• 제목/요약/키워드: 성능개선

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FAT 호환 플래시 메모리 파일 시스템을 위한 성능 최적화 기법

  • 김성관;이동희;민상렬
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.796-798
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    • 2005
  • 최근 휴대용 단말기 및 임베디드 시스템 등을 위한 저장 장치로서 플래시 메모리가 각광받고 있다. 이때 저장 장치 관리를 위한 플래시 메모리 파일 시스템의 역할이 중요한데, 이를 위해 전용 플래시 메모리 파일 시스템이 제안되기도 했지만 산업계에서는 사실상의 표준으로 FAT 파일 시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 FAT 파일 시스템은 플래시 메모리의 물리적 특성을 고려하지 않고 설계되었기에 성능상 개선의 여지가 있다. 본 논문에서는 FAT 파일 시스템을 대상으로 플래시 메모리의 동작 특성을 고려한 성능 최적화 기법을 제안한다. 구체적으로 본 논문에서 제안되는 기법은 파일 삭제 시 FAT 파일 시스템의 기본 동작을 확장한 것으로 플래시 메모리 위에서 동작하는 FAT 파일 시스템의 쓰기 성능을 개선하는 효과를 보여 준다. 실험 결과 약 $29\%$의 쓰기 성능 개선 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

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Enhanced ATSC DTV수신기의 이중 스트림 기법에 따른 수신 성능 분석 (Analysis on the Reception Performance Due to Dual Stream Techniques in Enhanced ATSC DTV Receivers)

  • 이준식;김대진;김성훈;지금란;이재영;김승원
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2003년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.171-174
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    • 2003
  • 본 논문은 기존의 표준 8-VSB 방식의 DTV 수신 성능 개선을 위해 ATSC T3/S9에 제안되었던 기술 중에서 현재 새로운 표준안으로 채택이 유력시되는 Zenith/ATI의 Enhanced 8-VSB 방식과 Philips의 Pseudo 2-VSB 방식에 대해 살펴보고, 다양한 채널 환경에 대해서 전산 모의 실험을 실시하여 자 방식의 수신 성능을 비친, 분석하였다. 이중 스트림 기술을 사용하였을 때, 강인한 트렐리스 부호화를 거친 강인데이터의 성능 개선 정도와 강인데이터가 표준데이터에 미치는 성능 개선 정도를 SNR에 따른 트렐리스 디코더의 바이트 에러율을 통해서 비교, 분석하였다.

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무선인식 프로토콜에서의 EPC Class-0 충돌방지 알고리즘 개선 (Improvement of EPC Class-0 Anticollision Algorithm for RFID Air-Interface Protocol)

  • 임정현;좌정우;양두영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.18-24
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    • 2008
  • 본 논문은 RFID 시스템에 사용되는 무선 환경 프로토콜 표준 중 UHF 대역 프로토콜인 EPCglobal의 Class-0의 에어인터페이스를 분석하고 프로토콜에서 규정된 충돌방지 알고리즘을 구현하였다. 또한 프로토콜에서 규정하는 충돌방지 알고리즘의 성능을 개선한 알고리즘을 제안하고 성능을 비교하였다. 개선된 알고리즘과 표준 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과, 개선된 Class-0 알고리즘은 태그 수 100개 일 때 8%, 태그 수 1000개 일 때 12.2% 감소하였다. 태그 수가 증가함에 따라 개선된 알고리즘의 전체 인식시간이 규정된 알고리즘보다 점점 더 감소하였다. 따라서 개선된 충돌방지 알고리즘은 무선인식 시스템과 유비쿼터스 센서 네트워크의 태그인식 성능을 개선하는 방안으로 적용될 수 있다.

