• 정보과학회지
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• 제5권2호
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• pp.85-89
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• 1987

대칭인 sparse 행렬의 bandwidth와 profile을 줄이는 두개의 알고리즘을 보기를 들어비교하였다. 여러 응용분야에서 야기되는 특별한 정사각형 adjacency graph를 갖는 행렬에 대해 실험한 결과 비록 SMBWR- 알고리즘은 Gibbs 알고 리즘보다 실행한 시간은 2배나 늦지만 bandwidth나 profile은 훨씬 더 많이 줄일 수 있음을 보여주고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권10A호
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• pp.1604-1612
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• 2000

본 논문에서는 VLSI설계를 위한 동시수행 하드웨어 할당 및 바인딩 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 스케쥴링 결과를 입력으로 받아들이고, 각 기능 연산자에 연결된 레지스터 및 연결 구조가 최대한 공유하도록 제어스텝마다 연산과 기억 소자의 상호연결 관계를 고려하여 기능 연산자, 연결 구조 및 레지스터를 동시에 할당 및 바인딩을 한다. 또한 레지스터 할당은 그래프 컬러링을 이용하여 최적의 레지스터 할당을 수행한다. 제안된 알고리듬은 실험 결과를 통해 기존의 기능 연산자와 레지스터의 수를 미리 정했거나, 분리하여 수행한 방식들과 비교함으로서 본 논문의 효율성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.374-386
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• 2016

프로버넌스 데이터는 데이터의 근원 정보나 변경 이력을 표현하는 메타데이터이다. 프로버넌스 정보는 변경 이력 정보가 쌓이면서 원본데이터와 비교하여 수십 배에 달하는 양을 차지한다. 따라서 대용량의 프로버넌스 데이터를 효율적으로 압축하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF 그래프 패턴을 고려한 프로버넌스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표준 PROV 모델을 기반으로 프로버넌스를 표현하고 텍스트 인코딩을 통해 프로버넌스 데이터를 숫자로 인코딩한다. 그래프 패턴을 이용하여 RDF 데이터와 프로버넌스 데이터를 압축한다. 제안하는 기법은 기존 프로버넌스 압축 기법과는 달리 시맨틱 웹상의 RDF 문서를 고려하여 프로버넌스 데이터를 압축한다. 압축률, 처리시간에 대한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.134-142
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에 적합한 LDPC 부호 복제 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 파일 가용성과 스토리지 오버헤드 분석을 통해 클라우드 컴퓨팅에 적합한 블록 수와 LDPC 부호 종류를 결정한다. 그리고 LDPC 부호를 정의하는 Tanner 그래프의 무작위 생성 방법과 생성한 LDPC 부호들의 반복적인 복호화 과정을 통한 성능 비교 방법을 제시한다. 또한 실험을 통하여 클라우드 컴퓨팅에 적합한 LDPC 부호 복제 기법의 그래프 정규성과 총 간선 수에 따른 성능 변화를 분석하였다. 이를 통해 LDPC 부호의 그래프 정규성이 좌-정규와 약 좌-정규 일 때와 총 간선 수가 최소이거나 최소에 근접한 값을 가질 때 가장 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.571-572
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• 2017

전자화폐를 구현하는 블록체인 기술은 분산화된 컴퓨팅을 사용하며 모든 거래가 모두에게 공개되어 있다. 이러한 기술은 사용자 대신 주소를 사용하여 거래에 수행하여 익명성을 보장하는 것처럼 보이지만 거래 그래프를 기반으로 비순환 방향 그래프를 이용하여 공개된 주소를 추적함으로써 프라이버시 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 블록체인 기술 내에서 발생하는 프라이버스를 보호하기 위하여 그래프 상의 관련성을 찾기 어렵게 하는 중앙 집중적으로 처리하는 다양한 기법들을 분석한다. 또한, 프라이버시를 강화하기 위하여 분산화된 방법으로 익명화하는 기법들도 분석한다. 영지식 증명 기법을 이용하면 완전 분산 익명성을 보장하지만 더 많은 연산과 저장 공간이 필요하게 되며, 이를 효율적으로 하기 위한 여러 가지 기법들도 제안되었다. 본 논문에서는 기존 프라이버시 보호 기법들을 블록체인 기술에 융합하여 블록체인 기술의 프라이버시 보호를 위한 기법을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.462-468
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• 2017

