In this paper, we consider univariate time series models that are well known in the field of forecasting and we study on forecasting performance for their simple combinations. The univariate time series models include exponential smoothing methods and ARIMA (autoregressive integrated moving average) models, their extended models, and non-seasonal and seasonal random walk models, which is frequently used as benchmark models for forecasting. The median and mean are simply used for the combination method, and the data set used for performance evaluation is M3-competition data composed of 3,003 various time series data. As results of evaluating the performance by sMAPE (symmetric mean absolute percentage error) and MASE (mean absolute scaled error), we assure that the simple combinations of the univariate models perform very well in the M3-competition dataset.
국내 상위 10개 업체가 국내 장류시장의 70% 이상을 차지하고 있으나 최근 들어 귀농인구의 증가로 소규모 농가형 장류 생산업체가 급격히 증가하고 있고, 전통식품인증마크 획득 등으로 전통장류 생산업체들은 지역 특산품으로 생산하여 공장형 장류와 차별화를 하고 있다. 이러한 취지에서 경북발효식품산학연협력사업단은 가내 수공업 형태로 군 단위의 지역에 산재해 있는 발효식품 업체를 클러스터 형태로 집적화하고 지역 원료의 활용을 극대화 방향으로 추진하여 전략적 발효산업으로 육성 발전시키며, 발효식품 전문제조업체를 발굴 육성하여 지역 업체의 매출 증대 및 수출 증대에 기여하고자 염미강화 및 보완소재 개발로 고부가가치 저염제품으로 발효식품에의 상용화 기반을 구축하고 있다. 경북지역 재래된장 및 개량된장 업체의 지원을 통해 저염된장을 출시함으로써 연구에 취약한 소규모 전통장류 업체의 매출 증대에 기여하고 정부시책에 발맞추어 국민의 나트륨 섭취를 줄이는데 도움이 되는 고부가가치 저염 발효가공품으로 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있다. 앞으로 장류시장의 세계화를 이루기 위해서는 저염 상태에서 발현될 수 있는 이종 미생물 독소, 식중독균 등 오염원균으로부터의 안전성 확보 기술을 가져야 할 것이다.
인천 청라지구는 송도, 영종과 더불어 미래 인천을 이끌 핵심 지역으로 꼽힌다. 이는 인접한 인천국제공항, 김포공항, 인천항 등을 통해 세계와 연결되는 교통과 물류의 요지인데다 녹지도 풍부해 최적의 업무 및 주거지역으로 손색이 없기 때문이다. '동북아시아 경제중심도시'를 꿈꾸는 인천의 포부에 큰 몫을 담당할 이곳은 현재 곳곳에서 공사가 한창이다. 내로라하는 건설사들이 실력을 발휘하는 가운데 그중에서도 단연 돋보이는 현장이 있다. 바로 우미건설이 최고급 주거단지를 목표로 시공하고 있는 '인천청라 린 스트라우스 주상복합 신축공사 현장'이 그것이다. '린 스타라우스 현장'은 총 4개동(41~42층) 590세대 아파트 및 450세대 오피스텔을 짓는 사업으로, 청라 최중심의 상업시설에 랜드마크 건물로 지어지고 있다. 견실한 우미건설의 브랜드에 더해준 수준 높은 시공능력도 세간의 이목을 받는 이유지만 이곳 현장이 주목을 받는 이유는 따로 있다. '물 샐 틈 없는 전방위 안전관리'로 사업시작이래 단 한건의 사고도 허락지 않고 무재해현장을 이어가고 있다는 점이 바로 그것. 무엇이 이곳을 우수 안전현장으로 이끌로 있는지 직접 찾아가 살펴보았다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.773-776
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2007
클러스터 시스템에서 결함이 발생하였을 때, 결함 회복 성능은 매우 중요한 설계 요소가 된다. 단일 입출력 공간(SIOS)을 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템에서, 각 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 저장하는 roll-back 결함회복 기법을 사용하는 경우, 결함 회복 성능은 SIOS가 제공하는 입출력 병렬성과 깊은 관계가 있다. 본 연구에서는 클러스터 시스템의 SIOS 구성에 참여하는 노드 수에 따른 결함 회복 성능을 HPL 벤치마크를 통하여 여러 환경에서 평가하고, 그 결과를 분석하였다. 성능 평가 수행 결과, 클러스터 시스템은 SIOS 구성에 참여하는 노드의 수가 증가할수록 우수한 결함 회복 성능을 보인다. 따라서 SIOS를 결함허용정보 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템을 설계할 경우, SIOS 구성에 참여하는 노드 수가 클러스터 시스템의 결함 회복 성능을 결정하는 데에 중요한 요소가됨을 알 수 있다.
