• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
• /
• pp.568-570
• /
• 2003

비월주사(interlaced)에서 순차주사(progressive)로의 변환을 디인터레이싱(de-interlacing)이라 한다. 제안하는 방식은 움직임 검출을 통해 움직임이 없는 영역에서는 앞선 필드정보를 이용하여 별도의 계산량 없이 디인터레이싱을 하게 되며, 움직임이 있는 영역에서는 공간정보(spatial information)를 이용하여 디인터레이싱하는 ELA(Edge based line average) 방식과 양방향 움직임 추정(bi-directional motion estimation)을 통한 시간정보(temporal information)를 이용하여 디인터레이싱하는 움직임 보상방법 간의 가중합산(weighted summation)을 이용하여 디인터레이싱을 수행하는 방법을 제안한다. 이 때 가중치(weight)는 공간 및 시간 정보 모두를 사용하여 결정되어지며, 이렇게 결정되어진 가중치를 통해 각 방식의 단점을 극복하게 된다. 이러한 가중합산을 이용한 방법은 높은 계산복잡도 없이 단순한 구현을 통해 다양한 조건에서 높은 성능의 디인터레이싱이 가능토록 해주며, 그 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.437-442
• /
• 2023

최근에 등장한 대규모 언어 모델은 다양한 언어 처리 작업에서 놀라운 성능을 발휘하고 있다. 그러나 이러한 모델의 크기와 복잡성 때문에 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. Pruning은 이러한 경량화 전략 중 하나로, 모델의 가중치나 연결의 일부를 제거하여 크기를 줄이면서도 동시에 성능을 최적화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko에 Wanda[1] 기법을 적용하여 Pruning 작업을 수행하였다. 그리고 이를 통해 가중치가 제거된 모델의 Perplexity, Zero-shot 성능, 그리고 Fine-tuning 후의 성능을 분석하였다. 실험 결과, Wanda-50%, 4:8 Sparsity 패턴, 2:4 Sparsity 패턴의 순서로 높은 성능을 나타냈으며, 특히 일부 조건에서는 기존의 Dense 모델보다 더 뛰어난 성능을 보였다. 이러한 결과는 오늘날 대규모 언어 모델 중심의 연구에서 Pruning 기법의 효과와 그 중요성을 재확인하는 계기가 되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제30권9호
• /
• pp.454-460
• /
• 2003

본 논문에서는 RNS 시스템 상에서 시간 및 공간 복잡도 향상을 위한 병렬 모듈러 곱셈 알고리즘을 제안한다. 모듈러 감소를 위해서 새로운 테이블 참조 방식을 사용한다. 테이블 참조시 RNS 시스템이 비 가중치 시스템이므로 대수 비교를 비교하기 위해서 MRS 시스템을 이용한다. 제안한 곱셈 알고리즘은 RNS 컴퓨터 상에서 상대적으로 계간하기 쉬운 MRS 시스템을 사용함으로써 대수 비교를 효율적으로 수행할 수 있다. 기존의 RNS 시스템 상에서 테이블 감소를 이용한 모듈러 곱셈 알고리즘과 비교시 전체 테이블의 크기를 1/2로 줄일 수 있고, 산술 연산도 2ㅣ 개의 프로세서를 사용하여 0(ι) 만에 수행할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권5C호
• /
• pp.317-325
• /
• 2011

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 2-D MMSE (2-Dimensional Minimum Mean Square Error) 채널 추정 기법은 주파수/시간 선택적 특성을 가지는 채널에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 하지만 2-D MMSE 채널 추정 방식은 주파수 축 뿐만 아니라 시간 축 까지 고려하기 때문에 행렬 크기가 커지고, 이로 인해 복잡도가 크게 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 l-D MMSE 채널 추정 구조를 기반으로 가중치 합을 이용하여 기존의 2-D MMSE 채널 추정 방식보다 낮은 복잡도를 갖는 방식을 제안한다. 뿐만 아니라 2-D MMSE 채널 추정을 적용하기 위해 필요한 파라미터인 RMS 지연 확산과 도플러 주파수를 추정하는 기법을 고려한다. 성능 검증 결과 제안하는 방식은 기존의 2-D MMSE 방식에 비해서 복잡도를 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 2-D MMSE 채널 추정 방법과 유사한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국방재학회 논문집
• /
• 제8권5호
• /
• pp.15-21
• /
• 2008

본 연구의 목적은 현재 지방자치단체에서 수행하는 상수관로 개량 및 교체 사업시 상수관로의 노후도 평가를 위한 항목별 가중치를 산정하는 것이다. 상수도시스템에 상수관로의 노후도 항목은 지역 및 위치, 토지이용 등의 특성에 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 국내외 자료를 바탕으로 국내 실정에 맞는 노후도 항목 16개를 선정하였다. 또한, 노후도 항목별 세분화된 가중치 산정을 위해 실무업체를 선정하여 해당 전문가들을 대상으로 노후도 항목별 중요도에 대한 설문을 실시하였다. 설문 조사 방법으로는 델피법을 이용하여 이 결과를 바탕으로 계층적분석과정(AHP)을 적용하여 노후항목별 가중치를 산정하였다. 분석결과 국내 실무에 적합한 16개 결함항목별 점수배점표를 작성하여 명확한 판단기준을 마련하였으며 관거 개량사업에 있어서 복잡한 의사결정 문제들에 대한 활용 가능성을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.414-420
• /
• 2007

