• Nuclear Engineering and Technology
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• 제41권7호
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• pp.893-906
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• 2009

The present work presents the development of a Large Eddy Simulation (LES) methodology viable for complex geometries and suitable for the simulation of rod-bundles. The use of LES and Direct Numerical Simulation (DNS) allows for a deeper analysis of the flow field and the use of stochastical tools in order to obtain additional insight into rod-bundle hydrodynamics. Moreover, traditional steady-state CFD simulations fail to accurately predict distributions of velocity and temperature in rod-bundles when the pitch (P) to diameter (D) ratio P/D is smaller than 1.1 for triangular lattices of cylindrical pins. This deficiency is considered to be due to the failure to predict large-scale coherent structures in the region of the gap. The main features of the code include multi-block capability and the use of the fractional step algorithm. As a Sub-Grid-Scale (SGS) model, a Dynamic Smagorinsky model has been used. The code has been tested on plane channel flow and the flow in annular ducts. The results are in excellent agreement with experiments and previous calculations.

• 한국CDE학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.423-433
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• 2014

For the proper decision making and responsibility enhancement for an unexpected accident in large-scale facilities, it is important to train operators or first responders to minimize potential human errors and consequences resulted from them. Simulation technologies, including human-computer interaction and virtual reality, enables personnel to participate in simulated hazardous situations with a safe, interactive, repetitive way to perform these training activities. For the development of accident response training simulator, it is necessary to define components comprising the simulator and to integrate them for the given training purpose. In this paper, we analyze requirements of the training simulator, derive key components, and design the training simulator. Based on the design, we developed a prototype training simulator and verified the simulator through experiments.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회B
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• pp.2558-2561
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• 2008

In the present study, a parallel Taylor-Galerkin/level set based two-phase flow code was developed using finite element discretization and domain decomposition method based on MPI (Message Passing Interface). The proposed method can be utilized for the analysis of a large scale free surface problem in a complex geometry due to the feature of FEM and domain decomposition method. Four-step fractional step method was used for the solution of the incompressible Navier-Stokes equations and Taylor-Galerkin method was adopted for the discretization of hyperbolic type redistancing and advection equations. A Parallel ILU(0) type preconditioner was chosen to accelerate the convergence of a conjugate gradient type iterative solvers. From the present parallel numerical experiments, it has been shown that the proposed method is applicable to the simulation of large scale free surface flows.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.37-50
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• 2021

Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.

• 센서학회지
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• 제33권2호
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• pp.78-85
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• 2024

We proposed a method for visual place recognition that represents images using objects as visual words. Visual words represent the various objects present in urban environments. To detect various objects within the images, we implemented and used a zero-shot detector based on a large-scale image language model. This zero-shot detector enables the detection of various objects in urban environments without additional training. In the process of creating histograms using the proposed method, frequency-based weighting was applied to consider the importance of each object. Through experiments with open datasets, the potential of the proposed method was demonstrated by comparing it with another method, even in situations involving environmental or viewpoint changes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3942-3961
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• 2019

Recently, the models of deep super-resolution networks can successfully learn the non-linear mapping from the low-resolution inputs to high-resolution outputs. However, for large scaling factors, this approach has difficulties in learning the relation of low-resolution to high-resolution images, which lead to the poor restoration. In this paper, we propose Stage Generative Adversarial Networks (Stage-GAN) with semantic maps for image super-resolution (SR) in large scaling factors. We decompose the task of image super-resolution into a novel semantic map based reconstruction and refinement process. In the initial stage, the semantic maps based on the given low-resolution images can be generated by Stage-0 GAN. In the next stage, the generated semantic maps from Stage-0 and corresponding low-resolution images can be used to yield high-resolution images by Stage-1 GAN. In order to remove the reconstruction artifacts and blurs for high-resolution images, Stage-2 GAN based post-processing module is proposed in the last stage, which can reconstruct high-resolution images with photo-realistic details. Extensive experiments and comparisons with other SR methods demonstrate that our proposed method can restore photo-realistic images with visual improvements. For scale factor ${\times}8$, our method performs favorably against other methods in terms of gradients similarity.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권9B호
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• pp.832-844
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• 2008

