• 지구물리
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• 제3권4호
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• pp.251-260
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• 2000

수중 SASW 실험에서 얻은 표면파의 실험분산곡선으로부터 지반의 강성을 추정하기 위한 역해석 과정에서 적용할 수 있는 파동해석기법인 로드해석법(2차원 해석법)과 변위해석법(3차원 해석법)의 적용성을 평가하였다. 그 결과 지반의 강성이 깊이에 따라 점진적으로 증가하고 지반 강성이 비교적 낮아 그 압축파 속도가 물의 압축파 속도보다 느린 경우에 대해서는 고유치 해석법을 적용할 수 있었다. 그러나 지반의 강성이 크거나 깊이에 따른 지반강설의 변화가 역전되는 경우에는 고차모트의 영향이나 고유치가 복소수가 되는 등의 문제가 발생하게 되므로 고유치 해석법으로 적절한 이론분산곡선을 얻을 수 없는 경우가 많고, 이 경우에는 변위해석법을 적용하여야 한다는 결론을 얻었다. 한편 수중 SASW 현장실험으로부터 얻은 결과를 제안된 변위해석법을 이용하여 분석한 결과 지반의 강성주상을 적절하게 추정한 수 있어 수중 SASW 실험의 현장 적용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권7호
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• pp.767-777
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• 1999

인과적 메시지 로깅 기법은 정상프로세스를 역전(roll-back)시키거나 메시지의 저장을 위해 프로세스의 수행을 중단시키지 않는 장점을 지니고 있지만, 메시지의 크기가 지나치게 커진다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 인과적 메시지 로깅 기법의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로그 상속의 개념을 정의하고 로그 연혁을 이용하여 로그 비용, 특히 로그 크기 면에서 효율적인 로깅 기법을 제안한다. 또한 이 로깅 알고리즘을 이용하여 복구시 메시지의 수와 크기를 줄여 복구시간을 줄이는 효율적인 복구 알고리즘을 제안하고, 제안한 알고리즘이 메시지 로그 크기 면에서 효율적임을 증명한다. 또 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 두 가지 종류의 모의 실험을 수행하여 기존의 로깅 프로토콜과 메시지 크기 면에서의 성능을 비교한 결과를 제시하였다.Abstract Causal message logging has many good properties such as nonblocking message logging and no rollback propagation. However, it requires a large amount of information to be piggybacked on each message, which may incur severe performance degradation. This paper presents an efficient causal logging algorithm based on the new message log structure, LogOn, which represents the causal inter-process dependency relation with much smaller overhead compared to the existing algorithms. The proposed algorithm is efficient in the sense that it entails no additional information other than LogOn to be carried in each message, while other existing algorithms require extra information other than the message logs. This paper also presents an efficient recovery algorithm to solve the problem of a large amount of data exchanges during the recovery. To verify the performance of our algorithm, we give an analysis of the algorithm and perform two simulations and compare the log size with other causal logging protocols.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권1호
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• pp.11-19
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• 2016

나머지 정적보정 기법중에서 가장 많이 쓰이는 주행시간 분해기법과 겹쌓기제곱 최대화기법의 적용성을 육상 탄성파자료에서 비교 검토하였다. 모든 발파점과 수신점에 대한 임의의 나머지 정적보정값(시간차이)과 무작위 잡음이 포함된 모델자료에서 겹쌓기제곱 최대화기법은 주행시간 분해기법에 비해 흐트러진 반사 이벤트를 정확히 정렬시키고 보정과정에서 출력된 발파점과 수신점의 정적보정 그래프가 입력된 값과 거의 같은 진폭으로 역전된다는 점에서 신호대잡음이 작은 자료의 반사면 향상에 보다 효과적이었다. 나머지 정적보정에 적합한 입력인자(최대허용 시간차이, 상관창, 반복횟수)들은 공통중간점 자료외에 공통발파점 겹쌓기자료와 공통수신점 겹쌓기자료에 대한 연속 테스트를 거쳐 효과적으로 진단할 수 있었다. 나머지 정적보정에 앞서 송수신점의 높이보정 및 풍화대 깊이보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거하고 진동수-파수 필터링, 예측곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화로 잡음을 줄여 교차상관의 오차를 최소화시킨다. 또한 나머지 정적보정후 수직시간차 역보정을 거쳐 속도를 재분석하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 반사면들의 향상된 연속성 및 분해능을 확인할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.409-416
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• 2013

집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권1호
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• pp.1-9
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• 2007

심장의 영상화에 장애가 되는 요인은 심장 운동, 호흡, 심장 내 혈류 등에 의한 인공물(artifact) 과 심장 조직의 용적이 작음으로 인한 낮은 신호 대 잡음비 등이 있다. 심장 운동에 의한 화질 저하를 막기 위해 신속영상기법(fast imaging technique) 을 이용하여 심장 운동의 특정 위상(phase) 에서만 영상을 얻는 심장동기(cardiac gating) 방법을 이용하고 있다. MRI를 이용한 심장의 검사는 심장의 형태, 심실 기능, 심근 관류, 심근 대사, 관상동맥 영상 등을 대상으로 한다. 심장의 형태적 진단에 있어서 심근내 수분의 정도와 지방조직을 보기 위해 이중(double) 혹은 삼중역전회복기법(triple inversion recovery technique) 을 사용한다. 심근관류검사를 위해서는 조영증강신속경사에코법(contrast-enhanced fast gradient echo technique)을 사용하여 일차통과조영증강(first-pass enhancement) 을 검사한다. 또한 10-15분 지연영상을 얻어 심근내 조영제의 재분포를 검사하여 만성심근경색 등의 심근파괴부위를 확인한다. 심실기능 평가를 위해서는 신속경사에 코법을 이용한 영화영상(cine image) 이 사용되며 심실의 국소적 운동이상 및 심실기능의 정량적 검사가 가능하다. MRI는 관상동맥영상을 제외한 포괄적 심장검사에 실용성이 있다. 특히 지연영상은 다른 검사장비에선 얻을수 없는 유용한 정보이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.145-155
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• 2002

