• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2711-2720
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• 1997

CRAY 에서 멀티/마이크로 태스킹은 다수의 CPU를 이용하여 계산속도를 증가시키는 하나의 방법이다. CRAY-2 에는 4개의 CPU 가 있으므로 적절히 설계된 알고리즘을 가지고 최대 4배의 speedup을 실현할 수 있다. 저자는 이 논문에서 CRAY-2에서 멀티태스킹/마이트로태스킹 라이브러리를 이용한 2가지의 선형시스템의 해의 병렬화를 제시한다. 하나는 조밀행렬에 대한 가우스 소거법이고 다른 하나는 Radicati di Brozolo가 제안한 준비행렬을 이용한 대형이산 행렬의 반복적 해법이다. 첫째 경우에 크기가 600인 행렬에서 2개의 CPU에 멀티태스킹을 이용하여 1.3의 speedup을 얻었으며 두 번째 경우에서는 크기가 8192인 행렬에서 4개의 CPU에 마이크로 태스킹을 사용하여 3이상의 speedup을 얻었다. 첫째 경우에서는 비균일한 벡터길이 때문에 speedup 이 제한되었다. 두 번째 경우에서는 Radicati 의 테크닉을 혼합한 ILU(0) 준비행렬은 4개의 프로세서에서 상당히 높은 speedup을 얻었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권6호
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• pp.989-995
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• 2018

Argonne National Laboratory of the United States and Kharkov Institute of Physics and Technology (KIPT) of Ukraine have cooperated on the development, design, and construction of a neutron source facility. The facility was constructed at Kharkov, Ukraine, and its commissioning process is underway. The facility will be used for researches, producing medical isotopes, and training young nuclear specialists. The neutron source facility is designed with a provision to include a cryogenically cooled moderator system-a cold neutron source (CNS). This CNS provides low-energy neutrons, which will be used in the scattering experiment and material structures analysis. Cold neutron guides, coated with reflective material for the low-energy neutrons, will be used to transport the cold neutrons to the experimental site. The cold neutron guides would keep the cold neutrons within certain energy and angular space concentrated inside, while most of the gamma rays and high-energy neutrons are not affected by the cold neutron guides. For the KIPT design, the cold neutron guides need to extend several meters outside the main shield of the facility, and curved guides will also be used to remove the gamma and high-energy neutron. The neutron guides should be installed inside a shield structure to ensure an acceptable biological dose in the facility hall. Heavy concrete is the selected shielding material because of its acceptable performance and cost. Shield design analysis was carried out for the CNS guide hall. MCNPX was used as the major computation tool for the design analysis, with neutron and gamma dose calculated separately. Weight windows variance reduction technique was also used in the shield design. The goal of the shield design is to keep the total radiation dose below the $5.0{\mu}Sv/hr$ guideline outside the shield boundary. After a series of iterative MCNPX calculations, the shield configuration and parameters of CNS guide hall were determined and presented in this article.

• 한국포장학회지
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• 제19권1호
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• pp.51-56
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• 2013

본 실험에서는 청과물의 포장 완충재로 사용되고 있는 골판지의 압축 및 충격특성을 이용하여 완충곡선(peak acceleration - static stress curve)을 구현하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 본 연구에서 알 수 있듯이 한 개의 동적계수로도 완충곡선을 구현할 수 있음을 알 수가 있었으며, 기존의 완충곡선의 구현시 정적응력 범위 내에서의 실험횟수를 현저하게 줄일 수 있음을 알 수가 있었다. 또한, 골판지 완충재료 외에 플라스틱 발포체 완충재료에도 적용이 가능할 것으로 판단되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.487-492
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• 2017

클러스터링은 빅데이터 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 데이터 간 유사성을 파악하기 위해 사용하는 기법으로 다양한 클러스터링 기법 중 범주적 데이터를 위해 k-Modes 알고리즘이 대표적으로 사용된다. k-Modes와 같이 반복적 연산이 집중된 작업의 속도를 향상시키기 위해 많은 관심을 받고 있는 분산 병행 프레임워크 스파크는 하둡과 달리 RDD라는 추상화 객체 개념을 사용하여 대용량의 데이터를 메모리 상에서 처리 가능한 환경을 제공한다. 스파크는 다양한 기계학습을 위한 라이브러리인 Mllib을 제공하고 있으나 연속적 데이터만 처리 가능한 k-means만 포함되어 있어 범주적 데이터 처리가 불가능한 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스파크 환경에서 범주적 데이터 클러스터링을 위한 k-Modes 알고리즘을 위한 RDD 설계하고 효과적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 스파크 환경에서 선형적으로 증가한다는 것을 보였다.

