• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1438-1449
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• 2011

수중센서네트워크 응용은 적용 대상 및 지역적 범위에 따라 효과적인 모델링이 필요하고 이러한 특정화된 응용 모델 기반에서 에너지 효율적인 데이터통합 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수중에 고정된 닻으로 좌우 움직임이 가능한 센서노드들로 구성된 3차원 육각기둥 벌집모델에 기초하여 오염 및 침투 감시용 응용 모델링 및 이를 기초로 한다. 이 모델에서는 층별 구성 셀들의 이벤트 감지 데이터와 해당 층 위치 데이터를 수면기지국까지 효율적으로 전송하면 그 목적이 달성된다. 여기서 기존의 데이터통합 방법을 적용하면 최소 경로나 멀티캐스트 트리에 기반된 관계로 과정이 복잡하여 에너지 비효율적이다. 본 논문에서는 층별 셀들에서 발생되는 이벤트 데이터를 해당 층 헤드노드로 효과적으로 전달하기위한 클러스터 내부에서 클러스터 기반의 에너지 효율적인 세 가지 가능한 데이터통합 방법을 제시한다. 그리고 층별 클러스터 헤드노드에서 수집된 데이터를 기지국까지 효율적으로 전달하기위한 클러스터 간 세 가지 데이터통합 방법도 제시한다. 제시된 데이터통합 방법들은 주어진 영역 침투 감시등과 같은 특정화된 응용 대상으로 동작의 단순성과 에너지 효율화 측면이 주된 고려 요소이다. 마지막으로 시뮬레이션과 성능 비교분석을 통해 제시된 클러스터 층별 및 층간 데이터통합 방법의 조합 중 가장 우수한 에너지 효율적인 데이터통합 방법을 도출한다.

• 천문학회지
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• 제33권2호
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• pp.111-121
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• 2000

Many models of globular cluster formation assume the presence of cold dense clouds in early universe. Here we re-examine the Fall & Rees (1985) model for formation of proto-globular cluster clouds (PGCCs) via thermal instabilities in a protogalactic halo. We first argue, based on the previous study of two-dimensional numerical simulations of thermally unstable clouds in a stratified halo of galaxy clusters by Real et al. (1991), that under the protogalactic environments only nonlinear (${\delta}{\ge}1$) density inhomogeneities can condense into PGCCs without being disrupted by the buoyancy-driven dynamical instabilities. We then carry out numerical simulations of the collapse of overdense douds in one-dimensional spherical geometry, including self-gravity and radiative cooling down to T = $10^4$ K. Since imprinting of Jeans mass at $10^4$ K is essential to this model, here we focus on the cases where external UV background radiation prevents the formation of $H_2$ molecules and so prevent the cloud from cooling below $10^4$ K. The quantitative results from these simulations can be summarized as follows: 1) Perturbations smaller than $M_{min}\~(10^{5.6}\;M{\bigodot})(nh/0.05cm^{-3})^{-2}$ cool isobarically, where nh is the unperturbed halo density, while perturbations larger than $M_{min}\~(10^8\;M{\bigodot})(nh/0.05cm^{-3})^{-2}$ cool isochorically and thermal instabilities do not operate. On the other hand, intermediate size perturbations ($M_{min} < M_{pgcc} < M_{max}$) are compressed supersonically, accompanied by strong accretion shocks. 2) For supersonically collapsing clouds, the density compression factor after they cool to $T_c = 10^4$ K range $10^{2.5} - 10^6$, while the isobaric compression factor is only $10^{2.5}$. 3) Isobarically collapsed clouds ($M < M_{min}$) are too small to be gravitationally bound. For supersonically collapsing clouds, however, the Jeans mass can be reduced to as small as $10^{5.5}\;M_{\bigodot}(nh/0.05cm^{-3})^{-1/2}$ at the maximum compression owing to the increased density compression. 4) The density profile of simulated PGCCs can be approximated by a constant core with a halo of $p{\infty} r^{-2}$ rather than a singular isothermal sphere.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.139-146
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• 2012

서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.51-61
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• 2017

