• 대한지리학회지
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• 제46권3호
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• pp.366-381
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• 2011

일반적으로 이산적 입지 공간에서 경쟁적 입지 문제는 입지 후보지에 따라 수많은 조합의 경우가 발생하는 의사결정 문제이기 때문에, 수리적으로 계산하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 결정적 배분 형태를 가정한 이산적 입지 공간의 경쟁적 입지 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위한 대안적 방법에 대해 논의한다. 제안된 방법론의 핵심은 입지 문제의 크기와 관련되는 잠재적 입지후보지의 개수를 기하학적 개념을 이용하여 줄이는 것이다. 사례 분석으로 경쟁이 가열화되고 있는 초고속 인터넷 시장을 대상으로 제안된 방법론을 적용하였는데 두 가지 다른 크기의 문제, 즉 연구 지역 전체에 대해 정의된 잠재적 입지 후보지와 GIS 기반의 기하학적 알고리즘에 의해 추출된 보다 적은 수의 잠재적 입지 후보지에 대해 계산 결과와 공간적 배열을 비교하였다. 사례 분석 결과, 두 문제 모두 고객 유치를 최대화시키는 동일한 최적 입지를 보여주는 한편, 적은 수의 잠재적 입지 후보지를 가진 경쟁적 입지 모델이 보다 효율적으로 해결될 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권11호
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• pp.941-948
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• 2016

직물 복합재료는 높은 비강성과 비강도를 가지며 일방향 복합재료에 비해 면외 방향 특성과 충격 및 층간분리에 대한 특성이 우수하여 항공우주 구조물의 주재료로 적용되고 있다. 본 논문에서는 2차원 평직 복합재료의 반복단위격자에 대한 기하학적 모델을 정의하고 유효강성을 예측하였다. 반복단위격자의 기하학적 형상은 다양한 프리폼 제작변수에 의해 결정될 수 있으며, Naik의 모델을 바탕으로 섬유다발간의 간극을 추가적으로 고려하는 수정된 기하학적 모델을 제시하였다. 평직 복합재료의 유효 강성은 반복단위격자에 대한 섬유다발 이산화 기법과 등변형률 가정 기반의 응력 평균화 기법을 사용하여 예측되었다. 또한 섬유다발간의 간극의 크기에 따른 강성의 변화를 평가하였으며, 기존 모델과 시편 시험 데이터와의 비교를 통해 강성 예측 결과를 검증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.614-618
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• 2016

인터넷 상 데이터와 스마트 디바이스가 증가함에 따라 순차적으로 유입되는 스트림 형식의 데이터가 늘어나고 있다. 잠재적인 빅데이터인 스트림 데이터를 다루기 위해서는 온라인 학습이 가능해야 한다. 이에 본 고에서는 스트림 데이터 학습을 위한 새로운 모델인 예측적 컨볼루션 신경망과 온라인 학습방법을 제안한다. 이 모델은 탐지와 풀링을 반복하는 컨볼루션 연산을 통해 탐지 패턴을 계층화하여 상위 계층이 될수록 긴 길이의 패턴의 정보를 다루도록 한다. 본 모델의 기초적 검증을 위해 스마트폰으로 2달간 수집한 GPS 데이터를 이산화하여 관측데이터로 삼았다. 이를 제안모델을 통해 학습하여 계층을 따라 추상화된 정보로부터 복원한 데이터와 관측데이터를 비교하여, 긴 시간의 패턴을 다루면서도 관측 수준의 데이터를 복원하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.513-518
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• 2007

시뮬레이션 방법론에 있어서 모델기반 시뮬레이션과 프로세스기반 시뮬레이션으로 나눌 수 있는데, 재사용성, 확장성, 시뮬레이터 기술 용이성 등의 장점으로 모델기반 시뮬레이션이 많이 사용되고 있다. 이러한 이유로 근래에는 컴퓨터 시스템, 항공, 자동차 등에서 모델 기반 시뮬레이션 방법이 사용되고 있다. 모델기반 시뮬레이션 방법으로 수학적 이론을 기반으로 모델을 정의하는 DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화 된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 대규모의 복잡한 시뮬레이션 모델을 검증 할 목적으로 분산 시뮬레이션 방법론이 있는데, 이들은 크게 동기적인 방법과 비동기적인 방법이 있다. 동기적 방식보다 빠른 수행을 위해 비동기적 방법은 전체 Time-order 순이 아닌 로컬 Time-order를 가진다. 그러나 비동기적 방식에는 분산된 시뮬레이터들 간의 전체 Time-order를 유지하기 위해 전 처리된 시뮬레이터 결과들을 저장하는데, Time-order 상으로 현재의 시뮬레이션 시간보다 과거의 사건이 왔을 때 그 이벤트를 처리해주어야 되기 때문이다. 이러한 비동기적 분산 시뮬레이션 방법론에서는 전체 Time-order를 유지하기 위해 과거의 Time-order를 가지는 이벤트가 왔을 때 rollback operation을 수행한다. 그러나 rollback operation은 분산 시뮬레이션 방법론에서 성능 장애요소 중 하나이다. 본 논문에서는 rollback operation을 최소할 할 수 있는 DEVS 모델 분배 방법을 제안한다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.456-461
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• 2017

