• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.38-41
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• 2017

이동형 위성단말의 운용 환경에서는 장애물로 수신 성능이 감소한다. 하나의 방법으로 Diversity를 적용하여 수신 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 Diversity방법 중 Equal Gain Combining(EGC)방식과 Selective Combining(SC)방식을 적용하여 성능을 분석한다. 분석을 위해 이동형 위성단말로 측정한 결과를 활용한다. 분석결과 SC방식을 사용 시 성능향상을 확인할 수 있었다. 하지만 EGC방식은 rural지역에선 성능향상을 보이지만, urban지역에서는 성능이 나빠지는 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권5호
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• pp.10-17
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• 2004

본 연구에서는 헬리콥터의 전진비행성능 향상에 필수적인 로터블레이드의 동적실속성능을 향상시키기 위한 수동제어기법에 대한 연구를 수행하였다. 로터블레이드의 동적실속성능을 향상시키기 위해서는 블레이드 익형에 발생하는 유동박리에 대한 제어를 통해 양력 특성과 피칭모멘트 특성을 동시에 향상시켜야만 한다. 본 연구에서는 실제구현이 용이한 고정 앞전Droop과 Gurney 플랩을 심한 동적실속영역에 대해 동시에 적용하여 기존의 동적실속 제어기법에 비해서 탁월한 양력성능 향상 및 피칭 모멘트 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.700-702
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• 1998

자바(Java)의 수행 성능을 향상시키기 위한 방법으로 자바 프로세서가 제안되었다. 그러나 현재의 자바 프로세서는 자바 가상 머신(Java Virtual Macjine)의 구조만을 고려한 것이다. 본 논문에서는 기존 자바 프로세서의 성능을 향상시키는 자바 프로그래밍에서 사용되는 다중스레드를 직접 지원하는 새로운 자바 프로세서인 동시 다중스레드 자바 칩(Simultaneous Multithreaded Java Chip SMTJC)을 제안한다. SMTJC은 두 개의 독립적인 스레드를 동시에 수행함으로써, 자바 프로그램에서의 명령어 수준 병렬성(Instruction level parallelism)을 향상시킨다. 다중스레드 수행을 위해 새로운 스택 캐쉬의 구조 및 운영 방법을 사용한다. JavaSim을 통한 시뮬레이션은 SMTJC 이 기존 자바 프로세서에 비해 이중 스택 캐쉬와 추가적 처리 유닛들로 인해 1.28~2.00의 전체적 수행 성능이 향상됨을 보여준다. 본 연구는 하드웨어와 소프트웨어의 상호 보안적인 기술적 경향을 배경으로 자바의 언어적 특성을 고려한 프로세서를 설계, 지원함으로써 자바 프로세서의 성능 향상을 도모하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.37-40
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• 2011

계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.

• 기계저널
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• 제33권10호
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• pp.902-911
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• 1993

반능동 현가 시스템의 장점은 능동 및 수동 현가 시스템의 장점을 모두 갖고 있다는 것이다. 즉, 반능동 시스템은 수동 현가장치에 비해 우수한 성능을 제공하면서 대형 액츄에이터나 큰 동력 원을 필요로 하지 않는다. 지금까지는 승차감 및 조향성능을 향상시키기 위한 능동 및 반능동 현가시스템에 관한 연구가 많이 이루어졌으나, 능동 또는 반능동 현가시스템을 이용하여 대형 차량의 주행 안정성을 향상시키고, 대형차량에 의해 주로 발생하는 도로의 파손을 줄이면서 차 량의 수송능력을 향상시키는 연구는 최근에 유럽과 미국의 대형트럭 제조업체와 정부 주도로 활발하게 진행되고 있다. 그러므로 반능동 현가시스템에 의한 대형 트럭의 성능 향상 가능성 및 연구 개발도 승용차용 능동 및 반능동 현가시스템과 함께 앞으로의 주 연구 과제이다. 이글에 서는 우선 가변 댐퍼 및 반능동 현가시스템의 기본 원리를 설명하고, 반능동 현가시스템의 Bilinear Model, 제어방법에 대하여 언급한 후, 컴퓨터 모의 실험결과를 통하여 반능동 현가시 스템에 의한 차량의 동적 성능 향상을 두 가지 측면, 즉, 승용차와 대형트럭의 측면에서 언급될 것이다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2012년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.301-302
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• 2012

