• The Journal of Bigdata
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• v.9 no.1
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• pp.101-113
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• 2024

Federated learning has garnered attention as an efficient method for training machine learning models in a distributed environment while maintaining data privacy and security. This study proposes a novel FedRFBagging algorithm to optimize the performance of random forest models in such federated learning environments. By dynamically adjusting the trees of local random forest models based on client-specific data characteristics, the proposed approach reduces communication costs and achieves high prediction accuracy even in environments with numerous clients. This method adapts to various data conditions, significantly enhancing model stability and training speed. While random forest models consist of multiple decision trees, transmitting all trees to the server in a federated learning environment results in exponentially increasing communication overhead, making their use impractical. Additionally, differences in data distribution among clients can lead to quality imbalances in the trees. To address this, the FedRFBagging algorithm selects only the highest-performing trees from each client for transmission to the server, which then reselects trees based on impurity values to construct the optimal global model. This reduces communication overhead and maintains high prediction performance across diverse data distributions. Although the global model reflects data from various clients, the data characteristics of each client may differ. To compensate for this, clients further train additional trees on the global model to perform local optimizations tailored to their data. This improves the overall model's prediction accuracy and adapts to changing data distributions. Our study demonstrates that the FedRFBagging algorithm effectively addresses the communication cost and performance issues associated with random forest models in federated learning environments, suggesting its applicability in such settings.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.7 no.2
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• pp.194-204
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• 2002

In this paper, a new two-phase space vector RPWM(Random PWM) is proposed. In the proposed RPWM, each of two-phase PWM pulses is located randomly in each switching interval. Based on the space vector modulation technique, the duty ratio of the pulses is calculated. Along with the randomization of the PWM pulses, we can obtain the effects of spread spectra of inverter output voltage, d.c link current and audible switching acoustic noise as in the case of randomly changed switching frequency. To verily the validity of the proposed two-phase RPWM scheme, the experiment based on the Cl67 micro-controller was executed. The performance of the proposed scheme was compared with traditional PWM schemes experimentally.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.4
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• pp.103-109
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• 2009

We report an efficient jitter reduction technique in an analog fier-optic link employing a Mach-Zehnder modulator followed by an erbium-doped fiber amplifier. By adjusting the modulator-bias to $0.089V_{\pi}$, we could increase the RF gain up to 10.65 dB for 10 GHz RF signal and reduce the random jitter by 46.5%, max, at an input optical power of -0.11 dBm to the EDFA.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.500-500
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• 2013

특정한 유기 물질에 전류를 인가했을 때 발광을 하는 특성을 이용한 Organic Light Emitting Diode (OLED)는 뛰어난 색재현성, 적은 전력소모, 간단한 제조공정, 넓은 시야각 등으로 인해 PDP, LCD, LED에 이은 차세대 디스플레이 소자로 많은 관심을 받고 있다. 하지만 OLED는 각기 다른 굴절률을 가지는 다층구조로 되어있어 실질적으로 소자 밖으로 나오는 빛은 원래 생성된 빛의 20% 정도 밖에 되지 않는다. 이러한 광 손실을 줄이기 위해 Photonic Crystal (PC)이나 마이크로 렌즈 어레이(MLA) 부착 등과 같이 특정한 크기를 갖는 주기적인 나노 구조물을 이용한 광추출 효율 상승 방법은 특정 파장의 빛에서만 효과가 있는 한계가 있었으며 고가의 공정과정을 거쳐야 했으므로 OLED 소자의 가격 향상에 일조하였다. 이의 해결을 위해 본 연구는 유리기판 위에 랜덤한 분포를 가지는 나노 구조물 제작 공정법을 제안한다. 먼저 유리기판 위에 스퍼터로 금속 박막을 입혀 이를 Rapid thermal annealing (RTA) 공정을 이용하여 랜덤한 분포의 Island를 가지는 마스크를 제작하였다. 그 후 플라즈마 식각을 이용하여 유리기판에 나노 구조물을 형성하였고 기판 위에 남아있는 마스크는 Ultrasonic cleaning을 이용하여 제거하였다. 제작된나노구조물은 200~300 nm의 높이와 약 200 nm 폭을 가지고 있다. 제작된 유리기판의 OLED 소자로의 적용가능성을 알아보기 위한 광학특성 조사결과는 300~900 nm의 파장영역에서 맨유리와 거의 비슷한 수직 투과율을 보이면서 최대 50%정도의 Diffusion 비율을 나타내고 있고 임계각(41도) 이상의각도에서 인가된 빛의 투과율에 대해서도 향상된 결과를 보여주고 있다. 제안된 공정의 전체과정 기존의 PC, MLA 등의 공정에 비해 난이도가 쉽고 저가로 진행이 가능하며 추후 OLED 소자에 적용될 시 대량생산에 적합한 후보로 보고 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.38 no.10
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• pp.735-745
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• 2001

