• Wind and Structures
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• 제21권5호
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• pp.461-487
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• 2015

In recent years, the Graphics Processing Unit (GPU) has become a competitive computing technology in comparison with the standard Central Processing Unit (CPU) technology due to reduced unit cost, energy and computing time. This paper describes the derivation and implementation of GPU-based algorithms for the analysis of wind loading uncertainty on high-rise systems, in line with the research field of probability-based wind engineering. The study begins by presenting an application of the GPU technology to basic linear algebra problems to demonstrate advantages and limitations. Subsequently, Monte-Carlo integration and synthetic generation of wind turbulence are examined. Finally, the GPU architecture is used for the dynamic analysis of three high-rise structural systems under uncertain wind loads. In the first example the fragility analysis of a single degree-of-freedom structure is illustrated. Since fragility analysis employs sampling-based Monte Carlo simulation, it is feasible to distribute the evaluation of different random parameters among different GPU threads and to compute the results in parallel. In the second case the fragility analysis is carried out on a continuum structure, i.e., a tall building, in which double integration is required to evaluate the generalized turbulent wind load and the dynamic response in the frequency domain. The third example examines the computation of the generalized coupled wind load and response on a tall building in both along-wind and cross-wind directions. It is concluded that the GPU can perform computational tasks on average 10 times faster than the CPU.

• Geomechanics and Engineering
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• 제24권4호
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• pp.359-370
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• 2021

Joint roughness is combination of primary and secondary roughness. Ordinarily primary roughness is a geostatistical part of a joint surface that has a periodic nature but secondary roughness or unevenness is a statistical part of that which have a random nature. Using roughness generating algorithms is a useful method for evaluation of joint roughness. In this paper after determining geostatistical parameters of the joint profile, were presented two roughness generating algorithms using Mount-Carlo method for evaluation of primary (GJRGAP) and secondary (GJRGAS) roughness. These based on geostatistical parameters (range and sill) and statistical parameters (standard deviation of asperities height, SDH, and standard deviation of asperities angle, SDA) for generation two-dimensional joint roughness profiles. In this study different geostatistical regions were defined depending on the range and SDH. As SDH increases, the height of the generated asperities increases and asperities become sharper and at a specific range (a specific curve) relation between SDH and SDA is linear. As the range in GJRGAP becomes larger (the base of the asperities) the shape of asperities becomes flatter. The results illustrate that joint profiles have larger SDA with increase of SDH and decrease of range. Consequencely increase of SDA leads to joint roughness parameters such Z2, Z3 and RP increases. The results showed that secondary roughness or unevenness has a great influence on roughness values. In general, it can be concluded that the shape and size of asperities are appropriate parameters to approach the field scale from the laboratory scale.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.794-804
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• 2022

Transformer models have had a great impact on natural language processing (NLP) in recent years by realizing outstanding and efficient contextualized language models. Recent studies have used transformer-based language models for various NLP tasks, including Persian named entity recognition (NER). However, in complex tasks, for example, NER, it is difficult to determine which contextualized embedding will produce the best representation for the tasks. Considering the lack of comparative studies to investigate the use of different contextualized pretrained models with sequence modeling classifiers, we conducted a comparative study about using different classifiers and embedding models. In this paper, we use different transformer-based language models tuned with different classifiers, and we evaluate these models on the Persian NER task. We perform a comparative analysis to assess the impact of text representation and text classification methods on Persian NER performance. We train and evaluate the models on three different Persian NER datasets, that is, MoNa, Peyma, and Arman. Experimental results demonstrate that XLM-R with a linear layer and conditional random field (CRF) layer exhibited the best performance. This model achieved phrase-based F-measures of 70.04, 86.37, and 79.25 and word-based F scores of 78, 84.02, and 89.73 on the MoNa, Peyma, and Arman datasets, respectively. These results represent state-of-the-art performance on the Persian NER task.

