• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.121-124
• /
• 2012

가상화 기술은 물리적인 컴퓨팅 자원을 논리적으로 분할하여 여러 사용자에게 제공함으로써 자원 효율성 및 관리 측면에서 큰 이점을 갖고 있을 뿐만 아니라 클라우드 기술의 핵심으로 그 중요성이 나날이 높아지고 있다. 이에 맞춰 가상 머신의 성능 측정 방법 및 성능 비교 역시 활발하게 진행되어야 하나, 실제로는 서버 가상화 위주의 벤더 종속적인 성능 비교가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 가상 머신 성능 측정 방법에 대해 연구하고 운영체제에서 제공하는 유틸리티를 이용하여 성능 측정 방법을 제안한다. 전가상화(Full Virtualization)방식의 클로즈드 소스 기반(Closed Source Based)의 가상화 솔루션들을 선정하여 윈도우즈와 리눅스 운영체제 상에서 각각 성능 측정 방법 및 요소를 정의하고 성능 측정 후 비교하였다. 그 결과로 각 가상화 솔루션의 성능 비교 지표를 통하여 가상 머신의 실행과 가상 머신상의 응용 프로그램이 호스트 운영체제에 미치는 부하를 분석하였다.

• IT SoC Magazine
• /
• s.2
• /
• pp.34-38
• /
• 2004

실리콘 처리 기술의 고속화 요구와 유무선 환경에서 동영상 통신이 가능한 비디오 폰, 영상 회의 시스템, 이동 통신용 단말기 등의 전자 제품 사용자의 급증은 시스템을 하나의 칩에 집적화하는 SoC(System-On-a-Chip) 설계 기술을 요구하고 있다. 칩의 복잡도와 SoC 제품의 생산성 차이가 계속적으로 증가함에 따라 현재의 IC 설계 방법으로는 SoC 제품의 성능과 요구의 변화를 만족시킬 수 없다. 칩의 면적을 최소화하고 성능을 최대화하며 게이트 수준의 최적화를 통한 기존의 셀 기반 설계 방법으로는 설계의 생산성 문제를 해결할 수 없다. 이러한 문제를 해결 위한 새로운 설계 방법인 IP 재사용을 기반으로 한 플랫폼 기반 설계가 제시되었다. 플랫폼 기반 설계는 SoC 제품을 빠르게 개발하기 위한 응용 기반 통합 플랫폼과 재사용이 가능한 IP(Intellectual Property) 이용한 플랫폼 기반 설계(Platform-Based Design) 방법이다. 새로운 설계 방법은 90% 이상의 IP 재사용을 통해서 설계 시간을 단축하며, 시스템 수준에서의 최적화를 통해서 제품의 시장 경쟁력(Time-to-Market)의 문제를 해결하기 위한 방법이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.661-663
• /
• 2005

상업적인 추천 시스템에서 폭넓게 사용되고 있는 사용자 기반의 협력적 여과 방법 (User-Based Collaborative Filtering)은 확장성과 실시간 성능에 관련된 많은 제약을 갖는다. 이와 같은 맹점을 해결하기 위해 제안된 모델 기반의 협력적 여과 방법 (Model-Based Collaborative Filtering)은 추천은 매우 빠르지만, 모델을 구축하는 데 많은 시간이 소요되며, 사용자 기반의 협력적 여과 방법에 비해 추천의 질이 떨어지는 경향이 있다. 또한, 과거에 추천되있던 히스토리를 바탕으로 한 신뢰도 정보를 고려하는 추천 시스템은 추천의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 연구 가운데 하나이다. 본 논문에서는 사용자 기반의 협력적 여과 방법의 문제점을 개선하고 추천의 정확도를 높이기 위해, 유사한 아이템의 모델을 미리 구축하는 아이템 기반의 협력적 여과 방법 (Item-Based Collaborative Filtering)에 각 아이템의 추천에 대한 신뢰도를 고려하여 보다 효율적인 추천 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 기존 추천 시스템과의 성능 비교 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.24 no.6
• /
• pp.11-24
• /
• 2019

The tendency of buyers of web information is changing from the cost-effectiveness to the cost-satisfaction. There is such tendency in the recommendation of multimedia contents, some of which are folksonomy-based recommendation services using mood. However, there is a problem that they does not consider synonyms. In order to solve this problem, some studies have solved the problem by defining 12 moods of Thayer model as AV values (Arousal and Valence), but the recommendation performance is lower than that of a keyword-based method at the recall level 0.1. In this paper, we propose a method based on using mood vector of multimedia contents. The method can solve the synonym problem while maintaining the same performance as the keyword-based method even at the recall level 0.1. Also, for performance analysis, we compare the proposed method with an existing method based on AV value and a keyword-based method. The result shows that the proposed method outperform the existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.701-704
• /
• 2020

