배터리 기반의 실시간 내장형 시스템에서는 실시간성을 만족시키기 위한 고속의 성능뿐만 아니라 배터리의 수명을 늘리기 위한 높은 에너지 효율이 요구된다. 실시간 동적전압조정(Real-Time Dynamic Voltage Scaling : RT-DVS)은 이러한 두 가지 요구사항을 만족시키기 위한 핵심기술이다. 본 논문에서는 ccEDF에 기반한 고 효율의 동적전압조정 알고리듬인 EccEDF를 제안한다. EccEDF는 ccEDF의 최대 장점중 하나인 구조적 단순성을 유지하면서 ccEDF 알고리듬의 보수성에 의해 간과된 소요시간(elapsed time)을 고려하여 태스크의 종료시 슬랙에 의해 절감될 수 있는 최대 이용률을 정확하게 계산할 수 있는 알고리듬이다. 절감될 수 있는 최대 이용률은 조기종료 시점에서 잔여수행시간($C_i-cc_i$)을 잔여시간($P_i-E_i$)으로 나누어 계산할 수 있으며, 플루이드 스케줄링 모델을 이용하여 이를 증명한다. 또한 인텔사의 동적전압조정 프로세서 중 초기 모델인 PXA250과 0.28V에서 1.2V까지 폭넓은 동적전압조정 능력을 가진 최신 IA-32 프로세서의 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 실제 응용에서도 EccEDF가 ccEDF 보다 우수함을 입증한다.
본 논문은 1 비트 변환(1-bit transform: 1BT) 알고리듬에 적응적 탐색 지점 조정을 추가적으로 적용한 알고리듬이다. 1BT는 정합 오차 기준을 Sum of Absolute(SAD)를 대신 하여 Number of Non-matching Point(NNMP)를 사용하여 속도를 향상시키고, 하드웨어 구현을 용이하게 했다. 하지만 정합 오차 기준만 바뀌었을 뿐, 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬을 사용한다. 본 논문에서는 1BT방법에 적응적 탐색 지점 조정을 적용함으로써 추가적으로 속도 향상하는 알고리듬을 제안하였다. 실험 결과에서는 기존의 1BT와 제안하는 알고리듬을 비교하여 PSNR과 시간 측면에서의 뛰어난 성능을 보여준다.
플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오 방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 정규화 된 오차와 오차 변화량를 사용하여 플랜트 응답에 따라 입력과 출력의 적절한 스케일 계수를 조정하는 퍼지제어기를 제안한다. 정규화 된 오차를 출력 소속함수의 중심과 폭에 곱해 출력 범위를 재조정하고, 플랜트 응답에 의해 입력의 스케일 계수를 결정한다. 이를 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험을 수행하였다.
급속도로 변화하는 환경에 적응하기 위해서 환경의 변화에 대한 요구와 신속한 응답능력을 향상시키고, 에이전트간 의사결정의 지속시간을 줄이기 위하여 에이전트간 효율적인 조정에 관련된 의사결정을 하기위한 대안(alternative)결정과 사용자의 선호도를 어떻게 유도할 수 있는가라는 문제가 요구된다. 본 논문에서는 사회적(Pareto) 최적성이라는 관점에서 의사결정의 행동을 효과적으로 시뮬레이트하기 우해 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 효율적인 조정방안을 제안한다. 또한 제안하는 방법에서는 가중치를 사용하여 각 속성이 멀티에이전트와 관련하여 최적의 대안을 생성하고, 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 의사결정방법에 기존의 방법보다 가중치를 사용한 방법이 높은 신뢰도를 가지면서 더 빠른 의사결정을 한다는 것을 확인하였다.
질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.
