• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1267-1268
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• 2013

온라인 패션 쇼핑몰을 이용하는 소비자가 늘어나면서 소비자의 불만 사항으로 상품의 불량상태, 사이즈 불일치, 배송 및 환불 지연, 품절 및 입고 지연, 색상 불일치, 입어보지 못하는 불편함 등이 있는데, 그 중에 하나인 사이즈 불일치와 입어보지 못하는 불편함을 가상의 모델로 대체하여 옷을 입어 사용자가 확인하는 어플리케이션이다. 본 논문에서는 사용자의 키와 몸무게, 사이즈를 입력하고 사람의 표준적인 몸으로 사이즈에 맞는 옷을 입혀 사용자가 옷을 사기 전 사이즈를 확인 할 수 있도록 도움을 주는 어플리케이션이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.79-80
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• 2023

동기식 분산 딥러닝 기법은 그래디언트 계산 작업을 다수의 워커가 나누어 병렬 처리함으로써 모델 학습 과정을 효율적으로 단축시킨다. 배치 사이즈는 이터레이션 단위로 처리하는 데이터 개수를 의미하며, 학습 속도 및 학습 모델의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 멀티 GPU 환경에서 작동하는 분산 학습의 경우, 가용 GPU 메모리 용량이 커짐에 따라 선택 가능한 배치 사이즈의 상한이 증가한다. 하지만 배치 사이즈가 학습 속도 및 학습 모델 품질에 미치는 영향은 GPU 활용률, 총 에포크 수, 모델 파라미터 개수 등 다양한 변수에 영향을 받으므로 최적값을 찾기 쉽지 않다. 본 연구는 동기식 분산 딥러닝 환경에서 실험을 통해 최적의 배치 사이즈 선택에 영향을 미치는 주요 요인을 분석한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.3
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• pp.227-235
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• 2005

In the embedded system domain, both memory requirement and energy consumption are great concerns. To save memory and energy, the 32 bit ARM processor supports the 16 bit Thumb instruction set. For a given program, the Thumb code is typically smaller than the ARM code. However, the limitations of the Thumb instruction set can often lead to generation of poorer quality code. To generate codes with smaller size but a little slower execution speed, Krishnaswarmy suggests a profiling guided selection algorithm at module level for generating mixed ARM and Thumb codes for application programs. The resulting codes of the algorithm give significant code size reductions with a little loss in performance. When the instruction set is selected at module level, some functions, which should be compiled in Thumb mode to reduce code size, are compiled to ARM code. It means we have additional code size reduction chance. In this paper, we propose a profile guided selection algorithm at function level for generating mixed ARM and Thumb codes for application programs so that the resulting codes give additional code size reductions without loss in performance compared to the module level algorithm. We can reduce 2.7％ code size additionally with no performance penalty

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.12
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• pp.1199-1203
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• 2010

Data transfer between host system and storage device is based on the data unit called sector, which can be varied depending on computer systems. If NAND flash memory is used as a storage device, the variant sector size can affect storage system performance since its operation is much related to sector size and page size. In this paper, we propose an efficient FTL mapping management scheme to support multiple sector size within one NAND flash memory based storage device, and analyze the performance effect and management overhead. According to the proposed scheme, the management overhead of proposed FTL management is lower than conventional scheme when various sector sizes are configured in computer systems, while performance is less degraded in comparison with single sector size support system.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.3
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• pp.627-632
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• 2021

ITL (information-theoretic learning) has been applied successfully to adaptive signal processing and machine learning applications, but there are difficulties in deciding the kernel size, which has a great impact on the system performance. The correntropy algorithm, one of the ITL methods, has superior properties of impulsive-noise robustness and channel-distortion compensation. On the other hand, it is also sensitive to the kernel sizes that can lead to system instability. In this paper, considering the sensitivity of the kernel size cubed in the denominator of the cost function slope, a new adaptive kernel estimation method using the rate of change in error power in respect to the kernel size variation is proposed for the correntropy algorithm. In a distortion-compensation experiment for impulsive-noise and multipath-distorted channel, the performance of the proposed kernel-adjusted correntropy algorithm was examined. The proposed method shows a two times faster convergence speed than the conventional algorithm with a fixed kernel size. In addition, the proposed algorithm converged appropriately for kernel sizes ranging from 2.0 to 6.0. Hence, the proposed method has a wide acceptable margin of initial kernel sizes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.610-613
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• 2022

