Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2003.06a
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pp.79-84
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2003
이 논문은 빠른 ASIP(application specific instruction processor) 평가를 위한 재적응성을 가진 컴파일러/시뮬레이터 환경에 대해 이야기한다. ASIP의 성능은 하드웨어 구조뿐만 아니라, 수행되는 응용 소프트웨어에 영향을 받기 때문에, 높은 성능의 ASIP 개발을 위해서는 컴파일러 및 시뮬레이터의 개발이 선행되어야 한다. 그러나 다양한 ASIP 구조에 따라 적합한 고성능의 컴파일러/시뮬레이터를 만드는 일은 매우 시간 소모적인 일이 될 뿐만 아니라, 오류가 발생하기도 쉽다. 본 논문에서는 HiXR2라는 ADL(architecture description language)을 이용하여 명령어 구조를 기술하고 이를 바탕으로 컴파일러와 시뮬레이터를 자동 생성하였다. HiXR2의 재적응성 및 생성된 컴파일러/시뮬레이터의 정확성을 검증하기 위하여 ARM9 프로세서와 CalmRISC32 프로세서 구조를 각각 기술하고, 각각에 대하여 응용프로그램 코드를 컴파일 및 시뮬레이션 하는 예제를 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1661-1664
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2000
내용 기반의 비디오 검색에 있어 텍스처는 중요한 변수로 사용될 수 있다. 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것은 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴이며 자연 세계에 흔히 나타난다. 그러므로 이를 특징화시킬 수 있고, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture 모델링들 중 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교, 분석한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로, 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.443-445
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2000
모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.637-639
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2004
많은 변수(variable)라 피처(feature)를 포함하는 대규모 데이터에 기계학습 방법론을 적용하는데 있어 그 예측 성능을 향상시키기 위한 방법으로 피처 선택(feature selection)기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 다른 연구를 위한 사전 데이터 분석 작업에 유용하게 사용될 수 있는 단순한 순위기반 피처 선택 방법론은 피처의 중요한 특성을 간과하는 경우가 많으며, 따라서 예측 성능의 향상을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 정보 이론에 기반한 supervised 피처 선택 방법과 이것을 보완할 수 있는 unsupervised 피처 선택 방법을 제시했다. 서로 다른 특성을 가진 다섯 개의 데이터셋에 대해 실험한 결과. 제시된 방법이 기존 방법보다 나은 예측 성능을 보임을 확인했다. 또한 두 방법에서 얻어진 피처들을 결합해 사용할 경우 한가지 방법만으로 추출된 피처를 사용할 경우보다 나은 기계 학습 성능을 보임을 확인했다.
Kim, Dong-Oh;Cha, Myung-Hoon;Kim, Hong-Yeon;Kim, Young-Kyun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.211-213
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2015
SSD 등과 같이 다양한 성능을 가진 저장 장치가 개발되고 안정화 됨에 따라 분산 파일 시스템에서 다양한 저장 장치를 활용하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, 바이오 응용에서 대용량 분석에서 높은 IOPS가 요구가 증대되고 있으며, 이를 해결하기 위해 분산 파일 시스템에서 SSD 장치 등을 활용하는 것이 필요해지고 있다. 하지만 단순히 SSD만 사용한다고 해서 분산 파일 시스템의 성능이 빨라지는 것은 아니다. 오히려, 비용 대비 성능 상의 이점이 없을 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 바이오 응용을 활용해 SSD와 HDD 융합 시험을 통해 분산 파일 시스템에서 SSD 활용에 대한 효과를 살펴보았다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.579-581
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2020
최근 DOCSIS 3.1 시스템에서 주파수 이용효율향상을 위해 상향과 하향 신호를 동일대역으로 동시전송하는 DOCSIS3.1 FDX 시스템이 연구되고 있다. 동일대역을 사용할 경우 DOCSIS 3.1 FDX시스템의 하향 송신신호는 높은 전력을 가진 신호로 feedback되어 상향송신기로부터 전송된 낮은 전력의 상향 수신신호와 결합하여 상향수신기에 수신되어진다. 이러한 결합신호는 상향신호와 하향신호간의 심볼타이밍 옵셋이 정확하게 일치하지 않으면 상향신호 성능을 열화시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주파수영역에서 DOCSIS 3.1 FDX시스템의 상하향신호간 심볼 타이밍 옵셋으로 인한 성능 열화 개선 알고리즘을 제시하고 모의실험을 통해 성능열화를 개선할 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2004.11a
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pp.63-68
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2004
본 연구는 우리나라 유리건축에서 적용되고 있는 유리투과체를 조사하여 투과율이 다른 4종류 즉, 투명유리, 색유리, 파스텔유리, 로이유리를 선정하여 복층유리로 제작하였다. 투과체에 따른 실내공간의 채광성능평가를 위하여 축소모형을 1/10으로 제작하였으며, 투과체의 구성을 일반형과 이중분할형으로 구성하여 기준실과 실험실에 설치하였다. 또한, 채광성능평가시 IEA모니터링 프로토콜을 적용하여 작업면, 벽면, 천정면에 대하여 조도를 외부조도와 동시에 측정하였고, 본 논문에서는 작업면에 대한 채광성능평가를 중심으로 분석하였다. 평가지표로서 주광조도비를 사용하였으며, 일반형과 이중분할형에 대한 가변 유리투과체를 변화시켰을 경우 투과율에 따른 실내공간의 채광성능을 평가하였다. 가변 유리투과체로 구성된 실내공간의 채광성능평가는 다음과 같이 분석되었다. 첫째, 실내공간에 일반형을 적용하여 서로 다른 투광성능을 가진 유리투과체가 적용된 경우 외부조도에 대한 내부조도 비율은 투과율이 증가할수록 일정하게 증가하는 것으로 나타났다. 이는 투과체가 갖는 투과성능의 영향으로 판단된다. 둘째, 일반형에 비해 이중분할형은 채광창으로 유입되는 채광학적 기여가 증가하여 실 전체의 조도를 증가시키며 특히, 실 중간부와 후면부의 경우 채광적 잠재력이 증대되어 실의 쾌적함과 시 환경적 질이 증대될 것으로 사료된다. 현재 유리건축물에 많이 적용되고 있는 저 투과체에 이중분할형을 적용할 경우 채광학적으로 많은 효과가 있을 것으로 기대된다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.2A
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pp.138-143
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2006
We present upper bounds for the maximum-likelihood decoding performance of particular LDPC codes and turbo-like codes with particular interleavers. Previous research developed upper bounds for LDPC codes and turbo-like codes using ensemble codes or the uniformly interleaved assumption, which bound the performance averaged over all ensemble codes or all interleavers. Proposed upper bounds are based on the simple bound and estimated weight distributions including the exact several smallest distance terms because if either estimated weight distributions on their own or the exact several smallest distance terms only are used, an accurate bound can not be obtained.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.6
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pp.91-96
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2010
A laser speckle is a random pattern that has a granular appearance produced by reflected light when a coherent laser illuminates an irregular course surface. Laser speckle system has many advantages. It can detect some animals functional parts. Moreover, it relatively consists of simple and in-expensive system. It is very important that detecting micro-vessels through image processed image. Current study is to improve image quality through variable image processing method. But this paper made laser speckle endoscope for miniaturization and commercialization laser speckle system. We had endoscope test through goldfish's tail. We will compare the processed speckle image and halogen image.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.191-194
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2005
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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