• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.223-229
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• 2004

최근에 OFDM과 시공간 부호화(Space-Time Code, STC)는 차세대 이동 통신에서 고속의 신뢰성 있는 통신을 위해 각광받고 있다. 본 논문에서는 다중경로 페이딩 채널에서 고속의 데이터를 전송하고자 할 경우에 성능을 향상시키고자 트렐리스 부호화된(Trellis-Coded, TC) 차동 시공간 변조(Differential Space Time Modulation, DSTM)를 사용한 OFDM에서 다증 심벌 검파 시스템을 제안한다. 차동 시공간 부호화된 OFDM의 성능을 향상시키기 위해 DUSTM(differential unitary space-time modulation)을 이용하여 송신기를 설계하고 수신단에서 다중 심벌 검파를 수행하는 수신기와 디코딩 알고리듬을 개발하며, 이를 위한 새로운 가지 메트릭을 유도한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제48권3호
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• pp.635-641
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• 2016

Because of prohibitive data storage requirements in large-scale simulations, the memory problem is an obstacle for Monte Carlo (MC) codes in accomplishing pin-wise three-dimensional (3D) full-core calculations, particularly for whole-core depletion analyses. Various kinds of data are evaluated and quantificational total memory requirements are analyzed based on the Reactor Monte Carlo (RMC) code, showing that tally data, material data, and isotope densities in depletion are three major parts of memory storage. The domain decomposition method is investigated as a means of saving memory, by dividing spatial geometry into domains that are simulated separately by parallel processors. For the validity of particle tracking during transport simulations, particles need to be communicated between domains. In consideration of efficiency, an asynchronous particle communication algorithm is designed and implemented. Furthermore, we couple the domain decomposition method with MC burnup process, under a strategy of utilizing consistent domain partition in both transport and depletion modules. A numerical test of 3D full-core burnup calculations is carried out, indicating that the RMC code, with the domain decomposition method, is capable of pin-wise full-core burnup calculations with millions of depletion regions.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권5호
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• pp.177-188
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• 2018

최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.709-730
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• 2017

To address the challenge of unprecedented growth in mobile data traffic, ultra-dense network deployment is a cost efficient solution to offload the traffic over some small cells. The overlapped coverage areas of small cells create more than one candidate access points for one mobile user. Signal strength based user association in IEEE 802.11 results in a significantly unbalanced load distribution among access points. However, the effective bandwidth demand of each user actually differs vastly due to their different preferences for mobile applications. In this paper, we formulate a set of non-linear integer programming models for joint user association control and user demand guarantee problem. In this model, we are trying to maximize the system capacity and guarantee the effective bandwidth demand for each user by soft-association control with a software defined network controller. With the fact of NP-hard complexity of non-linear integer programming solver, we propose a Kernighan Lin Algorithm based graph-partitioning method for a large-scale network. Finally, we evaluated the performance of the proposed algorithm for the edge users with heterogeneous bandwidth demands and mobility scenarios. Simulation results show that the proposed adaptive soft-association control can achieve a better performance than the other two and improves the individual quality of user experience with a little price on system throughput.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2A호
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• pp.147-154
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• 2009

안테나 그룹화(antenna grouping)는 빔 형성(beamforming)파 공간 다중화 기법(spatial multiplexing)의 결합이라 할 수 있다. 안테나 그룹화는 $N_t$개의 송신 안테나를 $N_r$개의 그룹으로 나누고, 한 그룹 내에서는 빔 형성으로 하나의 데이터 정보를, 각 그룹 사이에서는 공간 다중화 기법으로, 전체 $N_r$개의 데이터 정보를 전송하는 시스템을 가정한다. 안테나 그룹화를 통하면 빔 형성을 통하여 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 동시에 공간 다중화 기법에 따른 다중화 이득을 통하여 주파수 효율을 높일 수 있다. 하지만 통신 채널이 조건 나쁜(ill-conditioned) 행렬로 모델링 되거나, 안테나 사이에 상관관계가 있는 경우에는 안테나 그룹화의 BER 성능이 열화될 수 있으므로, 이 경우에는 전체 시스템에서 하나의 데이터 정보만 전송하는 빔 형성의 성능이 가장 좋다. 이 논문에서는 채널이 안테나 그룹화에 적합하면 안테나 그룹화 모드를 선택하여 전송하고, 빔 형성에 적합하면 빔 형성 모드를 선택하여 전송하는 시스템을 가정하였다. 그리고 간단한 모드 선택 기법을 제안한다. 이 모드 선택 기법을 사용하면 매 시간동안 일정한 데이터를 전송할 때, 채널 상태에 따른 BER 성능의 열화를 막고, 최적의 BER 성능을 얻을 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.277-283
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• 2014

퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.397-406
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• 2014

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-82
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• 2011

비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 동정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.433-436
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• 2004

In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.