이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Information Networking
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.289-297
• /
• 2004

State-of-the-art wireless communication networks allow dynamic relocation of mobile terminals. A location management mechanism is required to keep track of a mobile terminal for delivering incoming calls. In this paper, we propose a fuzzy logic-based selective paging method to reduce paging cost. In the proposed fuzzy logic-based location management method, the location update uses the area-based method that uses direction-based together with movement-based methods, and the location search uses the fuzzy logic-based selective paging method based on the mobility information of mobile terminals. A partial candidate paging area is selected by fuzzy control rules, then the fuzzy logic-based selective paging method pages only the cells within the partial candidate paging area. The performance of proposed fuzzy logic-based location management method is to be evaluated by both an analytical model and a simulation, and is compared with those of LA and BVP methods. From these evaluation results, we know that the proposed fuzzy logic-based location management method provide better performance than other location management methods.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.227-230
• /
• 2011

원전 화재 안전정지 기능 확보를 위해 내화성능이 있는 방화벽을 설치, 관련 기기 이설 혹은 보호체 시공을 통하여 해결해 왔으며, 부분적으로 성능기반적인 분석방법을 활용하여 충분히 화재격리 할 수 있음을 입증하여 왔다. 본 논문에서는 부분적으로 적용되었던 성능기반적인 분석방법을 보완하기 위한 방법론으로 화재 확률론적 안전성분석방법론을 소개하고 국내외 적용 현황 및 향후 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.127-130
• /
• 2004

기존의 전대역(Full-Band)에서 특징 파라미터를 추출하는 화자 확인(Speaker Verification) 시스템은 저대역이나 고대역에서 화자 정보의 특징이 제거되기 쉽다. 또한, 주파수 스펙트럼에 부분적으로 오염이 되는 경우, 특징 파라미터를 왜곡시켜 화자 확인 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중대역 공분산 모델(Covariance Model)을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 영역에서 전대역을 여러 개의 부대역(Sub-Band)으로 분할하고, 부대역별로 독립적으로 특징 파라미터를 추출하여 공분산 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 공분산 모델 간의 거리를 측정하는 화자 확인 실험을 하였다. 잡음 환경에서 기존의 방법인 전대역에 기반한 공분산 모델과 제안한 방법을 비교 분석한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 $2\%$정도 성능이 향상되었다. 또한, 제안된 방법은 전대역에 기반한 파라미터 차원 수를 다중대역의 개수로 분할하여 사용하므로 계산량의 감소와 저장 공간면에서 효율적이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.369-378
• /
• 2004

In partially free word order languages like Korean and Japanese, the rule-based method is effective for text chunking, and shows the performance as high as machine learning methods even with a few rules due to the well-developed overt Postpositions and endings. However, it has no ability to handle the exceptions of the rules. Exception handling is an important work in natural language processing, and the exceptions can be efficiently processed in memory-based teaming. In this paper, we propose a hybrid of rule-based method and memory-based learning for Korean text chunking. The proposed method is primarily based on the rules, and then the chunks estimated by the rules are verified by memory-based classifier. An evaluation of the proposed method on Korean STEP 2000 corpus yields the improvement in F-score over the rules or various machine teaming methods alone. The final F-score is 94.19, while those of the rules and SVMs, the best machine learning method for this task, are just 91.87 and 92.54 respectively.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.5 no.1
• /
• pp.43-50
• /
• 2016

This paper introduces an appearance-based facial expression recognition method using ASM landmarks which is used to acquire a detailed face region. In particular, EHMM-based algorithm and SVM classifier with histogram feature are employed to appearance-based facial expression recognition, and performance evaluation of proposed method was performed with CK and JAFFE facial expression database. In addition, performance comparison was achieved through comparison with distance-based face normalization method and a geometric feature-based facial expression approach which employed geometrical features of ASM landmarks and SVM algorithm. As a result, the proposed method using ASM-based face normalization showed performance improvements of 6.39% and 7.98% compared to previous distance-based face normalization method for CK database and JAFFE database, respectively. Also, the proposed method showed higher performance compared to geometric feature-based facial expression approach, and we confirmed an effectiveness of proposed method.