• 생물정신의학
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• 제22권3호
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• pp.101-108
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• 2015

Recent breakthroughs in functional neuroimaging techniques have launched the quest of mapping the connections of the human brain, otherwise known as the human connectome. Imaging connectomics is an umbrella term that refers to the neuroimaging techniques used to generate these maps, which recently has enabled comprehensive brain mapping of network connectivity combined with graph theoretic methods. In this review, we present an overview of the key concepts in functional connectomics. Furthermore, we discuss articles that applied task-based and/or resting-state functional magnetic resonance imaging to examine network deficits in post-traumatic stress disorder (PTSD). These studies have provided important insights regarding the etiology of PTSD, as well as the overall organization of the brain network. Advances in functional connectomics are expected to provide insight into the pathophysiology and the development of biomarkers for diagnosis and treatment of PTSD.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.18-27
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• 2017

Although Industry Foundation Classes (IFC) provide standards for exchanging Building Information Modeling (BIM) data, authoring tools still require manual mapping between BIM entities and IFC classes. This leads to errors and omissions, which results in corrupted data exchanges that are unreliable and thus compromise the validity of IFC. This research explored precedent work by Krijnen and Tamke, who suggested ways to automate the mapping of IFC classes using a machine learning technique, namely anomaly detection. The technique incorporates geometric features of individual components to find outliers among entities in identical IFC classes. This research primarily focused on applying this approach on two architectural BIM models and determining its feasibility as well as limitations. Results indicated that the approach, while effective, misclassified outliers when an IFC class had several dissimilar entities. Another issue was the lack of entities for some specific IFC classes that prohibited the anomaly detection from comparing differences. Future research to improve these issues include the addition of geometric features, using novelty detection and the inclusion of a probabilistic graph model, to improve classification accuracy.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.131-140
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• 2009

최근 정보의 시각화를 연구하는 쪽에서는 그래프의 시각화에 많은 관심을 갖고 있는데, 그 중 사회망 (social network)의 시각화에 특히 집중하고 있다. 하지만 아직까지 사회망 내에서의 정보의 흐름을 시각화하는 방법에 대해서는 깊이 있는 연구가 진행되지 않고 있었다. 정보의 흐름은 사회망의 구조와 밀접하게 연관되어 있고, 또한 실제적인 상호관계의 동적인 구성을 보여주기 때문에 사회망의 구조적 특징보다 더 유용한 정보를 담고 있다. 따라서 정보의 흐름을 시각화하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 초대형 사회망을 마치 온라인 지도서비스를 이용하듯이 탐색하고, 사회망 내에서의 정보의 흐름을 관찰할 수 있는 방법에 관하여 제안한다. 이를 위하여 (i) 초대형 사회망을 2차원 그래프에 맵핑하는 방법과, (ii) 줌-인, 줌-아웃 기능 등을 활용하여 그래프를 탐색하는 방법, 그리고 (iii) 효율적인 질의 처리 프레임웍을 구축하는 방법을 고안하였다. 이 방법들을 이용하여 초대형 사회망을 제한적인 공간과 한정된 자원을 이용하여 효과적으로 표현할 수 있고, 이에 기반을 두어 사회망에서의 정보의 흐름을 시각화할 수 있게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.11-18
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• 2005

본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리하여 DAG로 표현한 후 노드를 검색한 후 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정하여 매핑 가능 클러스터를 구성한다. 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 빈 패킹(Bin packing)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 $62.6\%$의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 $17.6\%$ 감소되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.236-239
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• 2021

AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.457-461
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• 2013

This paper proposes an image feature-based real-time RGB-D (Red-Green-Blue Depth) 3D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system. RGB-D data from Kinect style sensors contain a 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (Degree-of-Freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature manager detects a loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes trajectory of the sensor and builds a 3D point cloud based map.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.753-758
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• 2016

In this paper, we propose a novel method for estimating a vehicle's current position, even on roads that have similar patterns. In the proposed method, we classified the semantic information of the nodes in detail and added the semantic information of the link to solve the problem due to similar and repeated patterns. We also improved the mapping method by comparing the result of the duplicated matching with that of the only matching obtained just before corresponding duplicated matching. From the simulation results, we verify that the performance of the proposed method is better than that of the existing method.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1992년도 학술논문발표회 논문집 제11권 1호
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• pp.29-32
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• 1992

In this paper, a systolic array structure is derived from the realization of 2-D IIR digital filters directed from the SFG(signal flow graph). After realized the 1-D formed partial systolic array, we implemented the complete systolic array to be cascaded 1-D form. The cascading of partial systolic arrays reduce the storage element which sued to delay input signal. 1-D systolic array is derived from that DG is designed through local communication approach and then it mapping to SFG. The derived structure is very simple and has high throughput because during new imput sample is supplied, new output is obtained every sampling period. And broadcast input signal is eliminated. Since the systolic array has property of regularity, modularity, local interconnection and highly synchronized multiprocessing, thus is very suitable for VLSI implementation.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제4권1호
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• pp.43-65
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• 2000

Along with the flourishign development of computational linguistics, research on the meanings of individual words has started to resume. Polyusemous words are especially brought into focus since their multiple senses have placed a real challenge to linguists and computer scientists. This paper mainly concerns the following three questions with regard to the treatments of such polysemous nouns and verbs in English and Korean. Firstly, what types of information should be represented in individual lexical entries for those polysemous words\ulcorner Secondly, how different are corresponding polysemous lexical entries in both languages\ulcorner Thirdly, what does a mental lexicon look like with regard to polysemous lexical entries\ulcorner For the first and second questions, Pustejosky's (1995) Generative Lexicon Theory (hereafter GLT) will be discussed in detail: the main focus falls on developing alternative way of representing (polysemous) lexical entries. For the third question, a brief discussion is made on mapping between concepts and their lexicalizations. Furthermore, a conceptual graph around conept 'bake' is depicted in terms of Sowa(2000)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.24-26
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• 2000

본 논문에서는 RSA 암호 시스템의 핵심 과정인 모듈로 멱승(Modular Exponentiation) 연산에 대한 새로운 하드웨어 구조를 제시한다. 기존의 몽고메리 알고리즘을 사용하였지만 다른 논문들이 Dependence Graph를 수직으로 매핑(Mapping)한 것과는 달리 여기서는 수평으로 매핑하여 1차원 선형 어레이(linear array) 구조를 구성하였다. 본 논문에서 사용한 방법의 장점은 결과가 시리얼(serial)로 나와서 바로 입력으로 들어갈 수 있기 때문에 100%의 처리율(throughput)을 이룰 수 있고, 수직 매핑 방식에 비해 절반의 클럭 횟수로 연산을 해낼 수 있다는 점이다. 또한 내부 계산 구조의 지역성(Locality) , 규칙성(Regularity) 및 모듈성(Modularity) 등으로 인해 실시간 고속 처리를 위한 VLSI 구현에 적합하다.