본 논문에서는 클러스터 간의 중복을 허용한 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 기법에 적합한 클러스터 간 유사도 평가방법(linkage metric)을 제안하였다. 클러스터 간 유사도 평가방법은 계층적 클러스터링에서 클러스터를 통합하거나 분해하는데 쓰이며 사용된 방법에 따라 클러스터링의 결과가 다르게 형성된다. 기존의 클러스터 간 유사도 평가방법인 single linkage, complete linkage, average linkage 중 single linkage와 complete linkage는 클러스터 간 중복이 허용된 환경에서 정확도가 낮은 문제점이 있고, average linkage는 정확도가 두 방법에 비해 높지만 계산 시간 소요가 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 average linkage를 개선하여 중복된 데이터에 의한 필요 계산량을 크게 줄임으로써 시간적 성능이 우수한 클러스터 간 유사도 평가방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 기존 방법들과 비교실험하여 중복을 허용하는 계층적 클러스터링 환경에서 정확도는 비슷하거나 더 높고, average linkage에 비해 계산량이 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 도심지 마이크로셀의 전파환경 특성을 예측하기 위한 무선 채널 파라미터 산출 코드를 구현하였다. 이를 위해 광선추적기법을 이용하여 전파가 겪게 되는 회절과 다중반사의 위치를 구한 다음 전장을 계산하였다. 광선추적기법의 구현시 경로 계산에 소요되는 시간의 단축을 위해 건물의 모든 모서리에서 발생되는 회절 이후의 광선추적을 먼저 수행하는 기법을 제안하였으며, 기존 방법의 결과와 동일하면서도 하나의 수신점에 대한 계산시간을 1/70 하로 단축하였다.
본 논문에서는 전기 자동차 배터리 팩 설계에서 성능 예측을 위해 전산유체해석 및 Long Short-Term Memory (LSTM)를 활용한다. 두 계산 모두의 예측이 상당한 유사성을 나타내며, 전산유체해석은 시스템 유체 역학을 고려한 상세한 물리 모델을 제공하고, LSTM은 시계열 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델로 효과적으로 패턴을 파악, 향후 온도 상승을 예측한다. 결과는 두 접근 모두가 효과적인 예측을 제공하며 향후 전기 자동차 배터리 팩 설계 및 최적화에서 종합적인 접근의 필요성을 강조한다. 특히, LSTM 기반 예측에 소요되는 시간은 계산 유체 역학의 약 25%로, 약 일주일 정도로 빠르게 확인 가능하다. 이는 현대 산업 환경에서 시간적 효율성이 중요한 측면을 강조하며, 계산 유체 역학의 상세한 물리 모델링과 LSTM의 빠른 예측 속도를 결합한 설계 방법론을 제안한다.
본 연구에서는 무기체계 소요기획 단계에서 목표운용가용도를 산정할 때 활용할 수 있는 운용가용도 계산 모델을 제안한다. 운용가용도 계산 모델은 체계의 운용가용도 계산에 필요한 시간요소 정의와 시간 값 추정 방법으로 구성된다. 운용가용도 계산 시간요소는 총시간과 총비가동시간 요소로 구성된다. 시간요소는 운용형태종합 및 임무유형(OMS/MP : Operational Mode Summary/Mission Profile) 요소를 기초로 정의하였다. 총시간은 전시 작전기간 혹은 평시 365일이며, 총비가동시간은 총예방정비시간, 총고장정비시간, 총행정/군수지연시간으로 구성된다. 그리고 이러한 시간요소에 대하여 무기체계 유형별 시간 값 추정 방법을 제시하였다.
LPC 계수를 LSP 변환하는 방법에는 복소근, 실근, 비율 필터, 체비셰프 급수, 적응적 순차형 최소제곱 평균 방법(adaptive sequential LMS) 등이 있다. 이 방법들 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 실근 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 LPC에서 LSP로 변환하는 4가지 고속 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방식에서는 검색간격에 멜 스케일을 적용하였고, 두 번째는 홀수번째 LSP 파라미터의 분포도를 이용하여 검색순서를 조정한 방법이다. 세 번째 방식과 네 번째 방식에서는 각각, 모음 특성, LSP 분포특성과 해상도를 이용하여 계산시간을 단축하였다. LSP 변환시간은 4가지 방법 모두 35~50% 단축되었다. 또한 실험결과에서는 각 알고리즘의 고유한 특성에 대하여 분석한다.
