• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.40-46
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• 1999

병렬 처리시스템 환경에서 효율적인 타스크 스케줄링에 관한 연구로서 타스크 전체 수행 시간을 단축시는데 목적을 두고 있다. 멀티프로세서 시스템에서 선행 조건 을 갖는 타스크 그래프의 타스크 스케쥴링은 시스템 처리시간에 많은 영향을 준다. 이 문제는 NP-hard로 알려져 있으며, 많은 사람들이 heuristic 방법으로 최적해에 접근하려고 노력 하고 있다. 우리는 기존 여러 방법들 (swapping, MH, DL)과 개선된 critical path schedule 방법과 상호 비교하였다. 다수개의 root와 다수개의 terminate를 가지는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph : DAG)를 Random 생성하여 시뮬례이션 한 결과 프로세서 수를 증가한 경우 개선된 Critical Path알고리즘이 실행 타스크의 탐색 시간 개선에 더 우수한 것으로 판명되었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제20권10호
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• pp.946-952
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• 2010

A method for the identification of structural characteristic parameters of a steel bar in the matrices form such as stiffness matrices and mass matrices from frequency response function(FRF) by genetic algorithm is proposed. As the method is based on the finite element method(FEM), the obtained matrices have perfect physical meanings if the FRFs got from the analysis and the FRFs from the experiments were well coincident each other. The identified characteristic matrices from the FRFs with maximun 40 % of random errors by the genetic algorithm are coincident with the characteristic matrices from exact FEM FRFs well each other. The fitted element diameters by using only 2 points experimental FRFs are similar to the actual diameters of the bar. The fitted FRFs are good accordance with the experimental FRFs on the graphs. FRFs of the rest 9 points not used for calculating could be fitted even well.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권1호
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• pp.5-25
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• 2009

In recent years the popularity of multi-hop wireless networks has been growing. Its flexible topology and abundant routing path enables many types of applications. However, the lack of a centralized controller often makes it difficult to design a reliable service in multi-hop wireless networks. While packet routing has been the center of attention for decades, recent research focuses on data discovery such as file sharing in multi-hop wireless networks. Although there are many peer-to-peer lookup (P2P-lookup) schemes for wired networks, they have inherent limitations for multi-hop wireless networks. First, a wired P2P-lookup builds a search structure on the overlay network and disregards the underlying topology. Second, the performance guarantee often relies on specific topology models such as random graphs, which do not apply to multi-hop wireless networks. Past studies on wireless P2P-lookup either combined existing solutions with known routing algorithms or proposed tree-based routing, which is prone to traffic congestion. In this paper, we present two wireless P2P-lookup schemes that strictly build a topology-dependent structure. We first propose the Ring Interval Graph Search (RIGS) that constructs a DHT only through direct connections between the nodes. We then propose the ValleyWalk, a loosely-structured scheme that requires simple local hints for query routing. Packet-level simulations showed that RIGS can find the target with near-shortest search length and ValleyWalk can find the target with near-shortest search length when there is at least 5% object replication. We also provide an analytic bound on the search length of ValleyWalk.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.70-78
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• 2011

2009년 8월 13일과 15일, 부산 해운대 해수욕장 앞 해상에서 이안류가 발생하였다. 또한, 올 여름인 2010년 7월 29일과 30일에도 이안류가 발생하여 피서객 들이 조난된 사고가 발생하였다. 해수욕객들은 전원 구조되어 인명 피해는 발생하지 않았지만 최근 이안류 발생이 너무 잦아져 이에 대한 원인파악과 대책마련이 시급한 실정이다. 본 논문에서는 파랑모형과 조류가 결합된 해빈류 모형을 기본으로 튜브거동까지 재현되는 사용자 편의를 위하여 GUI로 개발된 HAECUM 모형(HAEundae CUrrent Model)을 이용, 해운대 해수욕장의 이안류 발생 수치모의를 실시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권6호
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• pp.608-618
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• 2000