• Radiation Oncology Journal
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• 제14권1호
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• pp.69-76
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• 1996

목적 : electronic portal imaging device(EPID)를 이용하여 폐암 환자에서 시행한 검증 영상을 분석하여 3차원 입체 조형치료계획 시 자세 오차(set-up error)와 종양의 이동 거리를 고려한 적절한 차폐 여유를 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 1995년 연세암센터 치료방사선과에 내원하여 EPID가 장착된 Clinac 2100C/D를 이용하여 치료받은 폐암 환자 10명을 대상으로 하였다. 환자 1인 당 1 port에 대한 검증 영상을 매일 얻어 random 오차와 systematic 오차를 구했고, 치료 1회 당 중복 영상을 얻어 종양의 움직임을 구했다. 매일 얻은 검증 영상은 103개이었고, 중복 영상은 10개이었다. 결과 : 전체 10 명의 환자의 x 축, y 축으로의 평균 이동은 각각 1.41 mm, 1.78 mm 이었고 systematic 이동은 표준편차가 x 축, y 축으로 각각 4.63 mm, 4.11 mm이었다. random 이동은 각 환자의 평균 이동으로부터 x 축, y 축으로 표준편차가 각각 4.17 mm, 3.31 mm 이었다. 호흡에 의한 y 축으로의 이동은 평균 12.2 mm이었고, 표준편차는 4.03 mm 이었다. 결론 : 폐암 환자에서 3차원 방사선치료를 시행하려고 할 경우 치료 계획 시 clinical target volume에서 x, y 축으로 각각 10 mm, 25 mm 정도의 여유가 필요하다고 보이며, 치료 초기에 각 환자별로 매일 EPID를 이용하여 얻은 검증 영상과, 중복 영상으로 차폐 여유를 적절히 조절해 주어야 할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.453-460
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• 2017

고압 송전선은 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 이도를 유지하도록 되어있다. 현재 송전선의 이도를 측정하는 방법은 직접 측량에 의존하고 있고 비교적 정확한 값을 얻을 수 있지만, 송전탑에 직접 승탑하거나 가까이 접근해야하는 위험성 및 어려움이 있다. 본 연구에서는 대상체에 접근하지 않고 3차원 측정을 수행하기 위해 저가의 드론을 활용한 항공사진측량 기법을 사용하였다. 선형 구조물인 송전선은 매핑을 위한 특징점이 존재하지 않기 때문에, 송전선의 방향과 수직이 되도록 에피폴라 라인을 형성하여 입체 사진 처리기법을 통해 송전선의 3차원 매핑을 수행하고, 송전선의 처짐량을 도출하였다. 사진측량기법에 의한 측정 결과 무타겟 토탈스테이션을 사용하여 직접 측정한 두 지점의 송전선의 처짐량과 비교하였을 때 수직 정확도가 15~16cm로 파악되었고 이는 해당 지점 처짐량 대비 5% 이내 및 대상 송전선 이도량의 3% 이내에 해당하는 값이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.537-544
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• 2020

악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.63-70
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• 2000

불연속성 암반의 강도특성이나 변형특성에 대한 해석중 가장 중요한 점은 불연속면의 정량적인 파악과 조사방법에 있다. 그러나, 실질적으로 불연속면의 조사 인자들이 암반의 역학적인 특성과의 관계에 대하여는 분명한 해답을 내릴 수 없는 단계에 있다. 본 연구에서는 첫째로 불연속면의 현장 조사 항목 중 절리밀도, 절리길이, 절리 간격을 변화시키면서 암반의 탄성계수와의 상호관계를 밝히고 둘째로, 불연속성 암반의 탄성계수에 직접적인 관계를 가지며 불연속성 암반의 탄성계수를 정리할 수 있는 새로운 인자를 제안하는 것이 목적이다. 해석방법으로는 불연속성 암반의 기본모델로써 난수발생법에 의하여 불연속면을 발생시킨 기본단위구조를 가정하고 이를 균질화법과 유한요소법을 이용한다. 이들 방법을 통한 수치해석으로 불연속성 암반의 탄성계수를 구한다. 그 결과 불연속면의 조사항목과 탄성계수와의 상호관계성 뿐만 아니라 불연속성 암반의 탄성계수와 선형적인 관계를 가지는 새로운 파라메타로써 영향면적률을 제안한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권12호
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• pp.1035-1044
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• 2013

