• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권5호
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• pp.203-208
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• 2013

스마트폰이 널리 사용됨에 따라 이에 탑재되는 어플리케이션이 점차 고도화 되고 있다. 일면 하드웨어의 성능이 소프트웨어의 요구사항을 능가한 모습도 보이는 Personal Computer와는 달리 스마트폰의 경우 보다 얇은 것을 추구하는 디자인적 한계점과 여타 하드웨어에 비해 더딘 발전 속도를 보이는 배터리에 의해 저전력을 추구해야 한다는 한계점으로 인해 하드웨어의 성능이 소프트웨어의 요구사항을 충족시키지 못하는 모습이다. 이를 보완하기 위한 대표적인 기술로 연산 오프로딩이 각광받고 있다. 하지만, 확실히 성능 및 전력 소모에 있어서 이점을 가져다준다는 연구에도 불구하고 오프로딩은 현재 널리 사용되는 기술이 아니다. 이는 기존 오프로딩 프레임워크는 어플리케이션 개발자가 사용하기에 난해한 점이 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 어플리케이션 개발자 친화적인 오프로딩 프레임워크인 SorMob을 소개한다. SorMob은 안드로이드 상에서 동작하며, Aspect Oriented Programming 개념을 차용하여 개발자 친화적인 환경을 구축할 수 있었으며 실험을 통해 기존의 오프로딩 프레임워크에 뒤떨어지지 않는 성능을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제5권1호
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• pp.85-100
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• 2001

In this paper we propose a block-type parallel preconditioner for solving large sparse nonsymmetric linear systems, which we expect to be scalable. It is Multi-Color Block SOR preconditioner, combined with direct sparse matrix solver. For the Laplacian matrix the SOR method is known to have a nondeteriorating rate of convergence when used with Multi-Color ordering. Since most of the time is spent on the diagonal inversion, which is done on each processor, we expect it to be a good scalable preconditioner. Finally, due to the blocking effect, it will be effective for ill-conditioned problems. We compared it with four other preconditioners, which are ILU(0)-wavefront ordering, ILU(0)-Multi-Color ordering, SPAI(SParse Approximate Inverse), and SSOR preconditioner. Experiments were conducted for the Finite Difference discretizations of two problems with various meshsizes varying up to 1024 x 1024, and for an ill-conditioned matrix from the shell problem from the Harwell-Boeing collection. CRAY-T3E with 128 nodes was used. MPI library was used for interprocess communications. The results show that Multi-Color Block SOR and ILU(0) with Multi-Color ordering give the best performances for the finite difference matrices and for the shell problem only the Multi-Color Block SOR converges.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권5호
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• pp.1821-1832
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• 2016

This study presents a strategy using the synchronized output regulation method (SOR) for controlling inverters operating in stand-alone and grid-connected modes. From the view point of networked dynamic systems, SOR involves nodes with outputs that are synchronized but also display a desirable wave shape. Under the SOR strategy, the inverter and grid are treated as two nodes that comprise a simple network. These two nodes work independently under the stand-alone mode. An intermediate mode, here is named the synchronization mode, is emphasized because the transition from the stand-alone mode to the grid-connected mode can be dealt as a standard SOR problem. In the grid-connected mode, the inverter operates in an independent way, in which the voltage reference changes for generalized synchronization where its output current satisfies the required power injection. Such a relatively independent design leads to a seamless transfer between operation modes. The closed-loop system is analyzed in the state space on the basis of the output regulation theory, which improves the robustness of the design. Simulations and experiments are performed to verify the proposed control strategy.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.307-314
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• 2023

슈퍼컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술이 발전함에 따라 기후 예측 모델도 고도화되고 있다. 한국 기상청 역시 영국 기상청으로부터 GloSea5을 도입하였고 한국 기상 환경에 맞추어 업데이트된 GloSea6를 운용 중이다. 각 대학 및 연구기관에서는 슈퍼컴퓨터보다는 사양이 낮은 중소규모 서버에서 활용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 구축하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 효율성을 위한 Low-GloSea6 소프트웨어를 분석하여 가장 많은 CPU Time을 점유하는 대기 모델의 tri_sor.F90 모듈의 tri_sor_dp_dp 서브루틴을 Hotspot으로 검출하였다. 해당 함수에 머신러닝의 한 종류인 선형 회귀 모델을 적용하여 해당 기법의 가능성을 확인한다. 이상치 데이터를 제거 후 선형 회귀 모델을 학습한 결과 RMSE는 2.7665e-08, MAE는 1.4958e-08으로 Lasso 회귀, ElasticNet 회귀보다 더욱 좋은 성능을 보였다. 이는 Low-GloSea6 수행 과정 중 Hotspot으로 검출된 tri_sor.F90 모듈에 머신러닝 기법 적용 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권3호
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• pp.227-234
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• 2001

In this paper we propose a block-type parallel preconditioner for solving large sparse nonsymmetric linear systems, which we expect to be scalable. It is Multi-Color Block SOR preconditioner, combined with direct sparse matrix solver. For the Laplacian matrix the SOR method is known to have a nondeteriorating rate of convergence when used with Multi-Color ordering. Since most of the time is spent on the diagonal inversion, which is done on each processor, we expect it to be a good scalable preconditioner. We compared it with four other preconditioners, which are ILU(0)-wavefront ordering, ILU(0)-Multi-Color ordering, SPAI(SParse Approximate Inverse), and SSOR preconditiner. Experiments were conducted for the Finite Difference discretizations of two problems with various meshsizes varying up to $1025{\times}1024$. CRAY-T3E with 128 nodes was used. MPI library was used for interprocess communications, The results show that Multi-Color Block SOR is scalabl and gives the best performances.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제42권1호
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• pp.67-72
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• 2009

