• 충청수학회지
• /
• 제37권1호
• /
• pp.27-40
• /
• 2024

In this paper, we consider the higher-order HartreeFock equations. The higher-order linear Schrödinger equation was introduced in [5] as the formal finite Taylor expansion of the pseudorelativistic linear Schrödinger equation. In [13], the authors established global-in-time Strichartz estimates for the linear higher-order equations which hold uniformly in the speed of light c ≥ 1 and as their applications they proved the convergence of higher-order Hartree-Fock equations to the corresponding pseudo-relativistic equation on arbitrary time interval as c goes to infinity when the Taylor expansion order is odd. To achieve this, they not only showed the existence of solutions in L² space but also proved that the solutions stay bounded uniformly in c. We address the remaining question on the convergence of higherorder Hartree-Fock equations when the Taylor expansion order is even. The distinguished feature from the odd case is that the group velocity of phase function would be vanishing when the size of frequency is comparable to c. Owing to this property, the kinetic energy of solutions is not coercive and only weaker Strichartz estimates compared to the odd case were obtained in [13]. Thus, we only manage to establish the existence of local solutions in H^s space for s > $\frac{1}{3}$ on a finite time interval [-T, T], however, the time interval does not depend on c and the solutions are bounded uniformly in c. In addition, we provide the convergence result of higher-order Hartree-Fock equations to the pseudo-relativistic equation with the same convergence rate as the odd case, which holds on [-T, T].

• ETRI Journal
• /
• 제46권2호
• /
• pp.290-306
• /
• 2024

To treat the novel COronaVIrus Disease (COVID), comparatively fewer medicines have been approved. Due to the global pandemic status of COVID, several medicines are being developed to treat patients. The modern COVID medicines development process has various challenges, including predicting and detecting hazardous COVID medicine responses. Moreover, correctly predicting harmful COVID medicine reactions is essential for health safety. Significant developments in computational models in medicine development can make it possible to identify adverse COVID medicine reactions. Since the beginning of the COVID pandemic, there has been significant demand for developing COVID medicines. Therefore, this paper presents the transferlearning methodology and a multilabel convolutional neural network for COVID (MLCNN-COV) medicines development model to identify negative responses of COVID medicines. For analysis, a framework is proposed with five multilabel transfer-learning models, namely, MobileNetv2, ResNet50, VGG19, DenseNet201, and Inceptionv3, and an MLCNN-COV model is designed with an image augmentation (IA) technique and validated through experiments on the image of three-dimensional chemical conformer of 17 number of COVID medicines. The RGB color channel is utilized to represent the feature of the image, and image features are extracted by employing the Convolution2D and MaxPooling2D layer. The findings of the current MLCNN-COV are promising, and it can identify individual adverse reactions of medicines, with the accuracy ranging from 88.24% to 100%, which outperformed the transfer-learning model's performance. It shows that three-dimensional conformers adequately identify negative COVID medicine responses.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1-32
• /
• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제25권5B호
• /
• pp.942-955
• /
• 2000

본 논문은 유무선 통합망 환경하에서 대량호에 근거한 지능망 서비스의 호 완료율을 증가시키고 자원을 최적화하기 위한 정보 흐름 및 총괄서비스 로직을 설계한다. 이 로직을 구현하기 위하여 지능망 서비스제거에 호대기 서비스 특징을 적용하기 위한 동적 큐 관리자를 제시하는데, 이것을 유선 가입자뿐만 아니라 이동 단말을 소유한 무선 가입자에게도 적용하기위해 홈위치등록기와 서비스제어기간에 해당 서비스 가입자들의 이동성을 큐 관리자에게 통보하기 위한 서비스 등록 여부 프래그를 관리한다. 따라서, 이동 서비스 가입자가 로밍함에 따른 동적 서비스 그룹핑을 수행하고 M/M/c/K 큐잉 모델에 근거한 큐 길이를 동적으로 관리하여 자원을 최적화 할 수 있는 동적 큐 관리 메커니즘을 제안한다. 동적 큐 관리자에 의해 할당된 큐 길이를 결정하기 위해 서비스 증가율에 따른 가입자 단말 수와 실패율간의 관계 및 그에 따른 큐에서의 적정 대기 시간을 시뮬레이션 및 분석한다. 또한, 동적 큐 관리자를 구성하는 내부 서비스 로직과 SIB들간의 상호동작 및 자료 구조를 설계 및 구현한다.