대규모 센서 네트워크를 위한 분산 위치 인식 기법은 센서 네트워크의 운용에 있어서 반드시 필요한 기술이다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. 본 논문에서는 초소형, 저가의 센서가 비교적 많은 수로 분포되어 있고 또한 그 분포 특성이 대부분 균일할 때 기존에 사용되어 오던 삼각법보다는 정확하고 최근에 제안된 MDS를 이용한 기법 보다는 간단하고 효율적인 분산 위치 인식 기법에 대해서 소개한다. 이는 노드의 분포 특성을 이용함으로써 삼각법과 같은 매우 간단한 기법보다는 보다 정확하고 많은 계산을 요구하여 시스템의 실용성에는 적합하지 않은 MDS보다는 보다 간단한 위치인식을 수행한다. 이는 MATLAB을 이용한 PC 실험에서 제안하는 기법의 성능을 검증하고 Crossbow사의 micaZ 모트에 TinyOS-2.x를 이용하여 제안하는 위치인식 기술을 구현함으로써 그 실용성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.24-35
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• 2017

본 논문은 하천 제방의 침투방지공법으로 일본 미쓰야마 하천 국도 사무소에서 제시한 월륜 공법에 대한 효용성을 연구한 것으로, Hydraulic well의 현장 적용성과 시공성 개선, 침투압 분포 특성을 파악하기 위하여 대형 제방실험과 침투 해석을 수행하였다. 대형제방실험의 방법은 제외지 수위를 재현하여 제방을 포화시킨 후 제방의 간극수압계 변화를 감지, hydraulic well의 내부 수위를 0.1 m ~ 0.7m로 변화하고 이때 간극수압계를 통해 측정된 간극수압을 비교하여 침투압의 변화를 확인하였다. 대형 제방실험은 hydraulic well의 설치 지점에 따라 두 가지 방법으로 수행하였다. 대형 제방실험결과, hydraulic well의 내부 수위 변화에 따라 최대 37%의 침투압 저감 현상이 발생하는 것으로 평가되었다. 대형 제방실험과 침투 해석의 간극수압을 비교한 결과 거의 유사한 경향이 나타났다. hydraulic well의 내부 수위 변화와 산정된 간극수압의 변화도 비슷한 양상을 보였으나, 심도가 깊어짐에 따라 대형 제방실험결과보다 침투 해석의 간극수압이 더 크게 산정되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.963-973
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• 2016

대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.239-248
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• 2005

대규모 무선 센서 네트워크는 네트워크의 신뢰성과 에너지 효율을 동시에 고려해야 한다. 네트워크의 신뢰성을 높이기 위해서는 유니 캐스트 기반 데이터 전송 방법보다 브로드캐스트 기반 데이터 전송 방법을 사용해야 한다. 최근 발표된 GRAdient Broadcast (GRAB)는 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 네트워크의 신뢰성을 높일 수 있다. 하지만 한 개의 sink를 사용하기 때문에 네트워크 전체 에너지를 고르게 사용하지 못한다. 결국 네트워크의 동작 시간이 단축되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 대규모 무선센서 네트워크에 적합한 Selective Multi Sink Gradient Broadcast (SMSGB)를 제안한다. SMSGB 는 여러 개의 sink를 사용하여 네트워크를 구성하고 한 개의 sink만 데이터를 수집한다. 특정한 이벤트가 발생이 되면 다른 sink가 데이터를 수집하게 된다. 이러한 방법을 통해 전체 네트워크의 에너지를 고르게 소모 할 수 있다. 또한 GRAB와 동일한 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 대규모 무선 센서 네트워크에서 신뢰성을 보장할 수 있다. 기존의 GRAB와 SMSGB를 비교한 모의실험을 통해 GRAB와 비슷한 신뢰성을 유지하면서 GRAB보다 SMSGB의 네트워크 동작 시간이 약 18% 이상 연장됨을 보인다.