Spiking neural network is a neural network that applies the working principle of real brain neurons. Due to the biological mechanism of neurons, it consumes less power for training and reasoning than conventional neural networks. Recently, as deep learning models become huge and operating costs increase exponentially, the spiking neural network is attracting attention as a third-generation neural network that connects convolution neural networks and recurrent neural networks, and related research is being actively conducted. However, in order to apply the spiking neural network model to the industry, a lot of research still needs to be done, and the problem of model retraining to apply a new model must also be solved. In this paper, we propose a method to minimize the cost of model retraining by extracting the weights of the existing trained deep learning model and converting them into the weights of the spiking neural network model. In addition, it was found that weight conversion worked correctly by comparing the results of inference using the converted weights with the results of the existing model.
Recently, various lightweight methods for using Convolutional Neural Network(CNN) models in mobile devices have emerged. Weight quantization, which lowers bit precision of weights, is a lightweight method that enables a model to be used through integer calculation in a mobile environment where GPU acceleration is unable. Weight quantization has already been used in various models as a lightweight method to reduce computational complexity and model size with a small loss of accuracy. Considering the size of memory and computing speed as well as the storage size of the device and the limited network environment, this paper proposes a method of compressing integer weights after quantization using a video codec as a method. To verify the performance of the proposed method, experiments were conducted on VGG16, Resnet50, and Resnet18 models trained with ImageNet and Places365 datasets. As a result, loss of accuracy less than 2% and high compression efficiency were achieved in various models. In addition, as a result of comparison with similar compression methods, it was verified that the compression efficiency was more than doubled.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2010.04a
/
pp.471-474
/
2010
질의와 질의 주변에 나오는 어휘는 의미적으로 연관되어있다는 가정하에 질의뿐만 아니라 질의 주변에 나오는 문맥 어휘들도 가중치를 높여준다면 검색에 효율을 높일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 질의와 질의 주변에 나오는 문맥 어휘들에게 가중치를 주어 질의 어휘의 위치 가중치를 반영한 문서를 표현하고, 위치 가중치가 반영된 문서 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 클러스터 기반 재순위화를 하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 이용하여 언어모델, 위치 가중치를 이용한 언어모델, 클러스터 기반 재순위화 모델의 비교실험을 통해 유효성을 검증한다.
Journal of the Korean Society for information Management
/
v.40
no.2
/
pp.243-262
/
2023
In the rapidly developing information technology environment, information management organizations need to effectively evaluate their digital maturity and clarify the direction of improvement to effectively respond to rapidly changing environments. This study derived weights for the digital curation maturity model developed by KISTI from the perspective of digital transformation to facilitate effective evaluation and direction setting of information management organizations. Relative importance was derived as a weight in the major and middle categories of the model through the AHP technique. Summarizing the results, when the major categories of the entire model are measured on the basis of 100 points, technology is 27 points, data is 24 points, strategy is 19 points, organization (manpower) is 16 points, and (social) influence is calculated as 14 points. In addition, weights for each subcategory were presented for each major classification based on a perfect score of 100 points. It is expected that a more objective and reasonable evaluation will be possible by applying the weights for each area derived from this study to the digital transformation maturity evaluation model.
Park, Sung-Joon;Hong, Jong-Kyu;Kang, Sang-Gil;Kim, Young-Kuk
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
/
v.12
no.5
/
pp.326-338
/
2006
In this paper, we propose the weighted Markov model for recommending the users' prefered contents in the environment with considering the users' transition of their content consumption mind according to the kind of contents providing in time. In general, TV viewers have an intention to consume again the preferred contents consumed in recent by them. In order to take into the consideration, we modify the preference transition matrix by providing weights to the consecutively consumed contents for recommending the users' preferred contents. We applied the proposed model to the recommendation of TV viewer's genre preference. The experimental result shows that our method is more efficient than the typical methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2015.11a
/
pp.104-105
/
2015
본 논문에서는 다수 객체 모델을 통해 잘못된 객체 모델 갱신의 영향을 줄이고 객체 추적의 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 객체 모델 집합은 다수의 객체 모델과 대응하는 가중치들로 정의된다. 각 델과의 유사도 가중 합을 고려 하여 객체 위치를 추정하고, 각 모델의 추정 신뢰도를 계산하여 가중치를 갱신한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 오클루젼, 밝기 변화로 인하여 객체 외형이 왜곡되었을 때 추적 성능을 크게 개선함을 보이고 기존 기법들보다 더 정확한 추적 결과를 제공함을 확인한다.
Park, Sang-Il;An, Hyun-Jung;Kim, Hyo-Jin;Lee, Sang-Ho
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
/
2010.04a
/
pp.226-229
/
2010
본 연구에서는 데이터 저장의 질적 향상을 도모하는 XML 스키마 매칭의 효율적 활용방안을 제시하였다. 이를 위하여 매칭의 가중치의 변화에 따라 달라지는 정확도 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 수립하였다. 수립모델을 응용하여 구현한 가중치 자동선정 모듈은 설명변수인 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 요소의 수, 문서를 작성한 회사 등의 값에 따라 의사결정나무 모델의 목표변수인 정확도뿐만 아니라, 가장 높은 정확도를 보일 수 있는 가중치까지 간접적으로 제안가능하다. 본 연구로 구현한 모듈을 통해 제안된 XML 스키마 매칭 가중치를 활용하면 그렇지 않은 경우에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2018.05a
/
pp.99-99
/
2018
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
인공신경망 모델이 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 동시에 모델의 복잡도도 크게 증가하였다. 따라서, 모바일 같은 저전력 디바이스에 인공신경망 모델이 실시간으로 추론/배포되기 위해서는 모델의 가중치 파라미터의 수 혹은 메모리 소모량을 줄이는 경량화 기술이 필수적이다. 이에 MPEG에서는 인공신경망 모델을 다양한 프레임워크에서 상호 운용 가능하고 파라미터를 압축 표현하는 NNC (Compression of Neural Networks) 표준화를 진행 중에 있다. 본고에서는 NNC 표준의 개요와 가중치 파라미터를 압축하는 압축 기술, 그리고 HLS (High-Level Syntax)들을 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2020.07a
/
pp.662-663
/
2020
최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.