• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.233-239
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• 1995

기존의 이중언어정보 처리 모형을 기억 모형과 상호 작용 모형으로 나누고 기억모형은 다시 발달적 관점을 지닌 모형과 개념 표상과의 관계 구조에 촛점을 둔 모형으로 분류하여 개관하였다. 이중 언어 정보 처리 과정에 관한 이상적인 모형은 심성 어휘집의 관계 구조. 언어이해와 산출의 자동성, 두 언어 체계간의 작용에 관하여 설명할 수 있어야 한다. 이러한 관점에서 지금까지 개관된 모형을 비판하였다. 일부 모형에서는 위의 가정들을 언급하고 있으나 대부분의 모형들이 각각의 가정을 체계적으로 반영하고 있지 않았다. 비판점들을 보완하여 한국인에게 적합한 외국어 교육 프로그램을 개발하고 한국어-영어 번역시스템의 효과적인 운용과 일반적인 언어 정보 처리 기제에 대한 이해를 돕기 위한 새로운 이중 언어 모형을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.668-672
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• 2009

상대오염도가 높은 초기유출수에 대한 1차 처리의 화학적인 효율성 증대에 대한 연구는 많이 진행되어온 반면 동수역학적 분석에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수처리 시설에 대해서 수리모형 및 수치모의의 결과를 비교 분석하였다. 연구에 사용된 수처리 시설은 내부 격벽(baffle)의 배열에 변화를 주어 흐름제어를 유도하여 초기유출수의 처리 효율에 변화를 줄 수 있도록 시설을 고안하였다. 수리모형 및 수치모의 실험을 통해 구조물 내에 복잡한 난류흐름을 관찰하였고, 주입된 염수의 농도분포 양상을 시간변화에 따라 분석하였다. 수치모의를 위해서 3차원 수치모형 프로그램인 FLOW-3D를 사용하였으며 LES 난류모형과 질량생성(mass source)모형을 적용하여 수처리 시설 내에서의 동수역학적 거동분석 및 오염원(source)의 농도분포를 모의하였다. 실험 결과 수처리 시설의 3차원 난류흐름을 통해 오염원이 지체 및 확산되고 이에 따라 배출되는 농도가 현격하게 차이 냄을 확인하였다. 또한 추후 본 연구에서 제시된 바와 같이 다양한 내부구조에 대한 수치모의 결과를 분석하게 되면 초기 유출수 처리 효율을 증가시킬 수 있는 수처리 시설모형의 최적화 방안을 고려할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.53-58
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• 2015

본 연구는 한국어 정보처리를 위한 형태소 연구 중 선어말어미 분석과 합성을 위한 처리 모형을 제안한다. 이를 위해 (1) 어미를 정의하고 선정한 뒤 (2) 낱말 패러다임 형태 이론에 기반하여 동사 어간을 그 특징에 따라 적절하게 분류한다. (3) 또한 형태소 결합을 위해 필요한 조작들을 기술하고 (4) 마지막으로 어미의 결합 순서와 결합 제약을 만족시킬 규칙을 만들어 제시함으로써 각 조작과 규칙을 이용하여 기계 분석을 하기 위한 프로그램 모형을 내놓는다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.21-32
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• 2023

The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.420-422
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• 1998

본 논문에서는 여러 가지 유형의 서식문서를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안하고 모형 기반 서식 처리 시스템을 위한 프레임워크를 구현한다. 이를 위해서 서식문서의 모형으로 등록되는 정보로서 네가지 유형의 서식문서에 관한 지식을 정의하고, 이를 기술하기 위한 서식 기술 언어를 정의한다. 먼저, 서식 등록 과정에서 서식에 관한 네가지 유형의 지식을 서식 모형으로 등록한다. 그리고 서식 처리 과정에서 시스템에 등록되어 있는 서식 모형을 이용하여 서식을 분류함으로써 계산 시간을 줄일 수 있다. 실험결과 8개의 서식 모형이 등록되어 있을 경우에는 평균 서식 분류 시간은 0.74초였으며, 5개 혹은 6개의 항목을 추출하는데 걸리는 시간은 평균 0.45초였다. 본 방법은 서식 영상의 질이 좋지 않을 경우에도 잘 동작함은 물론 서식 모형만 추가함으로써 다른 서식 문서도 쉽게 처리할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.271-271
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• 2018

