• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• 제14권1E호
• /
• pp.14-21
• /
• 1995

본 논문은 SIMD 병렬 처리 컴퓨터에 적합한 병렬 분류 알고리즘을 제시키 위해서, 다음과 같이 수행이 된다. 첫째, 비순서화된 데이타 집합을 p개의 프로세서로 할당시킨후에 순차적 quicksort로 분류한다. 그 다음으로, 분류된 각 프로세서의 중위수값을 구한다음 이 값에 위해서 각 프로세서에 데이타 값을 할당시킨다. 각 프로세서에 할당된 데이타가 정확하게 분배가 되도록 중위수와 중위수 값을 구해서 각 프로세서에 적합한 데이타를 다시 할당 시키게 된다. 이때 각 프로세서가 지닌 데이타의 수는 확률이론을 이 용하였다. 마지막으로, 각 프로세서에 할당된 데이타를 순차적 quicksort로 분류하면 된다. 여기서 분류될 데이타 n가 $n{\geq}p^2$일때 본 알고리즘은 최적이 되게됨을 볼수가 있다. 실제적 구현에 있어서, 64개 프로세서를 이용해서 8백만개의 데이타를 분류할때 PSRS 방법의 speedup은 44.4인 반면에 본 알고리즘은 48.43이 된다. 즉, 다양한 공용과 분산 기억장치 기계에 관해서, 본 알고리즘의 speedup은 거의 절반 이상의 선형시간으로서 성취가 됨을 볼 수가 있다.

• 열처리공학회지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.179-185
• /
• 1992

The shape memory effect results from the martensite transfomation of each individual grain. Thus it is necessary to study the texture and its variation. In this study the change of texture during thermal cycling and it's effect on shape memory ability are investigated. The major component of the rolling texture in the parent phase is identified (001) [110], and minor components are (112) [110], (111) [112], {hkl}<100> fiber texture is developed at $45^{\circ}$ from rolling direction. In the case of martensite phase, it is estimated that the major component is (011) [100] and the minor components are (105) [501], (010) [101] and (100) [001]. According to thermal cycling. severity of texture, especially (001) [110] component in parent phase and (011) [100] component in martensite phase are increased. The shape memory ability is increased with increase of thermal cycles and also increased as the direction of specimen approach to $45^{\circ}$ from rolling direction. After first thermal cycling the temperature of transformation can be define clearly and Ms and As are raised by thermal cycling.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.289-294
• /
• 2008

어떤 자연언어 문서가 전달하려는 의미는 그 텍스트의 성격에 따라 아주 명확할 수도(예: 뉴스 문서), 아주 불분명할 수도 있다(예: 시). 이 연구는 이러한 '의미의 명확성(semantic transparency)'을 정량적으로 측정할 수 있다고 가정하고, 이 의미의 명확성을 판단하는 데에 단어들의 연쇄(word association)의 확률통계적 성질들이 어떻게 기능하는지에 대해 논한다. 이를 위해 특정 단어가 연쇄체를 형성하면서 발생하는 neighboring frequency와 degeneracy를 중심으로 Markov chain Monte Carlo scheme을 적용하여 의미망('Semantic Hypernetwork')으로 학습시킨 후 문서의 구성 단어들과 그 집합들 간의 연결 상태를 파악하였다. 우리는 의미적으로 그 표상이 분명하게 나뉘는 문서들(뉴스와 시)을 대상으로 이 모델이 어떻게 이들의 의미적 명확성을 분류하는지 분석하였다. Neighboring frequency와 degeneracy, 이 두 속성이 언어구조에서의 의미망 기억과 학습 탐색 기제에 유의한 기질로서 제안될 수 있다. 본 연구의 주요 결과로 1) 텍스트의 의미론적 투명성을 구별하는 통계적 증거와, 2) 문서의 의미구조에 대한 새로운 기질 발견, 3) 기존의 문서의 카테고리 별 분류와는 다른 방식의 분류 방식 제안을 들 수 있다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
• /
• 제9권1호
• /
• pp.43-68
• /
• 2008

이 연구는 생활시간 연구를 위한 두 도구를 비교한다. 시간일지와 경험표집법, 이전의 연구들이 이 두 도구가 집합적 측정치에서 유사하다는 것을 보여 왔지만, 각 도구의 개별기록의 일치율을 비교한 연구는 없었다. 이 두 도구에 모두 응답한, 시카고 대학의 알프레드 슬로안 센터에서 행해진 500가족 스터디의 일부 표본을 통하여, 이 연구는 두 도구를 비교하고 상대적 장단점을 평가하였다. 연구결과는 시간일지가 보다 덜 편향된 행동시간 측정치를 제공하는 데 반해, 경험표집법이 일상생활에 대해 보다 구체화된 서술을 가능하게 함을 시사하고 있다. 후속연구를 위한 함의가 논의되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권1호
• /
• pp.41-49
• /
• 2000

