인간의 학습과 기억현상에 있어서 멀티모달 데이터를 사용하는 것은 단순 모달리티 데이터를 사용하는 것에 비해서 향상된 효과를 보인다는 여러 연구 결과가 있어왔다. 이 논문에서는 인간의 순차적인 정보처리와 생성현상을 기계에서의 시뮬레이션을 통해서 기계학습에 있어서도 동일한 현상이 나타나는지에 대해서 알아보고자 하였다. 이를 위해서 가중치를 가진 랜덤 하이퍼그래프 모델을 통해서 순차적인 멀티모달 데이터의 상호작용을 하이퍼에지들의 조합으로 나타내는 것을 제안 하였다. 이러한 제안의 타당성을 알아보기 위해서 비디오 데이터를 이용한 문장생성을 시도하여 보았다. 이전 장면의 사진과 문장을 주고 다음 문장의 생성을 시도하였으며, 단순 암기학습이나 주어진 룰을 통하지 않고 의미 있는 실험 결과를 얻을 수 있었다. 단순 텍스트와 텍스트-이미지 쌍의 단서를 통한 실험을 통해서 멀티 모달리티가 단순 모달리티에 비해서 미치는 영향을 보였으며, 한 단계 이전의 멀티모달 단서와 두 단계 및 한 단계 이전의 멀티모달 단서를 통한 실험을 통해서 순차적 데이터의 단계별 단서의 차이에 따른 영향을 알아볼 수 있었다. 이를 통하여 멀티 모달리티가 시공간적으로 미치는 기계학습에 미치는 영향과 순차적 데이터의 시간적 누적에 따른 효과가 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 실마리를 제공할 수 있었다고 생각된다.
방송은 상호연결망에서 사용되는 가장 기본적인 정보전달 기법으로 크게 일-대-다 방송과 다-대-다 방송으로 나눌 수 있다. 일-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 한 노드에서 다른 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이고, 다-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 각각의 노드들이 다른 모든 노드들로 메시지를 전송하는 것이다. 그리고 단위 시간 당 전송 포트를 사용하는 방법에 따라 단일 포트 통신 방식(SLA)과 멀티 포트 통신 방식(MLA)으로 나눌 수 있다. 단일 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 다른 하나의 노드로만 메시지를 전송하는 것이고, 멀티 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이다. 매트릭스 하이퍼큐브는 하이퍼큐브와 동일한 노드 개수를 가지면서 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 연결망이다. 본 논문에서는 매트릭스 하이퍼큐브의 방송 기법을 분석한다. 먼저 매트릭스 하이퍼큐브에서의 일-대-다 방송 알고리즘과 다-대-다 방송 알고리즘을 제안한다. 그리고 SLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 2n+1임과 MLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 $2{\lceil}{\frac{n}{2}}{\rceil}+1$임을 보인다. 또한 SLA 기법을 이용한 다-대-다 방송 시간이 $5{\times}2^{\frac{n}{2}}-2$(n=짝수), $5{\times}2^{\frac{n-1}{2}}+2$(n=홀수)임을 증명한다.
이 논문에서는 재귀원형군 $ G(2^m, 4), m{\geq}3$은 고장인 요소의 수가 m-2개 이하일 때, 임의의 1, 4 ${\leq}1{\leq}2^m-f_v$에 대하여 길이 1인 고장 없는 사이클을 가짐을 보인다. 여기서, f$_{v}$ 는 고장 정점의 수이다. 이를 위하여, |F|$\leq$k인 임의의 고장 요소 집합 F에 대해서 G-F가 임의의 두 정점을 잇는 길이가 해밀톤 경로보다 하나 작은 경로를 가질 때, G를 k-고장 하이포해밀톤 연결된 그래프라고 정의하고, $ G(2^m, 4), m{\geq}3$은 m-3-고장 하이포해밀톤 연결된 그래프임을 보인다.
시스템-레벨 진단 알고리즘은 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 기존의 진단 알고리즘으로 대형 멀티프로세서 시스템에서의 보다 많은 수의 결함을 처리하기에는 한계가 있다. Somani와 Peleg은 진단의 정확 여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허용으로써 결함의 갯수가 t개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-diagnosable 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 t/k-diagnosable 시스템을 이용한 하이퍼큐브 진단 알고리즘을 제안한다. 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여, k개의 부정확한 진단을 허용한다. 성능 실험 결과 제안 알고리즘은 HADA 알고리즘보다 우수함을 보여 주었다. 또한 제안 알고리즘은 HYP-DIAG 알고리즘과의 성능 비교에서도 비슷한 결과를 보여 준다.
본 논문에서는 최근에 [12]에 제시된 그레이 큐브의 고장 지름(fault diameter)과 고장 허용도(fault tolerance)를 분석한다. 상호 연결망의 고장 지름은 연결망을 평가하기 위한 중요한 척도중 하나로서 노드들이 고장인 경우 노드를 사이에 최장 거리를 나타낸다. $2^n$개의 노드를 가지는 n-차원 그레이큐브의 고장 지름이 지름 +2임을 보인다.($n{\ge}3$). 이는 노드들이 고장인 환경에서도 노드들 사이의 최장 거리가 단지 상수 요소밖에 증가하지 않음을 나타낸다. 이 결과를 널리 알려진 하이퍼큐브의 고장 지름과 비교하면 노드 고장인 환경에서도 메시지의 최장 전달 거리가 하이퍼큐브의 그것에 비해 약 절반 정도임을 보이고 있다.
