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.
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 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.
Kim, Hajin;Lee, Sanghun;Gil, Myeong-Seon;Moon, Yang-Sae
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)
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.