Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2001.08a
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pp.143-148
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2001
본 연구에서는 공기기반 질의-용어간 유사도를 이용한 질의확장을 통해 단락검색의 성능을 향상시키는 방안을 제시하고자 하였다 실험을 통해 전체 문헌집단에 출현한 용어들의 공기정보에 기반한 전역적 질의확장과 이용자의 피드백 없이 초기검색 결과 중 상위 10개 문헌에 출현한 용어들의 공기정보에 기반한 지역적 질의확장의 성능을 비교하고 각각의 성능을 향상시키는 방법을 모색하였다. 마지막으로 문헌집단의 전역 정보와 지역 정보를 함께 이용하는 방안을 제시하고 그 성능을 평가하였다.
근년의 각종 센서의 발전은 급속히 측정기의 성능향상을 가져왔다. 즉 전출감도의 향상, 변환률의 향상, 소형화, 응답성의 향상, 신뢰성의 향상등이다. 더욱이 이들의 뛰어난 자동화와 마이콘의 적극적인 활용에 의해 계측의 자동화를 지향하고 있는 것이 많다. 이하에 설명하는 것은 소제 목으로한 측정에 포함되는 센서를 전부 망라한 것은 아니고 구래의 것과 대비하여 독자적인 것을 각각 예시한 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.1-2
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2013
KLT-AECQ 는 지각적인 성능 향상을 위하여 formant weighting 필터를 사용한다.Code Excited Linear Prediction(CELP) 코더는 사람의 음성신호를 압축하는 대표적인 방식이다. CELP 의 Rate-Distortion 성능을 향상 시키기 위해서 Karhunen-Loeve-Transform (KLT) 기반의 Classified Vector Quantization (KLT-CVQ) 방식이 제안되었으며, 이는 KLT 기반의 Adaptive Entropy-Constrained Quantization (KLT-AECQ) 방식으로 확장되었다. 기존의 KLT-AECQ 에서는 지각적인 성능 향상을 위하여 formant weighting 필터를 사용한다. 본 논문에서는 이 필터 대신에 Spectral Amplitude Warping (SAW) 필터를 적용함으로써, KLT-AECQ 코더의 지각적인 성능을 향상하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.3
no.1
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pp.79-92
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1998
일반 병렬처리 시스템(General Purpose Multiprocessors) 과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction)처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전체 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션 처리 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 분석 내용을 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력 노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷을 크리에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력노드내의 상호연결망의 접속을 제공하는 XNIF 의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 전혀 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로는 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션시스템의 설계에 있어서 매우 중요하다는 점을 보여준다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1997.11a
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pp.165-180
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1997
일반 병렬 처리 시스템(General Purpose Multiprocessors)과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction) 처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전제 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션처리 시스템의 미치는 성능의 평가 및 분석에 대한 연구 내용 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷의 크기에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력 노드내의 상호연결망의 접속(Interface)을 제공하는 XNIF의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션 시스템의 설계에 있어서 매우 중요함을 보여준다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.82-82
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2010
유기 쌍안정성 소자는 비휘발성 기억 소자 중에서 구조가 간단하고 제작비용이 저렴하며 유연성을 가지기 때문에 많은 연구가 진행되고 있다. 현재 유기물/무기물 나노복합소재를 사용하여 소자 성능 향상이 기억소자의 성능 향상을 위하여 여러 가지 유기물/무기물 나노복합소재를 사용하여 제작한 유기 쌍안정성 소자가 유연성을 가진 비휘발성 기억소자로 대두되고 있다. 본 연구에서는 ZnO 나노입자를 포함한 PMMA 복합층을 사용하여 제작한 유기 쌍안정성 기억소자를 제작하여 메모리 특성을 조사하였다. 이와 더불어 활성층에 효과적인 전하주입을 위하여 전극과 PMMA/ZnO 층 사이에 $C_{60}$ 층을 삽입한 구조를 가진 메모리 소자의 성능 향상에 대하여 연구하였다. Indium tin oxide 가 증착된 유리 기판위에 $C_{60}$ 층을 스핀코팅 방법으로 적층하였다. 1 wt% ZnO 나노입자와 1 wt% PMMA를 혼합하여 스핀코팅 방법으로 $C_{60}$ 층 위에 박막을 형성하였다. 그리고, 전극으로 Al을 열증착으로 형성하였다. $C_{60}$ 층이 있는 유기 쌍안정성 기억 소자와 $C_{60}$ 층이 없는 두 가지의 소자에 대하여 전류-전압 (I-V) 특성을 측정하여 각각의 소자에서의 전류 히스테리시스 현상이 발생하는 원인을 규명하였다. I-V 특성 결과와 전자적 구조를 사용하여 유기 쌍안정성 소자에서의 쓰기, 지우기 및 읽기 동작에 대한 과정을 설명하였다. 두 소자의 I-V 특성을 비교하므로 $C_{60}$ 층을 사용하여 유기 쌍안정성 소자의 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 $C_{60}$ 층을 사용하여 제작된 유기 쌍안정성 소자의 성능이 향상된 원인을 규명하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.191-193