본 논문에서는 대규모 정적 탐색키 집합에 대한 최소 완전 해쉬 함수(MPHF: Minimal Perfect Hash Function) 생성 방법을 기술한다. 현재 MPHF 생성에서는 사상-순서화-탐색(MOS: Mapping-Ordering-Searching) 접근 방법이 널리 사용된다. 본 연구에서는 MOS 접근 방식을 개선하여, 보다 효과적으로 MPHF를 생성하기 위해 선택 단계를 새로 도입하고 순서화 단계를 사상 단계보다 먼저 수행하는 선택-순서화-사상-탐색(SOMS: Selecting-Ordering-Mapping-Searching) 접근 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 MPHF 생성 알고리즘은 기대 처리 시간이 키의 수에 대해 선형적인 확률적 알고리즘이다. 실험 결과 MPHF 생성 속도가 빠르며, 해쉬 함수가 차지하는 기억 공간이 작은 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.59-69
• /
• 2004

패스워드 기반 인증된 그룹 키 교환 프로토콜은 (안전하지 않다고 여겨지는) 공개 네트워크 상에서 인간이 기억 가능한 패스워드를 공유한 참가자 그룹에게 멀티 캐스트 데이터 무결성과 비밀성을 위해 사용될 세션 키를 제공해준다. 본 논문에서는 패스워드 기반 인증된 그룹 키 교환 프로토콜을 제시하고 결정적 DH 문제와 계산적 DH 문제의 어려움에 근거하여 랜덤 오라클 모델과 이상적 암호화 모델에서 안전성을 증명한다. 이 프로토콜은 상수 번의 통신 라운드가 요구되며 키 공유를 위해 단지 사용자마다 O(1)번의 모둘라 지수 승을 요구한다. 따라서 매우 효율적이며 참가자 집합의 크기에 독립적이다. 또한 이 프로토콜은 전 방향 안전성을 제공한다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제16권1호
• /
• pp.27-35
• /
• 2013

본 연구를 통하여 3차원 자력역산 소프트웨어 시작품(KMag3D, 가칭)을 개발하고 개발 시 역점사항을 사용자 매뉴얼 형식으로 소개하였다. KMag3D는 다음 두 가지 사항을 기본 뼈대로 구성되었다. 첫째, 지금까지 자력역산에 일반적으로 적용되는 최소제곱법에 의한 방법 대신 대수적 재구성법에 기반한 알고리즘을 도입하였다. 이는 계산시간과 기억용량을 획기적으로 줄여 3차원 자력역산을 매우 효율적으로 수행한다. 둘째, 대수적 재구성법에 의한 3차원 역산에 필요한 초기모형과 사전정보 모형을 결정하는 데 2차원 수치모델링 및 역산 집합과 주향방향 내삽을 이용하는 방법을 제시하였다. 이는 3차원 역산 알고리즘에 사전정보를 효율적으로 적용하며 특히 매우 실용적임을 보여주었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권7호
• /
• pp.1753-1762
• /
• 1996

지형 정보 시스템에서 공간 객체수가 방대하여, 보조 기억 장치에 저장하는데 공간 객체의 엑세스를 빠르게 하기 위해서 공간 데이터베이스 시스템을 연구 하였다. 공간 객체들은 SAM으로 구성되었지만, 공간 다각형이 직접 SAM을 구성 할수 없다. 공간 다각형을 처리하기 위해 가장 대표적으로 MBR이 지형 키로서 공간 다각형 대신 사용한다. 질의 처리시 MBR은 빠르지만 부정확하다. 따라서, 공간 객체를 근사화하는 데 어떤 근사화 방법이 사용되느냐가 질의 처리시 성능에 영향을 미친다. 적절한 근사화 방법이 후보 집합을 줄일수 있다. 근사화의 질이 놓을수록 필요 없는 엑세스를 줄일수 있다. 본 논문에서는 Slice 분리라는 다중 용기를 이용한 근사화 방법을 제안하였고 다른 근사화 방법과 비교하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.11-16
• /
• 2008

PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.635-642
• /
• 2003

강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.