• Title/Summary/Keyword: 결과 값

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A Performance Evaluation of Value Predictors in a Superscalar Processor (슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기의 성능평가)

  • 전병찬;박희룡;이상정
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10c
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    • pp.10-12
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    • 2001
  • 와이드 이슈 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim ILP)을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 명령어 수준 병렬성을 이용하여 성능을 향상시키기 위하여 데이터 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행하는 값 예측기의 성능을 비교분석 한다. 먼저 값 예측기 종류별로 성능을 측정한다 그리고 테이블의 갱신시점, 트레이스 캐시 유무 및 명령윈도우 크기에 따른 값 예측기의 성능영향을 평가분석 한다. 성능분석 결과 최근 값 예측기가 간소한 하드웨어 구성에도 불구하고 우수한 성능을 보였다. 그리고 예측테이블 갱신시점과 트레이스캐시의 사용이 값 예측기의 성능향상에 영향을 주었다.

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A Hybrid Value Predictor using Speculative Update in Superscalar Processors. (슈퍼스칼라 프로세서에서 모험적 갱신을 사용한 하이브리드 값 예측기)

  • 신영호;윤성룡;박홍준;이원모;김주익;조영일
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10c
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    • pp.639-641
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    • 2000
  • 슈퍼스칼라 프로세서는 성능향상을 위해 명령어 반입 폭과 이슈 폭을 증가시키고 있다. 최근 여러 논문들에서 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되었다. 그러나 그러한 예측기들은 예상한 명령어의 실제 결과 값으로 예상 테이블을 갱신하기 전에 그 명령어를 다시 예상할 때 예상 실패율이 증가하여 프로세서의 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 비 순서적(out-of-order)으로 이슈 및 실행하는 프로세서에서 예상 적중율을 향상시키기 위해 명령어 반입 시 결과 값을 예상하는 동시에 예측기 테이블을 모험적으로 갱신(Speculative update)하는 하이브리드 결과 값 예측기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 모험적 갱신이 예상 적중률을 향상시킬 수 있음을 보이기 위해 SimpleScalar 3.0 툴 셋을 사용하여 SPECint95 벤치마크 프로그램에서 명령어를 예상한 후 결과가 구해져서 예상테이블을 수정하기 전에 그 명령어를 다시 예상하는 빈도수를 측정하였다.

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참외식초/농축액을 함유한 참외농축음료의 저장조건 모니터링

  • 이기동;김숙경;윤성란;김정옥;정재순
    • Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.168-169
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    • 2003
  • 현재 참외는 생산량의 대부분이 생과로 소비되고 있으나, 저장성이 낮아 새로운 가공식품 개발이 요구되고 있는 실정이다. 이에 참외식초/참외농축액을 함유하는 참외농축음료를 제조하였으며, 유통기간 동안 품질변화를 알아보기 위해 저장온도 및 저장시간에 따른 품질변화를 조사하였다. 배합조건에 따라 배합한 참외농축음료를 8$0^{\circ}C$에서 30분간 살균한 후 저장온도 및 시간에 따른 품질변화 및 관능적 특성변화를 모니터링하였다. 저장온도(20, 30, 40, 50, 6$0^{\circ}C$) 및 저장시간(0, 2, 4, 5, 8 week)을 독립변수(Xi.)로 하여 달리한 각 실험조건을 -2, -1, 0, 1, 2의 다신 단계로 부호화하고 실험조건을 설계한 다음 각 조건에서 저장된 참외음료의 품질특성(종속변수, Yn)을 모니터링하였다. 관능검사는 선정된 패널요원을 대상으로 4$^{\circ}C$에서 저장한 대조구와의 색상, 향, 맛 및 전반적인 기호도가 어떻게 달라지는가를 평가하였으며, 색도 및 갈색도를 측정하였다. 또한 제조된 참외 농축 음료를 저장하면서 미생물의 생육유무를 확인하기 위해 Petrifilm을 사용하여 미생물의 유무를 확인하였다. 참외식초/참외농축액을 이용한 참외농축음료를 제조하여 음료의 저장온도 및 저장시간에 따른 관능적인 특성 및 품질 특성을 모니터링하면서 저장성 실험을 통해 저장안전성을 평가한 결과 저장시간 및 저장온도에 따른 관능적인 색상은 1.6~4.0의 값을 나타내었으며, 향은 2.3~4.0의 값을 나타내었으며, 맛은 1.8~4.0의 값을, 전반적인 기호도는 2.1~4.0의 감을 나타내는 것으로 나타났다. 이화학적 품질 검사 결과, 색도L(백색도)값은 21.79~87.23, 색도 a(적색도)값은 -1.27~35.79의 값을 나타내었으며, 색도 b(황색도)값은 16.57~18.89의 값을 나타내었다. 갈색도는 0.386~3.214의 값을 나타내었으며, PH는 4.02~4.24의 값을 나타내었다. 일반미생물은 검사 결과 모든 조건에서 검출되지 않았다. 참외농축음료를 8$0^{\circ}C$에서 30분간 살균하여 미생물학적 품질 검사 결과 저장온도 및 저장시간에 따라 미생물이 검출되지 않았으며, 유통하기에 적합한 음료가 제조됨을 검증할 수 있었다.

