• 전기학회논문지
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• 제60권4호
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• pp.862-870
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• 2011

In this paper, we introduce a new topology of Radial Basis Function-based Polynomial Neural Networks (RPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with Radial Polynomial Neurons (RPNs). This study offers a comprehensive design methodology involving mechanisms of optimization algorithms, especially Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms. In contrast to the typical architectures encountered in Polynomial Neural Networks (PNNs), our main objective is to develop a design strategy of RPNNs as follows : (a) The architecture of the proposed network consists of Radial Polynomial Neurons (RPNs). In here, the RPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering method. The RPN dwells on the concepts of a collection of radial basis function and the function-based nonlinear (polynomial) processing. (b) The PSO-based design procedure being applied at each layer of RPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (RPNs) whose local characteristics (such as the number of input variables, a collection of the specific subset of input variables, the order of the polynomial, and the number of clusters as well as a fuzzification coefficient in the FCM clustering) can be easily adjusted. The performance of the RPNN is quantified through the experimentation where we use a number of modeling benchmarks - NOx emission process data of gas turbine power plant and learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data) already experimented with in fuzzy or neurofuzzy modeling. A comparative analysis reveals that the proposed RPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권4호
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• pp.338-342
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• 2015

시계열 데이터를 다룰 수 있는 기계학습모델인 회귀 신경망은 되먹임 연결을 허용하기 때문에 앞먹임 신경망에 비해 훨씬 다양한 구조를 가질 수 있다. 본 연구에서는 은닉 뉴런 간의 네트워크 구조에 초점을 맞추어 그것이 회귀 신경망의 정보처리 능력에 미치는 영향을 탐구하고자 한다. 이를 위해 회귀신경망 모델 중 하나인 Echo State Network을 기준으로 하여, 여러 가지 잘 알려진 네트워크 모델에 따라 은닉 뉴런 간 연결을 구성하고 각각의 경우에 시계열 학습 능력과 동역학을 분석하였다. 그 결과, 은닉 뉴런의 네트워크 구조에 따라 모델의 성능이 큰 폭으로 변하는 것이 관찰되었으며, 그러한 현상은 신경망 동역학이 가지는 임계도(criticality)의 변화와 잘 일치했다. 본 연구의 결과는 기존 회귀 신경망 연구에서 주된 관심사였던 신경망 연결 가중치뿐만 아니라 신경망의 연결 구조가 모델의 성능에 중요한 영향을 미친다는 사실을 보여주며, 성능 향상을 위한 중요한 단서가 될 수 있다.

• 대한조선학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.42-49
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• 1994

조선 CIM 시스템은 제품 모델을 중심으로 한 정보의 통합화를 중점적으로 추구하여야 하므로, 이 제품 모델을 기능 모델과 형상 모델로 구분하였다. 조선을 위한 제품 모델의 근간이 되는 형상 모델을 오일러 조작을 기초로 하는 비다양체 모델의 자료 구조를 이용하여 각각 구획 배치, 구조 설계 및 공정 계획의 입장에서 이용하는 방법에 대하여 연구하였다.

• 한국분말재료학회지
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• 제25권6호
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• pp.475-481
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• 2018

Selective laser melting (SLM), a type of additive manufacturing (AM) technology, leads a global manufacturing trend by enabling the design of geometrically complex products with topology optimization for optimized performance. Using this method, three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD) data components can be built up directly in a layer-by-layer fashion using a high-energy laser beam for the selective melting and rapid solidification of thin layers of metallic powders. Although there are considerable expectations that this novel process will overcome many traditional manufacturing process limits, some issues still exist in applying the SLM process to diverse metallic materials, particularly regarding the formation of porosity. This is a major processing-induced phenomenon, and frequently observed in almost all SLM-processed metallic components. In this study, we investigate the mechanical anisotropy of SLM-produced 316L stainless steel based on microstructural factors and highly-oriented porosity. Tensile tests are performed to investigate the microstructure and porosity effects on mechanical anisotropy in terms of both strength and ductility.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권3호
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• pp.65-72
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• 2019

