• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권3호
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• pp.75-80
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• 2000

공간의 분할이 많은 건축공사에서는 반복적 특성으로 인해 공정계획상에 다수의 대안이 존재한다. 공사기간은 각 액티비티의 기간뿐 아니라 반복되는 액티비티의 배열방법에 의해서도 많은 영향을 받는다. 본 연구는 각 액티비티에 적정한 선행 액티비티를 할당함으로써 여유시간을 최소화하는 공정계획기법을 제시하는 것을 목적으로 진행되었다. Line of Balance 기법을 기본으로 하는 기존연구와는 달리 본 연구에서는 AON방식의 네트워크 기법을 기본으로 하여 공간과 자원의 두 축 사이에 액티비티를 배열하였다. 각 액티비티별로 자원과 공간의 양방향으로 가장 적절한 선행 액티비티를 검색하여 여유시간을 최소화한다. 본 연구에서 제시한 액티비티 배열방법을 공동주택공사 건설공사를 대상으로 적용한 결과, 액티비티 배열을 달리함에 따라서 다수의 대안이 존재함을 확인할 수 있었으며 그중 적정대안을 찾아낼 수 있었다. 본 기법은 공동주택공사와 같은 다수의 유사공간으로 구성된 건설공사의 공정 계획에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.151-153
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• 2005

오늘날 HTML을 대체하기 위해 등장한 XML은 디지털 정보교환 형식의 표준으로 자리 잡은 후 XML 문서를 데이터베이스에 저장하고 원하는 정보를 효율적으로 질의한 후 결과를 출력하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 미리 설계되어진 Analyzer를 이용해서 관계형 테이블에 저장한 후 사용자가 XQuery를 사용하여 질의를 한다. 변환기에 의해서 SQL로 데이터베이스에 질의를 하게 되고 그 결과는 테이블에서 다시 XML 형태로 재생성하여 사용자는 XML 형태의 결과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 XQuery로 질의한 결과를 다시 XML로 재생성하는 기법에 대한 설명과 관련 테이블의 구조와 구현 과정을 비롯하여 접기서 제시한 재생성 기법을 recursive function으로 구현한 경우와 반복문으로 구현한 경우를 테스트하여 recursive function으로 구현한 경우가 반복문으로 구현한 경우보다 재생성하는 시간이 빠르다는 것을 확인하고 보다 효율적이라는 결론을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.788-789
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• 2015

본 논문에서는 사이클로트론 전자석의 설계과정을 체계화하고, 자기장 최적화 과정을 순차적 근사화 기법을 이용하여 설계를 진행하였다. 설계하는 전자석은 방사성동위원소생산을 목적으로하는 PET(Positron Emission Tomography) 사이클로트론 이며, 크기를 줄이고 동위원소의 효율적인 생산을 위해 에너지대역은 10MeV로 선정하였다. 설계과정은 실험계획법 중 하나인 LHS(Latin Hypercube Sampling) 기법을 통해 샘플 데이터를 구성하고, 이를 바탕으로 크리깅을 이용해 근사모델을 구성한다. 근사 모델과 진화 알고리즘을 이용해 목적에 맞는 최적의 형상을 찾을 수 있다. 이러한 과정을 반복함으로써 점진적으로 목적에 부합하는 형상을 찾을 수 있다. 각각의 형상의 성능을 판단하는 목적함수를 단계별로 규칙을 정함으로써 결과의 신뢰도를 높인다. 이로써 시간적 효율을 증대시키고 전문지식이 부족한 설계자도 고성능의 형상을 얻을 수 있다. 최적화과정은 STEP1과 STEP2로 나누어 진행되며, STEP1에서는 초기사이클로트론 전자석을 설계하고, 자기장 최적화를 진행한다. STEP2에서는 빔 시뮬레이션 및 분석을 통하여 최적화를 진행하고, 최종적으로 전자석모델을 완성한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.735-745
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• 1998

모멘트법은 전자파산란문제에 널리 사용되고 있는데, 최근에 대용량의 문제를 빠르고 효율적으로 풀 수 있는 기법들에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 대부분의 이런 기법에는 계산속도나 기억용량을 효율적으로 이용할 수 있는 반복법을 사용해서 행렬방정식을 풀게 되는데, 유사공진특성을 갖는 물체에 대한 산란은 물체 내부에서 전자파가 공진하는 특성을 가지므로 반복해법올 이용하여 적분방정식을 풀 경우 수렴이 잘 되지 않거나, 수렴되기까지 많은 반복회수를 필요로 한다. 본 논문에서 사용된 MLFMA(Muli-level Fast Multipole Algorithm)는 FMM(Fast Multipole Method)을 다층으로 확장한 알고리듬으로 반복회수당 계산시간을 O(NlogN)으로 줄일 수 있다. 이 MLFMA를 유사공진형구조에 적용하고, 또한 행렬식을 블록밴드행렬 전처리를 하여 반복회수를 감소시켰다. 여기서 사용된 전처리행렬은 행렬분할법을 이용하여 O(N)의 계산시간으로 구할 수 있으므로, 미지수가 많을 때는 전처리행렬을 구하는데 드는 추가계산시간을 무시할 수 있다. 여기서 제안된 방법을 비행기의 공기유입구에 대한 TM전자파산란 계산에 적용하여 효율성을 보였다

