• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.739-747
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• 2018

고차원 데이터에서는 데이터마이닝 기법 중에서 특징 선택은 매우 중요한 과정이 되었다. 그러나 전통적인 단일 특징 선택방법은 더 이상 효율적인 특징선택 기법으로 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서 우리는 고차원 데이터에 대한 효율적인 특징선택을 위하여 혼합형 특징선택 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 KNHANES 데이터에 제안한 혼합형 특징선택기법을 적용하여 분류한 결과 기존의 분류기법을 적용한 모델보다 5% 이상의 정확도가 향상되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.488-493
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• 2015

컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)은 고해상도 공학급 무기체계를 사용하여 체계의 성능 및 효과도를 예측 분석하기 위해 개발된 무기체계 통합 모의환경이다. AddSIM을 이용한 고해상도 교전 모의 분석을 위해서는 연속시스템으로 표현되는 무기체계 공학급 모델은 물론, 지휘 통제, 네트워크 제어 모델과 같이 DEVS 형식론으로 기술된 이산사건시스템 모델을 복합적으로 사용해야 한다. 본 논문에서는 DEVS 모델과 AddSIM 플레이어 모델의 함수 간 관계 매핑(mapping)을 통해 AddSIM에서 실행 가능한 DEVS 모델 변환방법을 제시한다. 제안한 방법은 우선, 계층적으로 구성된 DEVS 모델을 단일 계층으로 변환하고, DEVS의 네 가지 함수(외부천이, 내부천이, 출력, 시간진행함수)를 AddSIM 플레이어 함수로의 변환을 주요 내용으로 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5B호
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• pp.899-912
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• 2000

PVM(Parallel Virtual Machine)은 네트워크 상에 분산되어 있는 여러 시스템들을 투명하게 활용하여 사용자에 고성능 병렬 컴퓨팅을 지원하는 단일 가상 시스템(single virtual system)으로 인식되게 하는 middle-ware 소프트웨어이다. 초고속 통신망을 기반으로 하는 PVM에서는 임의의 태스크로부터 하나의 메시지를 전송하기 위해 세 번의 메시지 복사가 필요하며, 이는 PVM의 성능 저하를 가져오는 주요 원인이 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 zero-copy PVM 통신 모델을 제안한다. 제안된 모델은 PVM 태스크, PVM 데몬, 네트워크 인터페이스 보드 등에 의해 동시 접근이 가능한 전역 공유 메모리(global shared memory)를 이용하며, 초고속 통신망을 기반으로 하고 있다. 이 모델에서 PVM 태스크는 전송하고자 하는 메시지를 전역 공유 메모리에 저장하고, 메시지를 보낼 준비가 되었음을 PVM 데몬에게 알리며, 데몬은 해당 메시지를 커널을 통하지 않고 바로 초고속 통신망으로 전송함으로써, 메시지의 메모리 복사 횟수를 감소 시킨다. 실험 결과 두 시스템간의 메시지 왕복 시간은 제안된 모델을 사용함으로써 현저히 줄어 들었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권5호
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• pp.496-505
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• 2000

워크스테이션 클러스터 환경은 그 가격 대 성능비가 일반적으로 MPPS보다 좋고, 그 소프트웨어나 하드웨어가 쉽게 이후에 개선될 수 있기 때문에 병렬처리 분야에서 새로운 대안으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ‘집단적 입출력 클러스터링 (Collective I/O Clustering)’이라 불리는 워크스테이션 클러스터를 위한 실행사간 라이브러리의 설계 및 구현 방안을 제시한다. 이 라이브러리에서는 통신 및 입출력 시스템 하에서 완벽하게 통합되는 워크스테이션 클러스터 상에서 비정형 응용 프로그램의 입출력을 위해 ， 사용자에 친숙한 프로그래밍 모형을 제공한다,. 이 집단적 입출력 클러스터링에서는 두 가지 형태의 입출력 방식이 가능하다 첫 번째 입출력 방식에서 할당되는 모든 프로세서들은 연산 노드뿐만 아니라, 입출력 서버의 역할도 수행하는 형태이다. 두 번째 입출력 방식에서는 오직 일부분의 프로세서들만이 입출력 서버의 역할을 수행하는 형태이다. 그리고 본 논문에서는 통신과 입출력 비용을 최적화하기 위해 압축과 소프트웨어 캐슁 기능을 집단적 입출력 클러스터링에 적용한 결과를 보인다. 모든 성능실험 결과는 아르곤 연구소에서 보유하고 있는 IBM SP2를 사용하여 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.67-72
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• 2004