HPC(High Performance Computer)은 다수의 계산노드를 초고성능 상호연결망으로 연결하여 클러스터 시스템으로 구성된 시스템이다. 이러한 HPC 시스템에서 사용하는 계산 노드 간의 연결 네트워크 기술로는 Infiniband, Ethernet 등의 기술이 많이 사용된다. 최근 PCIe 표준의 발전으로 인해서 컴퓨터 호스트는 고속의 주변 장치 디바이스를 주로 PCIe Bridge 인터페이스에 연결하여 사용한다. PCIe 표준 기술 중 컴퓨터 노드 간의 직접 연결하는 방식으로 Non-Transparent Bridge(NTB) 기반의 인터콘넥션 표준이 존재한다. 그러나 NTB의 기본 표준은 두 노드 간에 분리된 메모리를 제공하는 방식이기 때문에 다중 노드를 직접 연결하기 위해서는 추가된 구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 NTB 포트에 직접 연결된 다수의 호스트들 간에 무스위치 네트워크를 구성하여 NTB 통신을 이용한 데이터 공유 방법의 설계와 구현에 대해서 다룬다. 각 호스트에 연결된 두 개의 NTB포트를 이용해서 링 네트워크를 구성하고, 링 네트워크 상에서 NTB 인터컨넥션을 이용한 데이터 공유 방식의 구현을 하였다. 이와 같이 PCIe NTB 기반 무스위치 네트워크를 통해서 기존의 인터커넥트 네트워크에 비해서 Cost-Effective한 HPC 상호연결망을 구성할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권3호
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• pp.73-78
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• 2019

무선 네트워크에서 토폴로지의 빈번한 변화로 노드 간 링크 단절과 경로재설정이 발생하여 네트워크 내에 제어메시지 과부하와 같은 문제점들이 발생한다. 본 연구에서는 링크 단절과 제어 메시지 과부하와 같은 문제점을 해결하기 위하여 무선 네트워크 환경에서 주변 노드 탐색과정, 경로 탐색과정, 경로 관리과정의 3단계로 경로 설정을 수행하고 경로 관리 과정에서 존 마스터가 수집한 라우팅 테이블의 정보를 이용하여 링크 안정성 값을 산출한다. 그리고 산출 된 링크 값을 존 마스터가 모니터링 하여 임계 값 이하로 되면 링크 단절로 예측하고 해당 송수신 노드에게 경로 재설정을 수행하게 된다. 제안한 기법은 이동 노드 수 변화에 따른 데이터 처리량, 평균 경로 설정 시간 및 이동 노드의 속도 변화에 따른 데이터 처리량에서 기존의 OLSR 프로토콜보다 성능 향상을 나타내었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1127-1137
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• 2022

GPU의 병렬 연산을 활용한 암호 분석 및 해독 기술은 암호 분석 시스템의 연산 시간을 단축하는 방향으로 연구되었다. 해당 연구들은 하나의 GPU에서 암호 분석 연산의 속도를 향상시키기 위해 코드를 최적화하거나 또는 단순히 GPU의 수를 늘려 병렬 연산을 강화하는 것에 집중되어 있다. 하지만 다량의 GPU를 데이터 전송에 대한 최적화 없이 사용하는 것은 하나의 GPU를 사용하는 것보다 더 긴 데이터 전송 지연 문제를 발생시키고, 암호 분석 시스템의 전체적인 연산 시간 증가를 야기한다. 이에, 본 논문은 딥러닝 또는 HPC 연구 분야의 GPU Clustering 환경에서 고성능 데이터 처리를 위해 활용되는 GPUDirect RDMA 및 관련 제반 기술들을 조사 및 분석한다. 그리고 해당 기술들을 활용한 고성능 암호 분석 시스템 설계 방법들을 제안한다. 더 나아가, 해당 설계를 기반으로 Password Cracking, GPU Reduction을 활용한 암호 분석 시스템 구현 방법에 대해 제시한다. 최종적으로, GPUDirect RDMA 기술 적용으로 구현된 암호 분석 시스템에 대해서 암호 분석 작업 성능 향상의 실증을 통해 제안한 시스템에 대한 기대효과를 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2221-2234
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• 1997