그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Units)는 그래픽 처리에 특화된 수많은 산술논리연산자 (ALU: Arithmetic Logic Unit)와 이에 관련된 인스트럭션Instruction)으로 인해 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Units) 보다 훨씬 빠른 계산 처리를 수행할 수 있다. 최근에는 FORTRAN에 의해 구현된 많은 수치모형들이 현실적인 모델링 방법의 발달로 인해 더 많은 계산량과 계산시간을 필요로 한다. 이 연구에서는 GPU 상의 범용 계산GPGPU : General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기반 운동파 강우유출모형(Kinematic Wave Rainfall-Runoff Model)이 CUDA(Compute Unified Device Architecture) FORTRAN을 사용하여 구현되었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형의 계산 결과는 검증된 CPU 기반 운동파 강우유출모형의 계산 결과와 비교하여 검증되었으며, 잘 일치함을 보여 주었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형은 CPU 기반 모형에 비해 약 20 배 더 빠른 계산 시간을 보였다. 또한 계산 영역이 커짐에 따라 CPU 버전에 비해 CUDA FORTRAN 버전의 계산 효율이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.292-296
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• 2009

우리나라의 용수공급체계는 주로 여름에 집중된 강우를 댐이나 저수지에 저류하였다가 연중고르게 사용자들에게 공급하는 방법을 취하고 있다. 이때 도시지역의 생활용수는 갈수기에도 가장먼저 공급되어져야하는 우선순위를 가지는 반면, 농업용수는 가장 우선적으로 그 사용을 제한받는다. 하지만, 도시화로 인해 도시의 하수처리장 배출수량은 지속적으로 증가하고 있으며, 그 처리수의 대부분은 하천으로 방류되어 유실되고 있다. 방류수 수질기준에 맞추어 방류되는 처리수는 대량방류로 인해 자주 하천에 수질문제를 야기하기도 한다. 그러나 실제로 하수처리장의 처리수는 갈수기에 매우 유용하게 사용될 수 있는 수원 중 하나이다. 그러므로 그 처리수의 재이용에 관한 연구를 적절히 수행한다면, 갈수기에도 농업용수사용의 제한을 최소화할 수 있을 것이다. 그러므로 본 연구에서는 처리수 재이용 모형을 혼합정수계획법으로 개발하고, 하수처리장 처리수의 농업용수나 공공용수로의 사용을 제안하였다. 개발된 처리수 재이용 모형에서는 하천으로 방류되던 처리수를 농업용수나 공공용수로 재사용하는 시스템을 구축한다는 가정 하에, 그 공사비를 최소화하는 것을 목적으로 하였다. 또한 관말의 최소유지압력 등 수리학적인 제약조건을 만족시키도록 설계하였으며, 이 때문에 야기되는 비선형성을 선형화하여 계산시간이 짧은 동시에 전역해에 가까운 해를 찾을 수 있도록 하였다. 개발된 모형은 가상의 처리수 재이용 모형에 적용되어 시스템의 설계자에게 갈수기 용수공급의 최적 대안을 제시해 줄 수 있는 가능성을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.32 no.4
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• pp.87-103
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• 1998

What is the reason that the use of an Information Processing Model (PM) contributes to enhancement of students' creativity? Postulated creativity is generated from integration of information, the author discloses the function of a human information processing system and an IPM is an integrating process of information which produces creativity. Also the use of IPM as a tool influences favorably the integration of information within the human thinking system because the function of psychological tool helps the integration of information that produces creativity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.287-287
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• 2021

본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.323-323
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• 2020

그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.