• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.23 no.2
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• pp.5-17
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• 2007

Various field setup and filtering criteria have been suggested to avoid the near field effects in surface wave methods. Unlike other surface wave methods HWAW method uses the near field component positively. It is possible by using maximum energy point based on time-frequency map and inversion method to consider receiver locations from the source point and body wave component. To verify the HWAW method in the near field numerical study was performed and the wave propagation in the stratified soil media was simulated due to a surface point load. All of five representative soil models were used. The experimental dispersion curves, determined by HWAW method at the various receiver distances in the region of near field, all coincided well with the theoretical dispersion curves determined by 3D forward modeling (Kausel's method). Consequently, it was considered that the HWAW method can provide reliable $V_s$ profiles effectively in the near field.

• Water for future
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• v.13 no.4
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• pp.51-59
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• 1980

본 논문에 있어서 오염물질의 분산현상에 관한 해석은 활류의 전단효과에만 의존해온 과거의 연구와는 달리, fingering 현상과 2차류의 특성과의 관계로 고찰하는 것이 본 연구의 목적이다. finering 현상의 발달과정과 일반적인 제인자들을 결정하기 위해서, 횡방향속도분포와 속도변동은 taft법과 수색기포법에 의해서 측정하였고, 특히 농도의 유하상태는 laser-beam System을 사용해서 명확하게 측정하였다. 이 현상은 유동모델에 의한 2차류를 고려하므로써 명백하게 설명 할 수 있었다. 그 결과, 분산계수는 활류구조와 함께 단면내 2차류에 의해서도 강한 영향을 받는 것이 구명되었다. 또, 분산계수와 2차류와의 관계는 시행적으로 (5)식을 제시하였고, 한편 실용적으로는 유속, 수색, 수로폭, 조도등의 제수리량을 고려한 실험식 (8)을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.04a
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• pp.268-271
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• 2003

연구지역에 설치된 3개 관정에서 추적자시험 방법 중 단공 주입-회수시험을 실시하였다. Push-pull 추적자시험 자료 분석 결과 종분산지수는 0.086~0.657m의 값을 가지며(Pickens and Grisak, 1981), 지하수 유동속도는 9.07$\times$$10^{-4}$6.14$\times$$10^{-3}$m/min의 값을 보인다(Hall and other, 1991). 또한 계산된 종분산지수와 지하수 유속을 이용하여 종분산계수(3.77$\times$$10^{-4}$ ~ 9.53$\times$$10^{-4}$ $m^2$/min)를 산정하였다. 추적자의 거동특성이 크고 작음을 비교할 수 있게 하는 특성변수(Characteristic property)는 분산지수이므로, 분산지수의 크고 작음에 따라서 추적자의 거동특성이 달라짐에 주의해야 한다..

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.676-678
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• 2005

웹 정보 통합은 사용자 질의에 적합한 정보를 분산된 웹에서 추출하여 제공하는 방법으로 질의응답 속도의 향상을 위해 질의처리 방식을 주로 사용한다. 질의 처리는 Wrapper를 이용해 웹으로부터 제약조건을 만족하는 정보를 추출하고 사용자가 원하는 형태로 결합하는 방식인데, 통합과정에서 제거될 정보까지 미리 추출하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 튜플 단위 웹 정보 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 F-Logic으로 표현된 도메인 모델과 CHR(Constraint Handling Rule)로 정의한 규칙을 이 용해 질의를 확장하고 적절한 Wrapper들을 선택한 뒤 추출에 필요한 Wrapper를 동적으로 조합한다. 쇼핑몰 사이트에 분산된 웹 정보 획득에 제안하는 방법을 적용하여 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.198-208
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• 2001

CORBA, DCOM, Java RMI 등과 같은 분산 객체 기술이 분산 응용의 신뢰성을 직접적으로 향상시키지는 못한다. 이러한 분산 객체 기술에 고장 감내성을 추가하여 신뢰성 있는 시스템을 구축하기 위해서 객체 단위의 복제 그룹 관리와 고장 탐지 및 회복 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 고장 감내성 Java RMI 객체를 개발하기 위하여 고장 탐지와 그룹 관리를 위한 그룹 관리자와 원격 인터페이스를 설계하고, 고장 감내성 클래스를 정의한다. 또한 고장 감내성 객체의 투명한 그룹 참여를 위하여 Naming 클래스와 RMIRegistry를 확장한다. 응용 개발자는 고장 감내성 클래스를 상속함으로써 외부의 도움 없이 간단히 고장 감내성 응용 객체를 개발하여 신뢰성을 높일 수 있다. 100M Ethernet으로 연결된 Linux kernel2.2.1의 PentiumIII머신 3대와 Solaris2,6의 Sun Spar치머신을 클라이언트한 시스템을 사용하고 JDK 1.2.2를 이용하여 설계한 객체를 구현하여 다양한 객체고장 에 대해 복구되는 것을 확인하였다. 성능 평가는 그룹크기에 따른 함수의 응답속도와 메시지 크기에 따른 응답속도를 비교하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10A
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• pp.1662-1670
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• 2001

