• Computers and Concrete
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• 제1권3호
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• pp.303-324
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• 2004

The Component-Based Software Development (CBSD) has established itself as a sound paradigm in the software engineering discipline and has gained wide spread acceptance in the industry. The CBSD relies on the availability of standard software components for encapsulation of specific functionality. This paper presents the framework for the development of a software component for the design of general member cross-sections. The proposed component can be used in component-based structural engineering software or as a stand-alone program developed around the component. This paper describes the use-case scenarios for the component, its design patterns, object models, class hierarchy, the integrated and unified handling of cross-section behavior and implementation issue. It is expected that a component developed using the proposed patterns and model can be used in analysis, design and detailing packages to handle reinforced concrete, partially prestressed concrete, steel-concrete composite and steel sections. The component can provide the entire response parameters of the cross section including determination of geometric properties, elastic stresses, flexural capacity, moment-curvature, and ductility ratios. The component can also be used as the main computational engine for stand-alone section design software. The component can be further extended to handle the retrofitting and strengthening of cross-sections, shear and torsional response, determination of fire-damage parameters, etc.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권6호
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• pp.370-378
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• 2014

잘 알려진 바와 같이 데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터를 분석하여 필요한 정보를 추출하는데 있어서 매우 중요한 역할을 수행한다. 그중에서 집합에 포함된 원소들의 빈도수 (Frequency)를 알아내는 것은 데이터마이닝에서 기본적으로 지원되어야 하는 필수기능이다. 동시에 사용자가 소유한 다중집합 (혹은 집합) 자체의 공개를 원하지 않는 경우에 대비하여 다중집합의 원소는 공개하지 않고 빈도수만 계산하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 암호학적 도구를 기반으로 사용하여 이러한 조건을 만족하는 기법을 개발하고, 이것의 안전성을 엄밀하게 증명한다. 본 논문에서 제안된 기법은 기존 기법들과 달리 첫째, 시스템 가정이 일반적이고 둘째, 통신/연산 복잡도가 효율적이고 마지막으로 엄밀한 안전성 증명을 제시한다.

• 공학교육연구
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• 제22권6호
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• pp.3-11
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• 2019

To evaluate the suitability of UML (Unified Modelling Language) in terms of educating novice software engineers, we have conducted a survey study with 102 students who were enrolled in a mandatory course for sophomores in computer science and engineering department. The results indicate that UML 1) has high satisfaction rate among software novices as an education material, 2) improves computational thinking and problem-solving skills, and 3) increases the efficacy of learning when the education program is implemented in the order of UML, programming practice, and physical computing. This paper suggests the applicability of UML as a new education paradigm in software education.

• Earthquakes and Structures
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• 제8권4호
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• pp.915-934
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• 2015

Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.924-926
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• 2006

저전력 집적회로 기술과 MEMS (micro electro-mechanical systems) 기술이 융합된 산물인 스마트 센서는 작은 크기, 저비용, 저전력의 특성을 가지고, 그와 더불어 임베디드 어플리케이션에 사용되기에 적합하므로 이동 환경 컴퓨팅 분야에서 주목을 받고 있다. 이 센서들이 이동 통신에 적용되면 어플리케이션의 특성에 따라 인간의 접촉이 쉽지 않은 곳과 원격 통신이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 혁명적인 원격 네트워크 기술로 인하여 활동적인 연구자들에게 엄청난 연구의 장이 열린 것이다. 본 논문에서는 그 중 한가지의 어플리케이션인 열센서 카메라에 대한 응용 분야로, 적외선 열센서 카메라에 대한 미세 조정을 위한 시스템 구축 방안에 대하여 논의한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1100-1122
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• 2023