본 논문은 국가 및 기업 등 조직 측정을 위해 많이 활용되는 균형성과표(BSC)의 AHP 기법을 스프레드시트를 이용하여 쉽게 가중치를 구할 수 있도록, 개별 계산 방법과 그룹 계산 방법을 통해 각각 가중치를 도출하고, 이를 비교하여 상호 동일성을 검증하는 연구를 실시하였다. 국가 또는 기업 조직의 성과측정(Measuring Performance)이 보편화되고 있지만 실무에서는 가중치 도출 방법이 복잡하다 보니, 신뢰성을 검증하지 않은 상태로 쌍대 비교 방식을 사용하는 실정이다. 이는 잘못된 측정 도구를 사용한 것과 같은 오류로서 BSC의 측정 결과에 심각한 부정적 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스프레드시트를 이용하여 개별적 측정과 그룹 측정의 다양한 방법을 가급적 상세히 소개하여 실무에서 적극적으로 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 따라서 본 연구에서 얻어진 결과를 통해 BSC 컨설팅 또는 공공조직에서 사회적 연구 분야의 측정이 곤란한 정성적 요인 평가 방법으로 쉽게 활용할 수 있기를 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.105-111
• /
• 2017

본 논문에서는 최근 들어 활발하게 연구되고 있는 WiFi fingerprint를 이용한 실내 위치 인식 기술에서, Weighted K-Nearest Neighbour 방식을 적용할 때 사용되는 가중치에 대한 분석 결과를 보이고 있다. W-KNN 방식은 그 간결함에도 불구하고 WiFi fingerprint를 이용하는 다른 복잡한 방식들과 유사한 성능을 보이고 있어, 실제적으로 실내 위치 인식 기술로 많이 사용되고 있다. 또한 사전 데이터 처리 방식이나 이 방식에서 사용되는 가중치에 따라 성능 차이를 보이고 있으므로, 이에 대한 연구 및 분석은 중요한 의미가 있다. 여기서는 실제로 측정된 WiFi fingerprint 데이터를 기반으로, 데이터 사전처리 경우와 가중치에 측정값의 분산 및 거리를 적용하는 경우, 지점 위치 평균 개수 K를 사용하는 경우 등에 대해 위치 추정 오차를 분석하고 성능을 비교한다. 이 연구 결과는 실제로 실내 위치 인식 시스템을 구축할 때에 실용적으로 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제37권6호
• /
• pp.17-21
• /
• 2000

내용기반 영상 검색에서는 컬러, 형태, 질감의 세 가지 대표적인 영상 특징들이 주로 사용된다. 한 가지 특징만을 사용하는 검색 방법은 영상의 내용이 복잡하거나 비교대상이 되는 영상의 수가 많아질수록 좋은 성능을 보이지 못한다. 그래서 여러 가지 영상 특징들을 결합한 방법들이 많이 연구되고 있다. 그러나 여러 특징들을 결합해서 사용하는 검색 시스템이라 할지라도 각 특징들에 대한 가중치가 적합하게 부여되지 않으면 검색되는 결과 영상들의 순위가 크게 변하여 검색 성능이 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 영상 특징들이 결합해서 사용될 때 각 특징에 대한 가중치를 자동적으로 부여해서 검색 성능을 개선하고자 한다. 제안한 방법을 992개의 테스트 영상들로 구성된 데이터 베이스에서 실험을 하고 다양한 성능평가 방법을 통해 그 타당성을 확인하였으며 제안한 방법을 고정가중치 부여를 이용한 방법과 비교하여 검색 성능이 개선됨을 볼 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권5호
• /
• pp.41-46
• /
• 2005

Deinterlacing은 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 방법을 뜻하며 2배의 영상 보간 문제로 볼 수 있다. 본 논문에서는 보간하려는 화소의 국부 Gradient 정보를 이용한 간단하면서도 효율적인 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 보간하려는 화소를 중심으로 각 방향별 가중치가 추정되며 이 가중치에 따른 평균으로 보간 할 화소의 밝기값이 결정된다. 제안 방법에서는 모든 방향에 대한 가중치를 고려함으로써 잘못된 방향 판단으로 인한 화질 열화를 피하였고 실제적인 구현에 적합한 구조를 가지고 있다. 모의실험에서 제안 방법은 대표적인 방향성 deinterlacing 방법인 ELA보다 개선된 주관적, 객관적 성능을 보여주었으며 복잡한 구조와 여러 개의 경험적인 파라미터들을 요구하는 ELA의 변형에 대해서도 대등한 성능을 보여주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.67-74
• /
• 2023

반도체 제조라인(FAB)은 복잡하고 불확실한 운영환경에서 작동하는 대규모의 제조시스템 중 하나로 반도체 설비 운영을 담당하는 엔지니어들은 직관적이고 신속한 공정 스케줄링을 위해 가중치 기반 스케줄링을 널리 사용하고 있다. 가중치 기반 스케줄링에서 가중치 결정은 FAB 성능에 큰 영향을 미치므로 엔지니어들은 가중치 최적화를 위하여 시뮬레이션 기반 의사결정을 활용할 수 있다. 그러나 대규모 시뮬레이션은 많은 실험 비용을 요구하기 때문에 효과적인 의사결정을 위해서 신중한 실험설계가 요구된다. 본 연구에서는 적은 시뮬레이션 실행 내에서 효율적인 스케줄링을 도출하기 위해 세 가지 샘플링 대안(i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search (DSS))에 대한 비교연구를 수행하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 세 가지 대안이 단일 규칙보다 우수한 성능을 보였고, 그중 GA와 DSS가 최적화를 위한 효과적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.