• 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.

• Journal of the Korean Magnetics Society
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.203-207
• /
• 2015

This paper introduces a probabilistic analysis method in order to analyze the effect of manufacturing tolerance on induction motor performance occurring in massive production. The univariate dimension reduction method is adapted to predict probabilistic characteristics of a performance function due to certain probabilistic distributions of design variables. Moreover, the sensitivity information on mean and variance of the performance function is estimated, and then the effect of randomness of individual design variables on the probability performance function is analyzed. The effectiveness and accuracy of the method is investigated with a mathematical model and an induction motor.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.35 no.2
• /
• pp.83-91
• /
• 2016

Music-similarity computation is crucial in developing music information retrieval systems for browsing and classification. This paper overviews the recently-proposed centroid-model based music retrieval method and applies the distributional similarity measures to the model for retrieval-performance evaluation. Probabilistic distance measures (also called divergence) compute the distance between two probability distributions in a certain sense. In this paper, we consider the alpha divergence in computing distance between two centroid models for music retrieval. The alpha divergence includes the widely-used Kullback-Leibler divergence and Bhattacharyya distance depending on the values of alpha. Experiments were conducted on both genre and singer datasets. We compare the music-retrieval performance of the distributional similarity with that of the vector distances. The experimental results show that the alpha divergence improves the performance of the centroid-model based music retrieval.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.52 no.11
• /
• pp.895-904
• /
• 2019

It has been well recognized that extreme rainfall process often features a nonstationary behavior, which may not be effectively modeled within a stationary frequency modeling framework. Moreover, extreme rainfall events are often described by a two (or more)-component mixture distribution which can be attributed to the distinct rainfall patterns associated with summer monsoons and tropical cyclones. In this perspective, this study explores a Mixture Distribution based Nonstationary Frequency (MDNF) model in a changing rainfall patterns within a Bayesian framework. Subsequently, the MDNF model can effectively account for the time-varying moments (e.g. location parameter) of the Gumbel distribution in a two (or more)-component mixture distribution. The performance of the MDNF model was evaluated by various statistical measures, compared with frequency model based on both stationary and nonstationary mixture distributions. A comparison of the results highlighted that the MDNF model substantially improved the overall performance, confirming the assumption that the extreme rainfall patterns might have a distinct nonstationarity.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
• /
• 2003.10a
• /
• pp.139-145
• /
• 2003

본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.16-24
• /
• 1999

본 논문에서는 병렬 DBMS를 사용하는 데이터 웨어하우스의 성능을 개선하기 위한 새로운 다차원 데이터 분할 기법을 제안한다. 데이터 웨어하우스는 많은 양의 데이터를 저장하는 대용량 데이터베이스이며 분석적인 정보를 얻기 위한 다차원 범위 질의가 대부분을 차지한다. 단일 차원분할 기법으로는 다차원 질의를 효과적으로 처리하기 어렵고 기존의 다차원 분할 기법은 임의의 알 수 없는 분포를 가진 데이터에 대해 균등한 분할을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 hB-tree 구조를 이용하여 균등한 분할을 보장하는 다차원 분할 기법을 제안하고 그 성능을 측정하기 위한 시뮬레이터 결과를 보인다. 시뮬레이션에서 hB-tree 분할 기법은 균등 분포뿐만 아니라 비균등 분포 데이터 집합에 대해서도 균등한 분할을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.314-316
• /
• 2012

본 논문에서는 의료영상 영역화 기법으로 이용되는 레이블 융합 기법을 기반으로, 정합 기법을 이용했을 시 빈번하게 발생하는 경계에서의 오차를 크게 줄여줄 수 있는 기법을 제안한다. 패치 기반 레이블 융합 기법은 패치 간의 밝기 값의 유사도를 기반으로 융합 가중치를 계산하였지만 이는 밝기의 분포가 상대적으로 다른 자기공명영상에 적합하지 못한 경우가 많았다. 본 논문에서는 밝기 값과 함께 밝기 값의 경사도 유사도를 추가적으로 계산하여 융합 가중치를 얻어내는 기법을 제안한다. 밝기의 분포가 다른 영역에서도 밝기의 경사도 분포는 대부분 유사하기 때문에, 오차가 많은 모호한 경계에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 50 개의 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 대퇴골을 영역화 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 밝기 값 유사도 정보만을 이용했던 기법에 비해 개선된 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 1997.07e
• /
• pp.1702-1704
• /
• 1997

본 논문은 HDPE 필름의 절연성능을 평가하기 위하여 절연파괴강도의 결과를 Weibull분에 적용하였다. 각 절연파괴강도의 Weibull분포로부터 형의 모수를 구하였다. 또한 Weibull분포의 활용은 2개 및 3개의 모수법을 각각 적용시켜 절연파괴강도의 평가를 하였다. HDPE 필름을 열화시켜, 형의 모수변화를 비교하였다. 이와같은 Weibull분포의 활용은 절연성능과 수명의 평가를 통계적으로 평가코져 한다.

• The Journal of Engineering Research
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.95-102
• /
• 1997

In this paper, we investigate the effects of various station distribution patterns in the DMSA system which is a random access LAN protocol. Via Monte Carlo simulation, we investigate the utilization achieved by the individual stations for several station distribution types. We then investigate the effects of the number of stations to the utilization-delay performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.517-520
• /
• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.