• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.600-605
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• 2015

조정은 작은 속도차이가 경기에 큰 영향을 미치는 스포츠이다. 이에 따라 노 주변 유통에 대한 다양한 연구가 진행되어왔지만 정작 노 블레이드를 어떠한 형상으로 설계해야 어떤 영향에 의해 노의 성능이 향상되는지에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 4-digit NACA 익형 캠버 식을 이용하여 최대 캠버와 최대 캠버 위치를 변화시켜가며 노의 추진력과 효율을 모두 높이는 노 블레이드 형상을 찾아보았다. 연구 결과 최대 캠버의 크기가 크고 최대 캠버의 위치가 블레이드 압전에 가까이 위치할수록 노의 추진력과 효율이 향상되는 것을 확인하였다. 본 연구의 실험 범위에서는 최대 캠버와 최대 캠버의 위치가 각각 시위길이의 4%, 20%인 노 블레이드의 경우 블레이드가 평판인 경우보다 배의 평균속도를 0.18m/s 향상시켰으며, 이는 실제 경기에서 57.2m의 거리 차와 약 13초의 기록차이를 가져온다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.565-567
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• 2005

상향 링크와 하향 링크의 대역폭이 다른 비대칭 망 환경에서 범용 TCP를 사용하는 경우, 상향 링크의 혼잡으로 인해 TCP의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 하향 링크에서 데이터 세그먼트의 크기를 조정하여 상향 링크의 혼잡을 완화시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 단대단 의미구조를 유지하면서 망의 상태에 따라 세그먼트의 크기를 최적으로 조절하여 응답 패킷을 최소한으로 생성하도록 하는 특징을 가지고 있다. 특히, 조정된 크기를 갖는 세그먼트가 전송 도중에 오류가 발생하는 경우에 빠른 복구를 위해 SACK를 사용한다. 또한, 혼잡 제어 구간에서는 세그먼트의 크기를 조절하지 않도록 하여 줄어든 응답 패킷의 수로 인한 성능 감소를 방지한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.517-521
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• 2023

최근 거대 언어모델의 등장과 동시에, 많은 매개변수를 효과적으로 학습하는 방법인 효율적인 매개변수 미세조정(Parameter Efficient Fine-Tuning) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 Adapter는 사전학습 언어모델(Pretrained Language Models)에 몇 개의 추가 병목 구조 모듈을 삽입하여 이를 학습하는 방식으로, 등장한 이후 다양한 연구 영역에서 주목받고 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 병목 차원을 증가시켜 미세 조정보다 더 나은 성능을 얻는다는 주장이 나오면서, 원래의 의도와는 다른 방향으로 발전하고 있다는 의견도 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 기존의 Adapter 구조를 개선한 MAdapter를 제안한다. MAdapter는 본래 Adapter에 중간 층을 추가하되 학습 가능한 매개변수의 수는 오히려 줄이는 방법으로, 전체 매개변수 수 대비 1% 내외 만을 학습에 활용하며, Adapter 대비 절반 정도의 매개변수만을 사용하여 기존 결과와 비슷하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 병목차원 크기 비교와 중간 층 개수 분석을 통한 최적의 MAdapter 구조를 찾고, 이로써 효율적인 매개변수 미세조정 방법을 제시한다.

• 월간 기계설비
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• 통권268호
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• pp.63-63
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• 2012

국토해양부는 현행 20%인 신축 공동주택의 에너지 의무절감률을 30%로 상향 조정하는 내용을 골자로 하는 '친환경 주택의 건설기준 및 성능' 고시를 일부 개정해 11월 1일부터 시행에 들어간다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.262-267
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• 2007

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 학습률의 설정에 따라 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 학습률로 설정하여 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함에서 추출한 영문자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART1과 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권4호
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• pp.19-27
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• 2002

역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해서 학습율을 자동 조정하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 각각의 연결강도의 학습율을 퍼지 논리 시스템을 이용하여 자동 조정하는 방식으로 각각의 연결강도에 대해서 ${\Delta}$와 $\bar{{\Delta}}$를 구하여 퍼지 논리 시스템의 입력으로 사용하고, 학습율을 출력으로 사용하였다. 제안한 방식을 N-패리티 문제, 함수 근사, 숫자 패턴 분류에 대한 시뮬레이션 결과 일반적인 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacobs의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4A호
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• pp.214-218
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• 2012

본 논문에서는 FMCW(frequency modulation continuos wave) 응용에서 사용 가능한 우수한 성능의 W-band 도파관 전압조정발진기를 구현하였다. 중심주파수가 94 GHz인 도파관 전압조정발진기(VCO, voltage controlled oscillator)를 구현하기 위하여 GaAs 건 다이오드(Gunn diode) 및 버렉터 다이오드(varactor diode)와 저역통과필터(LPF, low pass filter)를 적용한 두 개의 바이어스 포스트(bias post)를 이용하였으며, 발진기의 동공(cavity)을 47 GHz에서 발진하도록 설계하여 2체배된 신호를 사용하였다. 제작된 전압조정발진기는 1.095 GHz의 대역폭, 1.69%의 오차율 특성을 갖는 590 MHz의 선형성 구간과 14.86~15.93 dBm의 출력전력 특성을 나타내었다. 위상잡음은 전 구간에서 -95 dBc/Hz(at 1 MHz offset) 이하의 우수한 특성을 얻었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1199-1202
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• 2022

본 논문에서는 최근 연구되고 있는 신경망 이미지 부호화(NNIC: Neural Network based Image Coding)를 위한 적응적 크기 조정을 이용한 블록 기반 신경망 이미지 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 이미지를 여러 개의 2N×2N 블록으로 분할한 후 분할된 각 블록에 대해 두 가지 크기 조정 모드 중 하나로 부호화를 수행한다. 첫번째 모드는 2N×2N 블록을 구성하는 4 개의 N×N 블록을 각각 NNIC 인코더의 입력으로 사용하는 모드 1(크기 미조정 모드)이며, 두번째 모드는 2N×2N 블록을 하나의 N×N 블록으로 다운 스케일링하여 NNIC 입력으로 사용하는 모드 2(크기 조정 모드)이다. 모드 결정은 비트율-왜곡 비용(Rate-distortion Cost)이 더 적도록 이루어진다. 블록 기반 부호화와 제안 알고리즘을 비교하면, BDBR 은 약 -1.75%, BDSNR 은 약 0.073dB 으로 제안 알고리즘에서 성능 향상이 나타났고, 픽처 부호화와 제안 알고리즘을을 비교하면 BDBR 은 약 0.57%, BDSNR 은 -0.029dB 로 픽처 부호화와 거의 유사한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제33권3호
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• pp.241-247
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• 1997

터보 노즐에 유동하는 가스 에너지의 변화와 그위상의 조정에 의하여 디젤엔진의 성능 개선 가능성을 검토 하였다. 그리고 디젤기관의 각실린더와 터빈 노즐 면적과 가스의 유동에 대한 동기화를 실시함으로써 엔진 성능 또한 개선할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.91-94
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• 2003

본 논문에서는 RBF 네트워크의 중간층과 출력층 사이의 연결강도를 효율적으로 조정하기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정하는 개선된 RBF 네트워크를 제안한다. 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로 ART2를 적용하고 중간층과 출력층 사이의 연결 강도 조정 방법으로는 제안된 학습률 자동 조정 방식을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위해 기존의 delta-bar-delta 알고리즘, 기존의 ART2 기반의 RBF 네트워크와 비교 분석한 결과, 제안된 방법이 학습 속도와 수렴성에서 개선된 것을 확인하였다.