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2016
본 논문에서는 SSD 저장장치를 포함하는 하둡의 Iterative Processing에 대한 성능 분석 결과를 소개한다. 하둡은 맵 리듀스 병렬 프로그래밍 모델을 통해 Batch Processing에 특화된 구조를 가지고 있는 프레임 워크이다. 이는 병렬/분산 환경에서 큰 성능향상을 보장하지만, 반복 작업을 수행하는 Iterative Processing에 대하여는 성능이 낮아지는 문제가 존재하고 있다. 이에 본 논문에서는 점차 낮아지는 가격으로 인해 하둡시스템에 적용 가능성이 타진되는 SSD를 통해 반복 작업의 성능이슈를 해결할 수 있는지 확인하고, SSD를 통한 성능향상의 요소가 존재하는지 알아보고자 실험을 진행하였다. 실험에서는 Batch Processing인 word count와 Iterative Processing인 Page Rank 알고리즘을 MapReduce로 구현하고 데이터 크기에 따른 성능 향상도를 측정하였고, SSD 추가와 같은 하드웨어적인 성능을 통한 하둡의 반복 작업은 큰 효율을 기대하기가 어렵다는 결론을 보였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.3
no.1
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pp.165-174
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1998
본 연구는 기존의 한글 전자사전의 단점들인 과다한 검색 횟수, 비효율적인 주 기억장치 사용, 이미 구축된 사전에 새로운 단어에 대한 추가·삭제의 난이성 등을 해결할 수 있는 다차원 이진트리 구조 기반의 한글 전자사전의 설계 및 구현을 그 내용으로 하고 있다. 본 논문에서 구현된 한글 전자사전의 검색시간 성능평가를 위해 입력 키워드의 종류에 따라 실험1, 실험2 의 두가지 성능평가를 수행하였다. 실험1에서는 구현된 사전의 단어를 입력 키워드로 사용하여 실험하였으며 그 결과로서 제안한 사전구조가 검색 속도 면에서 기존의 트라이 사전구조보다 약 1.5배의 성능향상을 부여주고 있음을 보았다. 실험 2는 다차원 이진트리 구조의 한글 전자사전이 트라이 구조의 한글 전자사전보다 약 2.3배의 성능향상을 이루고 있음을 보여주고 있다. 한편, 사전 구축시 필요한 주기억장치 용량에 대한 성능평가 결과는 트라이구조사전은 1.987Kbyte를 가지는 반면 제안한 다차원 이진트리 구조의 한글 전자사전은 1.136Kbyte를 가지므로 약 1.8배의 성능향상을 보여주고 있다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.3
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pp.261-278
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2009
Identifying optimal feature sets in Text Categorization(TC) is crucial in terms of improving the effectiveness. In this study, experiments on feature expansion were conducted using author provided keyword sets and article titles from typical scientific journal articles. The tool used for expanding feature sets is WordNet, a lexical database for English words. Given a data set and a lexical tool, this study presented that feature expansion with synonymous relationship was significantly effective on improving the results of TC. The experiment results pointed out that when expanding feature sets with synonyms using on classifier names, the effectiveness of TC was considerably improved regardless of word sense disambiguation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.6
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pp.749-756
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2021
Thanks to PLC and IoT Sensor, huge amounts of data has been accumulated onto the companies' databases. Machine Learning Algorithms for the predictive model with good performance have been widely utilized in the manufacturing process. We present how to improve the performance of machine learning predictive models. To improve the performance of the predictive model, typical techniques such as increasing the sample size, optimizing the hyper parameters for the algorithm, and selecting a proper machine learning algorithm for the predictive model would be shown. We suggest some new ways to make the model performance much better. With the proposed methods, we can build a better predictive model for predicting and controlling product qualities and save incredibly large amount of quality failure cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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