기후변화로 인해 전 세계적으로 평균해수면이 상승하고 있으며, 우리나라에서도 전반적으로 평균해수면이 상승하는 추세를 보이고 있다(Yoon and Kim, 2012; Jung, 2014, Yang et al., 2022). 해수면의 상승은 연안저지대 범람, 내수배제 불량 등의 피해를 증가시킬 수 있으므로, 해수면 상승에 대한 분석과 장래 해수면변화에 대한 정확한 예측은 매우 중요한 사항이라 할 수 있다. 이러한 평균해수면의 변화는 전 지구적 평균해수면의 변화와는 별개로 지역적으로 변동특성이 크게 다르게 나타날 수 있는데(Yang and Hwang, 2021), 해수면의 시간적/공간적 변화가 중첩되는 경우 단기간에 해수면 상승이 가속화 될 수 있으며 이로 인한 취약지역이 발생할 가능성이 매우 크기 때문에(Arnoldo et al, 2017), 평균해수면의 시간적/공간적 변화양상을 파악하는 것은 매우 중요한 사항이라 하겠다. 이에 본 연구에서는 서해안에 분포한 조위관측소의 조위 관측자료를 이용하여 평균해수면의 시간적/공간적 변화에 대한 분석을 수행하였다. 분석결과, 서해안의 북부보다 남부로 갈수록 평균해수면의 변화량이 더 큰 것으로 나타났으며, 과거의 변화량보다 최근의 평균해수면 변화가 더 큰 양상을 보이는 것으로 나타났다.
최근에 대규모 병렬컴퓨터의 새로운 위상으로 HHN(m;n,h) 그래프가 제안되었다. HHN(m;n,h) 그래프는 하이퍼큐브에 기반한 계층적인 상호 연결망이며, 노드개수가 유사한 하이퍼큐브보다 작은 노드 분지수와 작은 링크의 수를 가지고 있기 때문에 대규모 병렬 컴퓨터를 구성하는 상호 연결망이지만, 심플 라우팅 알고리즘에 기반한 경로를 구성함으로써 불필요한 라우팅 경로를 갖는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 심플 라우팅 알고리즘보다 평균거리가 개선된 새로운 라우팅 알고리즘을 제안하고, HHN(3;3,2)를 기준으로 비교하였을 때 대략 32%정도 향상됨을 보인다.
라틴 하이퍼큐브 실험계획은 전산실험을 위하여 Mckay, Beckman과 Conover(1979)에 의해 고안된 방법으로 실험을 한번 시행하는데 많은 시간과 비용이 들거나 인자가 많은 실험에 효율적으로 사용할 수 있다. 하지만 이 실험계획 역시 실험영역 전체에서 골고루 배치되지 않을 가능성이 있으므로 이를 보완하려는 시도가 이루어져 왔으며, 여기서는 good lattice points(glp)와 계통추출을 응용하여 격자기반(lattice-based) Lhd의 두 가지 방법을 제안하였다. 모의실험 결과 glp 실험계획을 응용한 "방법 1"은 모형을 가정한 엔트로피에 기초한 최적 기준으로 검토한 경우 우수하였다. "방법 2"는 표본조사에 널리 쓰이는 계통추출을 응용하였으며 입력변수가 각기 다른 9개의 실험함수에 관하여 표본 평균의 추정치와 분산, MSE를 비교한 결과, 다른 실험계획들보다 우수하였다. 이 결과는 실험점이 실험영역 전체에서 골고루 퍼져서 나타난 것으로 보이며, 향후 전산실험계획에서의 응용을 기대할 수 있다.
다이커팅은 주로 프레젠테이션 접지물, CD/DVD 자켓, 라벨, 플레잉카드, 기프트카드, 마그넷카드 등에 응용되고 있다. 전세계적으로 유명한 유력 다이커터 제조업체인 밥스트, 브라우세, 브랜드젠&클루지, 산와와 그 외 다른 업체들은 엠비오, 롤렘, 스필, 비죽과 같은 업체들이 중형범위 시장을 목표로 하는 동안에도 대형 범위 시장에 활용되는 인쇄기들에 관심을 보여왔다. H.S.보이드와 프린트크래프트는 인쇄업체들이 이미 보유하고 있는 오프셋 인쇄기에 인라인으로 다이커팅 장비를 부가할 수 있는 시스템들을 제공한다. 하이델베르크는 스피드마스터SM52 인쇄기에 인라인 다이커팅 장비를 선택사양으로 장착, 중형 범위 시장을 공략할 뿐만 아니라 다이매트릭스, 카마 등의 장비를 통해서는 하이-엔드 작업 범위까지 공략하고 있다. 다이커팅은 폴딩(접지), 펀칭(타공), 글루잉(풀칠), 스코어링(꺽음줄매기기), 퍼핑(연속천공), 금박, 엠보싱 작업들과 결합된다.
액체로켓엔진 조립을 위한 엔진 조립장이 국내에 구축되어야 하며 이에 대하여 국내의 사례가 없으므로 해외 엔진 조립장의 사례를 조사하였다. SNECMA, EADS, Rocketdyne 등의 조립장의 구조, 레이아웃, 청정설비, 크레인 등을 조사하였다. SNECMA 엔진조립장은 Vulcain 엔진의 대형엔진 조립라인 및 HM7, Vinci 엔진 등의 소형엔진 조립라인으로 구성되어 있다. 청정도는 코어 및 Subassembly 조립실은 100 K class 이며, 기타 나머지 조립공간은 300K class로 구축되어 있다. EADS의 엔진 조립장은 중앙에 연소기 부품을 가공하는 가공장비들이 배치된 하이베이 구역이 있으며, 이 하이베이 구역의 측면에 사무실, 측정실, 회의실 등의 로우베이 기능실들이 배치되어 있다. Rocketdyne 엔진 조립시설은 청정도 300K class이하의 엄격한 청정도 관리가 없는 것으로 보이며 치구형태의 개별 플랫폼을 사용하여 공간 활용을 효율적으로 할 수 있도록 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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