• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.107-123
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• 2006

이 논문은 정규문법과 동등한 의미를 가지는 일반적인 이진 이차 재귀 신경망(Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN)의 구조 및 학습 방법을 제안하며 이를 이용하여 정규언어를 인식하는 어휘분석기 구현을 소개한다. GSBRNN는 성분들의 이진값 표현으로 정규문법과 동치인 모든 표현에 대하여 하드웨어로 표현할 수 있는 방법을 제공하며 정규 문법과의 구조적 관련성을 보여준다. 정규문법에서 심볼들의 개수 m, 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, k인 문자열이 입력된다고 할 때, GBSRNN의 크기는 $O(m(p+q)^2)$ 이고 병렬처리 시간은 O(k)이며 순차처리 시간은 $O(k(p+q)^2)$이다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권3호
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• pp.768-777
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• 2005

This paper shows that the performance of a nonlinear fluid engine mount can be improved by an optimal design process. The property of a hydraulic mount with inertia track and decoupler differs according to the disturbance frequency range. Since the excitation amplitude is large at low excitation frequency range and is small at high excitation frequency range, mathematical model of the mount can be divided into two linear models. One is a low frequency model and the other is a high frequency model. The combination of the two models is very useful in the analysis of the mount and is used for the first time in the optimization of an engine mount in this paper. Normally, the design of a fluid mount is based on a trial and error approach in industry because there are many design parameters. In this study, a nonlinear mount was optimized to minimize the transmissibilities of the mount at the notch and the resonance frequencies for low and high-frequency models by a popular optimization technique of sequential quadratic programming (SQP) supported by $MATLAB^{(R)}$subroutine. The results show that the performance of the mount can be greatly improved for the low and high frequencies ranges by the optimization method.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.57-65
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• 1999

규모가 크고 복잡하며, 사용자와 상호 작용하는 시뮬레이션은 처리되는 메시지 수가 매우 많으므로 메시지의 순차적 시뮬레이션이 더 효율적이라 생각할 수 있다. 또한 사용자가 많은 훈련용 시뮬레이션은 지역적으로 분산되고 사용자의 추가 요구 사항의 증가로 시스템의 운용 및 유지보수 비용이 많이 든다. 따라서 시뮬레이션에 웹 기술의 적용은 이러한 문제를 해결할 수 있는 하나의 방법이 될 수 있다. 하지만 웹의 동적인 환경은 분산 처리되는 사건들의 인과성 오류를 유발 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분산 처리되는 시뮬레이션 서버와 웹 브라우저의 클라이언트 사이에 상호작용을 위한 클라이언트-서버 모델을 제시하고 구현하였으며, 구현에는 웹 기술에 적합한 자바와 자바 분산 객체 모델을 사용하였다. 제시된 모델에 의한 실험결과 인터넷의 동적인 환경에 분산 시뮬레이션이 정확하게 수행되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2430-2441
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• 2000

이해하기 쉽고, 병렬 동작을 표현할 수 있으며, 이식성이 좋은 시각 병렬 프로그래밍 환경인 ESTGVP가 설계, 구현된다. 이를 위해, 기존의 상태 전이 그래프를 동기식 혹은 비동기식 병렬 동작을 포함할 수 있도록 확장시킨 확장 상태 전이 그래프(ESTG)가 제안된다. ESTGVP는, 확장 상태 전이 그래프와 텍스트를 병용하고 있으며, 순차 및 병렬 프로그래밍 작업을 이해할 수 있다. Tcl로 설계 구현되어 있으므로, 다양한 운영체제 환경에서 실행할 수 있어 높은 이식성을 가지고 있다. ESTGVP에 있어서, 주 기능은 편집, 변환, 실행으로 구성되어지며, 필요시 C언어와 Tcl 언어로 변환될 수 있으며, 실행은 Tcl을 기반으로 이루어진다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8S호
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• pp.2587-2596
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• 2000

본 논문은 ATM-Forum의 WATM 기반 제3세대 무선 멀티미디어 망 환경에서 하나의 M.E.SW(Mobility Enabled ATM Switch)가 단순화된 많은 AP들을 관리하는 방안에 대하여 고려하였다. 또한 WATM 망 환경에서 가변 그룹 크기와 동적인 그룹 페이징 순서 방법을 사용하는 효율적인 페이징 방안을 제안하였다. 그리고 제안한 방안과 기존의 방안에 대해 성능을 평가 및 분석하였다. 여기서는 blanket-polling, sequential-polling 그리고 고정크기 그룹화 방안과 같은 대부분의 기존 방안들을 제안한 가변적이면서 동적인 그룹화 방안과 비교 분석하였다. 분석결과 offered-load가 낮은 환경에서는 단순한 blanket-polling paging 방안이 약간 더 우수한 성능을 보였다. 그러나 트래픽 밀도가 높아지면서 제안한 방안이 기존의 방안들 보다 더 우수한 성능을 보였다. 성능개선은 주로 가변적인 그룹 크기와 MS(Mobile Station)기반 동적인 페이징 순서 방안에 기인한다. 또한 제안한 방안은 MS에 대한 아주 간단한 이력정보와 최종적으로 통신한 AP 정보만이 필요하다. 따라서 이 방안은 효율적으로 구현하는 것이 가능하다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2000년도 영호남학술대회 논문집
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• pp.74-77
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• 2000

