• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-27
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• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.179-190
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• 2022

데이터 불균형은 한 분류의 데이터 수가 다른 분류에 비해 지나치게 크거나 작은 현상을 의미하며. 이로 인해 분류 알고리즘을 활용하는 기계학습에서 성능을 저하시키는 주요 요인으로 제기되고 있다. 데이터 불균형 문제 해결을 위해서 소수 분포 데이터를 증폭하는 다양한 오버 샘플링(Over Sampling) 방법들이 제안되고 있다. 이 가운데 SMOTE는 가장 대표적인 방법으로 소수 분포 데이터의 증폭 효과를 극대화하기 위해 데이터에 포함된 잡음을 제거(SMOTE-IPF)하거나, 경계선만을 강화(Borderline SMOTE) 시키는 다양한 방법들이 출현하였다. 이 논문은 소수분류 데이터를 증폭하는 전통적인 SMOTE 방법에서 이상데이터(Anomaly Data)에 대한 처리방법개선을 통해 궁극적으로 분류성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 실험을 통해 기존 방법에 비해 상대적으로 높은 분류성능을 일관성 있게 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.41-47
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• 2006

레이저를 이용하는 거리 기반법은 상세한 3D 데이터를 얻기 쉬운 반면 영상 기반법은 그렇지 않다. 영상 기반법에서 상세한 데이터를 얻기 위해 확대경을 채용하는 새로운 방법이 본 논문에서 제시된다. 확대경은 스테레오 비젼 시스템에서의 disparity를 증폭시키고 disparity의 증폭은 깊이 해상도를 증가시킨다. 확대경을 통해서 disparity가 증폭됨을 수학적으로. 실험적으로 증명하고 확대경으로 얻은 상세 데이터로 원 3D 데이터를 개선시키는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1180-1186
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• 2008

본 논문에서는 고속 데이터 전송을 위한 고차 모드 신호의 양호한 위성 전송에 요구되는 수신 단말기의 저잡음 증폭 주파수 변환기의 위상 잡음 특성을 해석한다. 위상 잡음은 낮은 데이터 전송뿐만 아니라 고속 데이터 전송을 위한 고차 모드 신호 전송에 심각한 영향을 미치며, 전송 링크 주파수가 증가함에 따라 위상 잡음이 증가하여 고속 데이터 전송에 요구되는 고차 모드와 높은 주파수 사용으로 인한 전송 열화 성능은 증가한다. 따라서, 높은 주파수 영역을 갖는 고차 모드 수신 단말기의 저잡음 증폭 주파수 변환기의 위상 잡음은 전송 성능에 지배적인 영향을 가지므로, 저잡음 증폭 주파수 변환기 위상 잡음에 대한 가용 전송 모드를 해석하고 가용 서비스 적용 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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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.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.309-314
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• 2021

본 논문에서 제안된 에스램 사전 증폭 회로는 에스램 데이터 읽기 과정에서 감지 증폭을 활성화 하는 데 필요한 시간을 55% 감소함으로써 기존 회로 대비 읽기 속도를 현격히 개선하였다. 이는 사전 증폭 과정에서 공정 편차에 의한 트랜지스터의 성능 편차를 보상하는 고유 회로에 기인한 것이다. 뿐만 아니라, 사전 증폭으로 인한 추가 에너지 소모량을 최소화하기 위하여 사전 증폭이 필요한 경우에만 사전 증폭기를 활성화 할 수 있는 선별 활성화 회로를 제안하여 추가 에너지 소모를 4.45% 이내로 제한하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.51-63
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• 2020

본 연구에서는 지진가속도 계측기의 계측 데이터를 사용하여 저수지의 동적해석방법에 대한 모형 검정 및 저수지 높이에 따른 지진가속도 증폭 특성을 분석하였다. 모형을 검정하기 위해 댐 기초의 계측 데이터를 입력 데이터로 사용하였고 해석 결과를 댐 상부의 계측 데이터와 비교한 결과 수치해석을 이용해 출력된 지진파와 계측 지진파의 최댓값과 그 파형이 비슷하게 나타났고 지진가속도 증폭 특성의 경우 지진가속도 증폭비는 저수지의 높이와 지진의 크기에 비례하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 저수지에 설치된 가속도계에서 얻은 계측 데이터를 활용하여 반복 탄소성 구성식을 이용한 동적해석방법은 지진파 특성 분석이 적절하게 수행될 수 있는 기법임을 확인하였고 향후 이러한 기법을 적용해 저수지의 지진가속도 계측기의 활용도를 제고할 수 있을 것으로 판단된다.