국내에서는 계산과학이라는 학문이 초기단계로 아직 활성화되지 못하고 있으며 고성능컴퓨팅을 기초부터 고급 과정까지 체계적으로 배울 수 있는 교육체계가 미비하다. 본 논문에서는 계산과학 전공자들이 배워야 할 컴퓨터과학에 대한 기본 연구로 고성능컴퓨팅을 배우기 위해 필요한 지식 단위을 도출하였다. ACM의 Computer Science 커리큘럼(CS2013)을 기초로 하여 89개의 지식 단위들에 대해 타당성과 신뢰성을 조사하였으며 검증된 11개의 지식단위에 대해 전문가를 통해 6개의 핵심 지식 단위와 2개의 선택 지식 단위를 제안되었다. 제안된 지식단위들은 계산과학 전공들에게 필요한 고성능컴퓨팅 교육과정 개발에 기여할 것으로 기대된다.
The importance of software in the engineering field is increasing day by day, so the utilization and understanding of the simulation software in the engineering design stage has become the core competence of the engineer. This study presents a new software education method for multiple systems in the field of mechanical engineering using a workflow execution environment as a sub-module of a computational platform (called EDISON platform) that can incorporate in-house software tools developed by many simulation tool developers. It can execute not only individual software tools such as fluid flow, structure, optimal design, but also conduct connective executions of multiple software tools. Based on this simulation environment, a methodology was proposed that can be applied to convergence types of engineering educations. By properly using this methodology, it is expected that beginning engineers could encourage their specialties understanding the big pictures of the analysis processes.
Widyanto, M.R.;Kusumoputro, B.;Nobuhara, H.;Kawamoto, K.;Yoshida, S.;Hirota, K.
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.419-422
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2003
To improve the recognition accuracy of a developed artificial odor discrimination system for three mixture fragrance recognition, Fuzzy Similarity based Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (F-SONIA) is proposed. Minimum, average, and maximum values of fragrance data acquisitions are used to form triangular fuzzy numbers. Then the fuzzy similarity treasure is used to define the relationship between fragrance inputs and connection strengths of hidden units. The fuzzy similarity is defined as the maximum value of the intersection region between triangular fuzzy set of input vectors and the connection strengths of hidden units. In experiments, performances of the proposed method is compared with the conventional Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (SONIA), and the Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Experiments show that F-SONIA improves recognition accuracy of SONIA by 3-9%. Comparing to the previously developed artificial odor discrimination system that used FLVQ as pattern classifier, the recognition accuracy is increased by 14-25%.
We develop a numerical method for solving the radiation hydrodynamic equations in one-dimensional spherical coordinates. The present method is validated through simulations of shock tube, thermal radiative diffusion and point explosion problems. The transient growth of the fireball is investigated by varying explosion yields. The present study clearly captures well-known breakaway phenomena related to the shock separation between pressure waves and thermal shock front. The fireball radius at the breakaway point is roughly increased by the yield to power of 0.4.
We develop a novel immersed boundary (IB) method based on implicit direct forcing scheme for incompressible flows. The proposed IB method is based on an iterative procedure for calculating the direct forcing coupled with the momentum equations in order to satisfy no-slip boundary conditions on IB surfaces. We perform simulations of two-dimensional flows over a circular cylinder for low and moderate Reynolds numbers. The present method shows that the errors for estimated velocities on IB surfaces are significantly reduced even for low Reynolds number with a fairly large time step while the previous methods based on direct forcing failed to provide no-slip boundary conditions on IB surfaces.
In this study, we designed and applied the learning program of various algorithms about computer science, which were based on computational thinking, to prospective elementary school teachers who were non-majors of this field. While they were learning, they could understand two fundamental functions of computational thinking: abstraction and automation. This learning program made them change their perceptions about computer science positively. They had been interested in learning algorithms and computer science itself, and they felt confident about teaching it.
컴퓨터 성능이 발전하면서 물리, 화학, 재료과학, 생명과학 등에 이용하는 계산과학(Computational Science)이 주목을 받고 있다. 국내에서는 이러한 계산과학 문제를 해결하기 위해 학생 및 연구자들이 EDISON 플랫폼을 이용하고 있다. EDISON 플랫폼은 5개 분야(전산열유체, 나노물리, 계산화학, 구조동역학, 전산설계)문제 해결 환경을 위한 교육-연구용 웹 포털을 제공하는 서비스이다. 시스템의 규모 및 사용자층이 늘어남에 따라, 서비스 제공뿐만 아니라 실제 운영되는 시스템의 데이터 관리 체계를 효율적으로 운용할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 EDISON 플랫폼과 웹 포털 간의 데이터 동기화 문제를 해결하였고, EDISON 웹 포털이 통합됨에 따라, 사용자의 데이터 및 파일을 통합 관리하기 위해서 EDISON 플랫폼의 파일관리 서비스를 구현하여 파일관리 효율성을 향상 시켰다.
계산과학공학 및 여러 과학분야에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 정확도 및 복잡도가 높아짐에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용도 크게 증가하고 있다. 특히 여러 입력 변수를 변화시켜가며 시뮬레이션을 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 비용은 더욱 커진다. 하지만 지금까지는 이전에 수행된 시뮬레이션 결과를 재활용하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 이와 관련된 연구들을 살펴보고, 기존 시뮬레이션 결과를 사용하여 반복 요청된 시뮬레이션에 대한 결과를 즉시 반환하거나 유사 시뮬레이션에 대한 결과를 예측하는 시스템을 설계한다. 본 논문에서 설계한 시스템을 통해, 사용자는 시뮬레이션을 수행하지 않고도 반복 또는 유사 시뮬레이션에 대한 결과를 빠르게 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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