A pulsed Nd:YAG laser has been used in a wide variety of fields : measuring, material processing and so on. In a material processing, it is very important to control the laser energy density. A pulse repetition rate and a pulse width are regarded as the most dominant factors to control the energy density of laser beam. In this study, pulsed Nd:YAG laser system was designed and manufactured to control the laser output usefully and easily. This system adopted the sequential charge and discharge circuit is controlled by 80196 micro- processor. As a result, it is found that laser output is controlled minutely by changing laser input and pulse repetition rate, and usefully by using 80196 microprocessor.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권3호
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• pp.313-326
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• 2020

Deep Learning is the most important key to the development of Artificial Intelligence (AI). There are several distinguishable architectures of neural networks such as MLP, CNN, and RNN. Among them, we try to understand one of the main architectures called Recurrent Neural Network (RNN) that differs from other networks in handling sequential data, including time series and texts. As one of the main tasks recently in Natural Language Processing (NLP), we consider Neural Machine Translation (NMT) using RNNs. We also summarize fundamental structures of the recurrent networks, and some topics of representing natural words to reasonable numeric vectors. We organize topics to understand estimation procedures from representing input source sequences to predict target translated sequences. In addition, we apply multiple translation models with Gated Recurrent Unites (GRUs) in Keras on English-Korean sentences that contain about 26,000 pairwise sequences in total from two different corpora, colloquialism and news. We verified some crucial factors that influence the quality of training. We found that loss decreases with more recurrent dimensions and using bidirectional RNN in the encoder when dealing with short sequences. We also computed BLEU scores which are the main measures of the translation performance, and compared them with the score from Google Translate using the same test sentences. We sum up some difficulties when training a proper translation model as well as dealing with Korean language. The use of Keras in Python for overall tasks from processing raw texts to evaluating the translation model also allows us to include some useful functions and vocabulary libraries as well.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.19-22
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• 2005

본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성, 실용성 등을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 네트워크가 발달함에 따라 네트워크 트래픽 데이터에 대한 마이닝은 네트워크를 통한 통신의 패턴을 찾아내고, 이를 사용하여 침입 탐지, 인터넷 웜의 탐지 등으로 유용하게 쓰이게 되었다. 그러나 네트워크 트래픽 데이터는 네트워크 사용자 개개인의 인터넷 접속 형태, IP 주소 등의 정보를 포함하는 데이터로 네트워크 사용자의 프라이버시를 해칠 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 이들 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 하는 마이닝 기법에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 트래픽 데이터를 공개하지 않으면서도, 의미있는 패턴을 찾을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 N-저장소 서버 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 데이터를 분할하여 암호화한 후, 이를 복호화할 수 없는 서버에서 집계하는 방식을 사용하여 실제 데이터가 저장되어 있는 각 사이트의 출처 정보를 감추는 방식을 사용한다. 또한, 효율적인 빈번 패턴 생성을 위하여 빈번 항목에 대한 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 순차 패턴 마이닝 기법을 보인다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권5호
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• pp.883-890
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• 2001

In practical design studies, most of designers solve multidisciplinary problems with large size and complex design system. These multidisciplinary problems have hundreds of analysis and thousands of variables. The sequence of process to solve these problems affects the speed of total design cycle. Thus it is very important for designer to reorder the original design processes to minimize total computational cost. This is accomplished by decomposing large multidisciplinary problem into several multidisciplinary analysis subsystem (MDASS) and processing it in parallel. This paper proposes new strategy for parallel decomposition of multidisciplinary problem to raise design efficiency by using genetic algorithm and shows the relationship between decomposition and multidisciplinary design optimization (MDO) methodology.

• Composites Research
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• 제16권6호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 웨이블 분포 함수를 이용한 확률 파손 해석을 통해 복합재 압력 용기의 섬유 강도를 예측하였다. 그리고 섬유 강도의 크기 효과를 확인하고 해석의 타당성을 입증하기 위하여 섬유 인장 시편, 한 방향 복합재 시편과 복합재 압력 용기를 이용만 강도 시험이 수행되었다. 해석적 방법으로 웨이블 최약 링크 파손 모델과 다단계 연속 파손 모델을 이용하였고, 해석 결과를 상호 비교하였다. 크기 효과에 의해, 시편의 부피가 증가함에 따라 섬유 인장 강도가 감소하는 경향을 나타내었다. 해석을 통해 예측한 한 방향 복합재 시편과 복합재 압력 용기의 후프 층 섬유 강도 분포는 시험 값과 좋은 일치를 보였다. 섬유 강도의 크기 효과는 소재와 제작 공정 변수의 함수로서, 다른 소재 및 제작 공정에 대해서는 다른 크기 효과를 보이게 된다.