• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문초록집
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• pp.335.1-335
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• 2002

Among many structural dynamics modification methods for plate and shell vibration problems, embedding an emboss to the surface is very efficient. But deciding an optimal position and shape using optimization algorithm needs defining geometry and remeshing the model for every iteration step to implement the method, which takes much numerical cost. (omitted)

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.708-712
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• 1987

This paper deals with minimizing layout area of VLSI design. A long wire in a VLSI layout causes delay which can be reduced by using a driver. There can be significant area increase when many drivers are introduced in a layout. This paper describes a method to obtain tight bound on the worst-case increase in area when drivers are introduced along many long wires in a layout. The area occupied by minimum-area embedding for a circuit can depend on the aspect ratio of the bounding rectangle of the layout. This paper presents a separator-based area optimal embeddings for VLSI graphs in rectangles of several aspect ratios.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권1호
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• pp.75-84
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• 2011

The enhanced pyramid graph was recently proposed as an interconnection network model in parallel processing for maximizing regularity in pyramid networks. We prove that there are two edge-disjoint Hamiltonian cycles in the enhanced pyramid networks. This investigation demonstrates its superior property in edge fault tolerance. This result is optimal in the sense that the minimum degree of the graph is only four.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.365-373
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• 1999

Recently, numerous studies have demonstrated that artificial intelligence such as neural networks can be an alternative methodology for classification problems to which traditional statistical methods have long been applied. In building neural network model, the selection of independent and dependent variables should be approached with great care and should be treated as a model construction process. Irrespective of the efficiency of a learning procedure in terms of convergence, generalization and stability, the ultimate performance of the estimator will depend on the relevance of the selected input variables and the quality of the data used. Approaches developed in statistical methods such as correlation analysis and stepwise selection method are often very useful. These methods, however, may not be the optimal ones for the development of neural network models. In this paper, we propose a genetic algorithms approach to find an optimal or near optimal input variables for neural network modeling. The proposed approach is demonstrated by applications to bankruptcy prediction modeling. Our experimental results show that this approach increases overall classification accuracy rate significantly.

• Composites Research
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• 제25권6호
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• pp.224-229
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• 2012

정찰 및 감시를 위한 어레이 안테나가 내장된 날개는 컷아웃이 수반되기 때문에 구조성능이 저하된다. 본 논문에서는 단순화된 복합재 날개에 어레이 안테나 탑재시 안테나성능 저하와 날개구조 성능 저하를 최소화할 수 있는 복합재 모자형 보강재의 두께에 대해 최적설계를 수행하였다. 최적의 모자형 보강재 형상 선정을 위하여 모자형 보강재의 웹 경사도와 플랜지의 길이에 변화를 주어 상용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 구조 해석을 수행하였다. 복합재 모자형 보강재형상에 대하여 응력과 좌굴에 대한 구속조건으로 상용 최적화 프로그램인 VisualDOC와 상용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 최적화를 수행하여 보강재의 두께를 결정하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권3호
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• pp.149-157
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• 2009

교차큐브는 하이퍼큐브의 변형으로서 하이퍼큐브의 절반정도의 지름을 가지는 등의 개선된 망 성질을 가진다. N-노드 완전이진트리는 (N+1)-노드 교차큐브의 부그래프임이 알려져 있으나 [P. Kulasinghe and S, Bettayeb, 1995] 완전이진트리의 노드 개수가 교차큐브의 노드 개수보다 더 큰 경우에 대한 효과적인 임베딩 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 N-노드 완전이진트리를 N-노드 교차큐브에 연장을 1, 부하율 [N/M]로 임베딩할 수 있음을 보인다(N>M$\geq$2). 여기서 연장율과 부하율은 최적이다. 본 논문에서 제시하는 임베딩 방법은 같은 레벨의 트리 노드들을 교차큐브의 노드들에 골고루 분포시키는 특징도 가지고 있다. 이 특징은 트리 구조 알고리즘을 교차큐브에서 레벨 단위로 실행할 때 특히 유용하다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권5호
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• pp.335-343
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• 2009

교차큐브는 병렬처리 시스템의 상호연결망으로서 널리 알려진 하이퍼큐브와 많은 면에서 비슷하면서도 절반 정도의 지름을 가지는 등 개선된 망 성질들을 가지므로 각광 받아 왔다. 크기 $4{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 두 개, 혹은 크기 $8{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 네 개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩 될 수 있음이 알려져 있다.[Dong, Yang, Zhao, and Tang, 2008]. 그러나 양변의 길이가 모두 8 보다 큰 메쉬 다수 개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩될 수 있는지는 알려진 바가 없다. 이 논문에서는 크기 $2^n{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 $2^{n-1}$개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩될 수 있음을 보인다. $n{\geq}1$, $m{\geq}3$. 이 연구 결과는 연장율과 확장율이라는 주요 임베딩 측정 척도에서 최적이다. 또한 이 연구 결과는 메쉬 구조를 가지는 다수 개의 작업을 교차큐브 구조를 가지는 병렬 컴퓨터에 할당하는데 효과적으로 활용될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.719-725
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• 2017

약 네트워크의 관리 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)는 클라우드 데이터 센터에서 네트워크 기능(Network Function)을 소프트웨어 형태로 구현할 수 있는 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization) 개념을 도입했다. 네트워크 기능 가상화 구조 내에서 네트워크 기능을 물리적 노드(예: 범용 서버)에 네트워크 기능을 호스팅하여 실제 리소스를 공유할 수 있다. 네트워크 기능 가상화를 지원하는 네트워크 서비스 제공 업체의 경우, 효율적인 자원 할당 방법을 통해 운영비용(OPEX) 및 자본 비용(CAPEX)를 줄일 수 있다. 이에 본 논문에서는 최적화 방법을 통해 Network Service Chain Embedding 문제를 분석하고 Markov Approximation 프레임워크 기반 최적의 솔루션을 제안한다. 제안사항에 대한 시뮬레이션 결과는 평균 CPU 사용률이 73%, 링크 사용률이 최대 53% 증가함을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.58-66
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• 2019

대화 문장 내 고유명사와 같은 개체명에 대한 인식 연구는 효율적 대화 정보 예측을 위한 가장 기본적이며 중요한 연구 분야이다. 목적 지향 대화 시스템에서 가장 주요한 부분은 대화 내 객체가 어떤 속성을 가지고 있느냐 하는 것을 인지하는 것이다. 개체명 인식모델은 대화 문장에 대하여 전처리, 단어 임베딩, 예측 단계를 통해 개체명 인식을 진행한다. 본 연구는 효율적인 대화 정보 예측을 위해 전처리 단계에서 사용자 정의 사전을 이용하고 단어 임베딩 단계에서 최적의 파라미터를 발견하는 것을 목표로 한다. 그리고 설계한 개체명 인식 모델을 실험하기 위해 생활 화학제품 분야를 선택하고 관련 도메인 내 목적 지향 대화 시스템에서 적용 할 수 있는 개체명 인식 모델을 구축하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.179-199
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• 2019

본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.