면내 하중을 지지하는 면재와 면외 하중을 지지하는 심재로 구성되는 샌드위치 패널 구조물은 높은 비강도와 비강성을 가지므로 경량화가 요구되는 대형 구조물에 자주 이용된다. 그러나, 이러한 구조물은 필연적으로 높은 하중에 대하여 유연성의 증가를 일으키게 되므로, 이에 대한 구조 안전성 분석이 이루어져야 한다. 이에 대해 실제 풍하중은 거스트 영향 등을 비롯한 비선형성을 가지는 요소들이 고려되어야 하며, 구조물의 안전성 분석을 위하여 입력 하중에 대해 보다 실제 물리현상에 근접하게 모사되어야 한다. 이에 이 연구에서는 유체-구조 연성해석 기법을 이용하여 대형 등격자-보강 패널 구조물에 대한 구조 안전성 분석이 수행되었다. 입력하중인 풍하중에 대하여 보다 실제적 모사를 위해 불규칙 변동 속도성분인 거스트 영향이 고려된 랜덤분포 풍하중에 대한 유동장을 생성하여 압력-변위 사상을 통하여 연성해석이 수행되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.69-75
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• 2020

다층박막 거울은 산업뿐만 아니라 의료 분야에서도 사용되고 있다. 층수가 40인 W/C 다층박막 거울의 성능을 평가하기 위해 엑스선회절분석기로 엑스선반사율을 측정하였다. 40층의 각 층에 대해 두께, 밀도, 계면거칠기를 획득하기 위하여 유전 알고리즘이 사용된다. 기존의 균일 무작위 선택을 하면 해가 수렴하지 않거나 수렴하더라도 오차가 커지는 문제가 발생하여 개선이 요구되었다. 유전 알고리즘의 적합도를 계산하는 시간을 단축하기 위해 C/C++로 병렬 프로그래밍하였다. 제작된 유전 알고리즘은 세대수의 증가와 개체군의 증가에 대해 선형적인 시간 증가를 보여 우수한 scalability를 보였다. 유전 알고리즘의 선택을 균일과 가우시안 무작위를 1:1로 하여 해의 수렴을 보다 안정적으로 개선하였다. 개선된 유전 알고리즘은 다층 박막 거울과 같이 층의 개수가 수십 층 이상이 되는 시료의 각 층의 특성을 파악하는데 적용할 수 있을 것이다.

• 대한화학회지
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• 제57권6호
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• pp.744-754
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• 2013

Quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis for recently synthesized imidazole-(benz)azole and imidazole - piperazine derivatives was studied for their anticancer activities against breast (MCF-7) cell lines. The statistically significant 2D-QSAR models ($r^2=0.8901$; $q^2=0.8130$; F test = 36.4635; $r^2$ se = 0.1696; $q^2$ se = 0.12212; pred_$r^2=0.4229$; pred_$r^2$ se = 0.4606 and $r^2=0.8763$; $q^2=0.7617$; F test = 31.8737; $r^2$ se = 0.1951; $q^2$ se = 0.2708; pred_$r^2=0.4386$; pred_$r^2$ se = 0.3950) were developed using molecular design suite (VLifeMDS 4.2). The study was performed with 18 compounds (data set) using random selection and manual selection methods used for the division of the data set into training and test set. Multiple linear regression (MLR) methodology with stepwise (SW) forward-backward variable selection method was used for building the QSAR models. The results of the 2D-QSAR models were further compared with 3D-QSAR models generated by kNN-MFA, (k-Nearest Neighbor Molecular Field Analysis) investigating the substitutional requirements for the favorable anticancer activity. The results derived may be useful in further designing novel imidazole-(benz)azole and imidazole-piperazine derivatives against breast (MCF-7) cell lines prior to synthesis.