내용 기반 영상 검색에서 대부분의 기존 방법들은 서로 다른 특징들 사이의 선형 관계를 가정하고 또 사용자가 직접 각 특징의 가중치를 설정하도록 한다 허나 특징들 사이의 관계가 선형적으로 가정된 하에서는 고차원의 개념과 인간의 지각 주관성을 충분히 표현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 신경망에 기반한 영상 검색 모델이 제안된다. 이는 RBFN을 이용한 내용 기반 영상 검색 기법과 인간컴퓨터 상호작용의 접근 방법을 기반으로 구축되었다. RBFN을 이용하여 특징들 사이의 비선형적 관계를 추출해낼 수 있고 사용자가 처음에 질의 영상을 선택하고 관련성 피드백을 통하여 점차적으로 목표 영상을 찾아나가도록 함으로써 영상의 비교를 더 정확하게 할 수 있다. 실험은 145개의 클래스로 구분되며 1,015개의 영상을 포함하는 데이타베이스를 사용하여 재생과 정도를 계산하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 재생과 정도가 각각 93.45%과 80.61%로서, 기존의 선형 결합 방법이나 순위 기반 방법 그리고 역전파 알고리즘에 기반한 방법보다 더 뛰어난 검색 성능을 지님을 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.33-40
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• 2003

소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을 미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는 통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 모델인 GAM을 제안한다. GAM은 위험도 함수를 만들어 내므로 기존의 분류 모델들과는 다르게 설계 개체의 위험도 비교에도 사용가능하다. 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 GAM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.773-784
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• 2001

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들의 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한문서들의효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할것으로 판단되는 문서 데이타베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이타베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 제안한다. 신경망 에이전트는 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 신경망 에이전트는 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이타베이스들을 찾아내고 그 문서 데이타베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색한다. 실험에서 제안된 신경망 에이전트 시스템을 구현하여 정보 검색 성능을 널리 알려진 기존의 분산 정보 검색 기법을 사용했을때 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.13-22
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• 2013

무선으로 응용 프로그램을 다운받아 실행하고 수많은 응용 프로그램들을 통신 접속이 없어도 실행이 가능하다는 점으로 인해 스마트폰 중독이 인터넷 중독보다 심각한 상태이지만 아직까지 스마트폰 중독과 관련된 연구가 부족한 상태이다. 한국정보화진흥원에서 개발한 스마트폰 중독 검사 척도인 S-척도는 문항수가 많아 응답자들이 진단 자체를 회피할 수도 있으며 인구통계학적 변인도 고려하지 않은 상태에서 체크한 문항들에 대한 총점만으로 중독여부를 진단하므로 정확하게 진단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인구통계학적 변인을 포함한 여러 문항들을 추가한 자료들을 대상으로 먼저 스마트폰 중독에 영향을 미치는 중요한 요인들을 추출해 보았다. 추출한 축소문항을 대상으로 데이터마이닝기법 중 하나인 신경망을 이용하여 분류를 하였다. 신경망 학습알고리즘 중에서 BP학습 알고리즘과 다중 SVM을 이용하여 학습을 시켜 비교, 분석 해 본 결과 다중 SVM의 학습율이 조금 더 높게 나타났다. 본 논문에서 제안한 다중 SVM을 이용하여 학습을 한 자가진단 시스템을 이용하면 자료들의 급격한 변화에 대해 뛰어난 적응성을 가지므로 빠른 시간 내에 자신의 중독여부를 정확하게 자가진단 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.69-76
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• 2022

순회 외판원 문제는 가장 유명한 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지금까지 이 문제를 해결하기 위해 많은 메타휴리스틱 탐색 알고리즘들이 제안되어 왔으며, 그중의 하나가 지역 탐색이다. 지역 탐색에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나가 이웃해 생성 방법으로 주로 역전(inversion)과 같은 무작위 기반 이웃해 생성 방법들이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 4가지의 새로운 그리디 기반 이웃해 생성 방법들을 제안한다. 3가지 방법은 그리디 삽입 휴리스틱을 기반으로 하는데, 선택된 도시들을 하나씩 차례로 현재 가장 좋은 위치로 삽입한다. 나머지 하나는 그리디 회전을 기반으로 한다. 제안된 방법들은 대표적인 지역 탐색 알고리즘인 first-choice 언덕 오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링에 적용된다. 실험을 통해 제안된 그리디 기반 방법들이 기존의 무작위 기반 방법들보다 성능이 우수함을 확인하였다. 또한 일부 그리디 기반 방법들은 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 우수함을 확인하였다.