• 한국가스학회지
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• 제2권1호
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• pp.40-46
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• 1998

음극방식 시스템의 방식전류에 의한 압입구간내의 압입관과 배관의 부식거동에 관한 수학적 모델링을 경계요소법을 이용하여 수행하였다. 모델은 비선형 경계조건(Tafel 방정식)을 가진 라플라스 방정식으로 이루어져 있으며 압입관의 혼합전위를 구하기 위하여 혼합전위 이론을 응용한 반복법을 사용하였으며 그위에 비선형 경계조건에 대한 해석을 위하여 이중 반복법을 사용하였다. 모델은 정상적인 압입구간 뿐만 아니라 압입관과 배관과의 금속간 접촉(metal touch)이나 외부환경과 압입구간 내부를 격리시키는 절연부위의 손상과 같은 결함들을 가진 비정상적인 압입구간들에 대해서 적용되었다. 수학적 모델링의 결과로부터 압입구간에의 전위분포와 전류분포를 계산할 수 있었다. 모델링의 타당성을 증명하기 위하여 모사실험을 수행하였으며 실험조건내에서 이론적인 결과와 실험결과는 정성적으로 잘 일치하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2019

This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.631-636
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• 2019

최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.97-103
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• 2005

여러 센서들의 배열을 이용한 최근의 해양 자력구배 측정시스템의 개발을 통하여 넓은 오염지역의 조사를 빠르게 수행할 수 있게 되었다. 그러나 물밑의 UXO 는 조류에 의해 이동할 수 있으며 따라서 이런 환경에서의 복원과정은 정적이라기 보다는 동적이 되었다. 이는 곧 성공적인 복원을 위해서는 탐지가 거의 실시간으로 이루어져야 함을 말한다. 그러므로 해양 자력탐사자료로부터 물밑 물체의 신호를 빠르게 탐지할 수 있는 신속한 해석법이 필요하다. 이 논문에서는 물밑 UXO 의 위치 및 특성을 알아내는 신속한 방법을 소개하였다. 먼저 대상체의 정밀 탐지를 위해 자력구배자료의 해석기법(해석적 신호와 Euler 방법)을 이용하며, 반복적 선형 최소자승법을 이용해 대상체의 자기 특성을 얻어낸다. 이 방법은 알고 있는 대상체에 대해 무작위 잡음을 더한 이론적 해양 자력이상에 적용되었으며, 일본의 해양 자력구배탐사 자료를 이용하여 실질적인 유용성을 예시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.257-264
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• 2019

본 논문에서는 픽셀 기반 joint BDCP (bright and dark channel prior)와 계층적 양방향 필터를 적용하여 저 복잡도를 갖는 단일 영상 기반 안개 제거 기법을 제안한다. 픽셀 기반 joint BDCP는 기존의 패치 기반 DCP에 비해 연산량을 감소시키고, 픽셀 단위의 안개값 예측을 가능하게 하여 전달량 추정의 정확성을 높인다. 또한 에지를 보존하면서 평탄화 성능이 우수한 양방향 필터를 사용하여 전달량을 정련함으로써 후광 효과(halo effect)를 줄이고, 에지 성분에 대한 계층적 적용을 통해 반복 적용에 의한 연산량의 증가를 방지한다. 안개 성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 우수한 안개 제거 성능을 보이면서 저 복잡도로 실행되어 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.832-841
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• 2020

연구목적: 본 연구에서는 고차전단변형이론을 적용한 등기하해석 방법을 이용하여 기능경사복합재 판의 휨에 의한 역학적 거동을 해석하고자 하였다. 연구방법: 기능경사복합재 판의 역학적 거동을 보다 더 정확하게 해석하기 위해서 전단보정계수를 도입할 필요가 없는 기하학적 비선형을 고려한 고차전단변형이론을 이용하여 휨을 받는 기능경사복합재 판의 평형방정식과 지배방정식을 도출하였으며, 등기하 해석방법에 의한 수정된 Newton-Raphson 반복법을 이용하여 방정식들을 풀었다. 연구결과: 판의 용적비, 길이-두께 비 및 경계조건은 기능경사복합재 판의 휨 거동에 상당한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 결론: 제안된 등기하해석 방법은 휨을 받는 기능경사복합재 판의 역학적 거동을 해석하는데 있어 정확하고 효과적인 수치해석 방법임을 확인하였다.