• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.221-226
• /
• 2021

우리는 범주 불균형 분류 문제를 해결하기 위해 학습 과정 중 범주 크기 기반 배치 샘플링 방법 전환을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 범주별 샘플링 확률로 범주 크기의 역수(LWRS-Reciporcal)와 범주 비율의 반수(LWRS-Ratio)를 적용하여 각각 실험을 진행하였고, LWRS-Reciporcal 방법이 F1 성능 개선에 더 효과적인 것을 확인하였다. 더하여 고정된 샘플링 확률값으로 인해 발생할 수 있는 또 다른 편향 문제를 완화하기 위해 학습 과정 중 샘플링 방법을 전환하는 스케줄링 방법을 설계하였다. 결과적으로 검증 성능의 갱신 유무로 샘플링 방법을 전환하였을 때 naver shopping 데이터셋과 KLUE-TC에 대하여 f1 score와 accuracy의 성능 합이 베이스라인보다 각각 0.7%, 0.8% 향상된 가장 이상적인 성능을 보임을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.17D no.3
• /
• pp.185-192
• /
• 2010

In sensor network environments, each sensor measures the physical environments according to the sampling period, and transmits a sensor reading to the base station. Thus, the sample period influences against importance resources such as a network bandwidth, and a battery power. In this paper, we propose new adaptive sampling technique that adjusts the sampling period of a sensor with respect to the features of sensor readings. The proposed technique predicts a future readings based on KF (Kalman Filter). By using the differences of actual readings and estimated reading, we identify the importance of sensor readings, and then, we adjust the sampling period according to the importance. In our experiments, we demonstrate the effectiveness of our technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06b
• /
• pp.240-245
• /
• 2008

컴퓨터 그래픽스에서 많은 광원들을 포함하는 장면을 사실적으로 렌더링하기 위해서는, 많은 양의 조명 계산을 수행해야 한다. 다수의 광원들로부터 빠르게 조명 계산을 하기 위해 많이 사용되는 기법 중에 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법이 있다. 본 논문은 이러한 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 기반으로, 다수의 광원들을 효과적으로 샘플링 할 수 있는 새로운 중요도 샘플링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 두 가지 핵심 아이디어는 첫째, 장면 내에 다수의 광원이 존재하여도 어떤 특정 지역에 많은 영향을 주는 광원은 일부인 경우가 많다는 점이고 두 번째는 공간 일관성(spatial coherence)이 낮거나 그림자 경계 지역에 위치한 픽셀들은 영향을 받는 주요 광원이 서로 다르다는 점이다. 제안된 기법은 이러한 관찰에 착안하여 특정 지역에 광원이 기여하는 정도를 평가하고 이에 비례하게 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)를 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 이미지 공간상에서 픽셀들을 클러스터링(clustering)하고 클러스터 구조를 기반으로 대표 샘플을 선정한다. 선정된 대표 샘플들로부터 광원들의 기여도를 평가하고 이를 바탕으로 클러스터 단위의 확률 밀도 함수를 결정하여 최종 렌더링을 수행한다. 본 논문이 제안하는 샘플링 기법을 적용했을 때 전통적인 샘플링 방식과 비교하여 같은 샘플링 개수에서 노이즈(noise)가 적게 발생하는 좋은 화질을 얻을 수 있었다. 제안된 기법은 다수의 조명과 다양한 재질, 복잡한 가려짐이 존재하는 장면을 효과적으로 표현할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
• /
• v.45 no.6
• /
• pp.34-51
• /
• 2008

Today, the Internet is a part of our life. For that reason, we regard revealing characteristics of Internet traffic as an important research theme. However, Internet traffic cannot be easily manipulated because it usually occupy huge capacity. This problem is a serious obstacle to analyze Internet traffic. Many researchers use various sampling techniques to reduce capacity of Internet traffic. In this paper, we compare several famous sampling techniques, and propose efficient sampling scheme. We chose some sampling techniques such as Systematic Sampling, Simple Random Sampling and Stratified Sampling with some sampling intensities such as 1/10, 1/100 and 1/1000. Our observation focused on Traffic Volume, Entropy Analysis and Packet Size Analysis. Both the simple random sampling and the count-based systematic sampling is proper to general case. On the other hand, time-based systematic sampling exhibits relatively bad results. The stratified sampling on Transport Layer Protocols, e.g.. TCP, UDP and so on, shows superior results. Our analysis results suggest that efficient sampling techniques satisfactorily maintain variation of traffic stream according to time change. The entropy analysis endures various sampling techniques well and fits detecting anomalous traffic. We found that a traffic volume diminishment caused by bottleneck could induce wrong results on the entropy analysis. We discovered that Packet Size Distribution perfectly tolerate any packet sampling techniques and intensities.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.247-252
• /
• 2000

