• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.69-72
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• 2020

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.664-666
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• 2020

데이터의 다양성은 학습에 따른 모델의 성능을 좌지우지하는 중요한 요소이다. 그렇기 때문에 많은 양의 데이터를 확보하는 것은 학습에 있어서 아주 중요하다. 하지만, 데이터를 수집하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 단계 중 하나이다. 본 논문에서는 제한된 데이터를 가지고 이미지 처리를 거쳐 대량의 데이터로 증폭시켜 많은 양의 데이터를 확보하는 과정에 대해 제안한다. 가지고 있는 YOLOv4용 학습 데이터 셋을 활용하여 사용자로부터 입력받은 확대/축소 비율, 각도로 데이터를 변형하고, 이렇게 추가로 생성된 데이터 셋을 기존 학습 데이터 셋에 재포함시키는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다. 구현된 소프트웨어로 증폭된 대량의 데이터 셋을 다시 원본 학습 데이터 셋에 추가하고, 같은 영상에 대해서 원본 데이터 셋만 학습시킨 경우의 객체 검출 결과와 증폭된 학습 데이터 셋이 포함된 데이터 셋의 경우의 객체 검출 결과를 비교하여 그 성능을 검증하고 분석하도록 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.4
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• pp.19-27
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• 2022

In general, the performance of ML(Machine Learning) application is determined by various factors such as the type of ML model, the size of model (number of parameters), hyperparameters setting during the training, and training data. In particular, the recognition accuracy of ML may be deteriorated or experienced overfitting problem if the amount of dada used for training is insufficient. Existing studies focusing on image recognition have widely used open datasets for training and evaluating the proposed ML models. However, for specific applications where the sensor used, the target of recognition, and the recognition situation are different, it is necessary to build the dataset manually. In this case, the performance of ML largely depends on the quantity and quality of the data. In this paper, training data used for motion recognition application is augmented using the kernel density estimation algorithm which is a type of non-parametric estimation method. We then compare and analyze the recognition accuracy of a ML application by varying the number of original data, kernel types and augmentation rate used for data augmentation. Finally experimental results show that the recognition accuracy is improved by up to 14.31% when using the narrow bandwidth Tophat kernel.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.179-190
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• 2022

Data imbalance refers to a phenomenon in which the number of data in one category is too large or too small compared to another category. Due to this, it has been raised as a major factor that deteriorates performance in machine learning that utilizes classification algorithms. In order to solve the data imbalance problem, various ovrsampling methods for amplifying prime number distribution data have been proposed. Among them, SMOTE is the most representative method. In order to maximize the amplification effect of minority distribution data, various methods have emerged that remove noise included in data (SMOTE-IPF) or enhance only border lines (Borderline SMOTE). This paper proposes a method to ultimately improve classification performance by improving the processing method for anomaly data in the traditional SMOTE method that amplifies minority classification data. The proposed method consistently presented relatively high classification performance compared to the existing methods through experiments.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.3
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• pp.41-47
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• 2006

The range-based method is easy to get the 3D data in detail, but the image-based is not. In this paper. employing the magnifying lens. the new approach to get the 3D data in detail is suggested. The magnifying lens amplifies the disparity in stereo vision system and the amplification of disparity is to increase the resolution of the depth. We mathematically and experimentally verifies the fact to amplify the disparity and suggests the method to improve the original 3D data with the detail 3D data.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.7
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• pp.1180-1186
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• 2008

The LNB phase noise of user terminal for high data rate satellite transmission was analyzed in this paper. The phase noise severely affects the service performance in low data rate transmission as well as multi-mode signal for high data rate. As the satellite link frequency is increased, the effects of phase noise for multi-mode signal is increased. The phase noise of LNB, which is operated in high frequency band, is about equal to the transmission system phase noise and have an major effects on service performance degradation. The available transmission mode was analyzed in presence of phase noise of LNB and analysis method for LNB phase noise spectrum distribution was proposed in multi-mode signal.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.709-712
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• 2017