지금까지 분포형 모형은 개념적 모형에 비해 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가기 때문에 많은 컴퓨터 메모리용량이 요구되고 계산수행시간이 상대적으로 오래 걸리는 단점이 있었다. 그래서 분포형모형의 적용은 주로 소유역에 국한되어 적용되어왔으며, 대유역에 적용하기 위해서는 격자의 해상도를 낮추거나 소유역 적용과 동일한 해상도에서는 계산 시간이 많이 소요되어 실무적용을 어렵게 하는 요인이 되어왔다. 이에 대해 본 연구에서는 MPI (Message Passing Interface)기법을 적용하여 물리적이고 복잡한 수치계산을 하는 분포형모형의 단점 중 하나인 대유역 적용시의 계산소요 문제를 해결하고자 하였다. 또한 병렬화 기법의 적용효과를 분석하기 위하여 단일 영역에서 계산된 결과와 다수의 소영역으로 분할하여 수행되어진 계산 결과를 비교하였다. 용담댐 유역에 2006년 태풍 '에위니아' 사상을 대상으로 병렬화 계산을 수행한 결과 단일 프로세서에서 분포형모형을 수행하는 것보다 병렬코드에서 수행한 경우가 유출계산 값의 변동 없이 최고 10배에 해당되는 계산시간이 단축되었다.
특징점 추출 알고리즘은 물체인식, 로보틱스, 비디오트래킹 등 많은 컴퓨터 비전 분야에 사용된다. 그 중 SIFT 알고리즘은 많은 계산량이 필요한 알고리즘으로 구성되어 있으므로 높은 화소의 이미지를 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요되므로 GPU를 통한 가속이 필요하다. 본 논문에서는 NVIDIA GPU 장비를 사용하는 CUDA를 이용하여 SIFT 알고리즘을 병렬적으로 처리하여 4배 이상의 수행시간 감소 및 특징점이 많고 고해상도인 영상에서 효율이 더 높은 것을 확인하였다.
CT의 반복재구성방법은 투영과 역투역을 번갈아가며 최적의 단면영상을 얻을 때까지 반복한다. 영상재구성 시간을 단축하기 위하여 시간이 많이 소요되는 투영을 빠르게 수행할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 Siddon 알고리즘을 개선한 Jacobs 버전보다 대략 10% 빠른 알고리즘을 제안한다. 평행빔의 경우에 대해 조사되었지만 향후 부채살빔 및 콘빔의 경우로 확장이 가능하다.
한국천문연구원이 개발한 iRTK(inverted Real Time Kinemtic) 시스템의 성능을 분석하고 개선방향에 대해 논의하였다. 제안하는 iRTK 시스템은 기존의 실시간 고정밀 측위기법인 RTK와 측위방법과 적용범위 면에서 유사하지만, 중앙에서 일괄적으로 사용자의 위치를 계산하고 유무선 인터넷을 이용하므로 통신범위에 제약을 받지 않는 장점이 있다. iRTK 시스템의 성능분석은 소요시간, 성공률, 정확도를 판단기준으로 하여 이루어졌으며 측정점에서는 중저가의 GPS 수신기를 사용하였다. 분석결과 기준점과의 기선거리 5km 이내에서 1-3m 수준의 측위정밀도를 얻을 수 있었으며, 측위성공률은 최적의 측정시간을 이용할 경우 약 90% 수준이었다. 이를 통해 iRTK 시스템의 적용가능 분야를 살펴보고 적용범위와 정밀도 개선을 위한 몇 가지 개선사항을 검토하였다. 이 중 VRS(Virtual Reference System)는 iRTK 시스템의 성능을 개선하고 단점을 보완할 수 있는 대안으로 검토되었으며, iRTK+VRS 시스템 구축의 가능성에 대해 논의하였다.
ROLAP 시스템에서는 다차원 OLAP 큐브를 관계 데이터베이스 내에 여러 집계 테이블을 사용하여 저장하며, 관계 DBMS 기능을 그대로 이용하므로 구현이 간단하다. 이들 집계 테이블들은 대용량의 소스 데이타(즉, 사실 테이블)를 정렬한 후 이에 대한 집계 값을 계산하므로 큐브를 생성하는데 많은 시간이 소요된다. 이러한 다차원 큐브를 효율적으로 생성할 수 있는 여러 가지 방법이 제안되었다. 이들 방법들은 큐브 생성 시간이 사실 테이블을 정렬하는데 주로 소요되므로 이 횟수를 줄이는 기법을 주로 제안하였다. 그러나 이러한 큐브 생성 알고리즘의 성능은 실제 DBMS 상에서 평가되지 않았다. 이 연구에서는 기존의 큐브 생성 알고리즘들을 관계 DBMS 상에서 그 성능을 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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