공유자원의 상호배제를 위한 분산 상호배제 알고리즘은 두 가지 방식으로 접근되어 왔으며 토큰-기반과 인가-기반의 두 부류로 나누어 진다. 토큰-기반 알고리즘은 노드들 간에 단 하나의 토큰을 공유하며 이 토큰을 가지고 있는 노드만이 공유자원에 접근할 수 있도록 한다. 인가-기반 알고리즘은 공유자원 접근에 대한 인가를 받기 위해서 여러 노드들 간에 1회 이상의 메세지 교환이 필요하다. 지난 몇 년 동안 하이퍼큐브 구조는 단순하면서도 풍부한 위상을 가지고 있어서 멀티프로세서 시스템에서 많이 수용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 하이퍼큐브를 위한 분산 상호배제 알고리즘을 연구하여 하이퍼큐브에 적합한 새로운 정보구조에 기초한 분산 상호배제 알고리즘을 설계한다. 새로운 정보구조는 하이퍼큐브에 삽입된 논리적 매쉬로부터 얻어낸 T-패턴의 요청집합이다. 임의의 노드가 공유자원에 접근하고자 한다면, 그 노드는 요청집합 내의 모든 노드들에게 요청 메세지를 전송하고, 요청집합 내의 모든 노드들로부터 인가 메세지를 받은 후에 공유자원에 접근한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능을 최소 왕복 지연, 블럭킹 지연, 그리고 공유자원 접근당 메세지 개수로 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.279-286
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• 2015

최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권1호
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• pp.49-56
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• 2004

반도체 미세 공정의 개발과 더불어, 높아진 집적도 및 동작 클럭의 고속화로 단일 프로세서 시스템 성능은 지속적으로 개선되고 있다. 이 결과 기가헬즈 이상의 클럭 속도를 가지는 개인용 컴퓨터가 보편적인 데스크 탑 시스템으로 자리잡게 되었으며, 불과 수년 전의 고가 대형 시스템은 점차 이러한 작은 시스템들을 상호 연결망으로 연결한 형태로 급속히 대체되어가고 있다. 이러한 구조의 클러스터 컴퓨터는 높은 확장성과 고성능을 얻을 수 있으므로, 점차 그 영역을 확대해나가고 있으나, 상호 연결망의 대역폭 및 지연에 따라 성능 제한 요소는 여전히 존재하고 있으며, 이러한 이유로 SCI, Myrinet, Gigabit Ethernet 등 고속의 상호 연결망이 클러스터 시스템의 연결 구조로 사용되고 있다. 프로세서 속도의 개발과 더불어 상호 연결망의 속도 또한 개선되어 왔는데, 상호 연결망은 그 대역폭을 늘리는 것과, 상호 연결망을 이용한 경우의 통신 시간지연의 축소로 볼 수 있다. 대역폭의 확장 및 지연시간의 단축은 상호 연결망의 고속화를 통하여 이루어질 수 있으나, 작은 면적에 집적되어 있는 프로세서와는 달리, 보다 넓은 면적에 펼쳐져 있는 상호 연결망의 동작 속도는, 물리적 거리에 의한 지연으로 인하여 개선의 난이도가 높으며, 따라서 클러스터 시스템의 확장 규모는 상호 연결망의 병목 현상에 의하여 제한된다고 할 수 있다. 이러한 이유로 보다 높은 대역폭의 상호 연결망을 구현하려는 노력은 복수개의 연결 구조를 이용한 형태로 개선되어 왔으며, 고속으로 동작하는 SCI 점 대 점 연결구조론 이용한 다중연결 형태의 시스템이 활발히 연구되어 왔다. 본 논문은 이러한 이중 점 대 점 연결 구조 시스템의 성능 제한 요소인 접근 시간 및 효율을 개선하기 위하여, 두개 중 하나의 점 대 점 연결을 링 형태로, 나머지 하나는 링을 몇 개의 노드의 묶음으로 분할하여 연결하는 구성을 제시하였으며, 방송 및 일 대 일 전송에 적합한, 간단하고 효율적인 경로 설정 방법과 적절한 묶음의 수를 제시하였다. 본 논문에 제시한 구조의 시스템의 성능 측정의 비교 대상으로, 최신 시스템에 채용되어 있는 반대방향 이중 링 구조를 비교 대상으로 하였으며, 반대방향 이중 연결 구조에 비하여 단 논문에 제시한 상호연결망 구성 및 트랜잭션 경로 설정 방법이 상대적으로 우수함을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 상호연결망 구조 및 트랜잭션 경고 설정 방법을 이용한 경우, 반대방향 이중 링 구조의 시스템 구조에 비하여 단위 트랜잭션의 처리 시간이 1.05∼l.11배 향상되었으며, 시스템의 성능은 1.42∼2.1배 향상되었다.