본 논문에서는 네트워크기반의 클라이언트-서버모델에서 병렬유전자알고리즘의 최적해 수렴속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전역 최적해를 지역 엘리트의 평가만으로 구하는 기존의 방법과는 달리 제안한 방법은 서버에서 지역 엘리트의 평가를 통해 전역 최적해를 구하고 유휴시간에 유전자알고리즘을 적용하여 전역 최적해의 적합도를 개선한다. 서버에서 개선된 전역 최적해를 클라이언트의 유전자알고리즘에서 사용하므로 전체 알고리즘의 최적해 수렴속도가 향상된다 Fmax(g)는 g번째 세대의 최대 적합도, G는 서버에서 개선되는 세대수일 때, 지역 최적해의 이주 시 서버에서 개선되는 적합도는 (equation omitted)(F/sub max/(g)-F/sub max/(g-1)) 이다. 여기서 클라이언트의 수가 증가하면 G가 작아져서 적합도 개선치는 줄어드나 기존의 방법보다 적합도가 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.75-83
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• 2007

다중스레드 모델은 긴 메모리 참조 지체 시간과 동기화의 문제점을 해결할 수 있다는 점에서 대규모 병렬 시스템에 매우 효과적이다. 다중스레드 병렬기계를 위하여 Non-Strict 함수 프로그램을 번역할 때 가장 중요한 것은 순차적으로 수행될 수 있는 부분을 찾아내어 스레드로 분할하는 것이다. 기존의 분할 알고리즘은 조건식의 판단식, 참실행식, 거짓실행식을 기본 블록으로 나누고 각각에 대하여 지역 분할을 적용한다. 이러한 제약은 스레드의 정의를 약간 수정하여 스레드 내에서의 분기를 허용한다면 좀더 좋은 분할을 얻을 수 있다. 스레드 내에서의 분기는 병렬성을 감소시키거나 동기화의 횟수를 증가 시키거나 또는 교착상태를 발생시키는 등 스레드 분할의 기본 원칙을 어기지 않으며 오히려 스레드 길이를 증가시키거나 동기화 횟수를 줄이는 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 세 가지 기본 블록을 하나 또는 두 개의 기본 블록으로 병합함으로서 스레드 분할을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.87-93
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• 2002

복잡한 통신망과 병렬컴퓨터에서는 효율적인 상호 연결을 위해 스위치가 중요한 영향을 미친다. 이 스위치는 라우팅 정보에 따라서 입력포트와 출력포트 사이에 연결을 해주는 역할을 하게 된다. 따라서 스위치에 성능을 향상시키는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서 제안한 스위치는 컴퓨터 시뮬레이션 결과 입력버퍼형 보다 최대처리율이 11%이상 향상되었고, 다른 반얀형 스위치들에 비하여 성능과 하드웨어 양을 비교하여 볼 때 좋은 결과를 얻었다. 따라서 이 스위치는 VLSI 칩으로 구현될 경우 초고속 ATM-LAN 과 병렬컴퓨터를 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 제안된 반얀형 스위치는 MAX$＋^+$PLUSII, VHDL을 이용하여 설계 및 검증을 하고 시뮬레이션을 하였다

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.21-31
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• 2018

태풍, 해일, 홍수, 범람 등에 관련된 자연재난 데이터를 빠르고 효과적으로 가시화하여 재난 재해 상황에서 정확한 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 시스템을 소개한다. 재난정보를 포함하는 데이터는 적게는 수백 MB에서 많게는 수십, 수백 GB로 구성되어 있으므로 개인이 지닌 컴퓨터로는 처리할 수 없다. 그렇기 때문에 본 시스템은 클라이언트-서버 기반의 시스템을 제공하여 고성능 서버에서 가시화 결과를 생성하고 클라이언트에서는 결과를 받아 출력하는 형태로 구현되었다. 서버는 클라이언트의 요청을 처리하고 내장된 고성능 클러스터로 렌더링된 결과를 클라이언트로 전송한다. 클라이언트는 원하는 기간을 지정하여 가시화된 결과를 이미지, 동영상, 3D 그래픽 모델 중 원하는 형태로 서버로부터 제공받아 표출할 수 있으며 사용자 친화적인 GUI와 효과적으로 가시화 결과를 볼 수 있는 다양한 기능을 사용자에게 제공한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.5-18
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• 2016

본 연구에서는 모형실험을 통해 균질모래지반에 매설된 횡력을 받는 무리말뚝의 수평저항력을 산정하는데 가장 큰 영향을 주는 배면토의 저항형태를 파악하였다. 저항거동 형태는 회전절점, 쐐기 파괴각, 쐐기 날개각으로 파악하였다. 실험은 지반의 상대밀도, 말뚝의 폭, 말뚝의 간격과 배열을 달리하여 수행하였다. 그 결과 직렬말뚝에서의 지반거동 양상은 전열과 중간열이 같았고 후열의 경우 전열과 중간열 보다 작은 값을 나타내었다. 병렬말뚝의 경우 지반거동 양상이 단독말뚝과 같게 나타났다. 실험 결과를 바탕으로 회전절점, 쐐기 파괴각, 쐐기 날개각 산정 값 들을 식으로 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.73-85
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• 2022

인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다.