나노입자의 특성과 기능은 bulk 물질과 달리, 나노 입자를 이루는 원소의 종류 뿐만아니라 크기와 모양에도 밀접한 연관이 있다. 이를 계산화학적으로 예측할 수 있다면 나노입자의 합성과 응용에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 일정한 크기의 은 나노입자의 구조를 계산한 뒤, 바깥쪽의 두 원자 층을 무작위로 섞은 뒤 다시 구조최적화 계산을 거쳐 다양한 나노입자들의 구조를 찾았다. 이렇게 구해진 구조들의 에너지를 계산하고 원자를 하나 떼어낼 때의 에너지를 계산하여 응집 에너지를 구해 경향성을 분석해 보았다. 더 나아가, 나노입자를 이루는 각 원자 층의 개수가 하나 더 커질 때 필요한 에너지를 계산하여, 원자 하나당 평균을 내어 분석해보았다. 본 연구에서는 병렬화 된 밀도범함수이론 계산 프로그램을 이용해 100개가 넘는 입자의 계산이 가능하다는 것을 확인했고, 은 나노입자의 크기가 증가함에 따라 원자 하나가 추가되는 경우와, 원자 층 하나가 추가되는 경우의 그래프를 보고 경향성을 분석하였다. 이는 다른 화학적 환경에 있는 은 원자의 에너지를 계산하여 각각의 환경에서의 은 나노 입자의 크기를 예측하는 계산하는 데 초석이 될 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.335-336
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2010
H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. 세밀한 움직임 예측으로 인해 기존의 동영상 표준보다 압축 효율을 높일 수 있었지만, 복잡도도 증가하는 단점이 있다. 따라서, H.264/AVC의 고속 움직임 추정 기법은 필수적이다. H.264/AVC에서 사용하는 움직임 예측 방법은 고정된 탐색 영역 안에서 모든 정수 화소 단위로 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 불필요한 정수 화소까지 움직임을 예측하므로 계산양이 증가한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 시간적 상관도와 공간적 상관도를 이용하여 가변적으로 탐색 영역의 크기를 조절하는 방법과 적응적인 초기 시작점 결정 방법을 제안했다. 현재 매크로블록과 참조 화면 사이의 거리를 고려하여 시간적 상관도와 공간적 상관도의 탐색 영역 비중을 가변적으로 조절했다. 또한 참조 화면과 현재 매크로블록 사이의 거리가 멀어질수록 초기 시작점의 정확도를 높이기 위해 초기 시작점을 예측 움직임 벡터와 이전 참조 화면에서 결정된 최적의 움직임 벡터의 평균으로 결정했다. 제안하는 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 53.98% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.286-286
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2018
하천에서 점착성 유사의 부유사는 입자 표면의 전자기적, 생화학적 점착력과 충돌에 의해 플럭(Floc)을 형성하고 응집된 플럭은 하천의 흐름 및 난류에 의해 파괴되기도 한다. 이 과정을 응집현상이라고 한다. 하천의 점착성 유사는 보통 플럭의 형태를 띠며 응집현상으로 인해 플럭의 밀도와 크기는 지속적으로 변화한다. 일반적으로 변화하는 플럭의 크기는 높은 질량 농도에서 증가한다고 알려져 있다(McAnally and Mehta, 2000; Maggi et al., 2007). 하지만 현장 연구에서 실측된 자료들은 종종 플럭의 크기와 농도가 반비례 관계를 가지는 경향을 보여준다(Gartner et al., 2001; Fettweis et al., 2006; Todd, 2014). 이에 따라 본 연구는 현장의 실측 자료가 일반적인 연구와 다르게 플럭의 크기와 농도가 반비례 관계를 가지는 현상을 규명하기 위해 점착성 유사의 이동을 모의하는 1차원 연직 수치 모형으로 수치 실험을 실시하고 그 결과를 분석한다. 수치 실험은 현장연구와 조건이 비슷한 이상적인 조류조건과 정류상태의 한 방향 흐름(Current Flow)을 함께 발생시키고 점착성 유사의 특징인 응집현상을 고려하였다. 모의 결과, 실측 자료와 같이 총 모의 수심 중 하상과 가까운 측정 수심에서는 플럭의 크기와 농도가 반비례 관계를 가지는 경향을 보였다. 그러나 측정 수심이 수표면 쪽으로 갈수록 플럭 크기와 농도가 비례하는 현상을 보였다. 이와 같이 서로 다른 두 가지 결과를 분석하기 위해 플럭의 크기를 결정하는 대표적인 매개변수인 농도와 난류의 강도를 나타내는 난류소산매개변수(Turbulent shear, G)를 가지고 새로운 매개변수를 만들었다. 플럭의 크기를 결정하는 방정식에서 농도는 응집의 과정에 G는 응집과 파괴의 과정에 관여한다고 알려져 있다. 새로운 매개변수로 총 모의 수심에 걸쳐 분석한 결과 하상에서 수표면 쪽으로 갈 때 난류와 농도 모두 줄어들지만 파괴와 응집의 우세를 나타내는 매개변수가 도치되는 현상을 보였다. 즉 하상부근의 강한 난류와 높은 농도가 응집현상을 만들지만 농도는 응집현상에, 난류는 응집과 파괴 모두 관여하므로 상대적으로 농도와 난류가 만들어내는 응집보다 난류가 만드는 파괴가 강할 때 플럭의 크기가 줄어드는 것으로 예측된다. 이에 따라 점착성 유사의 플럭 크기를 예측할 때에는 플럭의 크기가 농도와 선형의 관계를 가지는 것이 아닌 농도와 난류가 함께 작용하는 비선형 관계임을 고려해야 한다.