• 대한지리학회지
• /
• 제49권5호
• /
• pp.761-778
• /
• 2014

본 논문은 거래빈도가 낮아 지금껏 적극적으로 시도되지 못한 상업용 토지의 가격을 정확히 추정하고자 하였다. 서울시 상업용 토지 실거래가 자료를 대상으로 선형 결합 형태의 평균 구조(전역적 경향), 지수 형태의 공분산함수 그리고 순수 오차항을 구성요소로 하는 모형을 구축 및 적용하였다. 상권별로 가격수준이 차별적으로 형성되는 상업용 토지 가격의 특성을 감안하여 대표적 공간보간기법인 크리깅 방법을 적용함으로써 지가의 공간적 상관성을 명시적으로 고려하였다. 더 나아가 희소한 자료의 한계를 극복하기 위해 전문가 지식을 사전 확률분포의 형태로 모형에 반영할 수 있는 베이지안 크리깅 방법을 활용하였다. 적용한 모형의 성능은 적합 과정에 사용되지 않은 검증 자료를 대상으로 검토하였으며, 전문가 지식의 반영과 공간적 상관성의 명시적 고려를 통해 가격 추정의 정확성이 높아진 사실을 확인하였다. 본 논문은 베이지안 크리깅 기법을 토지 가격 추정에 적용하되, 전문가의 주관적 지식을 명시적으로 모형에 반영하였다는 점 등에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 본 논문의 결과는 거래 자료가 희소한 상황에서도 신뢰성 있게 부동산 가격을 추정해야하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38C권12호
• /
• pp.1134-1149
• /
• 2013

Pub/sub 기술은 메시지 기반으로 데이터 생성자의 위치, 시간, 동기화 등에 대한 데이터에 제한 없이 접근할 수 있게 하는 특징을 가지므로, 데이터 중심 서비스를 위한 미들웨어 구축 기술로 널리 활용되고 있다. 국제 표준화 기구인 OMG (Object Management Group)에서 정의한 DDS (Data Distribution Service)는 pub/sub 기반의 미들웨어 기술로서, 미국 군용 장비의 표준 미들웨어로 채택되는 등 그 유용성이 높이 인정받고 있다. 그러나 publisher와 subscriber가 밀집된 환경에서는, 시스템 초기 부팅 시에 시스템 내 data 생산과 소비 주체가 되는 Participant와 Endpoint들을 탐색하는 과정에서의 지연 시간이 길다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 지역적으로는 넓지 않지만 시스템 내의 Participant와 Endpoint의 수가 밀집된 환경에서의 탐색 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 기존의 DDS 표준에서 정의하고 있는 표준 탐색 단계인 Participant 탐색 단계와 Endpoint 탐색 단계를 통합하고 분산 해쉬 기법의 Successor 개념을 도입하여 각 Participant마다 메시지를 전달해야 하는 대상의 수를 줄였다. 메시지 전달대상의 수를 줄임으로써 전송 프로토콜로 TCP를 적용하는 것이 가능해져, 메시지 전달의 신뢰성을 높일 수 있었다. 네트워크 시뮬레이터를 통한 성능 평가에서 본 연구에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 10%의 탐색 시간으로 시스템 내 Participant와 Endpoint를 발견할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제42권12호
• /
• pp.45-52
• /
• 2005

시스톨릭 어레이는 동일한 기능을 가지는 계산처리들을 동일한 형태로 연결하여, 다수의 자료에 반복적인 계산을 하도록 만들어진 병렬처리기로써 개념적으로 산술 파이프라인과 밀접한 관계를 갖는다. 시스톨릭 어레이 셀 내의 연산에 대한 고성능처리는 시스톨릭 어레이의 중요한 특징이다. 본 논문에서는 시스톨릭 어레이 셀 내의 동시성 처리를 높이기 위해 셀 내의 연산 중에서는 큰 지연 시간을 가지는 셀 내의 연산자를 다시 규칙성을 가지는 시스톨릭 어레이로 구성하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이 구조를 제안하고, 그 예로 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 FIR 필터에 대하여 기술한다. 먼저 정규순환방정식으로 표현된 알고리즘으로부터 워드 수준 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 워드 수준 시스톨릭 어레이를 슈퍼 시스톨릭 어레이로 변환한다. 위의 과정으로 유도된 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이를 RT 수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였으며, Hynix에서 제공되는 $0.35{\mu}m$셀 라이브러리를 사용하여 합성하였다. 본 논문에서 제안하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이는 워드 수준 시스톨릭 어레이 디자인에 비해 면적은 물론 성능측면에서 이점을 가진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.143-149
• /
• 2018