센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.7
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• pp.7-17
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• 2021

This study investigated the effect of size recommendation technology convergence on purchase intention mediated by information credibility and satisfaction. The survey for this study was conducted on Amazon Mechanical Turk targeting U. S. residing women aged 18 to 60 years old who have never used size recommendation technology. They experienced the size recommendation technology in the provided web page and returned to the survey to answer the questionnaire. The analysis was done with 213 surveys using SPSS 27.0 and Process Macro (model 6, 5,000 Bootstrapping sample). The dimensions of service quality were found to be responsiveness and ease of use, and both have a significant effect on purchase intention through information credibility and satisfaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.338-341
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• 2011

프로그램 코드 사이즈는 내장형시스템 구성에 있어서 고려해야 할 핵심 요소중의 하나이다. 프로그램 사이즈는 해당 시스템의 메모리 크기, 전력소모, 성능, 가격 등에 영향을 미치기 때문이다. 프로그램 코드 사이즈를 최적화하기 위하여 활용할 수 있는 시스템 자원 중에서 효과적인 것 중 하나가 복수 로드/스토어 명령어(Multiple Load/Store Instruction, MLS)이다. MLS 명령어는 하나의 명령어로 하나이상의 메모리 값을 레지스터로 블록 전송 (block transfer)하는 것이 가능하기 때문이다. 본 연구에서는 MLS명령어를 기존보다 효과적으로 생성함으로써 코드 크기를 감소시키는 최적화 기법에 대해 논의한다. 실험을 통하여 Mediabench와 DSPStone 벤치마크에서 본 연구에서 제안하는 기법을 통하여 평균 메모리 접근 코드사이즈가 10.3% 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.106-109
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• 2019

비트코인은 분산시스템으로 많은 노드를 가질수록 가용성 및 안정성이 유지된다. 이를 위해서는 블록 크기가 작고 많은 트랜잭션을 처리할 수 있는 구조를 가지는 것이 유리하다. 비트코인의 트랜잭션이 많아지면서 2017 년 8 월 24 일 세그윗(SegWit) 이후에 블록사이즈는 1MB 에서 2MB 로 변경되었고, 2019 년 9 월 현재 블록당 사이즈는 1MB 이상이 사용되고 있다. 이러한 추세라면 가까운 시일 내에 최대 블록사이즈에 근접하게 될 것이다. 본 논문에서는 세그윗 적용에 따른 비트코인의 변화를 조사하여 세그윗을 적용하지 않은 레거시(Legacy) 노드와의 차이점과 소프트포크(Softfork)로 알려진 호환성(Backward Compatibility)을 살펴보고, 세그윗을 통해 가단성(Malleability) 버그가 해결과 블록 사이즈 증가를 통해 TPS(Transaction Per Second)가 향상되는 것을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.316-319
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• 2005

현재 상용화 되고 있는 DMB에서는 176$^*$144의 작은 영상 사이즈를 표준으로 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 서비스 되고 있는 콘텐츠들은 주로 움직임이 많은 영화나 스포츠 그리고 드라마 등이 주류를 이루고 있다. 따라서 시간적 압축 방식을 사용하는 움직임 예측 모듈이 더욱더 중요한 위치를 차지하게 됐으며 기존의 영상 표준안과 다르게 4$^*$4와 같은 작은 블록 사이즈가 중요한 정보를 갖게 되었다. 본 논문은 DMB에서 서비스 하는 여러 가지 영화나 스포츠를 대상으로 실험한 결과 4$^*$4와 같은 작은 사이즈의 블록이 움직임 예측시 많이 나타날 뿐 아니라 중요한 정보들로 이루어져 있다는 결과를 얻었으며 이를 토대로 좀 더 정확한 움직임 예측을 수행하기 위하여 가변 탐색범위를 제안하였다. 제안된 방법은 C언어를 통하여 검증하였으며 그 결과 고정의 탐색범위를 적용한 것보다 좋은 효율을 얻었다. 그리고 이를 다시 하드웨어 언어인 VHDL로 구현하였다.