본 논문에서는 웹 서버의 부하가 급증하면서 대두된 네트워크 과부하를 해결하기 위한 방법으로 서버분산처리 방식과 RTO(retransmission time out : 재전송타임아웃)간을 조정하는 기법을 이용하였다. 부하 분산을 위한 방법으로는 기존의 NAT 기반의 가상서버 방식과 비슷하나, 기존의 가상서버에서 서버들을 선택하는 스케줄링 방법을 이용하지 않고 네트워크 주소(IP)룰 통한 서버 분산방법을 선택하였다. 이를 위해 Linux 기반의 PC에 라우터론 구축하였고 여기에 실제 IP를 할당하였으며, 라우터를 경유하여 연결된 두개의 서버에는 가상 IP를 할당 내부접속용과 외부접속용으로 나누어 서버 분산이 이루어지게끔 하였다. 이러한 서버 분산은 학교라는 즉. 웹서버의 접속이 내부접속 비율과 외부접속 비율 어느 한쪽으로도 크게 기울지 않는 네트워크 환경을 고려한 것이다. 네트워크의 성능 평가에 있어 가장 기본이 될 수 있는 응답시간은 전송거리와 트래픽량에 비례한다. 이에 외부접속용 서버와 내부접속용 서버 각각에 RTO 값을 다르게 적용시킴으로써 전체적인 Delay의 변화를 확인해 볼 수 있다. 이는 전송거리가 길 경우 생길 수 있는 패킷 손실을 고려한 것으로 패킷 손실로 인하여 재전송이 이루어질 경우 재전송 time이 RTO를 통하여 이루어지며 이러한 RTO의 적절한 값은 전체적인 응답시간에 영향을 미칠 수 있다는 것에 기인한 것으로 RTO값을 전송거리가 긴 외부접속용 서버에는 전송거리가 짧은 내부접속용 서버에 비해 길게 적응시킴으로써 전체적인 응답시간의 개선을 유도하였다
본 논문에서는 IEEE 802.11e에서 전송 흐름을 고려한 능동적 자원할당 방법을 제안한다. IEEE 802.11e에서는 비디오나 음성 데이터의 QoS를 제공하기 위해 우선순위가 높은 노드에게 정해진 시간동안 연속해서 보낼 수 있도록 TXOP 파라메터 값을 정해놓고 있다. 해당 시간동안 연속해서 데이터를 전송하므로써 채널의 점유를 위한 경쟁을 줄임으로써 충돌의 횟수가 줄어들어 빠른 데이터 전송의 장점은 있지만, 해당노드의 채널 상태가 좋지 못한 경우 전체 네트워크의 전송률은 떨어지고 우선순위는 낮지만 채널 상태가 좋은 노드의 경우 기다리는 시간이 길어지는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 채널 상태에 따라 TXOP를 조정하여 우선순위는 낮지만 채널 상태가 좋은 노드에게도 점차적으로 할당함으로써 채널을 최대한으로 활용하도록 하였고 자원의 능동적인 할당으로 전송률 향상에 기여하는 알고리듬을 제안하였다.
본 논문은 배선간의 간격 조정을 통하여 혼신을 최소화하는 방법을 다룬다. 제시된 방법은 선형 프로그래밍을 이용하며, 정확한 혼신 계산을 위해 수평 배선 조각과 수직 배선 조각에서의 혼신을 모두 고려한다. 본 논문에서는 최장 길이 경로 문제를 이용하여 수직 배선 조각간의 결합 길이를 예측하는 방법을 제안한다. 이를 이용하면 실수 변수만으로 선형 프로그래밍 문제를 생성할 수 있으므로 문제 해결 시간이 매우 빠르다. 제시된 방법은 기존의 연구 결과인 wire perturbation 방법에 비해 실행 시간과 혼신 최소화 율에서 보다 나은 성능을 보였다. 혼신 최소화 율의 경우, 제안된 방법은 wire perturbation 방법에 비해 최고 혼신의 경우 평균 11.2% 향상된 결과를 보였고, 전체 혼신의 경우 3% 향상된 결과를 얻었다. 또한 제시된 방법의 수행 시간은 회로 Deutsch의 경우 11초 이내에 해결하는 빠른 속도를 보였다.
본 연구는 1990년도부터 2019년까지 거래소에 상장된 기업들을 대상으로 발생액 추정모형의 설명력 변화를 분석하였다. 기존의 발생액 추정모형에 사용된 재무적 변수들이 특성이 시간이 지남에 따라 변화하거나, 전체 발생액 중에서 재량적 발생액의 비중이 변화하면 모형의 설명력에도 변화가 있을 것으로 기대하고 이를 가설화하여 분석하였다. 회귀 분석결과 수정 Jones 모형(1995)은 시간의 경과에 따라 그 설명력이 점차 낮아짐을 발견하였다. 이는 발생액 자체의 증가와 모형에 포함된 변수들의 분포가 변화함에 기인하는 것으로 추정된다. 본 연구의 시계열적 분석 결과는 이익조정 연구 등 학술적인 면이나 회계 정보를 이용하는 이용자에게 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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