최근 전 지구적인 기후변화에 따른 자연재해 피해의 대규모화로 인하여 재해 모니터링과 방재 등 재난재해 분야에서 원격탐사 기술을 적용한 시스템이 구축되고 있다. 다양한 원격탐사 플랫폼 중 드론은 기술의 확산 발전으로 민간분야에서도 활발하게 활용되고 있으며, 적시성, 경제성 등의 장점으로 재난재해 분야에서의 적용이 증대되고 있다. 본 논문은 이러한 드론 기반의 재난재해 모니터링 시스템 구축의 요소 기술인, 준 실시간으로 드론 영상자료를 매핑할 수 있는 전처리 시스템 개발에 관한 것이다. 연구를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 SURF 알고리즘을 기반으로 레퍼런스 영상과 촬영 영상 간 특징점 매칭을 통해 보정하는 시스템을 구축하였다. 연구 대상 지역은 가화강 하류 지역과 대청댐 유역으로 선정하였으며, 두 지역은 매칭을 위한 특징점이 많고 적음의 차이가 뚜렷하여 다양한 환경에서 시스템 적용 가능성을 위한 실험에 적합하다. 연구결과 두 지역의 기하보정 정확도가 0.6m와 1.7m로 각각 나타났으며 처리시간 또한 1장당 30초 내외로 나타났다. 이는 적시성을 요하는 재난재해 분야에서 본 연구의 적용 가능성이 높음을 시사한다. 그러나 레퍼런스 영상이 없거나 정확도가 낮은 경우는 보정 결과가 떨어지는 한계점이 있다.

• 대한지리학회지
• /
• 제40권5호
• /
• pp.584-593
• /
• 2005

난방도일과 냉방도일은 에너지 사용량 예측에 사용되는 개념으로 특정 지역의 열기후적 특성을 이해하는 데 유용하게 사용되어 왔다. 난방도일과 냉방도일의 공간 분포는 반대로 나타난다. 난방도일의 경우 남부에서 최소가 나타나고 북쪽으로 올수록 그 값이 증가하고 강원도를 포함한 북동쪽에서 최대가 나타났다. 냉방도일은 제주도와 남부에서 최대가 나타나고 북쪽으로 올수록 그 값이 감소한다. 냉방도일에는 최근 30년간 뚜렷한 변화 경향이 나타나지 않지만 난방도일의 경우는 모든 지점에서 뚜렷한 감소 경향이 나타났다. 난방도일의 감소는 최저기온의 급격한 상승에 기인한 것으로 판단된다. 또한 난방도일의 감소는 연 평균기온의 증가보다 뚜렷한 변화 경향을 나타냈다. 평균기온에서 뚜렷한 변화 경향이 탐지되지 않더라도 기후변화의 영향이 존재할 수 있음을 나타낸다. 또한 최근 급격한 난방도일의 감소는 기후편차지수의 증가를 초래하여 한반도 내 난방도일의 변동이 커지고 있음을 보여주고 있다.

• 토지주택연구
• /
• 제6권2호
• /
• pp.43-48
• /
• 2015

2014년 3월 박근혜대통령의 독일 드레스덴 선언을 계기로 한반도 통일에 대한 기대와 회의가 동시에 증폭되고 있다. 한반도 통일을 긍정적으로 보는 관점에선 대박이지만 회의적인 시각에서 보면 막대한 비용을 감당하기 어렵다는 쪽박으로 부정하는 시각이 공존한다. 통일에 대한 기대 충만과 달리 준비는 분산 되었거나 중복, 혹은 산만하기 까지 하다. 정치와 정책, 산업과 기술 등에 대한 사전 준비가 전혀 체계적이지 않거나 불연속성 이벤트 중심이다. 개별 분석 혹은 연구 건수와 자료 등은 많게 보이지만 종합적인 틀이 보이지 않는다. 우리보다 먼저 통일을 이룬 서독의 경험에 따르면 통독 이전에 동독을 너무 몰랐다는 얘기가 나온다. 가까운 이웃임에도 불구하고 너무 동독의 실제 상황에 대한 인식이 낮았다는 얘기는 남북 간에도 그대로 적용 될 수 있다. 이런 면에서 통일한반도에 대한 국토인프라를 남과 북이 아닌 한반도 국토이용과 국가기반시설에 대한 종합적인 거대계획(grand plan) 구상이 필요하다. 국토인프라에 대한 거대계획을 수립과 동시에 추진 할 수 있는 과제로 아시안 교통 네트웍 개발 시나리오와 통독 20년 국토인프라 재구축 경험 자료 분석 과제도 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다. 분산된 자료와 중복된 자료 등에 대한 체계적인 조사 분석을 통해 재정립 할 필요가 있음을 발견하게 된다. 연구 결과는 수시로 국민들에게 공개하여 공감대를 넓혀가는 전략이 절대적으로 필요하다. 한반도 통일 문제는 특정 연구자나 정치인의 전유물이 아닌 한반도 전 국민이 주인이고 관심사항이기 때문이다.