• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.498-501
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• 2011

본 연구에서는 방염제가 적용되는 방염대상물에 대한 검정기술기준과 목조문화재에 적용되는 방염제의 검정기준의 차이에 대해 비교하여 보았으며 이를 통해 단청 등이 도색되어 있는 대부분의 목조문화재에 적용되는 방염제의 성능과 방염 처리되어진 일반 목재의 방염성능평가방법에 대하여 생각해 보았다. 목조문화재용 방염제 검정기준 내의 방염성 평가는 소방방재청 고시 제 2009-31호의 "방염제의 형식승인 및 검정기술기준"과 비교하였을 때 목재를 비교대상으로 할 경우 방염성능 기준 및 측정방법과 동일하거나 거의 유사하였으며 방염제의 물성 등에 대한 기본적인 평가방법 또한 동일한 것으로 나타났다. 그러나 시험시편에 대한 규정에 있어서 목조문화재용 시험편의 경우 일정 두께이하로 규정하고 있어 시험하는 시편의 두께에 따라 방염성능 평가기준에 도달하지 못하는 경우가 발생할 수 있을 것으로 판단되어진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.123-125
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• 1998

지리 정보 시스템이서 다중 공간 조인과 같은 많은 기하 계산을 필요로 하는 질의를 처리하기 위해서는 질의에 대한 병렬화 작업을 통해 실행 시간을 최소화 하는 것이 필수적이다. 다중 공간 조인은 정제에서 많은 시간을 소비하므로 여과와 정제를 분리하여 각각을 수행하는 것이 정제 시간을 단축하게 되고 따라서 좋은 성능을 나타낼 수 있다. 그러므로 다중 공간 조인을 병렬화 하기 위해서는 다중 공간 여과와 정제 각각에 대해 병렬 실행 계획을 세우는 것이 중요하다. 이 논문에서는 우선적으로 병렬 공간 여과를 수행하기 위한 두가지 알고리즘, 즉 blush tree을 사용한 다중 공간 여과와 pipelining을 사용한 다중 공간 여과의 병렬화를 비교한다. 그리고, 다중 공간 여과의 결과로서 생성되는 중간 결과 테이블에서 데이터의 중복에 따라 정제 성능의 저하가 발생되는데, 이를 효율적으로 제거하기 위한 두가지 그래프 생성 알고리즘을 제안하고 이를 비교한다. 그리고, 생성된 그래프에서 병렬 정제를 수행하기 위한 여러 가지 분할 알고리즘을 제안하고 이를 비교 평가한다. 이런 일련의 작업을 통해 우수한 성능의 병렬 다중 공간 조인 방법을 제안하고 성능 평가를 통해 최적의 병렬 수행 방법을 도출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1999.10a
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• pp.24-24
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• 1999

소·중형 상업용 항공기나 초등 훈련기용으로 많이 이용되고 있는 터보프롭엔진의 정상상태 성능해석을 위한 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 검증을 위하여 지상정지조건에서의 성능 및 비행마하수에 따른 출력 등을 상용 정상상태 해석 프로그램인 TURBOMARCH 해석결과와 비교하였다. 비교결과 각 구성품의 입 ·출구 온도 및 압력, 출력 등에서는 약 3%이하의 오차율을 보였으며, 마하수 변화에 따른 출력 비교에서도 최대오차율이 2.4%로 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 비행마하수 0.2, 80% 동력터빈 회전수에서 가스발생기 회전수를 5% 간격으로 나누어 부분부하 성능해석을 수행하였으며, 동력터빈 회전수에 따른 성능해석도 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.143-146
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• 2018

서명기반 악성코드 탐지는 악성 파일의 고유 해싱 값을 사용하거나 패턴화된 공격 규칙을 이용하므로, 변형된 악성코드 탐지에 취약한 단점이 있다. 기계 학습을 적용한 악성코드 탐지는 이러한 취약점을 극복할 수 있는 방안으로 인식되고 있다. 본 논문은 정적 분석으로 n-gram과 API 특징점을 추출해 특징 벡터로 구성하여 XGBoost, k-최근접 이웃 알고리즘, 지지 벡터 기기, 신경망 알고리즘, 심층 학습 알고리즘의 일반화 성능을 비교한다. 실험 결과로 XGBoost가 일반화 성능이 99%로 가장 우수했으며 k-최근접 이웃 알고리즘이 학습 시간이 가장 적게 소요됐다. 일반화 성능과 시간 복잡도 측면에서 XGBoost가 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.183-186
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• 2002