RocksDB는 Facebook에서 LevelDB를 기반으로 개발한 임베디드 key-value 스토리지 엔진이다. Log structured tree(LSM-tree)를 기본구조로 사용하는 RocksDB는 데이터를 레벨단위로 저장한다. 지속적인 데이터 입력으로 인하여 레벨의 크기를 초과하게 되면 하위 레벨의 SST 파일과 병합을 통해 하위레벨로 내려 보낸다. 이 과정에서 디바이스의 부가적인 쓰기가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB의 디스크영역에 있는 SST 파일의 크기가 디바이스의 쓰기 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. SST 파일크기변화에 따른 디바이스의 쓰기 증폭과 성능변화를 측정하고 비교하였다. 실험결과를 통해 SST의 크기가 작을수록 쓰기 증폭이 줄었지만 디바이스의 쓰기와 읽기 성능이 감소하는 것을 확인하였다. 결과적으로 쓰기 증폭을 줄이고 성능을 최대화 하기 위해서는 이 둘의 트레이드오프를 파악하고 분석하여 시스템에 맞는 최적의 SST 파일 크기를 찾아야한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.477-478
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• 2007

본 논문에서는 압력 온도 센서를 이용하여 수면자의 수면상태를 인식하고 이를 감지할 수 있는 수면상태 감지 시스템을 제안하였다. 기존의 수면상태를 측정하는 방법에 있어 문제점으로 들 수 있는 고가의 장비, 측정의 불편 등을 해소하기 위해 사용이 간단한 Straingage 타입의 압력센서와 프로브 타입의 온도센서를 이용하여 저비용의 효율적인 시스템을 구현 하였고, 수면 매트에 실세 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 제안된 시스템은 압력 온도센서를 이용해 수면 매트부, 센싱데이터를 감지 수집하여 수신된 데이터를 증폭하는 수면상태 감지정보 시스템부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면 매트부는 비접촉 방식의 압력 온도 센서를 사용하였고, 수면상태 감지정보 시스템부는 미세한 변화를 보이는 데이터를 차등 증폭기 원리를 이용하여 증폭하였다. 센서가 수면자에 의해 변환할 때 발생되는 아날로그 신호를 검출 증폭한 후 감지하는 시스템이다. 본 연구에서 세안한 수면상태 감지 시스템을 이용하여 개인생환 습관인 수면시간을 실시간으로 감지하고 데이터화하여 수면자의 수면 상태를 파악하여 건강한 수면을 위한 방법을 권고할 수 있다. 향후 감지된 데이터를 이용해 실시간으로 가족들의 수면상태를 알릴 수 있는 헬스케어 모바일 응용 서비스로도 활용이 기대된다.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.2
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• pp.309-314
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• 2021

The proposed preamplifier for the static random access memory reduces the time required for the sense amplifier enable during the read operation by 55%, which leads to a significant speed up the total spped. This is attirbuted to the novel circuit techqniue that cancels out the transistor mismatch which is induced by the process variation. In addition, a selective enable circuit for preamplifier circuit is proposed, so the proposed preamplifier is enabled only when it is required. Accordingly the energy overhead is limited below 4.45%.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.19 no.4
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• pp.51-63
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• 2020

In this study, the model test of a reservoir was performed through a dynamic analysis method by using the data obtained from seismometers. Besides, we analyzed the behavior of the seismic acceleration amplification by reservoir height. To test the model, the data measured by the seismometers were applied at the foundation of the reservoir as input data, and the results from the analysis were compared with the data measured at the dam crest. The analysis results manifest that the peak values and the trend of the seismic wave obtained from the numerical analysis are in good agreement with the measured data. Also, the acceleration amplification ratio was proportional to the reservoir height and the magnitude of the earthquake. Through this study, the dynamic analysis method, which is based on the cyclic elastoplastic constitutive equation, can be considered as an appropriate technique to analyse the seismic behavior by the application of the data obtained from the seismometers installed in the reservoir. Also, the applicability of the seismometers can be enhanced through this technique in the future.