• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.64-68
• /
• 2020

텍스트 스타일 변환은 문장 내 컨텐츠는 유지하면서 문장의 스타일을 변경하는 것이다. 스타일의 정의가 모호하기 때문에 텍스트 스타일 변환에 대한 연구는 대부분 지도 학습으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 병렬 데이터 구축이 되지 않은 데이터를 학습하기 위해 비병렬 데이터를 이용하여 스타일 변환을 시도한다. 트랜스포머 기반의 문장 생성기를 이용하여 문장을 생성하고, 해당 스타일을 분류하는 판별기로 이루어진 모델을 제안한다. 제안 모델을 통해, 감정 변환의 성능은 정확도(Accuracy) 56.9%, self-BLEU 0.393(긍정→부정), 0.366(부정→긍정), 유창성(fluency) 798.23(긍정→부정), 1381.05(부정→긍정)을 보였다. 본 연구는 비병렬 데이터에 대해 스타일 변환을 적용함으로써, 병렬 데이터가 없는 다양한 도메인에도 적용가능 할 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.40 no.4
• /
• pp.337-346
• /
• 2021

Detection of abnormal signal generally can be done by using features of normal signals as main information because of data imbalance. This paper propose an efficient method for abnormal signal detection using parallel AutoEncoder (AE) which can use features of abnormal signals as well. The proposed Parallel AE (PAE) is composed of a normal and an abnormal reconstructors having identical AE structure and train features of normal and abnormal signals, respectively. The PAE can effectively solve the imbalanced data problem by sequentially training normal and abnormal data. For further detection performance improvement, additional binary classifier can be added to the PAE. Through experiments using public acoustic data, we obtain that the proposed PAE shows Area Under Curve (AUC) improvement of minimum 22 % at the expenses of training time increased by 1.31 ~ 1.61 times to the single AE. Furthermore, the PAE shows 93 % AUC improvement in detecting abnormal underwater acoustic signal when pre-trained PAE is transferred to train open underwater acoustic data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.33-35
• /
• 1998

본 논문에서는 형식론적 모델링 및 모의 실험 방법을 사용하여 병렬 디스크의 성능 예측 및 영상 데이터용 비선형 편집기의 개발을 위한 여러 형태의구조에 대해서 모의 실험한 결과 및 성능에 영향을 미치는 요소들에 대해 다루고 있다. 컴퓨터가 발전하기 전에는 테이프를 이용한 선형 편집기를 사용하였으나. 컴퓨터가 발전하고 또한 입출력 장치의 성능이 향상되면서 RAID(Redundant Array of Inexpensive Disk)가 개발되었고, 이것을 이용한 비선형 편집기가 개발되었다. 병렬디스크는 비선형 편집기뿐만 아니라 VOD(Video On Demand)나 데이터 서버등 응용분야가 많고, 요구되는 성능에 따라서 다양한 구조의 병렬디스크가 사용된다. 매우 큰 대역폭이 요구되는 병렬디스크의 경우에는 다양한 버스와 버퍼를 사용한 복잡한 계층적 구조가 요구된다. 그러나 이렇게 복잡한 병렬디스크를 개발하기 에 적당한 개발 도구가 없어 필요한 성능에 꼭 맞는 시스템을 개발하기가 어렵다. 특히 디스크의 성능을 수학저으로 쉽게 구할 수 없다. 또한 시스템이 실물로 완성되기 전에는 디스크의 운영 알고리즘의 개발 및 파일 시스템의 개발이 쉽지 않다. 그래서 쉬운 소프트웨어 개발과 디스크의 성능을 쉽게 측정하기 위해서 객체 지향 성능 예측시스템(OOPPS :Objet Oriented Performance Prediction System)을 개발하였고, 이것을 이용하여 HDTV용 비선형 편집기의성능을 예측하고, 필요한 성능을 만족하는 구조를 선택하여 실물로 개발하였다.