인터넷 서비스 품질의 향상을 위해 고성능 서버의 증설 및 트래픽 분산 등 서비스 대역의 확장으로 인터넷 접속 장치인 서버 및 가입자망의 접속 속도는 급속히 향상되었으나, 인터넷의 접속 품질과 속도에 대한 만족도는 기대에 못 미치고 있다. 이러한 문제는 인터넷 접속장치의 증설로는 증가하는 트래픽을 수용하는 데에는 한계가 있고, 사용자측 노드에서 CP(Content Provider) 서버를 이르는 미들마일(Middel-mile) 구간이 개선되지 못하는데 원인이 있다. 본 논문에서는 지역적으로 분산된 멀티 사이트 인터넷 환경에서 각 클라이언트의 위치에 따라 클러스터링된 서버들의 로드 밸런싱을 유지하면서 서버와 사용자 측 노드를 최소화하여 사용자에게 효율적인 서버를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에는 효율적인 서버를 선택하기 위해 네트워크 상태 감시자(NSP)와 컨텐츠 서버 관리자를 두어 각 서버의 상태와 각 분산된 네트워크의 상태를 파악할 수 있도록 하였으며, 서버 선택 알고리즘과 알고리즘을 실현하기 위한 서비스 구조를 제시하였다. 또한, 효율적인 서비스 서버를 선택하기 위한 인자들과 측정방법을 나타내었으며, 제안된 서비스 구조에서 실험을 통하여 타당성을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.6A
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• pp.825-832
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• 2000

광섬유 통신 시스템이 고속화되고 장거리를 전송하게 될 수록 편광모드 분산의 중요성은 더욱 부각되어 있다. 따라서 본 논문에서는 복굴절 광섬유에서 비선형 광펄스의 전파특성을 편광 모드 분산의 영향을 고려하여 시뮬레이션하였으며 이러한 현상이 발생되는 것을 알 수 있었다. 그리고 광섬유 비션형성에 의해서 GVD(Group Velocity Dispersion)와 마찬가기로 PMD(Polarization Mode Dispersion)에서도 부분적인 보상 현상이 나타남을 수치 결과를 통해 알 수 있었다. 이러한 광 전송 시뮬레이션을 구현하기 위해서 기존의 단계분할 푸리에 방식 (SS-FM, Split-Step Fourier Method)보다 장거리 전송시 오차의 발생이 적은 단계 분할 유한 요소법)SS-FEM, Split-Step Finite Element Method)을 적용하였으며, 또한 그 단점인 수행 속도를 개선한 희귀 행렬 근사 단계 분할 유한 요소법을 제안하였다. 그 결과 제안된 방법이 기존의 푸리에 연산법이나 일반적인 유한 요소법과 비교하여 더 빠른 수행 속도를 나타내는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.32-35
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• 2007

Bioinformatics의 목표는 생물학적인 질의를 해결하는 것과 생물학자들이 수집된 데이터를 분석하고 검색을 하여 생물학자들이 정확한 일을 수행하는 것이다. 인터넷은 여러 조사 그룹의 데이터베이스에 동시에 접근가능한 수단을 제공했으나 이러한 분산 환경에서 많은 양의 데이터는 전송 시의 시간 지연 문제와 최종 검색시의 느린 검색 속도 문제를 나타낸다. 데이터 클러스터링은 데이터의 검색시 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이용될 수 있는 방법이지만 단순 적용시에는 데이터의 양에 비례하는 실행 시간이 또 다른 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 바이오데이터의 효율적인 클러스터링을 위한 개선된 분산 클러스터링 시나리오와 이를 위해 수정된 K-means 알고리즘을 제시한다. 최종 실험 결과는 20% 이상 향상된 실행 속도를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.436-438
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• 2003

Ad hoc Network에서 효율적인 데이터 트래픽의 전송을 위하여 AODV 라우팅 알고리즘을 보안한 DM-AODV(Disjoint Multipath AODV)와 이를 활용하여 Qos율 높인 트래픽 분산 알고리즘인 TPA(Traffic Partitioning Algorithm)을 제안한다. 첫째, dynamic한 Ad hoc network환경에서 사용될 수 있는 DM-AODV을 사용하여 중복 노드가 없는 multipath들과 그 경로 각각의 최소 대역폭(bandwidth)을 구하고 둘째, 소스 노드에 들어오는 트래픽의 요구 대역폭과 TPA을 사용하여, 네트워크가 정상 일 때 전달 될 main path들과 네트워크 장애 시 할당 될 alternative path들에 들어오는 트래픽을 dynamic하게 분산시킴으로써 어플리케이션이 요구하는 높은 대역폭의 트래픽 수용 가능성을 높이고, 들어오는 트래픽의 안정적인 대역폭 보장과 속도의 향상, 폭주(congestion)의 감소 효과를 나타낸다. 또한 Main path에 장애 발생시, 미리 계산된 alternative Path에 트래픽을 전송함으로서 들어오는 패킷의 손실을 최소한으로 한다. 본 논문에서는 Ad hoc network에서의 QoS를 높이는 두 알고리즘을 소개하고, 동작 원리를 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.38-41
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• 2021

최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.