• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.102-102
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• 2023

벤포드 법칙(Benford's Law)은 실생활에서 관찰되는 수치 데이터를 첫 자리 숫자에 따라 분류할 때 첫 자리의 숫자가 커질수록 그 분포가 점차 감소되는 현상을 말한다. 이러한 벤포드 법칙은 일반식으로 도출하여 다양한 자릿수로 확장하여 적용할 수 있는 연구결과가 제시되었으며, 회계학, 사회과학, 물리학, 컴퓨터과학, 생물학 등 다방면의 수치 자료에서 그 유효성이 확인되고 있다. 자릿수의 관찰빈도를 분석하는 것만으로 많은 양의 실생활 데이터에서 빠르고 쉽게 데이터 조작여부를 탐지하거나 1차적인 데이터 품질검사에 효과적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다학제적 연구의 측면에서 수학·물리적 법칙인 벤포드 법칙을 일유량 등 다양한 수문학 측정자료에 적용하여 그 적용가능성을 확인하고 자료의 불균질성과 신뢰성을 빠르게 탐지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 수문자료는 공인심의를 통해 자료의 신뢰도를 확보하고 있으나 확정·배포까지 약 2년이 소요되어 활용기간 단축에 대한 사용자 요구가 지속되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 분석대상 데이터의 자릿수 관찰빈도가 벤포드 법칙에 의한 예상자릿수 빈도를 따르는지 여부에 대한 가설을 설정하고 카이제곱 검정 또는 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정 등을 통해 적합도에 대한 통계적 유의미함을 분석함으로써 대략적으로나마 빠르고 쉽게 측정자료의 신뢰성을 판단할 수 있다. 본 연구는 다양한 학문과의 결합을 통한 새로운 접근을 시도함으로써 빅데이터 시대에 효과적으로 수자원의 개발, 관리 및 운영의 의사결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.44-47
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• 1998

나눗셈 알고리즘은 다른 덧셈이나 곱셈 알고리즘과 비교하여 복잡하고, 수행빈도수 적다는 이류로 그 동안 고속 나눗셈의 하드웨어 연구는 활발하지 않았다. 그러나 멀티미디어의 발전으로 고속 나눗셈의 필요성 및 전체적인 수행 시간 향상을 위해 고속 나눗셈 연산기의 중요성은 더욱 부각되고 있다. 그러나 칩의 크기는 제작 단가와 깊은 관련이 있기 때문에 고속 나눗셈 연산기를 칩으로 제작할 때 요구되는 성능과 비용을 만족하기 위한 적절한 분석이 필요하다. 본 논문은 자릿수 순환(Digt Recurrence) 알고리즘에서 속도가 빠른 높은 자릿수 이용(Very-High Radix) 알고리즘을 기반으로 최적화된 자릿수 (Radix) 범위를 제시하였다. 그리고 변환요소 (Scaling Factor)를 전처리(Pre-processing)하여 연산의 주기를 감소하고, 크기의 문제를 해결하기 위해서 상수표 대신 제어(Control)방법으로 값을 구하는 방법을 설계하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.3-5
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• 1999

나눗셈 알고리즘은 다른 덧셈이나 곱셈 알고리즘에 비해 복잡하고, 수행 빈도수가 적다는 이유로 그동안 고속 나눗셈의 하드웨어 연구는 활발하지 않았다. 그러나 멀티미디어의 발전 및 고성능의 그래픽 랜더링을 위한 보다 빠른 부동소수점연산기(FPU)가 필요하게 되었으며, 이에 따라서 고속의 나눗셈 연산기의 필요성이 증가하게 되었다. 특히, 전체의 수행 시간 향상을 위해서라도 고속 나눗셈 연산기의 중용성은 더욱 부각되고 있다. 그러나 고속 나눗셈 연산기는 연산 속도와 크기라는 서로 상반되는 요소를 가지고 있다. 즉, 연산 속도가 빠르면 크기는 늘어나고, 크기를 줄이면 연산 속도는 늦어지게 된다. 본 논문은 높은 자릿수(Very-High Radix) 나눗셈 알고리즘에서 영역변환상수를 구하는 방법으로 연산이 아닌 검색테이블(Look-up Table)을 이용한다. 그리고 검색테이블의 크기를 줄이는 방법으로 영역변환상수의 범위 분석 및 캐리 저장형을 이용한 검색테이블 분할 방법을 이용하였다. 전체적으로는 영역변환상수를 구하는 연산주기가 필요없게 되므로 나눗셈 연산기의 영역 크기의 변화가 적으면서 연산 속도는 빨라졌음을 알 수 있다.