개선된 ESPRIT 알고리즘의 성능분석 (Performance Analysis of Modified ESPRIT Algorithm)

  • 정철곤;김중규
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권3B호
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    • pp.259-265
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    • 2001
  • 도래각 추정을 위한 대표적인 알고리즘으로 고유치 분해방식을 이용한 ESPRIT 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 다중 신호의 도래각을 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 낮은 SNR에서 뛰어난 분해능을 가지고 있다. 이러한 뛰어난 추정 능력에도 불구하고, ESPRIT 알고리즘은 서로 주파수와 위상이 같은 coherent 한 신호를 분해하지 못하는 커다란 결점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 보완한 개선된 ESPRIT (Modified ESPRIT )알고리즘을 제안한다. 개선된 ESPRIT 알고리즘 기존의 ESPRIT 에 spatial smoothing 방법을 도입하여 구성되어진다. 모의실험결과 개선된 ESPRIT 알고리즘은 coherent 하게 입사하는 신호의 도래각을 분해하는 능력에 있어서 매우 우수한 성능을 갖고 있음을 확인할 수 있다.

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장기 노출된 탄소 콘크리트의 전기적 특성

  • 김종훈;김찬오;손기상
    • 한국산업안전학회:학술대회논문집
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    • 한국안전학회 2002년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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    • pp.77-81
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    • 2002
  • 콘크리트에 탄소를 혼합하여 제작하면 탄소자체의 흡수성질이 있어 배합콘크리트에 밀실하게 배합되기가 쉽지 않으나 일단 밀실하게 제작되면 압축강도가 크게 개선되는 것으로 전기$\cdot$전도에 큰 성능개선을 할 수 있는 것으로 보여진다. 콘크리트에 전선을 매입하여 그 특성을 개선하는 등 해외 및 국내 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 기구 매입 없이 초기 배합에서 곧바로 전기적 특성을 이러한 방향으로 개선하는 방법을 찾는 기초연구를 하는데 있다.(중략)

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개선된 퍼지 연상 메모리를 이용한 영상 복원 (Image Restoration using Enhanced Fuzzy Associative Memory)

  • 조서영;민지희;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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    • pp.133-135
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    • 2004
  • 신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

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해상에서의 속도성능 해석법

  • 권영중
    • 대한조선학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.7-9
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    • 1994
  • 해상의 신속성능해석은 경제적인 측면에서나 기술적인 측면에서 반드시 필요하다는 것은 주지의 사실이라 하겠다. 이를테면 (1)시운전결과해석법의 개선, (2)Service Power Marhin 산정법의 개선, (3)연료경제성이 고려된 최적속력산정, (4)실선-모형선 상관수정값 개선, (5)고성능선박을 위한 통합설계법의 개선, (6)미래선박의 설계자료 수집, (7)용선계약과 관련된 문제점 해소등 수 많은 예를 찾을 수 있다.'1' 상기에 예시된 목적들의 달성을 위하여서는 이론적인연구 이외에 선 속의 체계적인 mNOITORING이 추천되고 있다. 효율적인 Monitoring system을 문헌'2,3,4'에서 예를 찾을 수 있다.

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수질향상을 위한 정수장 성능평가 (Performance Evaluation for Water Quality Enhancement)

