• 한국통신학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.1702-1709
• /
• 1994

한글인식 후처리에서 문맥정보의 저장구조는 인식율 및 인식속도를 결정짓는 중요한 요소이다. 단어사전의 형태로 문맥정보를 표현하기 위해서는 트라이(trie)를 주로 이용하지만, 기억공간 이용효율이 저조하다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 트라이의 장점을 유지하면서 공간효율을 향상시키는 기억구조를 제안한다. 한글은 조합문자이기 때문에 자모나 문자별로 기억시킬 수 있다. 그런데 자모단위로 기억시키면(P-모드) 검색시간은 빠르지만 공간효율이 나쁘고, 또한 문자단위로 기억시키면(C-모드) 공간효율은 좋지만 검색시간이 길어진다. 따라서 노드이용율과 분산율로 최적레벨을 선정한 다음, 입력단어의 시작자모부터 최적레벨까지는 자모 단위의 트라이로 기억시키고, 그 이상은 문자단위의 순차연결구조로 저장시켰다. (H-모드). 6가지 단어집합에 대하여 실험한 결과, H-모드에서의 검색시간은 P-모드만큼 빠르면서, 공간효율은 C-모드와 같게 되어 그 효용성을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제3권11호
• /
• pp.409-418
• /
• 2014

최근 클라우드 서비스와 소셜 네트워크 서비스가 활성화되면서 스토리지 서버에 저장해야 할 데이터의 용량이 급격히 증가하고 있으며, 사용자의 고품질 미디어 데이터에 대한 높은 수요는 이러한 경향을 더더욱 가속화하고 있다. 이와 더불어 데이터의 효율적 참조를 통한 처리시간 감소는 이미 과거로부터 꾸준히 요구되어온 시스템 설계 주 고려사항이다. 이런 이유로 하이브리드 디스크의 효율적인 사용에 대한 많은 기술연구가 진행되고 있다. 그 핵심이라고 할 수 있는 리눅스 기반 SSD 캐시 기법은 내장된 DM-cache를 활용하여 구현하는데, 현재 이에 대한 최적화 관련 정책 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는, 다양한 환경에서 성능 평가를 통하여 현재 제공되고 있는 DM-cache의 문제점을 파악하였다. 그 결과, 일반 운영체제에서 실험한 DM-cache는 읽기 명령 시 나름대로의 효과를 보고 있지만, 특히 가상 머신이 탑재된 운영체제 환경에서는 DM-cache의 사용으로 인한 성능 개선을 찾을 수 없었으며 오히려 캐시 오버헤드로 성능 저하가 발생함을 확인하였다.

• 영어영문학
• /
• 제54권1호
• /
• pp.149-167
• /
• 2008

Korea has persisted in the notion of "ethnic nationalism." That is "one race, one people, one language" as a homogeneous entity. This social ideal of unity prevails, even in overseas Korean communities formed by voluntary and involuntary displacement in the turmoil of modern history: communities made intermittent with the Japanese colonial occupation and with postcolonial encounters with the West. Given that the Korean people suffered from the trauma of deprivation of the language caused by the loss of the nation, nation has been equated with the language. Accordingly, "these bearers of a homeland" are also firm Korean language holders. The linguistic patriotism of unity based on the intertwining of "mother tongue" and "father country" has become prevalent in the collective memory of the people of the Korean diaspora. Korean American literature has grappled with this concept of the national history of Korea and the Korean language. The aesthetics of Korean American literature has been marked by an influx of literary resources of 'Korea' in sensibilities and structure of feelings; Korean myth, folk lore, songs, humor, traditional stories, manners, customs and historic moments. An experimental use of the Korean alphabet, Hangeul, written down as pronounced, provides an ethnic flavor in the midst of the English texts. Despite its national framework of mind, however, Korean American literature as an interstitial art reveals a keen awareness of inbetweenness, and transnational hybrid identities. By exploring the complex interrelationships of cultural and linguistic boundary-crossing practices in Korean American literature, this paper argues that the poetics of the Korean diaspora challenges the closed structure of identity formation, and offers a transnational sphere to deconstruct a rigidly demarcated national ideology of "one race, one people, one language," for the world literary history.

• 한국표면공학회지
• /
• 제53권6호
• /
• pp.330-342
• /
• 2020

Since the original report on ferroelectricity in Si-doped HfO2 in 2011, fluorite-structured ferroelectrics have attracted increasing interest due to their scalability, established deposition techniques including atomic layer deposition, and compatibility with the complementary-metal-oxide-semiconductor technology. Especially, the emerging fluorite-structured ferroelectrics are considered promising for the next-generation semiconductor devices such as storage class memories, memory-logic hybrid devices, and neuromorphic computing devices. For achieving the practical semiconductor devices, understanding polarization switching kinetics in fluorite-structured ferroelectrics is an urgent task. To understand the polarization switching kinetics and domain dynamics in this emerging ferroelectric materials, various classical models such as Kolmogorov-Avrami-Ishibashi model, nucleation limited switching model, inhomogeneous field mechanism model, and Du-Chen model have been applied to the fluorite-structured ferroelectrics. However, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are reported to be strongly affected by various nonideal factors such as nanoscale polymorphism, strong effect of defects such as oxygen vacancies and residual impurities, and polycrystallinity with a weak texture. Moreover, some important parameters for polarization switching kinetics and domain dynamics including activation field, domain wall velocity, and switching time distribution have been reported quantitatively different from conventional ferroelectrics such as perovskite-structured ferroelectrics. In this focused review, therefore, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are comprehensively reviewed based on the available literature.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.850-858
• /
• 2022

리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.

