• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.941-950
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• 2000

OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagram)는 각 노드에서 다양한 확장방법(decomposition)을 취할 수 있는 Ordered-DD(Decision Diagram)의 한 종류로서 각 노드마다 Shannon, positive Davio, negative Davio 확장중의 하나를 사용하도록 하며 다른 종류의 DD와 비교해서 작은 수의 노드로 함수를 표현할 수 있다. 그러나 각 노드마다 각기 다른 확장 방법을 선택할 수 있는 특징 때문에 입력 노드에 대한 확장 방법과 입력 변수 순서의 결정에 의해서 OPKFDD의 크기가 좌우되며 최소의 노드 수를 갖는 OPKFDD의 구성은 매우 어려운 문제로 알려져 있다. 즉, OPKFDD에서의 입력변수와 각 노드의 확장 방법을 병행해서 최적의 해를 구하기 위해서는 η개의 입력변수에 대해서 η!.3$^2$$^n$$^{-1}$의 경우의 수를 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 주어진 불리안 함수를 OPKFDD의 최적화 표현을 위해 노드 수를 기준으로 하여 입력변수 순서와 각 노드의 확장 방법을 함께 고려하는 혼용 유전자 알고리즘을 제안하며 최소의 노드 수를 갖는 OPKFDD를 생성하기 위해서 다양한 파라미터 값에 따른 실험결과를 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.3
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• pp.363-370
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• 2002

OPKFDD (Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagram) is one of ordered-DDs (Decision Diagrams) in which each node can take one of three decomposition types : Shannon, positive Davio and negative Davio decompositions. Whereas OBDD (Ordered Binary Decision Diagram) uses only the Shannon decomposition in each node, OPKFDD uses the three decompositions and generates representations of functions with smaller number of nodes than other DDs. However, this leads to the extreme difficulty of getting an optimal solution for the minimization of OPKFDD. Since an appropriate decomposition type has to be chosen for each node, the size of the representation is decided by the selection of the decomposition type. We propose a heuristic method to generate OPKFDD efficiently from the OBDD of the given function and the algorithm of the decision of decomposition type for a given variable ordering. Experimental results demonstrate the performance of the algorithm.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.9
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• pp.759-767
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• 2000

OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagram)는 각 노드에서 다양한 decomposition을 취할 수 있는 Ordered-DD(Decision Diagram)의 한 종류이다. OBDD(Ordered Binary Decision Diagram)에서 각 노드는 Shannon decomposition 만을 이용하는 반면, OPKFDD는 각 노드마다 Shannon, positive Davio, negative Davio decomposition 중의 하나를 사용하도록 하며 많은 경우 매우 적은 수의 노드로 함수를 표현할 수 있다. 그러나 각 노드마다 각기 다른 확장 방법을 선택할 수 있는 특징 때문에 입력 노드에 대한 확장 방밥과 입력 변수 순서의 결정에 의해서 OPKFDD의 크기가 좌우되며 이에 대한 최적의 해를 구하는 것은 매우 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 DD 크기를 기준을 노드 수로 하여 기존의 BDD(Binary Decision Diagram) 자료구조에서 OPKFDD를 효율적으로 유도해내는 방법을 제시하고 complex term을 이용하여 이를 최소화하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 입력변수 순서 결정을 위하여 다출력함수의 경우 함수간의 포함관계를 고려한 그룹-sifting과 각 노드의 확장 방법을 제안하고 실험 결과를 제시한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.51-52
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• 2016

본 논문은 속도 운전 영역 확장을 위한 자동 진상각 제어 알고리즘을 제안한다. 속도 운전 영역 확장을 위하여 상전류의 위상을 역기전력의 위상에 대하여 진상으로 제어한다. 기존의 진상각 제어 방식은 속도 - 진상각 참조표를 이용하거나 추가적인 하드웨어를 구성하여 제어한다. 참조표를 이용한 제어 방식의 경우 전동기의 특성에 매우 민감하며 운전점이 변경될 경우 제어 특성이 현저히 나빠지는 단점이 있으며, 추가적인 하드웨어를 이용하는 경우 전동기의 제정수에 의존적임과 동시에 제어 시스템의 부피 및 비용 증가와 같은 문제를 야기시킨다. 본 논문은 유효 전압의 크기와 전류 제어기의 궤환 전압을 이용하여 필요한 진상각을 계산한다. 본 논문에서 제안하는 방식의 유용함은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당함을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.58-60
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• 2001

플랫폼에 독립적으로 자바 가장 머신(Virtual Machine)에 의해 실행될 수 있도록 설계된 Bytecode는 각 플랫폼에서 인터프리트브 방식으로 수행된다. 그러나 때로는 보다 효율적으로 실행하기 위해서 Bytecode는 목적 코드로의 변환이 요구된다. 매크로 확장 기법은 매크로가 확장되는 정의 루틴을 이용하여 중간 코드에 대해 목적 코드로 빠른 시간내에 코드를 생성할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 Bytecede로부터 Pentium 코드를 생성하기 위해서 매크로 확장 기법을 사용하여 코드 확장기(Code Expander)를 설계하고 구현하였다. 이를 위해 Bytecode에 대한 Pentium코드로 확장하는 규칙을 Budecode 테이블에 기술하였다. 코드 확장기는 Bytecode 추출기로부터 구성된 Bytecode와 Bytecode 테이블을 참조하여 Bytecode에 해당하난 Pentium코드를 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1859-1862
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• 2002

