하는 센서 노드의 밀도에 따라서 클러스터 헤더에게 데이터를 전송하는 노드 수를 조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 개념은 노드 밀도가 큰 클러스터에서는 클러스터 멤버 노드들의 라운드 당 데이터 전송 회 수를 줄임으로써 전송 에너지 소모를 줄일 수 있으며 네트워크 전체의 라이프 타임을 증가 시킬 수 있다.

• 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.