• 지구물리와물리탐사
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• 제7권2호
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• pp.130-135
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• 2004

본 논문은 지반의 물성과 전기비저항의 관계를 밝히기 위하여 실내에서 여러 종류의 흙과 암석 시료를 대상으로 농도가 다른 9종류의 NaCl 용액으로 공극을 포화시킨 후 전기비저항을 측정하고, 그 결과로부터 흙과 암석의 전기비저항을 좌우하는 물성요인과 이들 요인이 전기비저항에 미치는 영향에 대해서 기존의 경험식을 토대로 비교 검토하였다. 그 결과에 의하면 흙과 암석 시료의 종류에 관계없이 공극수의 전기비저항이 높아짐에 따라 시료의 전기비저항은 높아지고 있으나, 그 증가 폭은 작아지는 경향을 보였다. 이러한 이유는 공극수의 전기비저항이 10 ohm-m 이하의 영역에서는 시료의 전기비저항이 공극수의 전기비저항에 의해서 좌우되지만, 그 이상의 영역에서는 공극수의 전기비저항과 구성물질의 전도성에 영향을 받고 있기 때문으로 생각된다. 또한 glass beads와 세립분의 함량이 $5\%$ 이하인 흙 시료의 전기비저항 실측치는 Archie의 경험식으로부터 구한 계산치와 잘 일치하고 있으나, 그 외 세립분을 $20\%$ 이상 함유하고 있는 흙과 암석 시료의 전기비저항 실측치는 Patnode and Wyllie의 경험식으로 구한 계산치와 거의 일치하고 있었다. 이러한 결과로부터 일반적인 지하수의 전기비저항 영역($20\~200ohm-m$)에서 지반의 전기비저항은 간극수의 전기비저항과 구성물질의 전기전도성을 고려한 병렬 저항 회로 모델을 적용하는 것이 타당한 것으로 밝혀졌다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제7권3호
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• pp.207-212
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• 2004

자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.207-216
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• 2003

본 논문에서는 균열을 지닌 축대칭 문제를 해석하기 위하여 시간적분형 운동방정식을 바탕으로 한 유한요소 해법을 제시한다. 유한요소메쉬는 8절점 등매개변수 사변형 요소와 균열선단에서의 1/4절점 삼각형 특이요소로 구성되며, 동적 응력확대계수는 균열면상의 1/4절점의 y방향 변위로부터 구한다. 제시된 해법의 정확성과 타당성을 검증하기 위하여 내부에 원환균열을 지닌 무한 탄성체가 균열면상에서 충격하중을 받을 때의 동적 응력확대계수를 계산하고 타 수치결과와 비교 검토하였다. 응용 예제로서 원환균열과 원주균열을 지닌 중실축과 중공축의 동적 응력확대계수를 균열의 길이와 축의 길이에 따른 영향을 자세히 조사하였다. 균열길이가 커지면 동적 응력확대계수가 커지고, 축의 길이가 길어지면 동적 응력확대계수 곡선의 폭도 함께 증가됨을 확인하였다. 그리고 균열의 위치가 안쪽에 포함될 경우보다는 바깥쪽에 포함될 때 더 큰 동적 응력확대계수가 발생됨을 밝힌다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-94
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• 2009

본 논문에서는 경로수 ${\zeta}$로 주어진 DCG(Directed Cyclic Graph)의 입출력간의 연관관계를 고효율디지털논리회로로 설계하는 알로리즘과 DCG의 각 노드들에 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 기존 알고리즘의 문제점을 도출한 후, 다른 접근방법으로써 DCG의 경로수로 부터 행렬방정식을 유도한 후 이를 통해 DCG의 경로수에 따른 회로설계 알리즘을 제안하였으며, 설계된 회로와 함께 DCG의 특성을 만족하도록 노드들에 대한 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 고효율디지털논리회로설계 알고리즘은 기존의 알고리즘으로는 가능하지 않았던 경로수의 DCG에 대하여 회로설계가 가능하게 되었고, 보다 최적화된 디지털논리회로를 구현할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 회로설계 알고리즘을 통해 임의의 자연수를 경로수로 갖는 DCG에 대한 설계가 가능하며, 입출력단자 수의 감소. 회로구성의 간략화, 연산속도의 향상과 비용감소 등의 잇점이 있고, 예제를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘의 적합성과 타당성을 검증하였다.