본 논문에서는 IoT/WSN을 랜덤 기하 그래프를 이용하여 모델링하고 WSN에서 발생되는 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 사용되는 지역 부호의 성능을 고찰하였다.. 노드 수가 n=100, 200인 무선 센서 네트워크를 랜덤 기하 그래프로 모델링하여 분산화된 저장 코드의 복호 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 네트워크의 총 노드 수가 n=100일 때와 200일 때 복호율 ${\eta}$에 따른 복호 성공률은 노드 수 n보다는 소스 노드 수 k값에 따라 좌우됨을 알 수 있었다. 특히 n 값에 관계없이 $${\eta}{\leq_-}2.0$$일 때 복호 성공 확률은 70%를 상회함을 알 수 있었다. 복호 율 ${\eta}$에 따른 복호 연산 량을 살펴본 바, BP 복호 방식의 복호 연산 량은 소스 노드 수 k 값이 증가함에 따라 기하급수적으로 증가함을 알 수 있었다. 이는 소스 노드의 수가 증가할수록 LT 부호의 길이가 길어지고 이에 따라 복호 연산량이 크게 증가하는데 원인이 있는 것으로 생각된다.

• 한국식품영양학회지
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• 제13권5호
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• pp.403-410
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• 2000

본 연구에서는 전분을 냉동반죽에 첨가한 효과에 대해 알아보았다. 냉동생지의 물리적 특성은 farino-graph. extensograph, amylograph를 통해 측정되었다. 측정된 결과는 전분이 첨가된 냉동반죽이 대조구에 비해 더욱 안정함을 알 수 있었다. 반죽의 물리적, 화학적 특성은 냉동보관기간에 따라서 측정되었는데 전분을 첨가한 반죽이 대조구에 비해 물리적, 화학적 변화가 작음을 보여주었다. 이는 전분이 냉동반죽의 냉동보관중 제품열화를 방지함을 의미한다. 이로부터 전분은 냉동보관중 냉동반죽의 효모활성력과 글루텐 망상구조를 냉동장애로부터 보호한다고 생각된다. 이 실험을 통하여 여러 전분 중에 특히 감자전분의 첨가가 냉동반죽의 안정성을 향상시키는데 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제2권4호
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• pp.33-38
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• 1982

지하류비축동굴의 성패는 지하수에 의하여 공동(空洞) 주위에 유지되는 수밀성(水密性)에 있다. 수밀성(水密性)이 보장되면 동굴에 저장된 유류의 gas가 유출되지 않으며 인접공동(空洞)이 비어 있을 시 이곳으로 이동하지 않는다. 본 연구에서는 전기상사모형실험(電氣相似模型實驗)을 통하여 동굴형태가 gas누출에 미치는 영향과 여러 가지 형태에서 유류이동을 방지하는 지하수위, 동굴내의 유류수준, 동굴간격 등이 검토되었다. 연구결과 동굴의 천정이 큰 곡율을 갖고 있으면 gas누출이 방지될 수 있음이 입증되었고 유류이동을 방지하는데 필요한 자연지하수위, 공동내의 유류수준 및 공동간격이 도표로 주어졌다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.109-116
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• 2021

RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.650-665
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• 2023

A novel smart metering technique capable of anomaly detection was proposed for real-time home power management system. Smart meter data generated in real-time were obtained from 900 households of single apartments. To detect outliers and missing values in smart meter data, a deep learning model, the autoencoder, consisting of a graph convolutional network and bidirectional long short-term memory network, was applied to the smart metering technique. Power management based on the smart metering technique was executed by multi-objective optimization in the presence of a battery storage system and an electric vehicle. The results of the power management employing the proposed smart metering technique indicate a reduction in electricity cost and amount of power supplied by the grid compared to the results of power management without anomaly detection.