Objectives : Using the population-based cancer registry in Jejudo, we found that Jejudo had lower incidence in stomach cancer than other regions in Korea. The aim of this study was to evaluate reasons for this difference. Methods : Citrus is the leading agricultural production in Jejudo, suggesting that lower cancer incidence in Jejudo could be explained by citrus fruit intake. We evaluated this hypothesis with quantitative systematic review(QSR). Results : Stomach cancer incidence was significantly lower, with a summary odds ratio(SOR) after QSR of 0.72 [95% CI=0.64-0.81]. In addition, the SOR of pancreatic cancer tended to be lower at 0.83 [95% CI=0.70-0.98]. The SOR of prostate cancer was slightly higher at 1.03 [0.89-1.19]. Conclusions : Quantitative systematic reviews for the effect of citrus fruit intake on cancer occurrence suggested that lower cancer incidence in Jejudo could be explained by intake of citrus fruits.

• 대한수학회지
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• 제49권4호
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• pp.805-827
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• 2012

In this paper, we first study convergence of a special type of multisplitting methods with preweighting, and then we provide some comparison results of those multisplitting methods. Next, we propose both parallel implementation of an SOR-like multisplitting method with preweighting and an application of the SOR-like multisplitting method with preweighting to a parallel preconditioner of Krylov subspace method. Lastly, we provide parallel performance results of both the SOR-like multisplitting method with preweighting and Krylov subspace method with the parallel preconditioner to evaluate parallel efficiency of the proposed methods.

• 한국식품과학회지
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• 제47권2호
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• pp.246-253
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• 2015

본 연구에는 항비만소재로 연구되어진 11종의 소재를 대상으로 lipoprotein lipase (LPL)의 억제효능을 확인하고자 배양배지내 LPL의 함량과 LPL 효소활성을 측정하였다. 그 결과 3T3-L1 adipocyte에서 LPL의 분비를 억제하는 소재로 능이추출물(NE)을 선택할 수 있었다. 선택된 NE의 폴리페놀과 플라보노이드 함량을 측정한 결과 $16.61{\pm}0.44mg/g$과 $6.58{\pm}0.01mg/g$이 각각 확인되었다. NE의 LPL 분비억제기작을 확인하기위해 먼저 세포내 LPL단백질의 함량과 mRNA 발현을 확인하였다. 그 결과 함량이 감소했던 배양배지와는 다르게 NE를 처리한 3T3-L1 adipocyte의 세포내 LPL은 유의하게 증가한 것을 확인할 수 있었으며 mRNA의 발현에는 영향이 없음을 관찰할 수 있었다. 이를 바탕으로 생성된 LPL 단백질의 exocytosis에 문제가 발생했을 것으로 유추하고 다양한 단백질 이동 관련 유전자의 발현을 확인하였다. 그 결과 LPL의 이동과 분해에 관여하여 세포내 LPL의 활성을 조절하는 것으로 알려진 SorLA의 발현이 증가하는 것을 확인하고 이를 조절하는 transcription factor의 발현과 nuclear로의 이동에 NE가 미치는 영향을 검토하였다. 그 결과 NE를 처리함으로써 SorLA promoter에 작용하는 $C/EBP{\beta}$의 단백질 발현이 nuclear에서 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 NE가 SorLA 유전자의 transcription factor인 $C/EBP{\beta}$의 단백질 발현을 nuclear에서 증가시킴으로서 결과적으로 LPL의 분비억제가 가능함을 확인할 수 있었으며 이는 NE의 항비만 효과기전을 설명하는 기초자료를 제공하는 것이라 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.489-498
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• 2023

하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권2호
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• pp.67-88
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• 2022

본 연구는 SOR(Stimulus-Organism-Response) 모델을 기반으로 퍼스널 모빌리티의 성능적 측면과 외부 환경적 요인을 고려해 이용자들과 비이용자들의 사용 의도를 설명할 수 있는 연구 모형을 제안하였다. 국내 사용자들과 비사용자들을 대상으로 설문조사를 진행하였고 부분최소자승법(Partial Least Square, PLS)과 인공신경망 분석(Artificial Neural Network, ANN)을 통해 연구모형 및 가설들을 검증하였다. 분석결과, 사용자들은 지각된 만족도와 지각된 신뢰도가 사용 의도에 긍정적인 영향을 미치고, 지각된 위험성과 환경적 가치가 지각된 만족도와 지각된 신뢰도와 유의한 관계가 있음이 확인되었다. 반면, 비사용자들은 지각된 만족도와 사용의도 간에 양의 상관관계가 있음이 밝혀졌고, 사용자들과 마찬가지로 지각된 위험성과 환경적 가치가 지각된 만족도와 지각된 신뢰도의 유의한 선행변수임이 검증되었다. 나머지 변수들 중에서는 사용자들의 지각된 이동성과 비사용자들의 지각된 이용 용이성이 각각 지각된 만족도의 중요한 영향요인으로 파악되었다.