• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.203-209
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• 2023

Harmony search(HS)는 새로운 하모니를 구성할 때 HM을 참조하는 경우 개별 하모니의 평가를 이용하지 않지만 PSO(particle swarm optimization)는 개별 입자의 평가와 모집단의 평가를 이용하여 해를 찾아간다. 그러나 본 연구에서는 HS와 PSO의 유사점을 찾아 PSO의 입자 개선 과정을 HS에 적용하여 알고리즘의 성능을 향상시키고자 하였다. PSO 알고리즘을 적용하기 위해서는 개별 입자의 local best와 떼(swam)의 global best가 필요하다. 본 연구에서는 HS가 harmony memory(HM)에서 가장 나쁜 하모니을 개선하는 과정을 PSO와 매우 유사한 과정으로 보았다. 이에 따라 HM의 가장 나쁜 하모니를 입자의 PSO의 local best로, 가장 좋은 하모니는 PSO의 global best 최고로 간주하였다. 이와 같이 PSO의 입자 개선과정을 HS 하모니 개선과정에 도입하여 HS의 성능을 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 다양한 함수에 대한 최적화 예시를 통해 비교 확인하였다. 그 결과 정확성과 일관성에 있어 기존 HS보다 제안한 HS-PSO가 매우 우수함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.155-161
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• 2023

우리나라 수출의 97.5%, 수입의 87.2%가 해상운송으로 이뤄지며 항만이 한국 경제의 중요한 구성요소이다. 이러한 항만의 효율적인 운영을 위해서는 항만 물동량의 단기 예측을 통해 개선시킬 수가 있으며 과학적인 연구방법이 필요하다. 이전 연구는 주로 장기예측을 기반으로 대규모 인프라투자를 위한 연구에 중점을 두었으며 컨테이너 항만물동량에만 집중한 측면이 크다. 본 연구는 국내 대표적인 석유항만인 울산항의 석유 및 가스화물 물동량에 대한 단기 예측을 수행하였으며 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 사용하여 RMSE기준으로 예측성능을 확인하였다. 본 연구의 결과는 석유 및 가스화물 물동량 수요 예측의 정확도를 높여 항만 운영의 효율성을 개선하는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 연구의 한계로 컨테이너 항만 물동량뿐만 아니라 석유 및 가스화물 물동량 예측에도 LSTM의 활용할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있으며 향후 추가 연구를 통해 일반화가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.263-272
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• 2022

폭염과 도시열섬현상은 기후변화가 진행됨에 따라 피해가 더욱 커지고 있으며, 2050년까지 폭염 발생빈도는 2~6배가 증가될 것으로 예측된다. 특히, 폭염기간동안 건설공사현장에서의 근로자가 느끼는 더위체감지수는 매우 높으며, 도시열섬현상까지 고려하게 되면 체감지수는 더욱 높아진다. 열에 취약한 건설현장 환경과 건설근로자의 상황은 나아지지 않고 있으며, 피해를 줄이기 위해서는 효과적인 대응이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 인공위성영상 이미지와 Land Surface Temperature (LST)와 Long Short Term Memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33℃ 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설공사현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 복합적인 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. 예측 결과를 통해 건설근로자의 안전을 보장하고, 건설현장 경보시스템의 기반이 될 수 있기를 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.437-442
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• 2015

최근 3차원 지상 레이저 스캐너의 성능이 고도로 향상됨에 따라 취득된 측점들로 구성된 포인트 클라우드의 용량도 급격히 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득한 대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 측점을 질의하기 위한 선행 연구의 파일 참조 옥트리 방식을 개선하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 메인 메모리에 구현된 옥트리의 리프 노드에는 첫 번째 측점의 파일 포인터만을 저장하였다. 아울러 동일한 리프 노드에 속하는 측점들이 연속적으로 기록되도록 포인트 클라우드 파일을 재구성하였다. 약 3억 개의 측점으로 구성된 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 일련의 측점 주위로 일정 반경 안에 존재하는 측점들에 대한 질의 시간을 측정하였다. 결과적으로 옥트리의 생성 시간, 저장과 복원 시간, 질의 시간 및 메모리 사용량 등 모든 면에서 제안한 방식이 기존 방식에 비하여 향상된 성능을 나타내었다. 특히 질의 속도는 2배 이상, 메모리 효율성은 4배 이상 증가하였다. 따라서 본 연구는 선행 연구의 방식을 명백히 향상시켰다고 판단할 수 있다. 아울러 메인 메모리의 크기를 크게 상회하는 초대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 구성하고 측점을 질의하는 것이 가능할 것으로 판단된다.

