• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.65-76
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• 2016

자가-적응 소프트웨어는 스스로 문제를 인지하여 인지한 문제에 대하여 소프트웨어 사이클이 멈추지 않고 해당 요구사항에 맞게 적응하는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 임계점이 존재하는 시스템에서 발생하는 불필요한 적응 수행을 감소시키기 위하여 선행적 방식으로 임계점 이후의 상황을 예측함으로써 문제가 되는 이벤트를 사전에 처리하고자 한다. 실측치는 대부분 선형과 비선형이 모두 나타나기 때문에 하이브리드 모델을 사용하여 임계점 이후를 예측하며, 예측 기법의 사용 여부는 예측의 정확도를 기반으로 하는 적응 시점 판단 지표를 기준으로 한다. 본 논문의 기여점으로는 하이브리드 모델을 MAPE-K에 적용하여 임계점 이후 상황을 예측함으로써 실제 변화에 대한 불확실성을 감소시켰다는 점과 적응 시점 판단 지표를 기반으로 적응 시점을 판단함으로써 불필요한 적응 수행을 줄였다는 데에 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.37-44
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• 2015

본 논문에서는 전통적으로 삼차원 모델 복원에 사용되는 볼륨 기반 자료 구조의 한계점을 극복하기 위해 평면 해시 구조를 볼륨 구조와 상호보완적으로 사용하는 하이브리드 모델 표현을 제안한다. 실내 환경에 대한 삼차원 모델 복원은 좁은 공간에 대한 정밀한 복원 결과를 얻기 위해 볼륨 기반의 자료 구조를 사용하였으나, 이러한 볼륨 기반의 자료 구조는 메모리의 사용량이 많아 대규모 공간에 대한 삼차원 복원으로 확장이 용이하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 기존 삼차원 모델 복원의 확장성을 증가시키기 위해 메모리를 효율적으로 사용하는 평면 해시 모델 구조를 제안한다. 또한 이러한 제안된 평면 해시 모델 구조를 넓고 단순한 평면 복원을 위해 사요하고, 좁고 디테일한 공간 복원에는 기존 볼륨 구조를 동시에 사용하는 하이브리드 복원 방법을 사용한다. 제안된 기법은 GPU 상에서 구현되어 공간을 실시간으로 복원 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.416-417
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• 2022

본 논문에서는 SparkHDE-EM이라는 생태학적 모델 알고리즘에 기반한 하이브리드 DE를 제안한다. 이 모델은 Spark에 기반한 섬 모델을 도입하여 다양한 DE 변형의 병렬화를 구현하고 Monod 모델을 활용하여 자원 간의 균형을 유지한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.157-162
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• 2023

소셜벤처는 하나의 조직 안에 경제적, 사회적 가치라는 두 가지 미션을 동시에 추구해야하며 이를 하이브리드 조직이라 한다. 소셜벤처의 사회적 가치는 기상정한 사회적 대상이 그 수혜자이고, 경제적 가치는 소셜벤처의 투자자가 수혜 대상이 된다. 두 가지 가치를 실현하기 위한 기업 활동의 중첩 정도는 소셜벤처 기업 조직마다 다르게 나타난다. 소셜벤처에서 사회적 가치를 추구하기 위한 활동에서 경제적 가치도 함께 창출된다면 비교적 적은 노력으로 두 가치를 달성할 수 있을 것이고, 두 가지 가치를 위한 활동을 각각 전개해야하는 비즈니스 모델이라면 사회적 가치를 위한 기업 활동 중의 일부 또는 전부가 기업의 경제적 가치를 창출해내지 못하는 활동이 될 수 있다. 본 연구는 두 가치의 중첩에 따른 비즈니스모델의 세 가지 유형에 대한 선행 연구를 재고하고, 유형별 선호도를 독립변수로 지정, 각 유형별 투자 의도를 알아보고자한다. 특히 소셜벤처에 대한 긍정적 정서가 투자의도에 매개효과로써 영향이 있을 것이라는 가설 아래, 소셜벤처의 투자 생태계에서 긍정적 정서에 대한 중요성을 밝히고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.1-11
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• 2018

이산 사건 시스템 명세 (DEVS)를 이용한 하이브리드 시스템 시뮬레이션은 IoT 기반 Smart factory의 최적 동작을 위한 파라미터 추출 등 멀티 레벨 모델 계층을 포함한 복잡계 시스템의 해석에서 중요한 도구로 사용되고 있다. 하이브리드 시스템은 연속 시간 시스템과 이산 사건 시스템의 특성을 모두 포함하고 있어 그 복잡성으로 인해 결과를 얻기 위해 많은 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 멀티 코어와 GPU가 결합된 이기종 컴퓨터 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 시뮬레이션의 가속화를 제안한다. 제안하는 멀티 코어-GPU 상호 결합 시뮬레이션 실행 플랫폼을 사용하여 상대적으로 많은 순간 전력을 소모하지만 실행 시간 측면에서 빠른 시뮬레이션이 오히려 전체 에너지 소모 측면에서 장점을 가지는 것을 보여주고자 한다. 이를 위해 대규모 모델의 수평적/수직적 상호 결합된 DEVS 기반 하이브리드 시스템을 시뮬레이션 하였고 효과적인 시뮬레이션을 위한 하드웨어의 조합, 동작 파라미터 변경에 따른 성능 향상을 전력 소모 관점에서 분석하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.80-92
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• 2017

