• Journal of KIISE
• /
• v.43 no.8
• /
• pp.910-918
• /
• 2016

A tensor is a multi-dimensional array that represents many data such as (user, user, time) in the social network system. A tensor generator is an important tool for multi-dimensional data mining research with various applications including simulation, multi-dimensional data modeling/understanding, and sampling/extrapolation. However, existing tensor generators cannot generate sparse tensors like real-world tensors that obey power law. In addition, they have limitations such as tensor sizes that can be processed and additional time required to upload generated tensor to distributed systems for further analysis. In this study, we propose TeT, a distributed tera-scale tensor generator to solve these problems. TeT generates sparse random tensor as well as sparse R-MAT and Kronecker tensor without any limitation on tensor sizes. In addition, a TeT-generated tensor is immediately ready for further tensor analysis on the same distributed system. The careful design of TeT facilitates nearly linear scalability on the number of machines.

• Journal of KIISE
• /
• v.45 no.3
• /
• pp.280-287
• /
• 2018

Recently, the use of a recommendation system and tensor data analysis, which has high-dimensional data, is increasing, as they allow us to analyze the tensor and extract potential elements and patterns. However, due to the large size and complexity of the tensor, it needs to be decomposed in order to analyze the tensor data. While several tools are used for tensor decomposition such as rTensor, pyTensor, and MATLAB, since such tools run on a single machine, they are unable to handle large data. Also, while distributed tensor decomposition tools based on Hadoop can handle a scalable tensor, its computing speed is too slow. In this paper, we propose S-PARAFAC, which is a tensor decomposition tool based on Apache Spark, in distributed in-memory environments. We converted the PARAFAC algorithm into an Apache Spark version that enables rapid processing of tensor data. We also compared the performance of the Hadoop based tensor tool and S-PARAFAC. The result showed that S-PARAFAC is approximately 4~25 times faster than the Hadoop based tensor tool.

• Geophysics and Geophysical Exploration
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.55-60
• /
• 2020

The closed-form expressions of gravity, magnetic, gravity gradient tensor, and magnetic gradient tensor due to a rectangular prism are derived. The vertical gravity is derived via triple integration of a rectangular prism in Cartesian coordinates, and the two horizontal components of vector gravity are then derived via cycle permutation of the axis variables of vertical gravity through the axial symmetry of the rectangular prism. The gravity gradient tensor is obtained by differentiating the vector gravity with respect to each coordinate. Using Poisson's relation, a vector magnetic field with constant magnetic direction can be obtained from the gravity gradient tensor. Finally, the magnetic gradient tensor is derived by differentiating the vector magnetic with respect to appropriate coordinates.

• Proceedings of the KSMRM Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.49-53
• /
• 2003

확산텐서영상(Diffusion Tensor Imaging)의 개념은 1980년대 중반 확산강조영상(Diffusion Weighted Imaging)의 개념이 도입되면서 거의 동시에 도입되었지만 MR 장비의 기계적 한계등으로 인해 최근에야 임상적으로 사용되기 시작했다. 확산텐서영상(DTI)과 확산강조영상(DWI)의 방법론적인 차이점은 단순히 확산강조영상의 경우 세 개의 다른방향 (X-, Y-, Z-축)으로 확산측정용 경사자장을 가하는 반면 확산텐서영상의 경우 이보다 많은 방향 (최소한 6 방향)으로 확산측정용 경사자장을 가한다는 점이다. 이러한 차이로부터 금방 알 수 있는 점은 확산강조영상은 확산텐서영상의 일부라는 점이다. 즉, 확산텐서영상의 경우 더 많은 방향으로 확산측정용 경사자장을 가했으므로 더 많은 정보를 획득할 수 있고 이중 세 개의 방향 (주로 X,Y,Z)에 대한 정보만을 이용하게 되면 확산강조영상이다. 이러한 이유로 확산텐서영상을 획득하면 확산강조영상에서 얻게 되는 방향별 확산강조영상, 등방성(isotropic) 확산강조영상, ADC (Apparent Diffusion Coefficient) map등도 기본적으로 얻게 되므로 추가로 확산강조영상을 획득할 필요가 없다. 본 강의에서는 이러한 확산(텐서)영상의 물리적 원리를 복잡한 수학적 설명보다는 개념 위주로 설명해 보고자 한다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.198-200
• /
• 2002

경제적이며 정확한 3차원 전자탐사 모델링을 위해 위해 Habashy et al. (1993)에 의해 제안된 국소 비선형 근사(localized nonlinear approximation)를 이용하여 전자탐사 모델링 알고리듬을 개발하였다. 전자탐사 수치모델링시 많은 계산시간 및 기억용량을 필요로 하는 Green 텐서 적분을 정확하고 빠르게 계산하기 위해, 단일 미소체를 이용한 공간파수 영역에서의 Green 텐서 적분 알고리듬을 제안하였다. 더욱이 Green 텐서의 송수신 방향 및 상반성을 고려하여 각각의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분을 한 개의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분 값으로 구하게 하므로 매우 적은 기억용량 만으로 Green 텐서 적분 행렬을 구성할 수 있어, 역산법에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 수치 모델링 알고리듬을 기본으로 하여 평활화 제한을 가한 최소자승 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 역산 알고리듬을 지표 전자탐사 및 시추공-지표 전자탐사 등에 적용하여 PC에서도 빠르게 3차원 전자탐사 역산이 수행됨을 보였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.71-82
• /
• 2001