Processors require both intensive and extensive functional verification in their design phase due to their general purpose. The proposed random vector verification method for embedded control RISC cores meets this goal by contributing assistance for conventional methods. The proposed method proved its effectiveness during the design of CalmRISCTM-32 developed by Yonsei Univ. and Samsung. It adopts a cycle-accurate instruction level simulator as a reference model, runs simulation in both the reference and the target HDL and reports errors if any difference is found between them. Consequently, it successfully covers errors designers easily pass over and establishes other new error check points.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.808-811
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• 2020

This paper proposes a method to minimize the error of the Kinect camera sensor by using a random undirected Kalman filter. Kinect cameras, which provide RGB values and depth information, cause nonlinear errors in the sensor, causing problems in various applications such as skeleton detection. Conventional methods have tried to remove errors by using various filtering techniques. However, there is a limit to removing nonlinear noise effectively. Therefore, in this paper, a randomized unscented Kalman filter was applied to predict and update the nonlinear noise characteristics, we next tried to enhance a performance of skeleton detection. The experimental results confirmed that the proposed method is superior to the conventional method in quantitative results and reconstructed images on 3D space.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.5 no.2
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• pp.200-207
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• 2000

Recently, it is increased to apply the inverter system to household electrical appliances, especially in the air c conditioners, refrigerators and washing machines, to reduce the power consumption and the acoustic noise by t the low speed operation, and to make their functions more comfortable for human beings. For the inverter s systems, however, it is highly required to reduce the undesirable electromagnetic noise and psychoacoustic n noise generated by PWM for variable speed operation. In this paper, the electromagnetic noise for the d detenninistic PWM and random PWM for the reciprocating compressors driven by the brusWess dc motor was a analyzed. It was also verified through the experiment that the elt'Ct$\tau$omagnetic noise was reduced and the s sound quality was improved by applying the random PWM.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.7A
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• pp.973-986
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• 1999

In this paper, we propose MAC protocol that consists of channel access mechanism and transmission mechanism to support effective wireless packet data service. In channel access mechanism, broadcast channel announces status information of random access channel, and mobile station tries random access based on status information. Also, mobile station has access probability to prevent collision increase due to transmission of short message. For effective transmission, mobile station changes transmission rate based on transmission queue status to adapt burst traffic characteristics. In restricted environments of transmission code and bandwidth, proposed protocol shows better performance than cdma2000 system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.721-722
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• 2014

야구는 흔히 기록의 스포츠라는 별명으로 많이 불린다. 그만큼 야구라는 운동이 갖는 기록의 종류는 무척 다양하고 또한 기록의 활용 가능성 역시 무궁무진하다. 이러한 별명에 걸맞게 미국에서는 야구에 대한 다양하고 방대한 정보를 수집하고 활용하고 있다. 그러나 한국 프로야구에 대한 정보의 수집과 활용은 아직까지 크게 부각되지 못하는 것이 현실이다. 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 경기의 승부를 예측함으로써 한국 프로야구 데이터의 수집과 활용을 증대 시키는 효과를 기대 해 본다. 본 논문에서는 2014년 한국 프로야구의 승부 예측을 주제로 어떠한 누적 스포츠 데이터집단이 가장 유효한지를 실험 하였다. 승부 예측을 하기위해 사용된 누적 스포츠 데이터는 2014년 선수와 팀 기록, 2013부터 2014년까지의 선수와 팀 기록, 2012년부터 2014년까지의 선수와 팀 기록이다. 이들 세 그룹의 데이터를 이용하여 이분데이터 모형에 랜덤 포레스트 기법을 사용한 승부예측 알고리즘에 적용 시킨 후 어느 그룹의 데이터가 가장 실제 2014 한국 프로야구 정기결과와 맞을 확률이 높음을 구하여 가장 유용한 데이터 그룹이 어떤 그룹인지 연구 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.251-256
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• 2022

범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.