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Calibration and verification of hydraulic model for Saemanguem project (새만금 수리모형 검.보정)

  • Kim, Ji-Sung;Kim, Dong-Ju;Jung, Jae-Sang;Cho, Kwon-Sang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.659-664
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    • 2012
  • 2010년 내부공간구상이 변화됨에 따라 토지이용과 새만금호 수면적이 변하여 수리현상에 대한 규명이 필요하여 수리모형을 구축하고 상류유량공급, 모형조도, 배수갑문 통과유량, 조석재현에 대한 검보정 실험을 실시하였다. 상류유량공급에 검정 실험결과를 보면 유입유량 제어계측시스템을 통해서 유입되는 유량은 평균적으로 목표유량의 ${\pm}5%$ 범위 내에서 오차를 두고 목표유량의 추세를 따라가고 있다(그림 1). 그리고 유입유량이 $3{\ell}/s$ 미만일 경우와 변곡구간에서 비교적 오차가 크게 난다. 하지만 실험기간동안 누적유량값의 오차는 5% 미만이기 때문에 실험 결과에 미치는 영향은 크지 않다고 판단된다. 조석재현 검정실험을 한 결과는 목표값과 측정값의 큰 차이가 없다. 실험초기에는 목표값과 측정값의 차이가 크게 나타나지만 실험 5분 이후부터는 최대 EL. 0.2m가 차이가 났는데, 조위가 변곡되는 구간에서 나타났다. 실제 실험에서 조위값은 배수갑문의 운영과 관련되어 변곡구간의 조위값보다 상승 하강구간의 조위값(EL. -1.5m~EL. 0.5m)이 실험에 영향을 미치기 때문에 조석발생위어의 조석 재현성은 정밀하다고 판단된다. 모형조도보정 실험은 수치해석 결과와 수리모형실험을 비교하여 실험을 실시하여 해석식과 실험결과값을 근거로 한 조도재료량을 계산하고 이를 배치하여 검보정 실험을 실시하여 조도를 보정하였다. 배수갑문의 통과유량은 현장 관측자료가 부족하여 검 보정이 어려움이 존재한다. 따라서 이에 대한 추후 연구가 필요하다.

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Fault Detection of Ceramic Imaging using Mininimum Filter (최소값 필터를 이용한 세라믹 영상에서의 결함 영역 검출)

  • Lee, Min-Jung;Nam, Ji-Hyo;Oh, Heung-Min;Kim, Kwang Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.511-513
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    • 2016
  • 본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

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Analysing System Marginal Price Reduction through Performing the Unit Commitment including ESS (ESS를 포함한 Unit Commitment 수행을 통한 System Marginal Price 감소효과 분석)

  • Park, Joon-Hyung;Jang, Young-Sik;Kwon, Gu-Min;Kim, Sun-Kyo;Yoon, Yong-Tae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.166-167
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    • 2011
  • 본 논문에서는 전력 소비자 입장에서 전력가격에 큰 비중을 차지하는 System Marginal Cost(SMP)를 줄이는 방법으로 ESS를 포함하여 Unit Commitment(UC)를 수행하는 방법과 그에 따른 효과를 분석하였다. 먼저 본 논문에서는 일반적인 UC를 Lagrangian Relaxation(LR) 기법으로 얻은 최적의 결과 값을 토대로 ESS를 추가하였다. 기존의 LR알고리즘으로부터 얻은 결과 값에 ESS를 추가하는 방법으로는 Dynamic Programming 방법의 한 종류인 Label Correcting Methods[]를 사용하였다. 기존의 UC 알고리즘 결과 값을 토대로 ESS를 추가하여 SMP 감소효과 분석을 위해 실 계통에서 사용되는 종류별 발전기 10대와 임의적으로 설정한 24시간의 부하 값을 토대로 MATLAB을 이용해서 구현하였고, 결과 값을 통해 실질적인 SMP 감소효과 유무를 확인할 수 있었다.