• 천문학회지
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• 제38권2호
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• pp.59-66
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• 2005

A new ion transport code for planetary ionospheric studies has been developed with consideration of velocity differences among ion species involving ion-ion collision. Most of previous planetary ionosphere models assumed that ions diffuse through non-moving ion and neutral background in order to consolidate continuity and momentum equations for ions into a simple set of diffusion equations. The simplification may result in unreliable density profiles of ions at high altitudes where ion velocities are fast and their velocity differences are significant enough to cause inaccuracy when computing ion-ion collision. A new code solves explicitly one-dimensional continuity and momentum equations for ion densities and velocities by utilizing divided Jacobian matrices in matrix inversion necessary to the Newton iteration procedure. The code has been applied to Martian nightside ionosphere models, as an example computation. The computed density profiles of $O^+,\;OH^+$, and $HCO^+$ differ by more than a factor of 2 at altitudes higher than 200 km from a simple diffusion model, whereas the density profile of the dominant ion, $O_2^+$, changes little. Especially, the density profile of $HCO^+$ is reduced by a factor of about 10 and its peak altitude is lowered by about 40 km relative to a simple diffusion model in which $HCO^+$ ions are assumed to diffuse through non-moving ion background, $O_2^+$. The computed effects of the new code on the Martian nightside models are explained readily in terms of ion velocities that were solved together with ion densities, which were not available from diffusion models. The new code should thus be expected as a significantly improved tool for planetary ionosphere modelling.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.264-271
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• 2004

인터넷기반의 클러스터 시스템 환경에서 부하공유 알고리즘은 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형에 효과적으로 대처 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 효율적인 부하공유기법은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 스케줄러를 생성하고 여기에 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하여 작업을 분배하는 것이다. 본 논문에서 적용한 적응할당정책은 상대적으로 작업속도가 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하도록 하는 기법이며, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 종노드의 계산시간과 데이터전송에 필요한 네트워크 통신시간을 겹치도록 하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위한 시스템 환경에서 멀티미디어 응용에 많이 사용되는 행렬의 곱셈 프로그램을 PVM을 통하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 우수한 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 75%, 79%, 그리고 17% 효율적임을 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권9호
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• pp.933-941
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• 2014

본 논문에서는 대표적 투영기반 모델차수축소법인 크리로프 부공간 모델차수축소법(KSM)과 모드중첩법(MTM)을 고려하여 주파수응답해석에 대한 수치적 정확도와 효율성을 비교하였다. 두 모델차수축소법의 수치 정확도 비교를 위하여 주파수응답해석 결과, 축소차수 및 관심주파수에 따른 상대오차를 고려하였으며 이후에 오차수렴지표를 통한 자동적인 축소차수의 결정이 가능 여부를 확인하였다. 효율성 비교를 위해서는 각 축소모델의 주파수응답 해석시간 및 축소차수에 따른 변환행렬 생성시간을 비교하였다. 자동차 현가장치에 대한 유한요소모델을 적용예제로 선정하여 수치 비교를 수행하였다.

• International Journal of Contents
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• 제9권4호
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• pp.1-10
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• 2013

The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.147-150
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• 2012

클래스들 간의 거리를 최대화시키는 사영 방향을 구하는 감독차원감소 방법인 선형판별분석법(LDA)은 클래스 정보를 가진 데이터의 수가 매우 적을 때 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이러한 경우 상대적으로 저렴한 비용으로 얻을 수 있는 클래스 라벨 정보가 없는 데이터를 활용할 수 있는 반감독 차원 감소법이 사용될 수 있다. 그러나 통계적 차원 감소법에서 흔히 사용되는 행렬연산은 많은 양의 데이터를 사용하는데 메모리와 처리시간에서 한계가 있고, 적은 수의 라벨드 데이터(labeled data)에 비해 너무나 많은 언라벨드 데이터(unlabeled data)의 사용은 처리 시간의 증가에 비해 오히려 성능감소를 가져올 수 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위해 앙상블 접근법을 이용한 반감독 차원 감소 방법을 제안한다. 문서분류 문제에서의 실험결과를 통해 제안한 방법의 성능을 입증한다.