• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.93-98
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• 2024

인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.441-448
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• 2000

방출단층영상 재구성을 위한 최대우도 기대값최대화(maximum likelihood expectation maximization, MLEM) 방법은 영상 획득과정을 통계학적으로 모델링하여 영상을 재구성한다. MLEM은 일반적으로 사용하여 여과후역투사(filtered backprojection)방법에 비해 많은 장점을 가지고 있으나 반복횟수 증가에 따른 발산과 재구성 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 계산시간을 현저히 단축시킨 배열된부분집합 기대값최대화(ordered subsets expectation maximization. OSEM)에 Gibbs 선행치인 membrance (MM) 또는 thin plate(TP)을 첨가한 OSEM-MAP (maximum a posteriori)을 구현함으로써 알고리즘의 안정성 및 재구성된 영상의 질을 향상시키고자 g나다. 실험에서 알고리즘의 수렴시간을 가속화하기 위해 투사 데이터를 16개의 부분집합으로 분할하여 반복연산을 수행하였으며, 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 소프트웨어 모형(원숭이 뇌 자가방사선, 수학적심장흉부)을 사용한 영상재구성 결과를 제곱오차로 비교하였다. 또한 알고리즘의 사용 가능성을 평가하기 위해 물리모형을 사용하여 PET 기기로부터 획득한 실제 투사 데이터를 사용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.281-281
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• 2019

수리모형실험은 수로 내에서 장시간 파랑을 발생시킬 경우, 수로 내에 반사 파랑의 성분이 누적될 수 있어 상당한 계측 오차를 발생시킬 우려가 있어 수리모형실험 결과의 검증이 필요하다. 일반적으로 수리모형실험 결과의 검증을 위해서는 동일 실험을 무수히 반복하여 불확실성을 제거하거나 다양한 수리실험실에서 수리모형실험을 수행하고 결과를 분석하여 불확실성을 제거할 수 있다. 그러나 이는 엄청난 시간과 노력은 물론 막대한 실험비용이 소요되기 때문에 경제적으로 효용성이 매우 낮아 현실적으로 수행이 어렵다. 이에 비해 수치모형실험은 상대적으로 저렴한 비용으로 수행할 수 있으며, 다수의 실험을 수행하지 않아도 불확실성을 제거할 수 있어 수리모형실험의 검증에 효율적이다. 일반적으로 난류 거동을 동반하는 복잡한 구조물 주변의 흐름 해석에는 3차원 CFD 모형이 필요하다. 특히, 병렬연산이 가능한 CFD 모형을 활용하면 수리모형실험에서도 재현이 쉽지 않은 다양한 조건에 따른 복잡한 흐름을 해석할 수 있어 효용성이 점점 증가하고 있다. 그러나 복잡한 구조물이 존재하게 되면 구조물에 재현에 막대한 격자구조가 필요하여 현실적으로 적용이 쉽지 않다. 이에 대한 대안으로 복잡한 구조물을 비교적 큰 격자에서 재현할 수 있는 가상경계법을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상경계법은 Navier-Stokes 방정식에서 유체 내에 존재하는 고체를 모멘텀 이론으로 대체하여 고려하는 기법으로 수치모델링 수행 시 매질을 유체만으로 구성할 수 있어 안정적으로 적용할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 과업에서는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 3차원 CFD 모형인 OpenFOAM®기반으로 파랑해석에 필요한 경계조건을 계산할 수 있는 olaFlow를 활용하여 복잡한 구조물을 지나는 파랑해석을 수행하기 위해 가상경계법을 olaFlow에 도입한 수치 알고리즘을 개발하였다. 개발한 수치알고리즘을 활용하여 복잡한 구조를 수치모델에서 재현하였으며, 수치모델에 적용된 수치 알고리즘의 안정성에 대해 고찰하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.365-374
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• 2011

최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.4033-4038
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• 2013

