• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.208-210
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• 2001

예외자는 공간색인의 성능을 떨어뜨리는 요소가 될 수 있다. 예를 들어, R-tree 계열의 색인 방법은 예외자 때문에 MBR의 넓이나, MBR사이의 겹치는 공간이 넓어져 성능이 떨어진다. 따라서, 공간색인을 구축할 때, 적절하게 예외자를 처리하면 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 예외자와 공간색인의 성능과 관계를 관찰하고 적절한 방법으로 예외자를 처리하여 공간색인의 성능을 향상시키는 방법을 확인한다. 실험의 결과에 따르면, 예외자를 적절하게 처리할 경우 성능을 평균적으로 15% 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.361-363
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• 2003

본 논문에서는 MPICH-G2의 집합 통신 중 가장 많이 이용되고 있는 브로드캐스트 함수의 통신 속도를 개선함으로써 분산 자원들의 통신속도를 높여 컴퓨팅 능력을 증가시켜주는 효과를 도모한다. 성능향상의 방법으로 패킷단위의 부분 데이터 송수신과 한 노드에서 여러 노드로 동시에 전송하는 두 가지 방법을 이용하였다. 제안된 방식을 사용했을 경우의 얻어지는 효과를 분석한 결과 데이터가 나뉘어진 패킷 수 p, 노드 수 n일 때, O(p$\times$n)에서 O(P＋n)로의 성능향상을 나타냈고. bandwidth가 작은 노드로 인해 발생하는 병목현상이 감소되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.279-281
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• 2012

고도화된 네트워크에서 성능 문제는 라우터 설계에 있어서 등가교환 하기 쉽지 않다. 그러나 IPv4 프로토콜의 한계점과 새로운 네트워크 계층의 프로토콜의 필요성이 대두되면서 소프트웨어 라우터가 각광을 받기 시작하였고 이들 성능 향상을 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 이러한 소프트웨어 라우터 성능 향상 연구의 일환으로 리눅스를 이용한 라우터의 성능 병목 지점 중의 하나가 소프트웨어 인터럽트 처리 루틴임을 제시한다. 그리고 이를 해결하기 위해 소프트웨어 인터럽트 서비스 루틴을 단축시켜 인터럽트 처리 속도를 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 실험을 통해 이와 같은 방법이 전통적인 리눅스 라우팅에 비해 2배 가량의 성능 향상이 있었음을 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.51-54
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• 1998

본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.61-66
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• 2004

본 논문에서는 Tabu Search(TS) 알고리듬과 Simulated Anneal ing(SA) 알고리듬을 결합하여 향상된 성능을 갖는 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계할 수 있는 방법을 제안하였다. 회절 효율의 향상을 위해 TS 알고리듬으로 이상적인 홀로그램에 근접한 패턴을 생성하고, 이를 SA 알고리듬에서 무작위로 구성된 초기 패턴과 대체하여 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계하였다. 컴퓨터 모의 실험과 광 실험을 통하여 제안한 방법과 SA 알고리듬과의 성능을 비교한 결과 제안한 방법으로 재생한 영상이 SA 알고리듬을 이용하였을 때보다 향상된 회절 효율을 가지는 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.367-369
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• 2005

현대인들이 계속 쏟아지는 정보로부터 자신에게 필요한 정보만을 제한된 시간 안에 검색하는 일은 쉬운 일이 아니다. 컴퓨터를 이용하여 제한된 시간 내에 원하는 정보를 검색하고자 하는 정보검색 분야에서는 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 정보검색 시스템의 성능을 향상시키고자 퍼지 K-Nearest Neighbor에 의한 정보검색시스템(IRS-FKNN: Information Retrieval System using Fuzzy K-Nearest Neighbor)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교했을 때 검색결과의 신뢰성을 높이게 되어 시스템의 성능을 향상시키게 되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.364-366
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• 2001

문서 범주화는 전자 정보환경에서 매우 유용한 정보처리 도구로서, 다양한 문서 범주화 기법 및 성능향상을 위한 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나, 대부분의 연구들은 문서 범주화의 대상이 되는 단어 자질 공간의 차원축소 문제에만 집중되었을 뿐, 학습단계에 큰 영향을 미치는 다범주 단어 자질의 범주 모호성은 고려하지 않았다. 본 연구에서는, 다범주 자질의 범주 모호성을 해소함으로써 문서 범주화의 성능향상을 유도하는 범주 모호성 해소 가중치 W를 제시하고 이를 실험을 통해 증명하였다. 실험에서는 Naive Bayes 분류기와 가중치 W를 적용한 Naive Bayes-W 분류기를 직접 구축하여 문서 범주화의 성능향상 여부를 비교하는데 사용하였다. 도출된 실험결과를 통해, 가중치 W는 현재의 분류기가 가지고 있는 자질 표현의 범주 모호성이라는 단점을 보완하고 분류기의 성능향상을 유도함으로써 정보검색시스템의 검색효율을 높이는 데 활용될 수 있음일 증명되었다.