최근 빅 데이터가 증가하는 추세에 따라 이를 분석 및 처리하고 활용하는 방안에 대한 관심도 증대되고 있다. 이러한 빅 데이터를 저장, 관리하기 위한 대표적인 플랫폼으로 분산 컴퓨팅 프레임워크인 맵리듀스와 분산 파일 시스템인 HDFS로 구성된 하둡 플랫폼이 있다. 하둡은 일반적으로 수백 수천 대 이상의 클러스터로 구축되는데, 이 때 실제 클러스터 구성이나 파라미터에 따라 하둡 플랫폼이 가지는 효과도를 분석하는 것이 중요하다. 하지만 수천 대 이상의 클러스터 구축하여 이를 분석하는 것이 실질적으로 어렵기 때문에 모델링 및 시뮬레이션 기법을 통해 분석하는 것이 필요하다. 본 논문은 계층적이고 모듈러한 모델링이 가능한 DEVS 형식론을 기반으로 하둡 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안하는 시뮬레이션 환경은 하둡 실행 결과를 이용한 입력 모델 설계를 통해 어플리케이션의 특성을 잘 반영할 수 있으며, 파라미터/알고리즘/모델들을 다양하게 변경하여 실험할 수 있는 재겨냥성 환경을 제공한다. 또한 사용자 편의성의 극대화를 위해 사용자 인터페이스, 실시간 모델 뷰어, 입력 시나리오 편집기를 제공한다. 본 논문에서는 어플리케이션 실행 결과와의 비교를 통해 하둡 시뮬레이터를 검증하고, 다양한 파라미터에 대한 실험을 진행한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권2호
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• pp.402-419
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• 2014

본 연구의 목적은 우리나라 노동시장의 구조 변화에 따라 급속히 성장한 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 공간적 분포 특성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 사교육의 대표적 기관인 사설학원의 수강생 중 성인을 대상으로 직업별(대학생, 직업인, 무직), 학력수준별(초졸, 중 고졸, 대졸)로 범주를 세분화하여 각 범주의 카테고리에 속하는 성인 학원수강생의 분포 특징을 분석하였다. 또한 이들의 지역별 분포 패턴에서 나타나는 공간적 함의를 파악하고자 Moran's I 값을 통해 공간적 자기상관성을 판별하였고, $G^*$통계량을 통한 핫스팟(Hot spot) 분석을 실시하여 공간적 군집 여부를 확인하였다. 아울러 학원유형별 성인 학원수강생의 분포와 인구 및 사회 경제적 설명변수와의 관계 도출을 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 본 연구는 다양한 노동통계, 교육통계 지표를 제시함으로써 노동시장의 구조 변화와 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 관계에 대한 이해를 도모하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제18권2호
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• pp.129-139
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• 2009

Development of an artificial neural network model was presented to predict the daily maximum $SO_2$ concentration in the urban-industrial area of Ulsan. The network model was trained during April through September for 2000-2005 using $SO_2$ potential parameters estimated from meteorological and air quality data which are closely related to daily maximum $SO_2$ concentrations. Meteorological data were obtained from regional modeling results, upper air soundings and surface field measurements and were then used to create the $SO_2$ potential parameters such as synoptic conditions, mixing heights, atmospheric stabilities, and surface conditions. In particular, two-stage clustering techniques were used to identify potential index representing major synoptic conditions associated with high $SO_2$ concentration. Two neural network models were developed and tested in different conditions for prediction: the first model was set up to predict daily maximum $SO_2$ at 5 PM on the previous day, and the second was 10 AM for a given forecast day using an additional potential factors related with urban emissions in the early morning. The results showed that the developed models can predict the daily maximum $SO_2$ concentrations with good simulation accuracy of 87% and 96% for the first and second model. respectively, but the limitation of predictive capability was found at a higher or lower concentrations. The increased accuracy for the second model demonstrates that improvements can be made by utilizing more recent air quality data for initialization of the model.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.197-206
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• 2002

통신과 계산 작업을 중첩 수행함으로써 통신 시간의 감춤 효과를 얻는 것은 일반적인 병렬 프로그램 최적화 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 데이타 병렬 프로그램에서 자주 사용되는 군집 통신(collective communication)의 하나인 원형 쉬프트(circular shift) 통신에 대해 중첩 효과를 실험하고 고찰하였다. 이더넷 스위치로 연결된 클러스터 시스템에서 원형 쉬프트 통신을 수행할 때, 중첩으로 얻을 수 있는 최대 이득과 중첩할 수 없는 시간을 측정하였다. 각 플랫폼 별로 이러한 측정값들을 얻어 퇴적화 컴파일러의 입력으로 활용할 수 있을 것이다. 한편 기존의 성능 모델을 통해 퇴적화하는 것은 크게 두가지 문제를 갖고 있다. 하나는 기본적인 점대점 통신에 입각한 모델을 제공하기 때문에 통신 라이브러리의 함수를 사용할 때의 종합적인 효과, 특히, 군집 통신과 같은 경우에는 적용하기 어렵다는 것이다. 다른 하나는 군집 통신의 성능은 분석은 가능하지만, 중첩 효과는 분석할 수 없다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 기존 모델의 단점을 보완하여 확장하였다. 또한, 원형 쉬프트 통신에 대한 실험 결과를 토대로 확장된 모델의 매개 변수 값들을 추출하여 예제 프로그램을 통해 분석하였다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2004