클러스터는 부하 분산 스케줄링의 방법에 따라서 그 시스템의 성능이 달라진다. 본 논문에서는 클러스터의 한 종류인 LVS에서 제시되었던 RR, WRR, LC, WLC의 부하 분산 스케줄링을 이용하여 시스템의 각종 부하를 처리하는 방법과 클러스터의 각 서버의 성능을 측정하여 부하 분산을 결정하는 ALBM(Adaptive Load Balancing Mechanism) 방식을 비교하였다. 이 성능 평가를 하기 위하여 여러 실험 환경 설정을 하여 다양한 실험을 통하여 비교 분석 하였다. 실험을 통하여 ALMB 이 기존의 여러 스케줄링 방식에 비하여 전체적으로 좋은 성능 결과를 낳았으며 클러스터 서버간의 안정적인 부하 분산이 되는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.137-140
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• 2003

클러스터 시스템에 요청되는 부하는 서비스 어플리케이션에 따라 다른 성향을 띄게 된다 부하를 여러 서버에게 분산시켜서 처리를 할 때 부하의 특성을 파악하여 알맞은 부하 분산 스케줄링 알고리즘을 사용하면 보다 효율적이고 좋은 성능을 얻게된다. 이 논문에서는 다른 성향의 부하 형태들과 스케줄링 알고리즘들을 고려하여 각 부하 상황에서 각 스케줄링 알고리즘이 어떤 성능을 보여주는지 비교 분석하였다. 요청되는 자원의 사용량과 사용 시간에 따라서 알고리즘 특성에 영향을 받아 성능 결과가 정하여 짐을 비교해볼 수 있으며, 다양한 부하 상황에도 Adaptive 알고리즘은 서버의 성능 상태에 따라서 스케줄링을 하므로, 일반적인 스케줄링 방식보다 더 나은 결과를 가져왔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.234-237
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• 2015

현재 RDBMS는 대부분 블록기반의 스토리지를 사용하는데 오늘날 정형화 되지 않은 데이터 타입에 대한 요청이 많아지고 있어서 오브젝트 스토리지를 사용하려는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그래서 본 논문을 통해 오브젝트 스토리지를 사용하는 RDBMS 환경을 제안한다. 오브젝트 스토리지 중 오픈 소스로 많이 사용되고 있는 Swift와 Ceph를 사용하여 시스템을 구축, 두 시스템간의 파일 및 RDBMS 성능비교를 진행하였다. Swift와 Ceph는 동일한 인터페이스가 아니기에 중간에 새로운 레이어를 추가하여 POSIX 환경에서 테스트가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 Postgresql을 사용하였고 두 시스템 간의 성능측정은 파일벤치마크인 IOzone 그리고 Posgresql에서 지원하는 TPC-B 기반 pgbench를 사용, 노드 확장성과 가상 클라이언트 수를 비교표로 활용하여 실험을 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.486-489
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• 2010

전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선 거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.453-455
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• 2023

본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.40.1-40.1
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• 2010

초고성능 콘크리트(Ultra High Performance Concrete, UHPC)는 종래의 보통 콘크리트와 다른 새로운 재료로써 높은 강도와 향상된 연성을 그 특징으로 한다. 이러한 새로운 재료의 활용을 위하여 본 연구는 초고성능 콘크리트의 부착 성능을 평가하고자 하였다. 수정된 RILEM 방법을 사용하여 초고성능 콘크리트와 이형철근의 pull-out 실험을 수행하였으며 보통 콘크리트와 비교하여 5~10배에 달하는 부착강도를 확인하였다. 또한 항복강도 400MPa급 철근에 대하여 철근 직경 2배 이상의 부착 길이에서 철근의 파단 강도에 해당하는 부착 성능을 나타내었으며 400MPa급 철근과 700MPa급 고장력 철근의 실험 결과 비교로부터 초고성능 콘크리트에서 고장력 철근 활용의 효율성을 확인하였다.