• 시스템엔지니어링학술지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.94-107
• /
• 2022

Accidents prevention and mitigation is the highest priority of nuclear power plant (NPP) operation, particularly in the aftermath of the Fukushima Daiichi accident, which has reignited public anxieties and skepticism regarding nuclear energy usage. To deal with accident scenarios more effectively, operators must have ample and precise information about key safety parameters as well as their future trajectories. This work investigates the potential of machine learning in forecasting NPP response in real-time to provide an additional validation method and help reduce human error, especially in accident situations where operators are under a lot of stress. First, a base-case SGTR simulation is carried out by the best-estimate code RELAP5/MOD3.4 to confirm the validity of the model against results reported in the APR1400 Design Control Document (DCD). Then, uncertainty quantification is performed by coupling RELAP5/MOD3.4 and the statistical tool DAKOTA to generate a large enough dataset for the construction and training of neural-based machine learning (ML) models, namely LSTM, GRU, and hybrid CNN-LSTM. Finally, the accuracy and reliability of these models in forecasting system response are tested by their performance on fresh data. To facilitate and oversee the process of developing the ML models, a Systems Engineering (SE) methodology is used to ensure that the work is consistently in line with the originating mission statement and that the findings obtained at each subsequent phase are valid.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.150-150
• /
• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권4호
• /
• pp.139-145
• /
• 2023

These days, protecting location privacy has become essential and really challenging, especially protecting it from smart applications and services that rely on Location-Based Services (LBS). As the technology and the services that are based on it are developed, the capability and the experience of the attackers are increased. Therefore, the traditional protection ways cannot be enough and are unable to fully ensure and preserve privacy. Previously, a hybrid approach to privacy has been introduced. It used an obfuscation technique, called Double-Obfuscation Approach (DOA), to improve the privacy level. However, this approach has some weaknesses. The most important ones are the fog nodes that have been overloaded due to the number of communications. It is also unable to prevent the Tracking and Identification attacks in the Mix-Zone technique. For these reasons, this paper introduces a developed and enhanced approach, called Multi-Obfuscation Approach (MOA that mainly depends on the communication between neighboring fog nodes to overcome the drawbacks of the previous approach. As a result, this will increase the resistance to new kinds of attacks and enhance processing. Meanwhile, this approach will increase the level of the users' privacy and their locations protection. To do so, a big enough memory is needed on the users' sides, which already is available these days on their devices. The simulation and the comparison prove that the new approach (MOA) exceeds the DOA in many Standards for privacy protection approaches.

• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.19-38
• /
• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제20권2호
• /
• pp.80-87
• /
• 2009

비혈관 스텐트(식도용, 담도용, 대장용, 십이지장용, 기관지용) 재질로 가장 널리 사용되고 있는 Nitinol wire 형상기억합금의 기계적 특성 향상을 위해 초음파 나노표면 개질(UNSM) 기술을 적용하여 Nitinol wire의 상변화와 초탄성 특성 및 표면 잔류응력 등의 변화를 연구하였으며, 탄력에너지와 부식내구성을 통한 스텐트의 수명 연장방법을 연구하고자 하였다. 본 연구에 사용된 Nitinol wire는 ${\phi}1.778$ mm로 UNSM 처리 전후의 표면거칠기 값은 Ra=0.092${\mu}m$와 Ra=0.093${\mu}m$로 비슷 하였지만, 초기시편에서는 미세결함과 인발가공 흔적이 확연히 관찰되었으나, UNSM 후에는 인발가공 흔적과 미세 표면 결함은 사라진 것이 발견되었다. 또한 잔류응력 측정 결과, 초기 시험편에는 +3.65 MPa였으나 UNSM 처리 후에는 -4.09 MPa로 확인되었으며, XRD를 통한 결정구조 분석 결과 $42.28^{\circ}$에서 초기보다 약한 (110) 오스테나이트 피크가 관찰되었으며, 대신 (020), ($1{\overline{1}}1$), 그리고 (021) 피크가 명확히 Martensite (B19' Monoclinic lattices) 구조로 확인되었고, (300)의 R상 (Rhombohedral lattices)에 대한 추가 피크가 미비하게 관찰되었다. 탄성변형에 따른 에너지 흡수력과 하중 제거에 따른 에너지의 회복력인 탄력계수(modulus of resilience) $U_r$은 단위체적당 변형률 에너지로 4.31 $MJ/m^3$에서 5.85 $MJ/m^3$로 증가하였다. 이와 같이 표면결함 제거와 인장응력을 압축응력으로 재편성하는 것만으로도 피로내구성을 크게 향상시킬 수 있다고 사료되며, 생체적합성과 더불어 내부식성, 내마모성 및 내구수명 향상을 실용화할 수 있는 표면개질 장치가 개발된다면, 현재 한국인 사망원인 1위인 순환계 질환(심근경색, 뇌졸중 등)에 사용되는 혈관계통의 스텐트 개발에도 응용개발연구가 가능할 것으로 예상된다.