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Generation of 3D Noise Maps using a City Spatial Model (도시공간모델을 이용한 3차원 소음지도의 생성)

  • Oh, So-Jung;Kim, Seong-Joon;Choi, Kyoung-Ah;Lee, Im-Pyeong
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.387-390
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    • 2008
  • 소음지도는 공간의 소음값을 3차원적으로 분석하여 GIS 데이터에 소음분석결과값을 RGB 값으로 표현한 것이다. 현재의 GIS는 2차원 데이터이므로 3차원 소음분석결과값을 표현하고 사용자들에게 제공하는 것에 효과적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 소음분석결과값을 보다 효과적으로 사용자들에게 제공하기 위하여 3차원 소음지도를 제작하고자 한다. 3차원 소음지도는 도시공간모델의 지형과 건물을 각각 소음분석결과값을 이용하여 texturing하여 가시화한 후 통합하여 완성한다. 지형의 경우, 지형의 기하학적 가시화완 지형의 texturing의 두 단계를 거쳐 완성하고 건물의 경우, 건물의 기하학적 3차원 가시화와 건물의 texturing의 두 단계를 거쳐 생성한다. 건물과 지형의 texturing의 단계에서 texture file은 소음분석결과값을 RGB코드로 변환하여 jpg파일로 생성한다. 생성된 3차원 소음지도는 영등포구 전체 영역을 대상지로 하였고 web기반의 VRML파일이다. 가시화의 효율성을 고려하여 영등포구 영역을 $200m{\times}200m$로 구역을 설정 607개의 구역으로 나누어 가시화하였다. 도시공간 모델을 이용하여 3차원 소음지도를 제작함으로써 도시공간모델을 이용하는 응용분야에서 3차원 공간분석의 가시화를 위한 방법을 제시할 수 있었다. 이를 통하여 공간 문제들의 결과를 사용자들에게 보다 효율적으로 제공할 수 있을 것이다.

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A Study on the Bagley End Correction of PIM Feedstocks (분말사출재의 Bagley보정에 관한 연구)

  • 이병옥
    • The Korean Journal of Rheology
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    • v.9 no.2
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    • pp.73-80
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    • 1997
  • 분말 입자 형태가 다른 2가지 스테인레스 강(SUS 316L)분말과 조성이 다른 2가지의 결합제를 이용하여 분말충전율의 변화를 가지도록 제조된 5가지 분말사출재에 대한 Bagley 보정 실험을 실시하여 Bagley 보정값에 대한 온도, 분말충전율, 분말 입자 형태 그리고 결 합제의 영향을 조사하였다. Bagley 보정값을 구하기 위한 자료 처리를 하는 과정에서 길이 가 긴 모세관(L/D=60) 의 압력손실이 Thixotropy에 의해서 감소한 현상을 발견하였다. 이는 모세관 점성측정기를 이용한 분말사출제의 점도 측정시 길이가 긴모세관의 사용이 바람직하 지 못하다는 것을 나타낸다. 분말사출재의 Bagley 보정값에 대한 온도와 결합제의 영향은 매우 미약하게 나타났는데 특히 결합제의 영향은 거의 나타나지 않는 것을 발견하였다. 분 말충전율과 분말 입자 형태의 Bagley 보정값에 대한 영향은 매우 크게 나타났으며 분말충 전율이 증가할수록 Bagley 보정값이 증가하고 분말 입자의 형태가 불규칙한 분말을 사용한 분말사출재의 보정값이 구형의 분말에 비해 높은 보정값을 나타냈다. 실험결과에 대한 고찰 결과, 분말사출재의 모세관 입출구에서 압력손실의 주 원인은 분말 이자간 마찰과 충돌이라 고 판단되었다.

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대량의 연관규칙에서 의미있는 패턴 추출 기법

  • 이진용;문현정;우용태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.13-15
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    • 2001
  • 본 논문에서는 연관규칙 탐사에서 발견된 대량의 패턴 중에서 의미있는 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 텍스트마이닝 기법을 제시하였다. Agrawal 등이 제안한 R-interesting 값을 수용하여 의미있는 패턴을 추출하기 위한 방법이다 대량의 연관규칙중에서 특정 분야에서 추출된 패턴의 빈도수와 다른 분야의 빈도수의 비율에 따른 $\chi$$^2$값의 A셀에 대한 기여도와 R 값을 비교한 결과 빈도수가 같더라도 다른 분야에 나타나는 비율이 높을수록 기여도와 R 값은 낮게 나타났다. 또한 특정 분야에만 나타나는 패턴에 대해서 빈도수에 따른 기여도와 R 값은 빈도수가 높을수록 기여도는 높아지고 R 값은 변화가 없었다. 이 결과를 이용하여 R 값이 같은 경우 빈도수가 높은 순으로 의미있는 패턴을 추출할 수 있었다.

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Domain Generalization via Class Balanced Probability Learning (균일한 부류 확률값 학습을 통한 도메인 일반화)

  • Yoon, Sungjoon;Shim, Kyujin;Kim, Changick
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.103-105
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    • 2020
  • 본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

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