본 논문에서는 병렬 및 분산 시스템에서 자원을 배치함에 있어서 최소한의 자원 복사(copy)만을 사용하면서 임의의 노드 및 링크 상에서 고장이 발생하더라도 주어진 성능 요건을 만족하게 하는 자원의 최적 배치 방법을 모색하고자 한다. 이러한 성능 요건의 만족과 시스템의 고가용성을 위하여, 모든 노드들에 대하여 최소한의 자원 복사를 사용하여 그 노드나 혹은 인접한 노드 중 적어도 두 개 이상에 자원 복사가 존재해야 하는데, 이것을 본 논문에서는 고장 허용 자원 배치 문제라고 부른다. 병렬 및 분산 시스템은 그래프로 표현할 수가 있다. 여기에서 고장 허용 자원 배치 문제는 그래프 상에서 가장 작은 고장 허용 dominating set을 찾는 문제로 변환이 된다. Dominating set 문제는 NP-complete로 증명이 되어 있으며, 본 논문에서는 A* 알고리즘을 사용하여 상태 공간 탐색 방법으로 최적 배치를 구한다. 또한, 최적 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 단축시키기 위하여, 고장 허용 dominating set의 특성들을 분석하여 유용한 휴리스틱 정보들을 도출한다. 또한 여러가지 정형 그래프와 임의 그래프 상에서의 실험을 통하여, 이들 휴리스틱 정보들을 사용하여 최적 고장 허용 자원 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권5호
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• pp.655-668
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• 2019

이 연구에서는 중학생들의 과학 그래프 구성 과정을 문제 해결의 관점에서 심층적으로 조사하였다. 중학교 3학년 학생 10명이 연구에 참여하였으며, 이들은 앙금 생성 반응을 묘사한 그림 자료를 바탕으로 과학 그래프를 구성하였다. 학생들이 그래프를 구성할 때 거치는 사고 과정을 심층적으로 조사하기 위하여 발성사고법을 활용하였고, 그래프 구성 과정에 대한 녹화 및 반구조화된 면담을 실시하였다. 연구 결과, 학생들의 과학 그래프 구성 유형은 사용한 문제 해결 전략과 활용한 표상의 수준에 따라 네 가지 유형으로 구분할 수 있었다. 구조적 전략을 사용한 학생들은 그래프의 목표 개념에 대한 명제적 지식을 바탕으로 자료를 분석하고 경향성을 파악함으로써 활용한 표상의 수준과 무관하게 과학 그래프 구성에 성공하였다. 임의 전략-고차원 표상 유형의 학생들은 다양한 표상을 활용해 자료의 특징을 체계적으로 분석하고 자신이 구성한 그래프의 의미를 과학적 맥락에서 검토하는 과정을 거치며 과학 그래프 구성에 성공할 수 있었다. 반면, 임의전략-저차원 표상 유형의 학생들은 단순히 점을 연결하는 방식으로 그래프를 구성하였고, 과학적 맥락에 대한 고려 없이 그래프 구성 과정만을 점검하는 수준에 머물며 올바른 과학 그래프 구성에 실패하였다. 연구 결과를 바탕으로 학생들의 과학 그래프 구성 능력을 효과적으로 함양하는 방안을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 재활치료과학
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• 제3권1호
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• pp.57-65
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• 2014

목적 : 본 연구는 뇌졸중 환자를 대상으로 스마트폰 인지 어플리케이션을 이용한 집중력과 기억력 효과를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 단일사례연구 방법 중 ABA 설계를 사용하여 기초선 A 5회, 중재기 B 10회, 기초선 A' 5회기로 총 20회기를 총 4주에 걸쳐 적용하였다. 기초선 A와 기초선 A' 기간에는 별도의 중재를 하지 않았고 중재기 B 기간 동안 '기억의 달인(숫자, 도형, 과일 모드)'과 'Matching cute animals'라는 어플리케이션을 통해 중재하였다. 전 회기에 걸쳐 '기억의 달인(랜덤 모드)'과 'Memory free(그림외우기)'어플리케이션을 이용해 기억력과 집중력을 평가하였다. 결과 자료는 그래프와 기술통계량으로 제시하였다. 결과 : 회기 별 실시한 기억력과 집중력 평가 결과, 기초선 A와 기초선 A' 기간보다 중재기 B 기간 동안 집중력과 기억력의 향상을 보였고, 중재 전과 후에 실시한 평가에서도 중재 후의 평가에서 집중력과 기억력의 향상을 보였다. 결론 : 본 연구를 통해 검증된 스마트폰 어플리케이션을 이용한 중재 효과가 임상적 근거를 제공하는데 유용하게 사용되기를 기대하며, 향후 연구에서는 더 많은 표본을 대상으로 장시간에 걸쳐 시행한 연구가 진행될 필요가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.65-73
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• 2016