• Journal of KIISE
• /
• v.41 no.9
• /
• pp.611-616
• /
• 2014

Rabin fingerprinting used for chunking requires the largest amount computation time in data deduplication, In this paper, therefore, we proposed parallel Rabin fingerprinting on GPGPU for efficient data deduplication. In addition, for efficient parallelism in Rabin fingerprinting, four issues are considered. Firstly, when dividing input data stream into data sections, we consider the data located near the boundaries between data sections to calculate Rabin fingerprint continuously. Secondly, we consider exploiting the characteristics of Rabin fingerprinting for efficient operation. Thirdly, we consider the chunk boundaries which can be changed compared to sequential Rabin fingerprinting when adapting parallel Rabin fingerprinting. Finally, we consider optimizing GPGPU memory access. Parallel Rabin fingerprinting on GPGPU shows 16 times and 5.3 times better performance compared to sequential Rabin fingerprinting on CPU and compared to parallel Rabin fingerprinting on CPU, respectively. These throughput improvement of Rabin fingerprinting can lead to total performance improvement of data deduplication.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.114-116
• /
• 1998

1차원 이상의 공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 공간데이터를 관리하는 공간 index structure는 대부분 serial processing을 위한 구조를 가지고 있다. 많은 application에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 index structure의 query반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 또한 여러개의 disk를 사용하는 병렬처리는 방대한 양의 공간 데이터를 저장하는데 적당하다. 본 논문에서는 PML-tree라는 병렬형 공간 index structure를 제안한다. PML-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 database를 위한 효율적인 index structure로 사용이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.51-58
• /
• 2007

The shared-nothing multiprocessor architecture has advantages in scalability, this architecture has been adopted in many multiprocessor database system. But, if the data are not uniformly distributed across the processors, load will be unbalanced. Therefore, the whole system performance will deteriorate. This is the data skew problem, which usually occurs in processing parallel hash join. Balancing the load before performing join will resolve this problem efficiently and the whole system performance can be improved. In this paper, we will present an algorithm using merit of very large memory to reduce disk access overhead in performing load balancing and to efficiently solve the data skew problem. Also, we will present analytical model of our new algorithm and present the result of some performance study we made comparing our algorithm with the other algorithms in handling data skew.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.06a
• /
• pp.359-360
• /
• 2016

본 논문에서는 초고화질의 비디오 실시간 복호화를 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 지원하는 병렬화 기술인 Slice와 Tile 기술을 이용하여 초고해상도 영상에 대한 복호화기 병렬화 성능을 비교한다. Slice와 Tile은 분할 데이터간 의존성이 존재하지 않으므로 분할된 데이터를 다중 스레드에 할당하여 데이터-레벨 병렬화를 수행하였다. 실험 결과에서는 병렬화된 복호화기 성능이 기존 순차 복호화기에 비해 최대 2.08배 고속화 되었고, 분할 데이터 수가 증가하여도 화질 손실이 거의 없는 결과를 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.07b
• /
• pp.867-870
• /
• 2003

본 논문은 멀티미디어 데이터 처리를 위한 효율적인 RISC 프로세서 유닛의 설계를 목표로 Vector 프로세서의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 개념을 바탕으로 고정된 연산기 데이터 비트 수에 비해 상대적으로 작은 비트수의 데이터 연산의 부분 병렬화를 통하여 멀티미디어 데이터 연산의 기본이 되는 곱셈누적(MAC : Multiply and Accumulate) 연산의 성능을 향상 시킨다. 또한 기존의 MMX나 VIS 등과 같은 범용 프로세서들의 부분 병렬화를 위해 전 처리 과정의 필요충분조건인 데이터의 연속성을 위해 서로 다른 길이의 데이터 흑은 비트 수가 작은 멀티미디어의 데이터를 하나의 데이터로 재처리 하는 재정렬 혹은 Packing/Unpacking 과정이 성능 전체적인 성능 저하에 작용하게 되므로 본 논문에서는 기존의 프로세서의 연산기 구조를 재이용하여 병렬 곱셈을 위한 연산기 구조를 구현하고 이를 위한 데이터 정렬 연산 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.769-772
• /
• 2007

공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 색인구조의 처리는 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O 연산의 병렬처리는 공간 색인구조의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PR-tree라는 병렬형 공간 색인구조를 제안한다. PR-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.07a
• /
• pp.115-116
• /
• 2019

SVM (Support Vector Machine)은 견고성으로 인해 다양한 분류 문제에 적용 할 수 있는 효율적인 기계 학습 기술이다. 그러나 훈련 데이터의 수가 증가함에 따라 시간 복잡도가 급격히 증가하므로 대규모 데이터 세트의 경우 SVM이 비실용적이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 중복 된 학습 데이터를 효율적으로 제거하는 새로운 병렬 평면(Parallel Hyperplane) 기법을 소개한다. 제안 기법에서 PH는 재귀 적으로 형성되는 반면 PH의 외부에 있는 데이터 포인트의 클러스터는 매 반복마다 제거된다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존의 클러스터링 기반 감축 기법과 SMO 기법에 비해 학습 시간을 크게 단축시키면서 데이터 축소 없이 분류의 정확성을 높일 수 있음을 확인 하였다.