비공유 데이터베이스 클러스터는 그 구조의 특성 상 동적인 질의 패턴의 변화, 특정 데이터에 대한 질의 집중에 의한 부하 불균형 및 집중, 사용자 증가에 의한 처리량 한계 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 클러스터는 최근에 제안된 온-라인 확장기법을 사용하며, 이 기법은 데이터 베이스의 확장성에 의해 큰 영향을 받는다. 일반적으로 클러스터 시스템에서 사용되는 데이터 분할 기법에는 키 값의 순서대로 분할하는 라운드-로빈 분할 기법, 해쉬 함수를 이용해 데이터를 분할하는 해쉬 분할 기법, 범위에 따라 각 노드에 데이터를 분할하는 범위 분할기법, 그리고 조건식에 따라 데이터를 분할하는 조건식 분할 기법이 있다. 본 논문에서는 이 네 가지 분할 기법의 특성을 정리하고, 비공유 데이터베이스 클러스터에서 확장성에 있어서 우수한 분할 기법을 각 분할 기법의 성능평가를 통해 얻는다. 성능평가에서는 각각의 분한 기법을 평가하기 위해 확장 시 발생되는 이동 데이터의 크기, 질의처리에 대한 영향, CPU 사용률, 그리고 온-라인 확장기법의 수행 시 발생되는 특성에 대한 영향을 분석하며, 얻어진 결과를 토대로 비공유 데이터베이스 클러스터에서 가장 적합하면서도 온-라인 확장 기법적용을 위해 확장성이 우수한 데이터 분할기법을 찾는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.281-283
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• 2000

분산 가상 환경(DVE)의 사용자 수가 증대됨에 따라, 고려해야 할 사항 중 가장 중요한 것들 중 하나는 상호작용의 성능을 위한 확장성에 있다. DVE의 확장성을 지원하기 위한 방법들 중 하나는 사용자 인지도 관리 기법이다. 기존의 인지도 관리 기법은 사용자의 인지도를 일정한 공간으로 제한을 함으로써 사용자가 받는 메시지의 수를 줄이는 방법이다. 하지만 많은 사용자들이 근접한 곳에 운집한 경우, 사용자는 그 근접한 공간에서 발생하는 모든 메시지를 받아야 한다. 이것은 사용자들에게 통신에 따른 많은 부하가 걸리게 되며 따라서 시스템은 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 각 사용자의 인지도 영역에 사용자가 관심 있는 사물의 타입을 표현하고 같은 관심을 가지고 있는 사용자들끼리 그룹을 생성하여 사용자의 관심도에 따른 선택적인 메시지를 받게 한다. 이를 통하여 각 사용자는 자신과 근접한 공간에 있는 모든 사용자로부터 생성되는 모든 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통하여 확장성 있는 방법으로 사용자간의 상호 작용을 지원할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.8
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• pp.781-788
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• 2005

LDA (Linear Discriminant Analysis) is a data discrimination technique that seeks transformation to maximize the ratio of the between-class scatter and the within-class scatter While it has been successfully applied to several applications, it has two limitations, both concerning the underfitting problem. First, it fails to discriminate data with complex distributions since all data in each class are assumed to be distributed in the Gaussian manner; and second, it can lose class-wise information, since it produces only one transformation over the entire range of classes. We propose three extensions of LDA to overcome the above problems. The first extension overcomes the first problem by modeling the within-class scatter using a PCA mixture model that can represent more complex distribution. The second extension overcomes the second problem by taking different transformation for each class in order to provide class-wise features. The third extension combines these two modifications by representing each class in terms of the PCA mixture model and taking different transformation for each mixture component. It is shown that all our proposed extensions of LDA outperform LDA concerning classification errors for handwritten digit recognition and alphabet recognition.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.10
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• pp.349-359
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• 2009

This study analyzed the structural correlation between parent brand attitude, including attitude toward the advertisement, attitude toward the store and brand attitude, and brand extension evaluation, relationships among which are conceived as a brand extension evaluation process. The result of analysis, revealed statistical significances of the differences in the effect levels between attitude toward store and brand attitude, between brand attitude and brand extension evaluation level, and between brand extension evaluation level and purchase intention of an extended product depending on the choice of distribution channel type. Therefore the evaluation level of brand extension should be analyzed by structural relationship model based on the consumer behavior's viewpoint with distribution channel type and it can provide the important information for restructuring distribution channel and increase the level of the successful brand extension.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.64-67
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• 2017

화물량이나 해상관광객 유입 확대 등 항만수요의 증가에 따른 대응으로 항만을 확장하거나 신규항만을 계획하게 된다. 우리나라 어항의 경우 경관이 수려하고 청정지역으로 분류되어 개발여지가 크다. 이중 감포항의 경우도 해상을 통한 연안 화물의 운송확장과 어항의 기능에서 연안항의 여건을 갖추고 경주와 연계한 해양 관광벨트를 구성하여 친수공간 조성, 송대말 등대 컨텐츠 사업 등 해양관광의 거점으로 도약하기 위한 집중개발을 추진 중에 있어서 종합적인 관점에서 항만확장을 검토할 필요가 있다. 본 연구는 추진 중인 항만확장과 관련하여 남측 및 동측의 항만확장안에 대해 선박의 통항안전 및 계류한계파고에 대한 항만 정온도 여부를 제 3세대 수치파랑 모형인 SWAN모형과 강비선형 Boussinesq 방정식을 적용한 불규칙파 Bouss-2D 모형을 적용하여 모형간 특성을 도출한 후 현재안과 각 대안별로 파랑반응특성을 비교분석하였다. 이에 대한 결과는 각 대안별로 장래 항만확장에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.