• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.165-167
• /
• 2023

양자 컴퓨터는 기존의 클래식 컴퓨터와 달리 양자역학 원리를 활용해 정보 처리를 수행하며, 특정 문제들을 훨씬 빠르게 해결할 수 있다. 양자 컴퓨터는 큐빗을 기본 단위로 사용하고, 아다마르 게이트, CNOT 게이트, 파울리 게이트, 토플리 게이트 등을 조합하여 양자 회로를 구성한다. Toffoli 게이트는 유니버설 게이트 중 하나로, 세 개의 큐빗을 입력받아 조건부 (Controlled-Controlled) NOT 연산을 수행한다. 이 게이트는 복잡한 작업을 기본 양자 게이트로 분해할 수 있어, 회로의 게이트 수, 깊이 및 오류율 측면에서 최적화할 수 있다. 기본 양자 게이트 중 T 게이트는 노이즈와 오류에 영향을 받을 수 있으므로, T 게이트의 수와 깊이를 최적화하는 것이 중요하다. 본 논문은 Toffoli 게이트 분해를 통해 양자 회로의 게이트 수와 깊이를 최적화하는 방법을 조사한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.23 no.5
• /
• pp.589-595
• /
• 2019

Recently, the mobile social networks, which consider both social relationship between users and mobile communication networks, have been received great attention. In this paper, we consider the trust degree of node as the social relationship for the cooperative communication networks. In contrast to the existing works that consider the case of the perfect trust degree information, for the case that transmitter has an imperfect trust degree information, we propose an imperfect trust degree based cooperative communication technique that maximizes a throughput. We first model the imperfect trust degree information as a probability distribution and derive the outage probability using the probability distribution. Then, we propose the transmission scheme that maximizes the throughput, which consider both outage probability and transmission rate. The simulation results show that the proposed cooperative transmission scheme outperforms the conventional scheme in terms of the throughput.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.1-3
• /
• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1285-1288
• /
• 2015

본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.827-829
• /
• 2009

현재 멀티 코어 프로세서는 많은 서버에 적용되어 사용되고 있으며, 향후에는 하나의 프로세서 패키지에 포함될 코어의 개수는 계속해서 증가할 것이다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 본 논문은 SMP와 NUMA 구조의 멀티 코어 프로세서 환경에서 통신 프로세스와 네트워크 인터럽트의 프로세서 친화도를 변화시키며 네트워크 처리율과 코어의 유휴 자원 양을 정량적으로 분석한다. 측정 결과 프로세서 친화도에 따라 통신 처리율은 크게 변하지 않지만 프로세서 자원의 요구량에는 크게 영향을 주는 것을 보인다. 또한 이러한 프로세서 자원의 영향은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 공유 구조 및 메모리 분산 구조와 밀접한 관계를 갖고 있음을 밝힌다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.6 no.7
• /
• pp.1980-1987
• /
• 1999

Restored image is always lower quality than original one due to distortion and noise. The purpose of image restoration is to improve the image quality by fixing the noise or distortion information. One category of spatial filters for image restoration is linear filter. This filter algorithm is easily implemented and can be suppressed the Gaussian noise effectively, but not so good performance for spot or impulse noise. In this paper, we propose the nonlinear spatial filter algorithm for image restoration called the optimal adaptive multistage filter(OAMF). The OAMF is used to reduce the filtering time, increases the noise suppression ratio and preserves the edge information. The OAMF optimizes the adaptive multistage filter(AMF) by using weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm. Simulation results of this filter algorithm are presented and discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.214-216
• /
• 2001

웹 GIS에서의 인터넷 서비스 이용자의 집중 현상으로 발생하는 서버의 과부하 현상을 막고 안정적인 서비스 제공을 위해서는 웹 클러스터링 기술의 도입이 필요하다. 공간 질의는 웹 데이터와는 달리 인접 영역에 대한 질의가 매우 잣으며, 질의 처리 결과가 대용량이라는 특성을 가지고 있다. 이러한 공간 질의의 특성을 고려하지 않을 경우, 서버에서 처리되는 질의들의 지역적 인접성이 낮아지고 낮은 버퍼 재 사용율은 디스크로의 접근 빈도를 높여 질의 처리 비용을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 웹 GIS 클러스터링 시스템을 위한 질의 영역의 인접성을 이용한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 공간 데이터를 타일을 기반으로 인접한 타일의 그룹을 생성하여 각 서버에 할당하여, 질의 영역 및 공간 연산을 고려하여 서버에서 질의가 처리되는 동안 버퍼 재사용율이 최대가 되도록 클라이언트의 질의 요청을 적절한 서버에 전달한다. 제안하는 기법은 서버의 버퍼를 공간 인덱스 탐색에 최적화함으로써 서버의 버퍼 재상용율을 높이고, 클러스터링 시스템에서 디스크의 접근 횟수를 낮추어, 전체적인 서버 시스템의 처리 능력을 형상시킨다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.289-295
• /
• 2000

Traffic analysis during past years used the Poisson distribution or Markov model, assuming an exponential distribution of packet queue arrival. Recent studies, however, have shown aperiodic and burst characteristics of network traffics. Such characteristics of data traffic enable the scalability of network, QoS, optimized design, when we analyze new traffic model having a self-similar characteristic. This paper analyzes the self-similar characteristics of a small-scale mixed traffic in a network simulation, the real WAN delay time, TCP packet size, and the total network usage.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1356-1358
• /
• 2007

데이터 병합은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 통신량 축소로 에너지 소비의 최소화를 달성하기 위해 적용되는 기법이다. 이런 데이터 병합의 시간 제어는 종단간 지연시간을 최적화하면서 병합 시간의 적응적인 조절로 WSNs의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문은 WSNs에서 데이터 정확성과 종단간 지연시간 사이에 발생하는 상충조건의 최적화를 위해 무선 손실을 고려한 적응성 있는 타이밍 제어 프로토콜을 설계하였다. 이 프로토콜은 무선 손실의 변화에 적응성을 있는 데이터 병합을 수행할 수 있도록 선택적 참여율과 중요도를 결정함으로써 네트워크 전체에 패킷 전송 횟수를 균등하게 분배하여 전체 네트워크 안정성을 높일 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.33 no.2
• /
• pp.214-223
• /
• 2006

Recently there is a need to store and process enormous spatial data in spatio-temporal databases. For effective query processing in spatio-temporal databases, selectivity estimation in query optimization techniques, which approximate query results when the precise answer is not necessary or early feedback is helpful, has been studied. There have been selectivity estimation techniques such as sampling-based techniques, histogram-based techniques, and wavelet-based techniques. However, existing techniques in spatio-temporal databases focused on selectivity estimation for future extent of moving objects. In this paper, we construct a new histogram, named T-Minskew, for query optimization of past spatio-temporal data. We also propose an effective selectivity estimation method using T-Minskew histogram and effective histogram maintenance technique to prevent frequent histogram reconstruction using threshold.