칩의 집적도에 비레한 테스트 문제의 원초적인 해결은 VHDL등으로 기술되는 상위기능 수준에서부터 고려되어야 한다. 본 논문에서는 상위수준의 기능정보에서 테스트점을 삽입 제어흐름(control flow)를 변경하여 고집적 회로의 고장점검도를 증진시키는 기술을 소개한다. while 푸프와 if-then-else 제어문에 AND 및 OR 타입 등의 테스점을 삽입하여 내부 신호의 조정도를 최적화시킨다. 랜덤패턴 시뮬레이션을 벤치마크 회로에 적용 각 변수의 조정도를 산출하여 테스트점의 종류 및 삽입할 위치를 결정하였다. 본 연구에서 제안하는 상대적 랜덤도에 의하여 VHDL 코드에 단일 테스트점을 삽입 합성한 결과 게이트 수준회로에 대한 고장점검도가 최대 30% 까지 증진됨을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.317-320
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2005
웹 기반 정보시스템들은 무선 장치를 사용하여 접근하고자 하는 사용자들의 요구에 따라 다양한 클라이언트 장치와 사용자, 사용자 작업에 대한 시스템 유저 인터페이스의 적합성이 요구된다. 본 논문에서는 개발자가 고 수준 마크 업 언어를 사용하여 다양한 장치와 사용자, 사용자 작업에 적합한 웹 기반 인터페이스를 명세할 수 있도록 하는 접근방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 접근방법을 통한 단일 인터페이스 명세는 실행 시에 다양한 웹 장치, 사용자, 작업에 대하여 적합한 인터페이스를 자동으로 제공함으로써 시스템 개발에 유연성과 일관성을 부여할 수 있게 된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.283-285
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2005
본 논문에서는 Multicast Forward Group 기반 라우팅 알고리즘인 PFGR(Packet forward group based routing)의 프레임워크를 제시한다. 단일경로를 지향하는 On-demand라우팅 프로토콜인 AODV흑은 DSR에서 링크 단절이 발생시 이루어지는 path repair에 의한 오버헤드는 심각하게 증가할 가능성이 생긴다. PFGR은 단일 경로가 아닌 그룹화된 경로를 형성하여 링크 지속시간을 늘임으로써 결국 path repair 오버헤드를 줄일수 있는 라우팅 알고리즘이다. 기존 On-Demand 라우팅에서의 링크 지속시간을 비교 분석한 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 PFGR 알고리즘의 경로지속시간이 비약적으로 상승하였다. 보다 상세한 라우팅프로토콜의 설계 및 분석은 앞으로 해결해 나가야 할 과제이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.588-591
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2022
최근 자연어 이해 및 생성에 있어서 사전학습 기반의 언어 모델이 널리 사용되고 있다. BERT, roBERTa 등의 모델이 있으며, 마스크 언어 모델링을 주요 과제로 하여 사전 학습을 한다. 하지만 MLM은 문법적인 정보를 활용하지 못하는 단점이 있다. 단 순히 무작위로 마스크를 씌우고 맞추기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 입력 문장의 문법적 정보를 활용하는 방법을 소개하고, 이를 기반으로 사후 학습을 하여 그 효과를 확인해 본다. 공개된 사전학습 모델과 사후학습 모델을 한국어를 위한 벤치마크 데이터셋 KLUE에 대하여 조정학습하고 그 결과를 살펴본다.
Kim, Hyun-Jun;Jang, Kyung-Bae;Kim, Kyung-Ho;Seo, Hwa-Jeong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.150-153
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2020
부채널 정보를 사용하여 마이크로 컨트콜러 상에서 표절 된 코드를 탐지하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 기법은 애플리케이션을 보호하기 위해 추가로 워터 마킹 할 필요가 없이 코드를 실행하는 마이크로 컨트롤러의 유출데이터를 워터 마크로서 사용 할 수 있다. 두 가지 다른 구현의 각각 하나의 부채널 파형에 대한 절대 상관 계수를 기반으로 분석 한다. 어셈블리 언어로 작성된 다양한 테스트 응용 프로그램을 사용 Xmaga128 마이크로 컨트롤러에서 평가하였다. 제안 기법은 어셈블리 코드를 수정하는 공격자에게도 강력하며 코드에 대한 정보와 입력에 대한 접근이 불가능 하여도 탐지가 가능하다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.36-39
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2020
최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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