• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.1 no.3 s.3
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• pp.75-80
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• 2000

In scheduling multi-unit projects, several alternatives can exist in network construction due to repetitiveness of their activities. Project duration is affected not only by the duration of each activity but also by the arrangement of repeating activities in such projects. This paper provides a network compression method that assigns predecessors to each activity to minimize its float time. Different to the previous efforts that utilized line of balance as the base scheduling-model, this research adopts precedence diagram arranged in two coordinates, the space axis and the resource one. This method seeks the most appropriate predecessors for each activity in each direction of the two coordinates for the purpose of minimizing the idle resource and space. This activity arrangement method was applied to a multi-unit apartment-construction project, to prove its capability of network compression. The result shows that the method successfully sought room for saving construction duration by changing the activity arrangement. The network compression method presented in this research can be utilized in multi-unit construction projects such as apartment complex projects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.151-153
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• 2005

오늘날 HTML을 대체하기 위해 등장한 XML은 디지털 정보교환 형식의 표준으로 자리 잡은 후 XML 문서를 데이터베이스에 저장하고 원하는 정보를 효율적으로 질의한 후 결과를 출력하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 미리 설계되어진 Analyzer를 이용해서 관계형 테이블에 저장한 후 사용자가 XQuery를 사용하여 질의를 한다. 변환기에 의해서 SQL로 데이터베이스에 질의를 하게 되고 그 결과는 테이블에서 다시 XML 형태로 재생성하여 사용자는 XML 형태의 결과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 XQuery로 질의한 결과를 다시 XML로 재생성하는 기법에 대한 설명과 관련 테이블의 구조와 구현 과정을 비롯하여 접기서 제시한 재생성 기법을 recursive function으로 구현한 경우와 반복문으로 구현한 경우를 테스트하여 recursive function으로 구현한 경우가 반복문으로 구현한 경우보다 재생성하는 시간이 빠르다는 것을 확인하고 보다 효율적이라는 결론을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.788-789
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• 2015

본 논문에서는 사이클로트론 전자석의 설계과정을 체계화하고, 자기장 최적화 과정을 순차적 근사화 기법을 이용하여 설계를 진행하였다. 설계하는 전자석은 방사성동위원소생산을 목적으로하는 PET(Positron Emission Tomography) 사이클로트론 이며, 크기를 줄이고 동위원소의 효율적인 생산을 위해 에너지대역은 10MeV로 선정하였다. 설계과정은 실험계획법 중 하나인 LHS(Latin Hypercube Sampling) 기법을 통해 샘플 데이터를 구성하고, 이를 바탕으로 크리깅을 이용해 근사모델을 구성한다. 근사 모델과 진화 알고리즘을 이용해 목적에 맞는 최적의 형상을 찾을 수 있다. 이러한 과정을 반복함으로써 점진적으로 목적에 부합하는 형상을 찾을 수 있다. 각각의 형상의 성능을 판단하는 목적함수를 단계별로 규칙을 정함으로써 결과의 신뢰도를 높인다. 이로써 시간적 효율을 증대시키고 전문지식이 부족한 설계자도 고성능의 형상을 얻을 수 있다. 최적화과정은 STEP1과 STEP2로 나누어 진행되며, STEP1에서는 초기사이클로트론 전자석을 설계하고, 자기장 최적화를 진행한다. STEP2에서는 빔 시뮬레이션 및 분석을 통하여 최적화를 진행하고, 최종적으로 전자석모델을 완성한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.9 no.6
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• pp.735-745
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• 1998

The method of moments has been widely used in the analysis of TM scattering problems. Recently, significant advances in the development of fast and efficient techniques for solving large problems have been reported. In such methods, iterative matrix solvers are preferred by virtue of their speed and low memory requirements. But for near resonant and strong multiple scattering problems, e.g., involving an aircraft engine inlet, a large number of iterations is required for convergence. In this paper, an efficient approximate inverse based preconditioner is used to reduce this number of iterations. By using the matrix partitioning method, the computational is used to reduce this number of iterations. By using the matrix partitioning method, the computational cost for obtaining the approximate inverse is reduced to O(N). We apply this preconditioner to an O(NlogN) algorithm, the multilevel fast multipole algorithm, for the aircraft engine inlet problem. The numerical results show the efficiency of this preconditioner.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.5C
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• pp.555-560
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• 2009