불포화토에 있어서 함수상태는 지반이 건조할수록 수축하고 습윤상태로 진행할수록 파괴에 이르게 하는 추가적인 입자간 응력을 발생시키며, 이러한 간극수와 흙입자 사이에 발생하는 현상을 규명하기 위해서는 정확한 모형화가 필요하다. 흙입자와 간극수 사이의 상호작용에서 흡입유발 유효응력(suction-induced effective stress)을 규명하기 위해 정규모형(regular packing)과 임의모형(random packing)이 적용될 수 있다. 최근의 연구결과에 따르면 흙은 흡입유발 유효응력과 밀접한 관계가 있으며, 흙의 비등방텐서(anisotropic tensor)를 구하기 위해 적용된 ALTERNAT 모델을 이용하여 구조텐서(fabric tensor)를 개략적으로 정의할 수 있다. Thornton의 임의모형 시뮬레이션은 구조텐서에 상응하는 파괴응력 상태를 포함하고 있으며, 미소역학 시뮬레이션을 통하여 구조텐서를 구하였다. 본 연구에서는 상기에 언급된 구형의 흙입자 모형에 대한 이론적 고찰이 수행되었고, ALTERNAT 모델을 적용한 간단한 비등방텐서의 결과를 구조텐서와 비교하였다. 본 연구결과 비등방텐서는 미소역학 시뮬레이션에 의한 구조텐서에 비해 약 20~40%정도 큰 값을 나타내었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.610-611
• /
• 2008

맥스웰 응력텐서는 전기기기의 전자기력을 해석함에 현재 가장 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 본 논문에서는, 맥스웰 응력텐서 자체는 물리적인 의미가 없는 가상적인 응력텐서이며, 고체역학 또는 동역학적인 해석을 위해 이를 물리적인 기계력으로 취하면 안 된다는 것을 보이고자 한다. 물리적 의미를 부여할 수 있는 것은 응력텐서의 발산인 ${\nabla}{\cdot}T$ 이며 이는 전자기 체적력을 의미하고, 중력과 같은 원격 힘이다. 맥스웰 응력텐서의 유도과정을 에너지적인 접근에서 관찰하여 그 과정으로부터 본 결론을 유도 할 수 있음을 보인다. 본 논문은 두 개로 구성되는 데, 본 논문인 I에는 유효성의 한계에 대한 논의, 별도의 연작논문인 II에서는 대안으로서 가상공극을 사용한 체적력 계산법을 제시한다.

• Journal of the Korean earth science society
• /
• v.32 no.6
• /
• pp.595-601
• /
• 2011

In this paper, I propose the algorithm that the location of a magnetic dipole can be detected from the magnetic gradient tensor. I induce the location vector of a vertically magnetizated dipole from the magnetic gradient tensor. Deficit of magnetic moment of magnetic dipole makes the induced location information incomplete. However, if the observation of magnetic gradient tensor would be collected on more points, the algorithm is able to catch the location of the magnetic dipole by clustering the solution of the proposed algorithm. For example, I show that the synthetic case of borehole observation of magnetic gradient tensor can find the source location successively by picking common solution area.

• The Korean Journal of Rheology
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.60-65
• /
• 1994

덕트유동에서 재료입자의 변형은 그 입자의 초기위치와 방향에 의존한다. 이러한 변 형과정을 이해하기 위하여 변형구배텐서를 덕트 전단면에 걸쳐 초기위치와 시간의 함수로 계산할수 있어야한다. 따라서 본 논문은 입자궤적 궤도에 접하는 직교좌표계를 선택하여 3 차원 덕트유동에서의 변형구배텐서를 덕트 전단면에 걸처 초기위치와 시간의 함수로 계산할 수 있어야한다. 따라서 본 논문은 입자궤적 궤도에 접하는 직교좌표계를 선택하여 3차원 덕 트 유동에서의 변형구배텐서를 효과적으로 계산할수 있는 간단한 방법을 제안한다. 이러한 특수 좌표계로부터 구해진 변형구배텐서가 덕트유동에서의 변형척도를 이해하는데에 매우 중요함을 알수 있었다.

• Economic and Environmental Geology
• /
• v.52 no.1
• /
• pp.81-90
• /
• 2019

In this study, the effects of fracture tensor component and first invariant on block hydraulic behaviors are evaluated in the 2-D DFN(discrete fracture network) systems. A series of regression analysis is performed between connected fracture tensor components and block hydraulic conductivities estimated at every $30^{\circ}$ hydraulic gradient directions for a total of 36 DFN systems having various joint density and size distribution. The directional block hydraulic conductivity seems to have strong relation with the fracture tensor component estimated in direction perpendicular to it. It is found that an equivalent continuum approach could be acceptable for the 2-D DFN systems under condition that the first invariant of fracture tensor is more than 2.0~2.5. The first invariant of fracture tensor seems highly correlated with average block hydraulic conductivity and can be used to evaluate hydraulic characteristics of the 2-D DFN systems. Also, a possibility of upscaling using the first invariant of fracture tensor for the DFN system is addressed through this study.