Scheduling user-submitted cloud tasks to the appropriate virtual machine (VM) in cloud computing is critical for cloud providers. However, as the demand for cloud resources from user tasks continues to grow, current evolutionary algorithms (EAs) cannot satisfy the optimal solution of large-scale cloud task scheduling problems. In this paper, we first construct a large- scale multi-objective cloud task problem considering the time and cost functions. Second, a multi-objective optimization algorithm based on multi-factor optimization (MFO) is proposed to solve the established problem. This algorithm solves by decomposing the large-scale optimization problem into multiple optimization subproblems. This reduces the computational burden of the algorithm. Later, the introduction of the MFO strategy provides the algorithm with a parallel evolutionary paradigm for multiple subpopulations of implicit knowledge transfer. Finally, simulation experiments and comparisons are performed on a large-scale task scheduling test set on the CloudSim platform. Experimental results show that our algorithm can obtain the best scheduling solution while maintaining good results of the objective function compared with other optimization algorithms.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권2호
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• pp.117-129
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• 2023

High-utility itemset mining (HIUM) has emerged as a key data-mining paradigm for object-of-interest identification and recommendation systems that serve as frequent itemset identification tools, product or service recommendation systems, etc. Recently, it has gained widespread attention owing to its increasing role in business intelligence, top-N recommendation, and other enterprise solutions. Despite the increasing significance and the inability to provide swift and more accurate predictions, most at-hand solutions, including frequent itemset mining, HUIM, and high average- and fast high-utility itemset mining, are limited to coping with real-time enterprise demands. Moreover, complex computations and high memory exhaustion limit their scalability as enterprise solutions. To address these limitations, this study proposes a model to extract high-utility frequent closed itemsets based on an improved cumulative summary list structure (CSLFC-HUIM) to reduce an optimal set of candidate items in the search space. Moreover, it employs the lift score as the minimum threshold, called the cumulative utility threshold, to prune the search space optimal set of itemsets in a nested-list structure that improves computational time, costs, and memory exhaustion. Simulations over different datasets revealed that the proposed CSLFC-HUIM model outperforms other existing methods, such as closed- and frequent closed-HUIM variants, in terms of execution time and memory consumption, making it suitable for different mined items and allied intelligence of business goals.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.305-316
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• 2022

사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.257-267
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• 2014

분산 압축 비디오 센싱 (DCVS) 기술은 압축센싱 및 분산 비디오 부호화 기술의 결합을 통해 저 비용의 샘플링을 실현하는 새로운 패러다임이다. 본 논문에서는 프레임 간 높은 시간 상관성을 활용한 DCVS에서의 스킵모드 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 일정조건을 만족하는 비 키-프레임에 대한 측정값을 복호화기에 전송하지 않아도 시간적 보간법을 통해 해당 비 키-프레임의 복원이 가능하도록 하여 율-왜곡 측면에서 좋은 압축 성능을 보장한다. 이와 더불어, 더 나은 시간적 보간을 위하여 계층적 구조를 사용하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 스킵모드 부호화 방법은 약간의 PSNR 감소에 비해 매우 높은 측정율 절약이 되는 것을 확인하였다. 또한, 제안하는 방법을 높은 시간 연관성을 갖는 비디오 영상에 적용할 경우, 복호화기의 연산 복잡도가 평균 43.75% 감소하는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권4호
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• pp.25-32
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• 2005

모바일 디바이스, PDA 센서들의 확산은 실생활 공간이 지능적이고 향상된 서비스를 제공하는 스마트 공간으로 전환되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 구축될 수 있도록 하였다. 그러나 보안문제 특히 적절한 인증 및 접근 제어 기술의 부재로 말미암아, 실생활에서의 이러한 컴퓨팅 패러다임의 변화에 있어, 방해 요소가 되고 있으며, 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 보안 대책을 마련하고, 사용자의 프라이버시 보장 또한 매우 중요하다 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 사용자 프라이버시를 위한 익명성이 보장되는 효율적인 사용자 인증 및 접근 제어 모델을 제안한다. 본 논문의 제안 모델은 공개키 암호 기술이 아닌 MAC 기반의 익명 인증서와 보안 연계 토큰을 이용하여, 사용자 인증 및 접근 제어를 수행함으로써, 컴퓨팅 연산 능력이 컴퓨팅 연산 능력이 비교적 떨어지는 디바이스들에 적합한 모델이다. 또한 암호 연산 처리 측면에서, Kerberos 시스템과 비교하였을 때, 전반적으로 우수함을 알 수 있었다.