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5C호
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• pp.555-560
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• 2009

차량 충돌 위험을 줄이기 위해 거리 측정용 차량 레이더에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Direct sequence-ultra wideband를 (DS-UWB) 이용한 차량 레이더는 고속으로 이동하는 차량들 사이에서 충분한 시간적인 여유를 두어 목표물까지의 거리를 측정한다. 따라서 UWB 파형을 이용하면 수신기는 거리를 빠르게 측정하여, 충분한 시간적인 여유를 둘 수 있다. 이에 대한 연구가 진행된 바 있으나 본 논문에서는 그보다 간단한 시스템을 기반으로 빠른 처리 속도로 거리를 측정하여 차량 충돌 방지를 위한 시간적 여유를 확보할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 모의실험 결과를 통해 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1195-1198
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• 2008

본 논문은 다중 Tier 상에서 온라인 서비스 대량 데이타 처리를 빠르고 정확하게 클라이언트에 전달하는 기법을 제안한다. Tier 가 많은 온라인 서비스상에서 대량의 데이타를 빠르게 처리하는 데에는 많은 어려움이 있다. Tier 간 지연 시간의 최소화, 네트워크 대역폭를 고려한 트란잭션(Transaction)의 적절한 분할 통신, 이 기종간의 데이타 변환 시 처리속도 개선 등이 해결해야 할 주요한 요건이라고 할 수 있다. 하지만 이러한 문제들이 해결된다고 해서 괄목할 만한 성능의 개선은 쉽게 나타나지 않는다. 그 이유는 바로 Partial Query에 의한 데이타 통신이 꾸준히 반복 발생하기 때문이다. 온라인 서비스의 특성상 대량 데이타는 많은 사용자의 효율적인 트란잭션 처리를 위하여 분할(Partial) 처리되어 통신하는 방식을 기준으로 사용하고 있다. 이러한 방식을 준수 하기 위해서는 데이타 사이즈에 비례하는 반복의 증가가 불가피하다. 그래서 반복 횟수를 줄이는데 포커스를 두고 온라인 서비스 대량 데이타 처리에 대한 성능 데스트를 진행한 결과 반복이 최소화 될수록 성능은 최대한으로 유지되며, 다른 어떤 기술적인 요소를 개선하는 것보다 큰 효과를 볼 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.265-267
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• 2002

인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.146-150
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• 2009

구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.279-282
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• 2009

본 논문에서는 행렬응축기법 및 부구조기법을 이용하여 가변형 입체 복합 공간 구조물을 효율적으로 해석할 수 있는 해석기법을 제안하였다. 최근 구조공학의 발전과 더불어 다양한 사회적 경제적 요구에 의해 가변형 입체 복합 공간 구조물에 대한 연구가 진행되고 있다. 가변형 입체 복합 공간 구조물은 많은 구조부재가 필요 하며, 부재 수가 많아짐에 따라 각 절점이 가지는 자유도수가 크게 증가하여 초기 해석 과정에서 많은 시간이 요구된다. 또한 구조물이 변경되는 경우에는 변경되는 부분의 강성의 변화에 따라 전체 구조물의 강성이 변경되므로 이에 따른 전체 구조물의 재해석 과정이 필요하다. 이러한 점에서 구조물의 자유도수를 줄여주는 행렬응축기법과 반복적인 해석과정을 줄여주는 부구조기법은 가변형 입체 복합 공간구조물을 효율적으로 해석 할 수 있는 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 행렬응축기법과 부구조기법을 이용하여 가변형 입체 복합 공간 구조물을 효율적으로 해석할 수 있는 해석기법을 제안하고, 이를 토대로 구체적인 알고리즘을 작성하였다. 또한 알고리즘을 구체화시켜 가변형 입체 복합 공간 구조시스템에 적합한 구조해석 프로그램을 개발하여 예제 구조물에 대하여 구조해석을 수행하였으며, 구조해석 결과를 상용프로 그램의 구조해석 결과와 비교하여 해석기법에 대한 정확성 및 효율성을 검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.