  • Simpson Stephen-L;Singer Charlie
    • 수도
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    • 제24권4호통권85호
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    • pp.30-38
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    • 1997
  • County는 비용과 부지소요는 최소화하면서도 증가하는 지역적 물수요에 부합되는 높은 유량에서 정수장의 성능을 최대화해야하는 필요성에 직면해있다. 개선사항을 찾아내기 위하여 시설물에 대한 상세한 성능평가가 행해졌다. 성능평가는 여과와 소독공정이 운전방식의 조정과 함께 추가시설의 건설에 의하여 개선될 수 있음을 나타내었다. Pilot test는 실험된 여러 가지 대안들 중에서 혼화, 응집, 이중 여과방식이 입자의 제거와 정수 수질에 가장 좋은 것임을 보여주었다. 소독에 대한 분석 결과는 소독방법을 교정하고 추가적인 염소접촉시간을 주는 것이 소독의 안전성을 확보함과 동시에 정수의 소독부산물 농도를 최소한으로 하고 강화되는 규제치와 부합할 수 있는 최선의 방법이 될 것이라는 것을 보이고 있다. Pilot test는 저수두 자동역세척여과지가 1차여과지(roughing filter)로서 효과적이라는 것을 보여주었다. 실험결과는 이중여과가 최종유출수의 탁도를 평균 0.1NTU이하로 감소시키며 입자의 제거율을 3 log로 증가시킴을 나타내고 있다. 정수공정 전반에서의 입자의 제거는 여러 개의 공정의 개별적 성과의 합이 아니므로 시설물들을 건설하기 전에 정수장 전체적으로 예상되는 개선정도를 수량화하기 위하여 Pilot 실험이 필요하였다. Pilot test중에 탁도보다는 입자측정이 유량, 응집제의 주입량, 및 여타 운전조건의 변화에 훨씬 민감함을 보여주었다. 이러한 점이 입자측정이 특히 저탁도 원수에서 처리공정의 성능을 나타내 주는 적절한 추가적 수질인자라는 결론을 보강하여 주었다. 물수요에 부합하기 위하여 Freedom District 정수장을 성공적으로 개선하는 데는 원수의 수질, 단위공정의 성능, 활용가능한 수리학적 수두, 현시설의 배치, 운전양태 등과 같은 기술적 사항에 대한 고려가 필요하였다. 비록 모든 사항들이 각각 일정정도의 영향을 가지고 있으나, 상기의 모든 것들이 수질에 영향을 미쳤으며 수질의 성공적인 개선은 정수장 운전의 모든 부분을 파악할 수 있는 상세한 성능평가를 통하여 가장 잘 달성될 수 있다.

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칩 동기 에러와 위상 에러가 존재하는 환경에서 다단 간섭제거기에 의한 비동기 DS-CDMA 시스템의 성능 개선 (Performance Improvement of Asunchronous DS-CDMA Systems with a Multistage Interference Canceller in the Presence of Timing and Phase Errors)

  • 김봉철;강근정;오창헌;조성준
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.1-10
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    • 2001
  • 본 논문에서는 비동기 DS-CDMA 시스템의 성능 개선 기법으로서 다단 간섭제거기 (Multistage PIC)와 부분 다단 간섭제거기(Partial Multistage PIC)를 채용할 때 칩 동기 에러와 위상 에러가 위상 에러가 다중 접속간섭(MAI : Multiple Access Interference) 제거능력에 미치는 영향의 정도를 이론적으로 분석하고 이를 검증하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 분석 결과로부터 동기가 완전한 경우에는 다단 간섭제거기와 부분 다단 간섭제거기 모두 큰 폭의 성능 개선을 이룰 수 있었는데 단(stage) 수를 증가시킬수록 다단 간섭제거기와 부분 다단간섭제거기의 성능 개선은 비슷하였다. 또한, 칩 동기 에러와 위상 에러기를 고려 할 경우, 1단(no cancellation)에서의 성능 열화가 각 단의 상관기 출력(decision statistic)에 영향을 줌으로써 다단 간섭제거기와 부분 다단 간섭제거기의 성능 개선을 감소시켰다. 그렇지만, 불완전 동기에도 불구하고 단(stage) 수를 증가시키면 두 간섭제거기 모두 강한 간섭제기능력을 보였다. 실제 시스템에서는 완벽한 칩 동기와 위상 동기 획득이 불가능하기 때문에 칩 동기 에러와 위상 에러에 대해서도 큰 폭의 성능 개선을 이룰 수 있고 구현상의 복잡도도 줄일 수 있는 간섭제거기가 필요하게 된다. 따라서 기존의 다단 간섭제거기와 거의 동일한 성능 개선을 달성하면서 구조가 간단하고 계산량이 적은 부분 다단 간섭제거기의 활용도가 높아질 것이 예상된다.

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관계 추론 심층 신경망 모델의 성능개선 연구 (A Study on Improving Performance of the Deep Neural Network Model for Relational Reasoning)

  • 이현옥;임희석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권12호
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    • pp.485-496
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    • 2018
  • 지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.