수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템은 기존의 하이브리드 P2P 시스템과 순수 P2P 시스템이 결합된 장점을 나타내고 있다. 수퍼피어는 어떤 일반 피어들의 집단에 대해 서버처럼 동작하는 특수한 피어이다. 수퍼피어들의 네트워크를 구성하는 문제는 수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템에 있어서 중요한 문제 중의 하나이다. 기존의 P2P 시스템들은 2 계층으로 구성된 피어들에 기반을 두고 있다. 하나는 일반피어들로 구성된 계층이고 다른 하나는 수퍼피어들로 구성된 계층이다. 수퍼피어 네트워크는 랜덤 그래프의 형태를 가지고 있는 것이 일반적이다. 그러나 대규모 일반 피어들을 수용하기 위해서는 수퍼피어 네트워크 또한 그에 맞도록 확장되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 대규모 P2P 시스템을 위한 트리 기반의 수퍼피어 네트워크의 계층적 구성 방법이 제안된다. 먼저 두 개의 계층으로 구성되는 단순 수퍼피어 네트워크의 구성이 소개되고, 그것을 일반화 그리고 확장 시키면서 다중 레벨 수퍼피어 네트워크로 확장하는 알고리즘이 제안된다. 단순 수퍼피어 네트워크도 좋은 특징을 가지고는 있으나, 제한된 레벨의 수 때문에 규모성에 문제를 나타낼 수 있어, 좋은 규모성과 클라이언트 노드들에 관한 관리의 용이성을 보여주는 확장 수퍼피어 네트워크라고 하는 k-레벨의 수퍼피어 트리로 확장 시킨다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제10권3호
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• pp.33-50
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• 2020

Knowledge recipes are packages of knowledge which arise from the process of combining the knowledge assets in the organization in distinctive ways. This involves converting them into useful outputs which are the ideal core competitive advantage enablers for companies. The major objective of this study was to propose a knowledge recipe for financial-sector state corporations in Kenya. The study adopted a convergent parallel mixed methods research design. Quantitative and qualitative data were collected using questionnaires and key informant interviews. The target population of the study was 1574 respondents drawn from all financial state corporations. A multistage sampling technique was used for the study. The first phase involved purposive sampling of the organizations to be studied whereby the four state corporations namely: Capital Markets Authority, Competition Authority of Kenya, Kenya Investment Authority, and Kenya Revenue Authority were identified. The second phase entailed stratified sampling of the respondents in three strata namely senior management team, knowledge management team, and general staff. The authors used a census of all senior management team and knowledge management staff while a simple random sampling technique was used for the general staff. By use of the Krejcie and Morgan table, the actual sample size was 358 respondents from all the four organizations. Data were collected using questionnaires and interview schedules. The qualitative data were analyzed using content analysis while the quantitative data were analyzed by the use of Ms. Excel and VOSviewer and presented using pie charts, bar graphs, and tables. The response rate for this study was 257 (72%). The study revealed that while most employees in the financial sector organizations understand their knowledge needs, knowledge types, knowledge uses and knowledge gaps, they do not have a universal knowledge recipe to facilitate effective knowledge management in their organizations. Consequently, the authors propose a universal knowledge recipe for the state corporations in the financial sector in Kenya. The ingredients of the recipe are legal-knowledge (18%), financial knowledge (15%), administrative knowledge (11%), best practice (10%), lessons learnt (8%), human resource knowledge (8%), research and statistics knowledge (7%), product knowledge (6%), policy and procedure knowledge (5%), ICT knowledge (4%), investor knowledge (3%), markets knowledge (2%), general knowledge (2%) and regulatory framework knowledge (1%).