최근 지구온난화 및 기후변화의 영향으로 수재해가 증가하고 있으며, 강우의 경향성이 변화하고 있다. 태풍 및 집중호우로 인한 피해보다 장기간의 연속적인 강우의 발생으로 인한 피해가 더욱 크며, 기존 수공구조물의 설계기준은 연속적인 호우로 인한 피해를 고려하지 못하고 있는 실정이다. 거대홍수란 집중호우, 태풍, 이상홍수 및 돌발홍수로 인한 홍수피해의 여파가 끝나기도 전에 또 다른 강우사상으로 인하여 거대한 홍수가 발생하는 시나리오적 상황을 의미한다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 한강권역 30년 동안의 (1986 ${\infty}$ 2015년) 강우자료를 이용하여 거대홍수 발생횟수, 경향성, 설계기준을 초과하여 발생하는 거대홍수 초과빈도를 분석하였다. 최소 무강우 시간 정의(Inter Event Time Definition, IETD)를 이용하여 거대홍수를 산정하고, Mann-Kendall test 및 이중누가우량분석(double mass analysis)을 통하여 거대홍수의 경향성 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 기존 수공구조물의 설계기준의 취약점을 보완할 수 있을 것이라 판단되며, 태풍, 집중호우, 거대홍수 등으로 발생하는 홍수피해를 줄이기 위한 방재 사업의 우선순위 결정에 대한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
덴드리머란 중심 (core) 분자로부터 나뭇가지 모양의 단위구조가 반복적으로 뻗어 나오는 거대분자 화합물이다. 3차원적으로는 구형에 가까운 구조를 가지고 있으며 중심부는 상대적으로 낮은 밀도를 가지는 반면, 외곽으로 갈수록 가지의 밀도가 증가한다. 덴드리머는 구조적으로 잘 정의된 거대분자로써, 정확한 분자량과 구조를 예측하여 합성함으로써 나노 크기 의 입자 형성이 용이하다. 덴드리머의 최외곽에 존재하는 말단기는 덴드리머의 표면 성질 및 용해도 등에 결정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 표면의 밀집된 말단기에 다양한 유도체와 작용기 도입이 가능하다.(중략)
정보생물학 분야에 있어서 분자 구조를 3차원으로 렌더링하여 보여주는 것은 매우 중요한 작업이다. 특히 분자의 표면 렌더링은 분자의 3차원 구조 분석 등에 중요하게 사용된다. 그러나 분자 표면 렌더링을 수행하기 위해서는 많은 양의 폴리곤이 필요하게 된다. 대장균 바이러스와 같은 분자량이 많은 거대 분자를 자연스럽게 렌더링 하기 위해서는 고성능이며 고가의 그래픽 전용 워크스테이션을 사용해야 한다. 본 논문에서는 PC급 시스템에서도 거대 분자를 무리 없이 렌더링 할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안 하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자의 시점에서 최적의 성능 및 시각적인 기여를 할 수 있는 적응형 상세 단계 렌더링을 수행한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 거대 분자 모델의 렌더링시 대화식 프레임 수준이상의 성능향상을 보이며, 또한 시각적으로도 분자 모델이 가진 중요한 기하학적인 특성을 유지 할 수 있다.
구조적 생물 정보학 분야는 단백질의 3차원 구조를 대상으로 단백질을 연구하는 분야이며, 구조적생물 정보학의 중요한 분야 중의 하나는 단백질 3차원 구조 가시화이다. 단백질의 3차원 구조를 규명하는 장비의 발달로, 규명되는 단백질의 크기와 개수가 증가함에 따라, 고성능의 단백질 가시화 시스템의 필요성도 크게 증가하였으나, 기존의 단백질 구조 가시화 시스템은 3차원 그래픽 하드웨어에 최적화 되지 못하여, 거대 단백질의 가시화에 충분한 성능을 가지지 못하였다. 본 논문에서 제안하는 단백질 3차원 구조 가시화 시스템은 거대 단백질의 가시화 하기 위하여, 3차원 그래픽 하드웨어의 최적화 기법중의 하나인 기하 인스턴싱 기법을 사용하여 빠르게 거대 단백질을 렌더링 한다. 성능 실험에서 7종의 다른 크기의 단백질을 대상으로, 4가지 가시화 방법에 대하여, 제안하는 시스템과 기존의 시스템과의 단백질 렌더링 성능 비교 실험을 하여, 대부분의 경우 우수한 성능을 보였다.
최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.
정보생물학 분야에 있어서 분자 구조를 3차원으로 렌더링하여 보여주는 것은 매우 중요한 작업이다. 특히 분자의 표면 렌더링은 분자의 3차원 구조 분석 등에 중요하게 사용된다. 그러나 분자 표면 렌더링을 수행하기 위해서는 많은 양의 폴리곤이 필요하게 된다. 특히 대장균 바이러스와 같은 분자량이 많은 거대 분자를 자연스럽게 렌더링 하기 위해서는 고가의 그래픽 전용 워크스테이션을 사용해야 한다. 본 논문에서는 저렴한 일반 PC 급 시스템에서도 거대 분자를 무리 없이 렌더링 할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 높은 속도와 좋은 화질을 유지할 수 있는 Hybrid Point & Polygon 렌더링 기법이다. 이 알고리즘은 계층적인 자료구조인 옥트리(Octree)를 사용하였으며 최적의 성능을 내기 위하여 GPU가 작업을 처리한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 일반 PC급에서 수행되었으며 특히 그래픽 카드 2개를 병렬로 연결하여 높은 성능을 낼 수 있는 SLI(Scalable Link Interface) 환경에서 평가를 수행하였다.
저차원 구조체에서 스핀의존산란에 의한 거대자기저항의 주요 연구들을 정리하였다. 본 논문에서는 다층박막, 나노선, 그리고 나노필러 등의 저차원 구조체에서 효율적인 자기저항의 제어에 대한 연구결과들을 양자역학적 차원에서 되 집어 보고 앞으로 스핀트로닉스 분야의 연구가 나갈 방향에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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