• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.473-483
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• 1999

Linux 운영체계를 기반으로 한 PC 시스템을 고가의 상용 워크스테이션에 필적하도록 성능을 극대화하고, 각 단위 Linux PC 시스템을 네트워크를 통해 CPU와 memory를 공유하게 하는 병렬가상장치(PVM: Parallel Virtual Machine) 방식의 소프트웨어를 사용하여 군집(clustering)함으로써 슈퍼 컴퓨터급 기능을 발휘하는 분산형 PC 시스템을 시험 구축하였다. 구축된 시스템의 성능을 PVM 방식의 병렬프로그램을 사용하여 벤치마킹 해본 결과, 병렬효율 (parallel efficiency)이 90%급에 접근함을 확인하였다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2006년도 PARALLEL CFD 2006
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• pp.361-363
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• 2006

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.321-330
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• 2019

기업에서 내부자에 의한 기업 기밀 유출 방지는 기업의 생존을 위한 필수 과제이다. 내부자에 의한 정보유출 사고를 막기 위해 기업에서는 보안 솔류션을 도입하여 적용하고 있으나 접근 권한이 있는 내부자의 이상행위를 효과적으로 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이번 연구에서는 기업의 제품 제조 이력, 품질 정보 등을 담고 있는 제조정보시스템의 작업자 작업화면 접근 로그 데이타를 기계학습 기법의 비지도학습 알고리즘을 활용하여 정상적인 접근 로그와 비정상적인 접근 로그를 효과적으로 군집화하는 방법을 연구하여 이상징후 탐지를 위한 최적화된 속성 선택 모델을 제시하고자 한다.

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.63.3-63.3
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• 2019

Nearby young moving groups (NYMGs hereafter) are gravitationally unbound loose young stellar associations located within 100 pc of the Sun. Since NYMGs are crucial laboratories for studying low-mass stars and planets, intensive searches for NYMG members have been performed. For identification of NYMG members, various strategies and methods have been applied. As a result, the reliability of the members in terms of membership is not uniform, which means that a careful membership re-assessment is required. In this study, I developed a NYMG membership probability calculation tool based on Bayesian inference (Bayesian Assessment of Moving Groups: BAMG). For the development of the BAMG tool, I constructed ellipsoidal models for nine NYMGs via iterative and self-consistent processes. Using BAMG, memberships of claimed members in the literature (N~2000) were evaluated, and 35 per cent of members were confirmed as bona fide members of NYMGs. Based on the deficiency of low-mass members appeared in mass function using these bona fide members, low mass members from Gaia DR2 are identified. About 2000 new M dwarf and brown dwarf candidate members were identified. Memberships of ~70 members with RV from Gaia were confirmed, and the additional ~20 members were confirmed via spectroscopic observation. Not relying on previous knowledge about the existence of nine NYMGs, unsupervised machine learning analyses were applied to NYMG members. K-means and Agglomerative Clustering algorithms result in similar trends of grouping. As a result, six previously known groups (TWA, beta-Pic, Carina, Argus, AB Doradus, and Volans-Carina) were rediscovered. Three the other known groups are recognized as well; however, they are combined into two new separate groups (ThOr+Columba and TucHor+Columba).

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1773-1780
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• 2008

대심도 역사에서의 화재 발생시 승객의 주 대피이동로인 계단이 매우 길기 때문에 피난의 어려움이 예상된다. 이에 본 연구에서는 서울 지하철 호선별 대심도 역사 중에서 하나인 숭실대역(7호선, 47m)을 선정하여, 화재시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 열기류 및 연기의 거동을 분석하였고, 적절한 피난대책을 고찰하였다. 최근에 지하역사에서의 화재유동 시뮬레이션이 몇 몇 기관에서 수행되고 있으나, 지하의 전역사에서 화재 유동 해석은 드물게 수행되어 왔다. 특히 지하 40m가 넘는 대심도 역사에서의 유동해석은 일반 PC로는 불가능하기 때문에 이에 대한 연구가 전무하였으나, 본 연구에서는 리눅스 클러스터(Linux cluster) 장비를 이용한 병렬처리기법을 적용하여 대심도 역사에서의 화재해석을 수행하였다. 화재유동해석은 화재전용 FDS code를 이용하였으며, 난류모델은 LES 기법을 적용하였다. 화원의 규모는 10MW이고, 성장모델은 Ultrafast model를 적용하였다. 적정한 격자크기는 화원의 특성직경을 통하여 산출하였다. 본 연구에 사용된 총 격자규모는 약 10,000,000개이다. 이는 일반 PC에서는 다루기가 불가능한 격자수이므로, 병렬처리기법을 적용하여 6 cpu 리눅스 클러스터 장비로 수치해석을 수행하였다.