• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.31 no.6_1
• /
• pp.503-509
• /
• 2013

The KOMPSAT-3 (Korea Multi-Purpose Satellite-3), was launched on May 18, 2012, is an optical high-resolution observation mission of the Korea Aerospace Research Institute and provides RPC(Rational Polynomial Coefficient) for ground coordinate determination. It is however need to adjust because RPC absorbs effects of interior-exterior orientation errors. In this study, to obtain the suitable adjustment parameters of the vendor-provided RPC of the KOMPSAT-3 images, six types of adjustment models were implemented. As results, the errors of two and six adjustment parameters differed approximately 0.1m. We thus propose the two parameters model, the number of control points are required the least, to adjust the KOMPSAT-3 R PC. According to the increasing the number of control points, RPC adjustment was performed. The proposed model with a control point particularly did not exceed a maximum error 3m. As demonstrated in this paper, the two parameters model can be applied in RPC adjustment of KOMPSAT-3 stereo image.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.517-521
• /
• 2023

최근 거대 언어모델의 등장과 동시에, 많은 매개변수를 효과적으로 학습하는 방법인 효율적인 매개변수 미세조정(Parameter Efficient Fine-Tuning) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 Adapter는 사전학습 언어모델(Pretrained Language Models)에 몇 개의 추가 병목 구조 모듈을 삽입하여 이를 학습하는 방식으로, 등장한 이후 다양한 연구 영역에서 주목받고 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 병목 차원을 증가시켜 미세 조정보다 더 나은 성능을 얻는다는 주장이 나오면서, 원래의 의도와는 다른 방향으로 발전하고 있다는 의견도 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 기존의 Adapter 구조를 개선한 MAdapter를 제안한다. MAdapter는 본래 Adapter에 중간 층을 추가하되 학습 가능한 매개변수의 수는 오히려 줄이는 방법으로, 전체 매개변수 수 대비 1% 내외 만을 학습에 활용하며, Adapter 대비 절반 정도의 매개변수만을 사용하여 기존 결과와 비슷하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 병목차원 크기 비교와 중간 층 개수 분석을 통한 최적의 MAdapter 구조를 찾고, 이로써 효율적인 매개변수 미세조정 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.269-274
• /
• 2023

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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.70-79
• /
• 1999

In mobile database system, transactions processing schemes address in ones using a static coordinator and coordinator migration. This apply coordinator migration mechanism which perform the transaction in new database server when posed to be the transaction service handoff. That apply static coordinator mechanism which perform the transaction in database server to begin the transaction when posed to be the transaction service handoff. In this paper, a scheme-independent simulation model has been developed in order to support comparative performance studies of mobile transaction processing schemes. And this paper describes the model in detail and presents simulation results which were obtained for what it believe to be the performance evaluation of the mobile transaction processing schemes. Finally, the mobile transaction processing schemes will improve system performance by minimizing the transmission of message for processing the transactions in mobile database system.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.6 no.4
• /
• pp.176-181
• /
• 2005

This paper presents an equal bit rate control algorithm utilizing the statistical change between the previous frame and the current frame. The previous studies on the model-based rate control have focused on the models of bit rate and distortion in types of coders, in terms of the quantization parameter. The proposed algorithm improves the typical model-based rate control by updating a model parameter instead of modeling a better model of the rate and distortion. The proposed algorithm updates this model parameter by recognizing the change in statistics between the previous frame and the current frame. We implement the proposed algorithm in MPEG-4 coders and verify its performance while comparing it to the TMN8's approach (up to 0.6dB of improvement).

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.125-140
• /
• 1993

배당정책결정(配當政策決定) 설명 이른들 중에는 배당신호가설(配當信號假說)과 배당대리인비용가설(配當代理人費用假說)이 있다. 본 연구는 대리인비용(代理人費用)이 배당성향과 배당조정계수속도에 미치는 영향을 대리인비용의 대용치인 내부자소유구조(內部者所有構造)와의 관계분석을 통해 고찰(考察)해 봄으로써 두 가설(假說)에 대한 검증을 시도하였다. Value Line Investment Survey에 수록된 기업들 중 일정기준들을 만족시키는 238개 표준기업들을 대상으로 Lintner모델의 배당성향 및 배당조정계수속도가 내부자소유구조의 일차함수(一次函數)라는 가정하에 Lintner모델에 대하여 시계열/비선형 횡단면 회귀분석(回歸分析)을 행하였다. 분석 결과는 배당성향, 배당조정계수, 모두 1%의 유의수준(有意水準)에서 내부자소유구조와 유의적인 부(負)의 관계를 나타내고 있다. 이것은 내부자소유구조가 큰 기업일수록 다른 조건이 동일 하다면 내부자에 대한 배당가치가 적어지기 때문인 것으로 풀이된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.91-98
• /
• 1989

The analysis of a single stereo model is not sufficient in applying for some large structures, therefore the precise coordinate analysis photogrammetric block adjustment method should be considered. The distribution of control points has a great influence on the error characteristics of the block adjustment results. Thus, the unit model method is applied to the photogrammentric adjustment procedure to study error characterestics with different distributions of control points. Through this study, the second order polynomial equations about bridging distance and plane error are developed in block adjustment of terrestrial photogrammetry. Comparing the block adjustment method and a single model method, root mean square error of the block adjustment method is 0.44mm, and a single model method is 1.06mm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.43-45
• /
• 2022

본 논문은 황반변성 진단 모델 개발을 위해 안저 사진을 이용한 MobileNet2 전이학습 모델 개발과 안정적인 모델 성능을 위한 이미지 증강 방법 및 모델 성능 향상을 위한 파라미터 조정 방법을 제안한다. 보유하고 있는 이미지의 수가 매우 적다고 하더라도 적절한 전이학습 모델을 사용하고 이미지 증강 시 증강 방법과 증강한 이미지와 정상 이미지와의 비율을 적절히 고려할 경우 충분히 안정적인 결과를 얻어낼 수 있다. 또한 파라미터 조정을 통해서 성능 향상을 도모할 수 있다

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.622-624
• /
• 2021

현재 BERT와 같은 대용량의 코퍼스로부터 학습된 사전 학습 언어 모델을 자연어 응용 태스크에 적용하기 위해 일반적으로 널리 사용되는 방법은 Fine-tuning으로 각 응용 태스크에 적용 시 모델의 모든 파라미터를 조정하기 때문에 모든 파라미터를 조정하는데 필요한 시간적 비용과 함께 업데이트된 파라미터를 저장하기 위한 별도의 저장공간이 요구된다. 언어 모델이 커지면 커질수록 저장 공간의 비용이 증대됨에 따라 이러한 언어모델을 효율적으로 튜닝 할 수 있는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 문장의 입력 임베딩에 연속적 태스크 특화 벡터인 prefix를 추가하여 해당 prefix와 관련된 파라미터만 튜닝하는 prefix-tuning을 한국어 네이버 감성 분석 데이터 셋에 적용 후 실험결과를 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.591-595
• /
• 2023

최근 지시 학습을 통해 미세 조정한 자연어 처리 모델들이 큰 성능 향상을 보이고 있다. 하지만 한국어로 학습된 자연어 처리 모델에 대해 지시 학습을 진행할 수 있는 데이터 세트는 공개되어 있지 않아 관련 연구에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 T5 기반 한국어 자연어 처리 모델인 Long KE-T5로 영어 데이터 세트를 번역하여 한국어 지시 학습 데이터 세트를 구축한다. 또한 구축한 데이터 세트로 한국어로 사전 학습된 Long KE-T5 모델을 미세 조정한 후 성능을 확인한다.