The purpose of this study is to evaluate the roles of expected self-control and expected self-control results in explaining adolescents' Internet addiction. In the study model, expectations of self-control and self-control results directly determine Internet addiction and Internet use time meditates the impacts of expectations of self-control and self-control results on Internet addiction. The study subjects are 1,080 middle and high school students in Busan. Stratified cluster sampling is applied by school type and school year. The response rate is 96%(l,037cases). This study develops the scales of expected self-control and expected self-control results. The scales of Internet addiction are devised by using the concept of functional dependency such as salience, withdrawal symptoms, mood modification, tolerance, relapse, and conflict. For verifying the study model, path analysis and multiple regression models are applied for identifying path significants and evaluating confounding effects of control variables, respectively. Moreover, multi partial F-test is performed for selecting the best regression model. Expected self-control is a significant determinant of Internet addiction and Internet use time that also significantly explains Internet addiction. The total effect of expected self-control towards Internet addiction is -.95. The total effect is comprised with the direct effect (-.71) and the indirect effect(-.24). In this result, the direct effect refers a curative effect since expected self-control directly reduces the level of Internet addiction, and the indirect effect refers a preventive effect because self-control can reduce time of Internet use that is a direct determinant of Internet addiction. In the test of the confounding effects of control variables, there are no confounding effects in the models of multiple regression. It implies a robustness of the study model as regards control variables. In conclusion, improving adolescents' expected self-control can control Internet addiction level. This finding implies that a health promotion program for improving expected self-control can be a cost effective method compared to other approaches.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제74권1호
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• pp.55-67
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• 2020

The common practice to predict the characteristic structural load effects (LEs) in long reference periods is to employ the extreme value theory (EVT) for building limit distributions. However, most applications ignore that LEs are driven by multiple loading events and thus do not have the identical distribution, a prerequisite for EVT. In this study, we propose the composite extreme value modeling approach using clustering to (a) cluster initial blended samples into finite identical distributed subsamples using the finite mixture model, expectation-maximization algorithm, and the Akaike information criterion; (b) combine limit distributions of subsamples into a composite prediction equation using the generalized Pareto distribution based on a joint threshold. The proposed approach was validated both through numerical examples with known solutions and engineering applications of bridge traffic LEs on a long-span bridge. The results indicate that a joint threshold largely benefits the composite extreme value modeling, many appropriate tail approaching models can be used, and the equation form is simply the sum of the weighted models. In numerical examples, the proposed approach using clustering generated accurate extrema prediction of any reference period compared with the known solutions, whereas the common practice of employing EVT without clustering on the mixture data showed large deviations. Real-world bridge traffic LEs are driven by multi-events and present multipeak distributions, and the proposed approach is more capable of capturing the tendency of tailed LEs than the conventional approach. The proposed approach is expected to have wide applications to general problems such as samples that are driven by multiple events and that do not have the identical distribution.

• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.409-411
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• 2015

Galaxy clusters, the largest gravitationally bound systems, are an important subject of study to place constraints on cosmological models. Moreover, they are excellent places to test galaxy evolution models in connection to their environments. To date, massive clusters have been found unexpectedly (Kang & Im 2009; Gonzales et al. 2012) and the evolution of galaxies in clusters is still controversial (Elbaz et al. 2007; Faloon et al. 2013). Finding galaxy cluster candidates at z > 1 in a wide, deep imaging survey data will enable us to solve such issues of modern extragalactic astronomy. We report new candidate galaxy clusters in one of the wide and deep survey fields, the European Large Area ISO Survey North1 (ELAIS-N1) and North2 (ELAIS-N2) fields, covering a sky area of $8.75deg^2$ and $4.85deg^2$ each. We also suggest a new useful color selection technique to separate z > 1 galaxies from low - z galaxies by combining multi-wavelength data.