A vehicle radar has been studied to avoid the collision of vehicles. A vehicle radar using direct sequence-ultra wideband (DS-UWB) measures the distance between a vehicle and an objective with a sufficient time margin. Therefore, the receiver should estimate the distance by processing the short UWB pulse rapidly. There have been several investigations for distance measuring based on DS-UWB signals. In this paper, we propose a novel method for rapid measuring processing time. Simulation results show that the proposed method has a shorter processing time than the conventional method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1195-1198
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• 2008

본 논문은 다중 Tier 상에서 온라인 서비스 대량 데이타 처리를 빠르고 정확하게 클라이언트에 전달하는 기법을 제안한다. Tier 가 많은 온라인 서비스상에서 대량의 데이타를 빠르게 처리하는 데에는 많은 어려움이 있다. Tier 간 지연 시간의 최소화, 네트워크 대역폭를 고려한 트란잭션(Transaction)의 적절한 분할 통신, 이 기종간의 데이타 변환 시 처리속도 개선 등이 해결해야 할 주요한 요건이라고 할 수 있다. 하지만 이러한 문제들이 해결된다고 해서 괄목할 만한 성능의 개선은 쉽게 나타나지 않는다. 그 이유는 바로 Partial Query에 의한 데이타 통신이 꾸준히 반복 발생하기 때문이다. 온라인 서비스의 특성상 대량 데이타는 많은 사용자의 효율적인 트란잭션 처리를 위하여 분할(Partial) 처리되어 통신하는 방식을 기준으로 사용하고 있다. 이러한 방식을 준수 하기 위해서는 데이타 사이즈에 비례하는 반복의 증가가 불가피하다. 그래서 반복 횟수를 줄이는데 포커스를 두고 온라인 서비스 대량 데이타 처리에 대한 성능 데스트를 진행한 결과 반복이 최소화 될수록 성능은 최대한으로 유지되며, 다른 어떤 기술적인 요소를 개선하는 것보다 큰 효과를 볼 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.265-267
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• 2002

인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.146-150
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• 2009

구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.279-282
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• 2009

본 논문에서는 행렬응축기법 및 부구조기법을 이용하여 가변형 입체 복합 공간 구조물을 효율적으로 해석할 수 있는 해석기법을 제안하였다. 최근 구조공학의 발전과 더불어 다양한 사회적 경제적 요구에 의해 가변형 입체 복합 공간 구조물에 대한 연구가 진행되고 있다. 가변형 입체 복합 공간 구조물은 많은 구조부재가 필요 하며, 부재 수가 많아짐에 따라 각 절점이 가지는 자유도수가 크게 증가하여 초기 해석 과정에서 많은 시간이 요구된다. 또한 구조물이 변경되는 경우에는 변경되는 부분의 강성의 변화에 따라 전체 구조물의 강성이 변경되므로 이에 따른 전체 구조물의 재해석 과정이 필요하다. 이러한 점에서 구조물의 자유도수를 줄여주는 행렬응축기법과 반복적인 해석과정을 줄여주는 부구조기법은 가변형 입체 복합 공간구조물을 효율적으로 해석 할 수 있는 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 행렬응축기법과 부구조기법을 이용하여 가변형 입체 복합 공간 구조물을 효율적으로 해석할 수 있는 해석기법을 제안하고, 이를 토대로 구체적인 알고리즘을 작성하였다. 또한 알고리즘을 구체화시켜 가변형 입체 복합 공간 구조시스템에 적합한 구조해석 프로그램을 개발하여 예제 구조물에 대하여 구조해석을 수행하였으며, 구조해석 결과를 상용프로 그램의 구조해석 결과와 비교하여 해석기법에 대한 정확성 및 효율성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.