건설공사 현장에서 발생하는 버럭 중 퇴적암은 대부분 야적, 매립 등으로 폐기하고 있어 공사비의 증대 및 시공 비효율화의 원인이 되고 있다. 이 중 일부 사암의 경우 선별하여 골재로 활용하기도 하지만, 셰일은 대부분 산업폐기물로 매립하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 대경권의 골재수급 안정화 및 콘크리트용 대체골재 자원 개발의 일환으로 대경권에 널리 분포하고 있는 셰일 골재의 풍화특성을 평가하였으며, 셰일 골재의 치환율 변화에 따른 콘크리트의 동결융해 특성을 평가하였다. 실험에 사용된 셰일은 대구시 터파기 공사현장에서 반출되는 레드셰일과 블랙셰일을 선정하였으며, 콘크리트용 굵은 골재로 널리 사용되는 안산암과 변성퇴적암의 일종인 혼펠스와 비교함으로써 셰일의 콘크리트용 골재 활용성을 검토하였다. 실험결과, 안산암과 혼펠스의 경우 시간 경과에 따른 열화현상이 발견되지 않았으나, 블랙셰일은 모암의 일부가 박리되는 현상이 발견되었다. 레드셰일은 직접 폭로 1.5개월 경과 후 층리의 방향에 따라 균열이 발생하기 시작하였으며, 약 4개월 경과 후 잘게 부수어지는 현상이 나타났다. 셰일 골재 치환율에 따른 제조한 콘크리트의 300 cycle 동결융해 반복 후 상대동탄성계수는 Plain에서 97%, Hornfels는 95%로 나타났으며, RS_100의 경우 반복횟수 210 Cycle에서 57%, BS_100의 경우 반복횟수 240 Cycle에서 상대동탄성계수가 54%로 나타나 셰일 골재를 사용한 콘크리트의 동결융해 저항성이 반복횟수 증가에 따라 급격히 감소하는 것으로 나타났다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제40권2호
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• pp.104-111
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• 1993

연구배경 : 그람 음성균의 내독소는 ARDS를 유발하는 제일 흔한 원인으로 알려져 있으며 그 기전중에 내독소에 의해서 폐로의 유입이 증가되고 활성화된 호중구에서 분비하는 산소기가 증가하여 모세혈관 내피세포등에 손상을 입히기 때문이라는 설이 유력하다. 그러한 증가된 산소기를 처리하는 항산화효소가 내독소를 대량 투여하거나 소량 반복투여시 어떻게 변화하는지 알아보고자 본 실험을 하였다. 방법 : 250~300g 되는 쥐에 내독소 대량투여군은 7mg/kg body weight로 내독소를 1회 복강내 주사하였고 소량 반복투여군은 1 mg/kg body weight로 10일간 매일 복강내 주사하였다. 대량투여군은 주사후 6, 12, 24시간후에, 소량 반복투여군은 주사후 3, 7, 10일에 각각 기관지 폐포세척술을 시행하고 살해하였다. 폐동맥을 통하여 생리 식염수를 주입하여 적혈구를 제거한후 양측 폐를 들어내고 무게를 잰후 무게의 5배되는 용량의 50 mM potassium phosphate 완충액하에 3분 간 homogenize시켰다. 이들 $4^{\circ}C$ 에서 60분간 100,000g의 속도로 원심분리하여 상충액을 $-70^{\circ}C$에 보관하였다가 Cu, Zn SOD, Mn SOD, catalase, GSH-Px와 albumin 농도를 측정하였다. 결과: 1) 폐의 wet/dry 무게비 및 기관지 폐포세척액내 albumin 농도는 내독소 대량투여후 12시간에 최고로 증가하였고 기관지 폐포세척액내 호중구는 내독소 대량투여후 6 시간에 최고로 증가하였다. 2) Cu, Zn SOD (IU/mg protein)는 대조군 ($66.7{\pm}26.3$)에 비해 대량투여군에서 6시간후 ($21.86{\pm}5.79$)와 12시간후 ($31.96{\pm}9.54$)에 각각 의의있는 감소를 나타냈으며 소량 반복투여군에서는 큰 변화가 없었다. 3) Mn SOD, catalase, GSH-Px의 양은 대량 또는 소량투여군 모두에서 특별한 변화를 관찰할 수 없었다. 결론: 내독소를 대량투여시 급성 폐부종의 소견과 함께 폐조직내 Cu, Zn SOD가 6시간 및 12시간후에 현저히 감소함을 관찰할 수 있었는데 이러한 현상은 내독소에 의해서 폐의 세포가 손상을 받은 때문으로 생각된다. 따라서 SOD를 외부에서 보충해주거나 폐내에서 합성을 증가시키는 방법으로 급성 폐손상의 진행을 막을수 있는지에 대한 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 지질공학
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• 제14권4호
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• pp.401-416
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• 2004