• Journal of the KSME
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• v.28 no.2
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• pp.123-129
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• 1988

공학분야에서 널리 사용되고 있는 신호처리 및 해석의 기본이 되는 범용 데이터 수집 소프트웨 어의 기본적인 사항 및 그 개발예에 대해 언급하여 보았다. 데이터 수집장치 및 그를 제어하는 소프트웨어는 신호처리 및 해석을 통하여 국외에서 개발된 시스템보다는 훨씬 저렴한 가격으로 국내에서 개발될 수 있으며 국내에서 쉽게 구할 수 있는 것들로 데이터 수집 시스템 구성이 가 능함을 보였다. 또한 국내 개발 시, 시스템의 개조 및 성능향상이 용이하므로 점차적으로 그 성능 및 정확도를 향상시켜나갈 수 있으며 사용자의 목적에 따른 기능변경이 수월하다는 장점이 있겠다. 이러한 데이터 수집 소프트웨어의 개발시 그 성능을 크게 좌우하는 것은 A/D변환기 및 관련 하드웨어의 성능과 이를 직접 제어하는 기계어 Routine의 수행속도 및 능률이라는 점을 들 수 있겠다. 왜냐하면 데이터 수집기능 및 온라인 처리가 필요한 디지틀 오실로스코프 기능과 같은 일을 수행하는 소프트웨어는 하드웨어와 밀접한 관계가 있으며, 전체 수집 시스템의 성능에 둘 다 큰 영향을 미치게 되기 때문이다. 이러한 것은 하드웨어설계자와 프로그램 작성자와의 충분한 토의 및 상호 기능개선에 의해 해결되어 데이터 수집 시스템의 성능이 크게 향상되어질 수 있으며, 전자기술의 발전으로 인해 하드웨어의 성능이 크게 향상되고 이에 따른 소프트웨어의 개선이 진행됨에 의해 보다 나은 데이터 수집 시스템의 개발이 가능해지리라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.625-628
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• 2008

네트워크 서비스를 제공함에 있어서 사용자 인증, 접근 권한 및 요금 처리는 필수적인 기능이다. 이러한 기능을 제공하기 위해 AAA 기술이 정의되었다. AAA의 성능은 네트워크 서비스 전체의 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 현재 AAA 성능에 관련된 이슈와 그 해결책은 알려져 있으나, 이를 통한 성능 향상의 정도는 분석되지 않았다. 본 논문은 AAA 이슈에 대한 분석과 해결책을 설명하고 시뮬레이션을 통해 각 이슈에 대한 성능 향상의 정도를 가시적으로 보여주고 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면 AAA의 해결책을 적용한 경우 평균 33%의 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.541-544
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• 2023

LLM(Largescale Language Model)의 성능 향상을 위한 비용 효율적인 방법으로 ChatGPT, GPT-4와 같은 초거대 모델의 output에 대해 SLM(Small Language Model)을 finetune하는 방법이 주목받고 있다. 그러나, 이러한 접근법은 주로 범용적인 지시사항 모델을 위한 학습 방법으로 사용되며, 제한된 특정 도메인에서는 추가적인 성능 개선의 여지가 있다. 본 연구는 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 성능 향상을 위한 새로운 방법인 Self-Guided Approach를 제안한다. Self-Guided Approach는 (1) LLM을 활용해 시드 데이터에 대해 도메인 특화된 metric(유용성, 관련성, 정확성, 세부사항의 수준별) 점수를 매기고, (2) 점수가 매겨진 데이터와 점수가 매겨지지 않은 데이터를 모두 활용하여 supervised 방식으로 SLM을 미세 조정한다. Vicuna에서 제안된 평가 방법인, GPT-4를 활용한 자동평가 프레임워크를 사용하여 Self-Guided Approach로 학습된 SLM의 성능을 평가하였다. 평가 결과 Self-Guided Approach가 Self-instruct, alpaca와 같이, 생성된 instruction 데이터에 튜닝하는 기존의 훈련 방법에 비해 성능이 향상됨을 확인했다. 다양한 스케일의 한국어 오픈 소스 LLM(Polyglot1.3B, PolyGlot3.8B, PolyGlot5.8B)에 대해서 Self-Guided Approach를 활용한 성능 개선을 확인했다. 평가는 GPT-4를 활용한 자동 평가를 진행했으며, Korean Novel Generation 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.547점에서 6.286점의 성능 향상이 발생했으며, Korean scenario Genration 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.038점에서 5.795 점의 성능 향상이 발생했으며, 다른 유사 도메인들에서도 비슷한 점수 향상을 확인했다. Self-Guided Approach의 활용을 통해 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 SLM의 성능 개선 가능성을 확인했으며 이는 LLM에 비용부담을 크게 줄이면서도 제한된 도메인에서 성능을 유지하며, LLM을 활용한 응용 서비스에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.