본 연구에서는 ripple 형태의 ZnO 박막을 역구조 태양전지의 전자 수집층으로 사용하였으며, 원자층 증착법 (Atomic Layer Deposition, ALD)을 이용하여 $TiO_2$ 박막을 ZnO 표면에 증착하였다. $TiO_2$가 ZnO 표면 위에 약 <3nm 정도 두께의 초미세 박막으로 형성되었을 경우 태양전지의 성능이 향상되었다. 특히 Jsc (short-circuit current)와 전환효율 값의 향상을 보였다. 반면 $TiO_2$를 더 두껍게 증착되었을 경우 오히려 태양전지 성능이 떨어지는 결과를 얻었다. 이와 같은 결과 전자를 수집하는 ZnO 위에서 $TiO_2$가 장벽으로 작용함으로써 전자의 이동을 억제하기 때문으로 풀이된다. 반면 $TiO_2$가 초미세 박막으로 형성되었을 때 ZnO 표면에 존재하는 결함자리, 즉 전자와 정공이 재결합하는 자리를 덮어줌으로써 오히려 태양전지의 성능을 향상시키게 된다. 본 연구에서는 ALD 방법을 이용하여 $TiO_2$의 미세한 두께조절을 통해 태양전지 성능향상이 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.59-61
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• 2023

본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권3호
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• pp.59-64
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• 1998

본 논문에서는 LSP 벡터 양자화의 성능에 대하여 분석하고 성능이 향상된 새로운 LSP 벡터 양자화 방법을 제안한다. 먼저, 10msec프레임 구조를 가지고 Moving Average 예측 필터를 사용한 LSP Split 벡터 양자화의 성능을 여러 훈련 방법과 벡터 Split 방법 및 Bit 할당 방법에 따라 비교한다. 다음, Split 벡터 양자화의 문제점을 해결하기 위하여 새로 운 Split 벡터 양자화 검색 방법을 제안한다. 스펙트럼 왜곡지수를 이용한 양자화 성능 측정 결과 새로 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수한 양자화 성능을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.123-130
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• 2009

일반적으로 다층퍼셉트론을 패턴인식 문제에 적용할 경우 클래스 당 하나의 출력 노드를 배정하고, 이 출력 노드의 인덱스가 입력 패턴의 클래스를 뜻하도록 한다. 이 논문에서는 이와 달리 다층퍼셉트론의 성능 향상을 위하여 클래스 당 출력노드 수를 증가시키는 방법을 제안한다. 두 개의 클래스 문제를 대상으로 클래스 발생확률이 동일하고 각 클래스 내에서 출력노드가 균일분포를 지닌다는 가정 하에, 이 방법의 효용성을 확률론적인 유도를 통하여 증명하였다. 그리고, 50개의 고립단어 인식의 시뮬레이션으로 출력노드를 증가 시킬 경우 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.36-37
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• 2013

음악 장르 분류 분야에서는 다양한 특징을 모아서 사용하는 방법과 support vector machine (SVM) 분류기가 주로 사용되고 있다. 이 논문에서는 거리 함수 학습를 음악 장르 분류에 적용하여 성능 향상을 꾀한다. 여러 거리 함수 학습 방법 중 하나의 방법을 선택하고, 일반적으로 많이 사용되는 특징 셋을 활용하여 다양한 특징 셋에 대해서 적용하였을 때, 실제 성능 향상이 있는지를 알아본다. 세 종류의 특징 셋을 사용하여 실험한 결과 두 가지 특징이 같이 있는 특징 셋에 대해서만 성능 향상이 있었으며, SVM보다 높은 성능을 보이지 못 했다.