• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권3호
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• pp.147-158
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• 2013

This invited paper introduces results on Web science and technology obtained during work with the Korea Advanced Institute of Science and Technology. In the first part, we discuss algorithms for exploring the deep Web, which refers to the collection of Web pages that cannot be reached by conventional Web crawlers. In the second part, we discuss sorting algorithms on the MapReduce system, which has become a dominant paradigm for massive parallel computing.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.91-101
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• 2016

본 논문은 MLC 타입 낸드 플래시 메모리의 오류 정정을 위한 병렬 BCH 복호기 설계를 제안한다. 제안된 BCH 복호기는 다중 바이트 병렬 연산을 지원한다. 병렬 계수 증가에 따른 회로 크기 증가폭을 줄이기 위해, LFSR 기반 병렬 신드롬 생성기 구조를 적용하였다. 제안된 BCH 복호기는 VHDL을 이용하여 합성되었고, Xilinx FPGA를 이용하여 동작을 검증하였다. 검증 결과 제안된 신드롬 생성기는 기존 바이트-단위의 병렬 신드롬 생성기에 비해 성능을 2.4배 증가시켰다. GFM 방식의 병렬 신드롬 생성기와 비교하여, 동작 완료에 따른 사이클 수는 동일하나, 회로 크기는 1/3 이하로 감소됨을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2000년도 가을 학술발표회논문집
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• pp.307-314
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• 2000

A parallel condensation algorithm for efficient dynamic analysis of three-dimensional large-scale structures is presented. The algorithm is developed for a user-friendly and cost effective high-performance computing system on a collection of Pentium processors connected via a 100 Mb/s Ethernet LAN. To harness the parallelism in the computing system effectively, a large-scale structure is partitioned into a number of substructures equal to the number of computers in the computing system Then, for reduction in the size of an eigenvalue problem the computations required for static condensation of each substructure is processed concurrently on each slave computer. The performance of th proposed parallel algorithm is demonstrated by applying to dynamic analysis of a three dimensional structure. The results show that how the parallel algorithm facilitates the efficient use of a small number of low-cost personal computers for dynamic analysis of large-scale structures.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1542-1552
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• 1999

자료 병렬성이란 자료 집합의 원소들에 대하여 동일한 작업을 동시에 수행하므로써 얻어지는 병렬성을 말한다. 함수형 언어에서 자료 집합에 대한 반복 수행은 재귀적 자료형에 대한 재귀 함수에 의하여 표현된다. 본 논문에서는 이러한 재귀 함수를 자료 병렬 프로그램으로 변환하기 위한 병렬화 방법을 제시한다. 생성되는 병렬 프로그램의 병렬 수행 구조로는 일반적인 형태의 재귀적 자료형에 대하여 정의되는 다형적인 자료 병렬 연산을 사용하여 트리, 리스트 등과 같은 일반적인 재귀적 자료 집합에 대한 자료 병렬 수행이 가능하도록 하였다. 재귀 함수의 병렬화를 위해서는, 함수를 이루는 각각의 계산들의 병렬성을 재귀 호출에 의해 존재하는 의존성에 기반하여 분류하고, 이에 기반하여 각각의 계산들에 대한 적절한 자료 병렬 연산을 사용하는 병렬 프로그램을 생성하였다.Abstract Data parallelism is obtained by applying the same operations to each element of a data collection. In functional languages, iterative computations on data collections are expressed by recursions on recursive data structures. We propose a parallelization method for data-parallel implementation of such recursive functions. We employ polytypic data-parallel primitives to represent the parallel execution structure of the object programs, which enables data parallel execution with general recursive data structures, such as trees and lists. To transform sequential programs to their parallelized versions, we propose a method to classify the types of parallelism in subexpressions, based on the dependencies of the recursive calls, and generate the data-parallel programs using data-parallel primitives appropriately.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3069-3077
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• 1997

이 논문에서는 비공유 병렬구조에서 이행적 종속성을 갖는 선형적 재귀규칙의 병렬평가에 대한 패러다임을 제안한다. 병렬평가를 위해 우리는 모든 노드가 메시지 교환을 위해 연결망만을 공유하는 비공유 병렬구조를 고려한다. 여기서 정규화된 규칙의 평가는 그 규칙의 중명-이론적 의미의 계산이다. 이행적 종속성올 갖는 정규 화된 선형적 재귀규칙을 정의하고, 그 규칙이 등가의 표현식으로 변환될 수 있음을 보이고, 등가의 표현식을 근거로 결합, 분할, 이행성폐포 연산을 이용하여 정규화된 규칙에 대한 병렬평가를 위한 패러다임을 제안하고 시간 복잡도를 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.13-19
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• 2019