본 연구에서는 이산화규소를 젤화제로 사용한 니트로메탄 젤 추진제의 유변학적 특성을 분석하였다. 니트로메탄 젤은 나노 또는 마이크로 입자 크기의 젤화제를 각각 5 wt%, 6.5 wt%, 8 wt% 함량으로 첨가하여 제작되였으며 점도 측정 실험은 회전형 점도계를 이용하여 측정을 수행하였다. 제작된 젤 추진제는 항복응력이 존재함을 확인하였고 측정 범위 전 구간에서 전단박화 거동을 보이며 나노 크기의 젤화제를 첨가한 젤 추진제의 경우 마이크로 크기 대비 낮은 전단속도(1 ~ 100 1/s) 영역에서 높은 점도를 보였다. 또한 니트로메탄 젤 추진제의 경우, Herschel-Bulkley 모델 보다는 Teipel과 Forter-Barth가 제시한 모델을 사용하는 것이 적합함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.81-86
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.9-17
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• 2017

현대사회의 다양한 분야에서는 복잡한 사회현상에 대하여 문제를 정의하고 문제해결책의 결과를 분석하는 과정으로 모델링 및 시뮬레이션을 활용하고 있다. 나날이 사회현상의 문제가 복잡해짐에 따라 요구되는 모델링 및 시뮬레이션 환경의 계산자원의 요구사항도 높아지고 있다. 이러한 요구사항을 수용하기 위해서 클라우드 서비스 등과 같이 컴퓨팅 자원을 유동적으로 사용할 수 있는 환경이 대두되었다. 본 연구에서는 이러한 컴퓨팅 자원 활용 시스템을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 웹 기반 재구성이 가능한 시뮬레이션 실험 틀을 제안한다. 제안하는 시뮬레이션 실험 틀은 다양한 분산 컴퓨팅 환경을 지원할 수 있도록 프론트엔드(Front-end)에서 웹을 활용하여 시뮬레이션 모델의 재구성 시스템을 구축하고 백엔드(Back-end) 이산 사건 시뮬레이션의 실행을 담당하는 이산사건 시뮬레이션 실행단으로 구성된다. 본 연구는 사례연구를 통해 분산형 시뮬레이션 환경이 단일 시뮬레이션 환경보다 시간적 효율이 더 높음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.497-504
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• 2012

유한요소 해석법에서는 CAD 모델을 유한요소 모델로 이산화하기 때문에 CAD와 해석 모델의 차이로 인해 형상 설계민감도 및 최적설계에서 설계영역 매개 변수화에 어려움이 있다. 반면에 아이소-지오메트릭 해석법은 CAD 모델과 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 해석에 이용함으로써 설계의 기하학적 변화를 해석모델에 직접적으로 표현할 수 있기 때문에 전술된 여러 어려움들을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 일반 곡면 좌표계에서 아이소-지오메트릭 해석 모델을 정식화하여 곡면 부재에 대한 구조해석과 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. 아이소-지오메트릭 해석에서는 법선, 접선, 곡률 등과 같은 고차의 기하학적 정보들이 엄밀하게 표현될 수 있기 때문에 주어진 CAD 모델에 적합한 일반 곡면 좌표계를 생성해 낼 수 있다. 기존의 아이소-지오메트릭 구조해석 및 설계민감도 해석 결과와 비교하여 제안된 해석방법론이 더 정확한 해와 더 빠른 수렴성을 보이는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.675-678
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• 1999

본 논문에서는 음소별 코드북 개수의 선택과 벡터 양자화에 따른 음소 인식률과 고립단어 인식률에 대하여 다룬다. 음성모델은 이산 확률 밀도를 갖는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model)을 사용하였으며, 코드북 생성과 벡터 양자화 알고리즘으로는 K-means 알고리즘과 LBG(Linde, Buzo, Gray) 알고리즘을 사용하였다 음소별 코드북 개수와 벡터 양자화를 최적화함으로써 음소 인식률을 향상시킬 수 있으며, 그 결과 안정된 고립단어 인식률을 얻을 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.419-429
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• 2016

최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥 메쉬를 생성한다.