이 연구에서는 물과 산성용액을 이용한 동결${\cdot}$융해실험을 통하여 강원도 횡성군에서 채취된 셰일의 물리적 특성변화를 측정하였다. 실험에 적용된 동결${\cdot}$융해 온도 범위는 $-20{\pm}2^{\circ}C\~15{\pm}2^{\circ}C$ 이고 시료는 12시간 동안 동결한 후 물속에서 8시간 동안 융해시켰다. 이 후 시료를 진공 챔버에서 4시간동안 수침하여 완전히 포화시켰으며, 이러한 일련의 과정을 1 cycle로 설정하였다. 본 연구에서는 매 5 cycle마다 시료의 흡수율, 탄성파 속도, 쇼어 경도, 슬래이크 내구성시험, 일축압축시험 등을 실시하였다. 동결${\cdot}$융해 실험의 반복횟수가 증가될수록 시료의 물성은 변화하였다. 일축압축강도는 물을 이용한 실험에서는 매cycle마다 0.40MPa정도 감소하였고 산성용액을 이용한 실험에서는 0.48Mra정도 감소하였으며, 탄성계수 역시 물에서 0.21Gpa, 산성용액에서 0.30GPa 감소하였다. 흡수율의 경우는 물에서 $0.29\%$, 산성용액에서 $0.37\%$ 증가되었다. 이러한 결과는 산성용액에서의 풍화속도가 물에서의 풍화속도보다 빠름을 지시한다. 그러나 탄성파속도, 쇼어경도와 슬레이크 내구성 시험에서는 물과 산성용액에 따른 차이가 거의 나타나지 않았다. 동결${\cdot}$융해 실험 결과와 연구지 역의 동절기 기간의 기온분포를 고려해 볼 때 실제 1년이 동결-응해 실험 약 $6\~12\;cycle$에 해당될 것으로 추정된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권1호
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• pp.23-33
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• 2000

본 논문은 데이타 병렬 프로그램에서 효율적 통신을 위한 하나의 방법으로 통신과 계산 작업을 중첩하여 실행하는 모델을 제안한다. 이 중첩 모델에서는 통신 지연 시간 동안 중첩하여 수행할 계산 작업을 얻기 위해 주어진 루프 분할을 다시 세부 분할한다. 주어진 루프 분할은 다른 외부 데이타 분할을 참조하기도 하지만, 루프 분할의 모든 반복들이 항상 외부 데이타 참조를 필요로 하는 것은 아니다. 따라서 주어진 루프 분할을 외부 데이타를 요구하는 루프 반복들의 집합과 그렇지 않은 루프 반복들의 집합으로 나눌 수 있다. 이렇게 나누어진 루프 세부 분할은 효율적인 수행을 위해 메시지 도착 순서에 따라 동적으로 스케쥴링된다. 제안된 방법에 따라 IBM SP2에서 몇가지 프로그램으로 실험을 한 결과, 중첩 모델이 성능 향상을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1054-1061
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• 2003

강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.478-481
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• 2010

본 논문에서는 경제학, 사회학, 수학 분야에서 수십년 전부터 연구해오던 죄수의 딜레마 게임의 협동진화에 대해 고찰해보고자 한다. 반복적 죄수의 딜레마 게임은 게임이론의 가장 기본적인 이론으로써, 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링 하기 위한 하나의 방법이다. 그 중에 N명이 참가하는 반복적 죄수 딜레마 게임의 전략은 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GAs)을 통해 진화적으로 만들어 낼 수 있으며, 이 경우에 그 결과를 일반적인 내쉬 균형 이 아닌, 모든 개체들이 유전알고리즘을 통해 협동으로 수렴하도록 유도할 수 있다는 사실은 상당히 시사하는 바가 크다. 기존에 주로 연구되어오던 죄수의 딜레마 게임은 협동으로의 수렴과정에서 일반적으로 순위기반선택(Rank-based selection)과 1점 교배기법(1point crossover)을 사용한다. 그러나 순위기반선택은 모든 개체에 순위을 매겨야 하기 때문에, 개체수가 커질수록 성능이 저하되며, 1점 교배기법은 개체 값이 분산되어있을 경우, 최적해(Optimal solution)을 찾기 힘들다는 단점이 있어, 개체수가 많은 경우에 적용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 토너먼트 선택기법(Tournament selection)과 자기 적응형 교배기법(Self-adaptive crossover)을 적용한 새로운 기법을 제안한다. 또한 기존 기법과 비교 실험을 통해 제안기법이 기존기법에 비해 평균 수렴시간과 수렴 횟수에서 뛰어난 성능을 보이고 있음을 확인하였다.