• ALGAE
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• 제31권1호
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• pp.73-84
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• 2016

Marine organisms are frequently used to be harmful and have lower side effects than synthetic drugs. The cognitive improving efficacy of gamma aminobutyric acid-enriched fermented Saccharina japonica (FSJ) on the memory deficient rats, which were induced by trimethyltin chloride (TMT), was investigated by assessing the Morris water maze test and by performing choline acetyltransferase (ChAT), cAMP response element binding protein (CREB), and brain derived neurotrophic factor (BDNF) immunohistochemistry. The neurite outgrowth of Neuro2a cells was assessed in order to examine the underlying mechanisms of the memory enhancing effects of FSJ. Treatment with FSJ tended to shorten the latency to find the platform in the acquisition test of the Morris water maze at the second and fourth day compared to the control group. In the probe trial, the FSJ treated group increased time spent in the target quadrant, compared to that of the control group. Consistent with the behavioral data, these treatments recovered the loss of ChAT, CREB, and BDNF immunepositive neurons in the hippocampus produced by TMT. Treatment with FSJ markedly stimulated neurite outgrowth of the Neuro2a cells as compared to that of the controls. These findings demonstrate that FSJ may be useful for improving the cognitive function via regulation of neurotrophic marker enzyme activity.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제60권11호
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• pp.337-343
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• 2017

Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is one of the most common psychiatric disorders in childhood. This disorder, in addition to its main symptoms, creates significant difficulties in education, social performance, and personal relationships. Given the importance of rehabilitation for these patients to combat the above issues, the use of virtual reality (VR) technology is helpful. The aim of this study was to highlight the opportunities for VR in the rehabilitation of children with ADHD. This narrative review was conducted by searching for articles in scientific databases and e-Journals, using keywords including VR, children, and ADHD. Various studies have shown that VR capabilities in the rehabilitation of children with ADHD include providing flexibility in accordance with the patients' requirements; removing distractions and creating an effective and safe environment away from real-life dangers; saving time and money; increasing patients' incentives based on their interests; providing suitable tools to perform different behavioral tests and increase ecological validity; facilitating better understanding of individuals' cognitive deficits and improving them; helping therapists with accurate diagnosis, assessment, and rehabilitation; and improving working memory, executive function, and cognitive processes such as attention in these children. Rehabilitation of children with ADHD is based on behavior and physical patterns and is thus suitable for VR interventions. This technology, by simulating and providing a virtual environment for diagnosis, training, monitoring, assessment and treatment, is effective in providing optimal rehabilitation of children with ADHD.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.947-952
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• 2016

대부분의 데이터 센터에서는 제한된 물리 자원을 효율적으로 사용하기 위해 가상화 기술을 이용하여 서버 통합을 시도하고 있다. 또한, 가상화 기술이 적용된 시스템에서는 가상머신 간의 중복된 내용의 페이지를 제거하기 위해 내용 기반의 페이지 공유 기법을 흔히 사용한다. 하지만, 기존의 메모리 공유기법의 경우 공유 가능한 페이지를 의미하는 힌트를 단순히 스택에 저장함으로써 해당 정보를 효율적으로 관리하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 페이지 공유 기회를 향상시키기 위해 게스트에서 호스트로 전달된 힌트를 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 큐 기반 힌트 관리 기법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 기법보다 제안기법이 효율적으로 힌트를 관리하여 공유 가능성이 낮은 힌트를 우선적으로 제거하는 것을 확인할 수 있다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제20권3호
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• pp.332-339
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• 2012