클라우드 컴퓨팅의 대중화로 다양한 유형의 클라우드 서비스가 등장하고 있으며, 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 결합하여 이들의 단점을 상쇄시킨 배치 모델인 하이브리드 클라우드가 최근 각광 받고 있다. 하지만 서로 다른 클라우드의 결합에 대한 복잡성 문제와 관련 솔루션 부족에 의해 기업이나 조직의 하이브리드 클라우드 도입과 클라우드 전략 확보가 늦춰지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 결합 복잡성 문제 해결을 위한 클라우드 결합기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 클라우드 결합 기법은 스크립트 기반으로 클라우드 결합을 해결하며, 하이브리드 클라우드 기능을 실현하는 결합 스크립트와 이를 생성, 실행하는 프로세스, 소프트웨어 디자인 패턴을 적용한 스크립트 생성 모델로 구성되어 있다. 제시된 결합 기법을 이용하면 다양한 클라우드 서비스를 결합하여 사용자의 요구에 맞는 스크립트를 빠르게 생성할 수 있으며, 이를 통해 하이브리드 클라우드의 도입과 클라우드 전략 확보를 촉진시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.165-173
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• 2008

하이브리드 애드 혹 네트워크는 통합 네트워크로서 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 등에서 다양한 종류의 서비스를 제공할 수 있다. 특히 애드 혹 네트워크의 각 노드는 이웃 노드들에 데이터를 전송해야 하므로, 전체 에너지의 사용량을 줄이면서, 균형적으로 에너지를 사용하게 해야 한다. 균형적으로 에너지를 사용하지 않으면 부하가 걸린 노드에서 빠른 시간 내에 노드 전송 실패가 나타날 수 있으며, 이는 네트워크 분할 및 네트워크의 기능제공 시간이 단축되는 것을 의미한다. 그러므로 본 논문에서는 에너지의 효율성을 고려한 라우팅 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 제안한 알고리즘에서는 예측모델을 이용해 각 노드의 에너지의 잔량을 예측하므로, 라우팅 경로의 설정시 에너지 정보를 얻기 위한 많은 부하를 감소시킬 수 있으며, 전체 노드에 걸쳐 에너지의 사용을 균형적으로 사용하게 할 수 있다. 이에 따라 에너지의 손실의 감소 및 네트워크의 가용시간을 연장할 수 있다

• 복합신소재구조학회 논문집
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2011

본 연구는 하이브리드 FRP로 보강된 철근 콘크리트 보의 구조거동 예측을 목표로 구조해석을 수행하여 기존에 발표된 실험 연구 데이터와 비교하였다. 보다 정확한 구조해석을 위하여 현존하는 다양한 부착강도 모델을 검토한 후, 이 중 콘크리트 피복분리를 예측하는 Teng and Yao model과 FRP 탈락 현상을 예측할 수 있는 Smith and Teng model을 유한요소 해석 모델에 포함시켰다. 비선형 재료 및 형상 역시 구조해석 모델에 포함되었으며 이렇게 해석된 결과는 실험결과와 비교하여 유사한 경향을 나타냈다. 그러나 다양한 하이브리드 FRP로 보강한 철근 콘크리트 보의 파괴모드를 보다 정확하게 예측하기 위하여 현존하는 수치식의 수정 및 도입이 필요하다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권8호
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• pp.611-620
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• 2020

이차원 축대칭 하이브리드 모델을 이용하여 홀 추력기의 플라즈마 방전 전압이 전자 평균 에너지, 전위, 이온화율 그리고 중성종 및 이온의 밀도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서 개발된 코드의 검증을 위하여 홀 추력기 SPT-100ML의 방전 전압의 변화에 따른 방전 전류와 추력 및 플라즈마 분포 결과를, 타 연구자들의 실험과 계산 결과와 비교하였다. 결과는 방전 전압이 증가할수록 전자 평균 에너지, 이온화율, 이온의 밀도가 증가하는 반면에 중성종의 밀도가 감소함을 나타내었다. 방전 전압과 추력, 방전 전류는 서로 비례하는 관계를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2006

오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가됨에 따라 시스템의 관리작업은 고수준의 자동화를 요구하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식은 전통적인 관리자 중심에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 현재 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어 지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 연구에서 자율 컴퓨팅의 한 요소인 자가 치유는 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델을 필요로 하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4 가지 예측 모델 설계 방법을 제안하며, 본 예측 모델을 ID3 알고리즘, 퍼지추론, 퍼지뉴럴네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞추어 적절하게 사용되는 하이브리드 방식이며, 이를 통해 보다 정확하고, 신속한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안 모델을 평가하기 위해 본 예측 모델을 자가 치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.