• 한국지구과학회지
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• 제21권6호
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• pp.719-733
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• 2000

요약: 수치지질도는 디지털 포맷으로 지리적인 정보와 연계된 공간 도형정보와 지질학적인 데이터베이스 속성정보를 갖는 지도로 정의가 가능하며, 지질정보의 수치 도면화와 지공간 정보처리가 가능한 두 가지 측면으로 활용될 수 있다. 그러나 지질 정보가 근본적으로 자연현상에 대한 실체와 다양한 원인에 기인한 복합 대상체에 대한 해석을 목적으로 하기 때문에 수치지질도 작업은 기존에 GIS의 주요 응용 분야인 도시정보시스템이나 지도 자동 도면화 등과 같이 인공지물을 다루는 방법을 바로 적용하는 경우 많은 문제점이 있다. 또한 GIS 소프트웨어의 근간을 이루는 정보기술분야의 급속한 발전과 GIS 활용분야의 확대에 따라 각 활용분야의 고유한 특성과 그에 따른 모델은 수치지질정보화에 대한 중요성 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 이와 관련하여 우선 지질 데이터 모델에 대한 주요한 개념을 설명하고 지질데이터 모델에 대한 그간의 선행연구와 접근 방법을 소개하고자 한다. 또한 최근에 부각되고 있는 객체지향 모델링 방법의 핵심인 UML접근 방법과 이를 이용한 시험적인 모델을 소개하고자 한다. 이러한 접근 방법을 통하여 재사용성을 고려한 개념적인 모델과 이에 상응하는 실용적인 시스템 개발 및 표준화 연구측면에서 기존 방식에 비교하여 많은 장점을 보일 수 있다. 결론적으로 UML 접근방법을 통한 시스템 아키텍처와 이를 기반으로 한 지질정보시스템은 지구과학분야에서 GIS 활용을 위한 새로운 핵심적인 접근방식을 제공하게 될 것으로 예상된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권5호
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• pp.361-366
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• 2017

컴퓨팅 아키텍처와 응용 소프트웨어 기술의 발달로 최근에는 근사가 아닌 실제 물리계 모사라는 컴퓨터 시뮬레이션의 궁극 목표가 현실 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 미국 정부 주도 슈퍼컴퓨팅 기반 다물리 시뮬레이션 사업의 결과물로 나온 일리노이 대학의 일리노이 록스타라는 유체-구조-연소 연성 해석툴을 활용하여 충격파관 내의 금속판의 미소 시간 운동을 전산모사하고 기존 실험, 해석들과 비교하는 연구를 수행하였다. 전산유동해석은 정렬격자를 기반으로 하였고 구조해석은 대변형 선형탄성을 가정하였다. 또한 강한 연계 시간적분법이 적용된 알고리즘의 고도화로 인해 충격파 내 금속패널에 관한 높은 수준의 실험-계산 상관성을 보였다. 본 연구의 제한적인 검증연구를 확장하여 해석환경 내 추가 모듈들의 검증작업들과 코드개선을 통해 오픈소스 기반 연구개발 도구로서 활용할 예정이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권6호
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• pp.550-563
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• 2006

소프트웨어 재사용에 대한 활동들을 미리 계획하고 개발 프로세스의 연속적인 부분으로 이루어지도록 지원하는 방법이 소프트웨어 프로덕트 라인 공학이다. 이 방법에서 가장 중요한 것은 관련된 시스템들, 즉 도메인에서 공통성과 가변성(commonality and Variability: C&V)을 분석하는 일이다. 재사용 가능 항목들은 분석된 C&V를 명시적으로 나타냄으로써 프로덕트 라인의 핵심자산이 된다. 이러한 핵심 자산들은 소프트웨어 개발의 각기 다른 단계에서 생산되기 때문에 표현요소들의 추상화 수준이 다르며 이로 인해 각 핵심 자산이 가지고 있는 가변성 또한 각기 다른 수준에서 각기 다른 유형으로 나타나게 된다. 핵심자산의 C&V 분석에 대한 기존 연구들에서는 핵심자산의 구분 없이 일관되게 가변성을 분석하였으며, 공통성과 가변성 식별을 단지 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 의존하고 있었다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 핵심자산의 가변성을 분석하기 위하여 수직적 측면과 수평적 측면으로 나누어 접근해가는 2차원적 분석방법을 제안한다. 수평적 접근 방법은 개발 프로세스의 각기 다른 단계에서 산출되는 요구사항, 아키텍처, 컴포넌트의 수준에서 가변성의 유형을 분석하는 것이고, 수직적 접근 방법은 가변성의 상세화 정도에 따라 공통성을 식별하는 수준과 가변점을 상세화하는 수준으로 나누어 분석하는 것이다. 이러한 2차원적 가변성 분석접근 방법은 핵심자산들의 가변성이 서로 연관관계를 가질 수 있도록 해주며, 핵심자산의 재사용 활동이 끊어짐 없이 이루어지도록 한다

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.81-90
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• 2013

지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.225-232
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.