기계학습의 정확도는 학습용 데이터의 양과 데이터의 품질에 많은 영향을 받는다. 기존의 웹을 기반으로 학습용 데이터를 수집하는 것은 실제 학습과 무관한 데이터가 수집 될 수 있는 위험성이 있으며 데이터의 투명성을 보장할 수가 없다. 본 논문에서는 블록체인구조에서 블록들이 직접 병렬적으로 데이터를 수집하게 하고 각 블록들이 수집한 데이터를 타 블록의 데이터와 비교하여 양질의 데이터만을 선별하는 방안을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 블록들은 데이터를 서로 블록체인을 통해 공유하며 All-reduce 구조의 Parallel-SGD를 활용하여 다른 블록들의 데이터와 비교를 통해 양질의 데이터만을 선별하여 학습용 데이터셋을 구성할 수가 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 구조의 성능을 확인하기 위해 실험을 통해 기존의 벤치마크용 데이터셋의 이미지를 활용하여 변조된 이미지 사이에서 원본 이미지만을 양질의 데이터로 판별함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1236-1238
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• 2001

The electrified railway has various power supply schemes. Although the identical trains are operated in same condition and the impedance of track are equal, the genealogy impedance of track is changed according to composition method of feeding scheme. So, the collection voltage of train and supplying power from railway substation are greatly unlike. For simulation of collection voltage and power supply according to feeding scheme, using 6-port network analysis proposed previously simulate collection voltage and supply power according to feeding scheme(Parallel Post feeding system, normal feeding system and tie feeding system) and compare and investigate each characteristics.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2097-2098
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• 2006

In this study, we introduce the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA). HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms(PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy set model. It concerns the fuzzy model-related parameters as the number of input variables, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. The structural optimization is realized via HFCGA method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2000년도 가을 학술발표회논문집
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• pp.40-47
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• 2000

One of the drawbacks of GA-based structural optimization is that the fitness evaluation of a population of hundreds of individuals requiring hundreds of structural analyses at each CA generation is computational too expensive. Therefore, a parallel genetic algorithm is developed for structural optimization on a cluster of personal computers in this paper. Based on the parallel genetic algorithm, a population at every generation is partitioned into a number of sub-populations equal to the number of slave computers. Parallelism is exploited at sub-population level by allocationg each sub-population to a slave computer. Thus, fitness of a population at each generation can be concurrently evaluated on a cluster of personal computers. For implementation of the algorithm a virtual distributed computing system in a collection of personal computers connected via a 100 Mb/s Ethernet LAN. The algorithm is applied to the minimum weight design of a steel structure. The results show that the computational time requied for serial GA-based structural optimization process is drastically reduced.

• 복식
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• 제67권3호
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• pp.31-46
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• 2017

The purpose of this study is to analyse the occurrence and evolution of Mao suit which is important position in the modern costume history of China and to provide a source of design inspiration to contemporary fashion designers. In the research method, literature review and case studies was conducted in parallel. For the literature review, changes of Mao suit in each age were reviewed with reference to the related documents, Chinese costume and cultural history, prior research papers and internet resources. The case analysis was qualitatively done focusing on the silhouette, color and detail of clothes in fashion collections. The scope of the study was from 1912 to 2000. The case analysis of the Mao suit applied to the contemporary fashion was made on the applications centered around 'London Collection', 'New York Collection', 'Paris Collection', 'Milan Collection' and 'Chinese Fashion Week' from 2008 to 2015. The results found that Mao suit changed into many different forms after Sun Wen designed it for the first time in 1912. This study classified it into Phase 1(1912~1927), Phase 2(1928~1965), Phase 3(1966~1977), and Phase 4(1978~2000) with historical and political issues and conformational changes in Mao suit. The frequency analysis of the cases of the fashion collections using Mao suit from 2008 to 2015 showed an increased application of Mao suit to the western collection in New York, Paris and London in 2008 due to the impact of Beijing Olympics. However, from 2009 onwards, the frequency of the utilization of Mao suit was higher in the Chinese Fashion Week and the New York Collection. This cause is explained by the fact that the designers who inspired from Mao suit in the New York Collection are American Chinese.