동시입력이 있는 병렬 네트워크에서 총 손님의 수가 특정한 값을 초과하여 과부하가 발생하는 확률을 추정하고자 한다. large deviation 이론을 적용하여 추정을 위한 최적의 확률 측도를 찾고 이를 이용하여 과부하 확률의 중요 샘플링 추정량을 구한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.286-289
• /
• 2009

센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.675-678
• /
• 2017

본 논문에서는 스트림 환경에서의 샘플링 기법 중 랜덤 샘플링과 유사한 특성을 갖는 KSample의 균일신뢰도 향상에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 먼저 KSample의 균일신뢰도 문제점을 분석하여 KSample의 균일신뢰도가 초기에 많이 감소하는 현상을 초기 균일신뢰도 저하 문제로, KSample의 균일신뢰도가 지속적으로 감소하는 현상을 지속 균일신뢰도 저하 문제라 정의한다. 그리고 초기 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 과거 샘플 불변으로, 지속 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 샘플 추출 범위 증가로 정의하고 이를 해결하여 균일신뢰도를 향상시킨 UC KSample을 제안한다. 실험 결과, 샘플링 비율 p=0.01, 균일신뢰도 하한 ${\varepsilon}=0.7$일 때, UC KSample의 균일신뢰도가 기존 KSample 보다 약 2.2배 증가하였고, 균일신뢰도는 항상 하한 이상으로 유지되었다. 본 연구는 스트림 환경에서 중요한 척도인 균일신뢰도를 KSample에 결합시킨 최초의 시도로서, 샘플링 비율을 유지하며 동적으로 샘플링하는 KSample의 장점은 유지하면서도 균일신뢰도를 증가시킨 우수한 연구라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.359-360
• /
• 2000

대기 중에 부유하는 입자상 물질의 샘플링은 다양한 방법을 통해 이루어지고 있다. 현재 사용되고 있는 임자 샘플러(sampler)는 대부분 관성력 또는 원심력을 이용하여 입자를 크기별로 분류하고 있다. 하지만 입자의 농도가 아주 낮아 대표적인 샘플링을 하기가 어려운 경우에는 장시간의 샘플링과 대용량의 유량이 필요하다. 저농도로 부유하는 오염물질을 신속하게 측정하기 위해서는 낮은 농도를 고농도로 농축하여 측정기기에 실시간(real-time)으로 보내는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 대기 중에 존재하는 에어로졸을 실시간으로 농축하는 기술에 관한 것이다. (중략)

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.1-10
• /
• 2010

In this paper, we propose a novel noiseless method of BRDF rendering on a GPU in real-time. Illumination at a surface point is formulated as an integral of BRDF producted with incident radiance over the hemi-sphere domain. The most popular method to compute the integral is the Monte Carlo method, which needs a large number of samples to achieve good image quality. But, it leads to increase of rendering time. Otherwise, a small number of sample points cause serious image noise. The main contribution of our work is a new importance sampling scheme producing a set of incoming ray samples varying continuously with respect to the eye ray. An incoming ray is importance-based sampled at different latitude angles of the eye ray, and then the ray samples are linearly connected to form a curve, called a thread. These threads give continuously moving incident rays for eye ray change, so they do not make image noise. Since even a small number of threads can achieve a plausible quality and also can be precomputed before rendering, they enable real-time BRDF rendering on the GPU.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.255-267
• /
• 2006

제품을 로트(lot)단위로 구분하고 로트에서 취한 샘플을 검사하여 얻은 품질 특성의 값을 이용해서 로트의 합격여부를 판정하는 것을 샘플링검사(sampling inspection)라 하고, 검사하는 품질특성이 제품의 수명 특성치인 경우에 이를 신뢰성 샘플링 검사(reliability sampling inspection)라 한다. 그 중 벌크재료에 대한 샘플링 검사방식을 알아 보도록한다.