The components of Magnolia officinalis have well known to act anti-inflammatory, anti-oxidative and neuroprotective activities. These efficacies have been sold many products as nutritional supplement extracted from bark of Magnolia officinalis. Thus, to assess and compare neuroprotective effect in the nutritional supplement (Magnolia $Extract^{TM}$, Health Freedom Nutrition LLC, USA) and our ethanol extract of Magnolia officinalis (BioLand LTD, Korea), we investigated memorial improving and anti-Alzheimer's disease effects of extract products of Magnolia officinalis in a transgenic AD mice model. Oral pretreatment of two extract products of Magnolia officinalis (10 mg/kg/day in 0.05% ethanol) into drinking water for 3 months ameliorated memorial dysfunction and prevented $A{\beta}$ accumulation in the brain of Tg2576 mice. In addition, extract products of Magnolia officinalis also decreased expression of ${\beta}$-site APP cleaving enzyme 1 (BACE1), amyloid precursor protein (APP) and its product, C99. Although both two extract products of Magnolia officinalis could show preventive effect of memorial dysfunction and $A{\beta}$ accumulation, our ethanol extract of Magnolia officinalis (BioLand LTD, Korea) could be more effective than Magnolia $Extract^{TM}$ (Health Freedom Nutrition LLC, USA). Therefore, our results showed that extract products of Magnolia officinalis were effective for prevention and treatment of AD through memorial improving and anti-amyloidogenic effects via down-regulating ${\beta}$-secretase activity, and neuroprotective efficacy of Magnolia extracts could be differed by cultivating area and manufacturing methods.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.42-52
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• 2022

BIS(Bus Information System) 서비스는 대도시를 포함하여 중소도시까지 전국적으로 확대운영되는 추세이며, 이용자의 만족도는 지속적으로 향상되고 있다. 이와 함께 버스도착시간 신뢰성 향상 관련 기술개발, 오차 최소화를 위한 개선 연구가 지속되고 있으며 무엇보다 정보 정확도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 방법인 LSTM을 이용하여 정확도 성능을 평가하였으며 기존 칼만필터, 뉴럴 네트워크 등 방법론과 비교하였다. 실제 여행시간과 예측값에 대해 표준오차를 분석한 결과 LSTM 기계학습 방법이 기존 알고리즘에 비해 정확도는 약 1% 높고, 표준오차는 약 10초 낮은 것으로 분석되었다. 반면 총 162개 구간 중 109개 구간(67.3%) 우수한 것으로 분석되어 LSTM 방법이 전적으로 우수한 것은 아닌 것으로 나타났다. 구간 특성 분석을 통한 알고리즘 융합시 더욱 향상된 정확도 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1-11
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• 2015

최신 고성능 컴퓨팅 시스템에서는, 대용량 병렬 연산을 효과적으로 처리할 수 있는 GPU의 우수한 연산 성능을 그래픽 처리 이외의 범용 작업에 활용하는 GPGPU 기술에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 범용 응용프로그램의 특성이 GPU 구조에 최적화되어 있지 않기 때문에 범용 프로그램 수행 시 GPGPU는 GPU의 연산 자원을 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 GPGPU 기술을 사용하는 컴퓨팅 시스템의 성능을 보다 향상시킬 수 있는 GPU 연구에 대한 방향을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 GPU 성능 저하 원인 분석을 수행한다. GPU 성능 저하 원인을 보다 명확하게 분류하고자 본 논문에서는 GPU 코어의 상태를 완전 활성화 상태, 불완전 활성화 상태, 유휴 상태, 메모리스톨 상태, 그리고 GPU 코어 스톨 상태 등 5가지로 정의하였다. 완전 활성화 상태를 제외한 모든 GPU 코어 상태들은 컴퓨팅 시스템의 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서 성능 저하 원인을 찾고자 벤치마크 프로그램의 특성에 따라 각 GPU 코어 상태의 비율 변화를 측정하였다. 분석 결과에 따르면, 불완전 활성화 상태, 유휴 상태, 메모리 스톨 상태 그리고 GPU 코어 스톨 상태는 연산 자원 활용률 저하, 낮은 프로그램 병렬성, 높은 메모리 요청, 그리고 구조적 해저드에 의해 각각 유발된다.