Prefetching aims at reducing memory latency by fetching, in advance, data that are likely to be requested by the processor in a near future. The effectiveness of prefetching is determined by how accurate the prediction on the needed instructions and data is. Most previous studies on prefetching were limited to proposing a particular prefetch scheme and its performance evaluation, paying little attention to theoretical aspects of prefetching. This paper focuses on the theoretical aspects of instruction prefetching. For this purpose, we propose a clairvoyant prefetch model that makes use of perfect history information. Based on this theoretical model, we analyzed upper limits on the prefetch prediction accuracies of the SPEC benchmarks. The results show that the prefetch prediction accuracy is very high when there is no cache. However, as the size of the instruction cache increases, the prefetch prediction accuracy drops drastically. For example, in the case of the spice benchmark, the prefetch prediction accuracy drops from 53% to 39% when the cache size increases from 2Kbyte to 16Kbyte (assuming 16byte block size). These results indicate that as the cache size increases, most localities are captured by the cache and that instruction prefetching based on the information extracted from the references that missed in the cache suffers from prediction inaccuracies
This study conducted experimental observations of the settling velocity of a coarse particle in water varying material type and particle size and compared the results with preexisting empirical equations. Three types of materials, which are polyacetal, glass and steel, were used in this study and the diameter of particle ranged from 1 mm to 20 mm. Experiment results showed that the settling velocity of coarse particle had a significant difference from Stokes equation which is known applicable for a fine particle smaller than $50{\mu}m$. In addition, the observed particle velocity showed a significant difference when compared with other empirical equations, which was proposed for estimating the settling velocity of a particle regardless of particle size, depending on the material type and particle size. The results from experimental observations indicated that the settling velocity of a coarse particle was relatively in smaller difference to other empirical equations for the particle size smaller than 3 mm, but as the size increased the difference in the settling velocity also increased. This study clearly showed that the settling velocity of a coarse particle velocity can be significantly different depending on particle size and density and the empirical equations may not reliably estimate the settling velocity of a coarse particle so that they should not be used as it is and a verification of them is necessarily before any use. The study results would provide a useful information for a better understanding of settling velocity of a particle in water.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.82-84
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2003
생물학 데이터베이스의 크기가 점점 증가함에 따라 데이터베이스를 사용하여 서열을 정렬할 경우 많은 처리시간이 필요하게 되었다. 단백질 이차구조예측 시스템에서 단백질 서열 데이터베이스를 이용해 사용자의 서열들을 정렬하는 부분에서도 많은 처리 시간을 요구한다. 본 논문에서는 단백질 데이터베이스를 비슷한 크기로 나눠 여러 노드에서 서열 정렬을 분산 처리하여 처리율을 높이고자 했다. 또한, ClustalW에서 서열들의 관계에 따라 다양한 BLOSUM을 사용하여 정렬의 정확도를 높이는 휴리스틱 전략을 적용하기 위해 기존의 데이터베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링된 데이터베이스의 대표서열과 사용자 서열의 거리를 비교하여 적합한 BLOSUM을 선택하여 보다 정확한 서열 정렬을 통해 단백질 이차구조예측의 정확도를 높이게 될 것이다. 본 논문에서는 대용량의 단백질 데이터베이스를 여러 노드를 사용하여 병렬 클러스터링하여 이를 이차구조예측 시스템에 적용하여 처리율과 정확도를 높이고자 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.112-114
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2004
오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.355-357
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2002
이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김 없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동경로를 분석ㆍ압축하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.581-585
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2007
본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.
이 글에서는 Butt joint에서 발생되는 가로수축, 각변형 그리고 bowing의 관찰을 통해 mechanism을 서술하였고, box beam, damper blade, bulk head, ball tank, 그리고 cylindrical column 등 실구조물의 변형문제에 접근하여 변형예측, 측정 data제시, 그리고 그 해석을 통해 구조물의 변형 크기를 인식케 하고, 동일한 구조물의 제작에 guide가 되고자 하였다. 변형에 대해서는 일률적인 방지방법이 없기 때문에 우선은 구조물의 제작시마다 변형의 크기와 향상에 대한 예측과 함께 변형계측이 계속되어 data가 축적된다면 차후 그 이용 및 응용 효과는 지대할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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