• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.73-75
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• 1995

연속 음성 인식을 위한 신경망과 학습속도를 줄이기 위한 연결강도 초기화에 관해 다루고 있다. 우선 음소를 여러개의 그룹으로 나눈 후 각각의그룹에 대한 음소를 인식하는 신경망과 자신의 그룹을 판별하는 VGNN 으로 신경망을 구성한다. 여기서 구성되는 신경망은 각각의 음소를 인식하는 출력을 낼 뿐 아니라, 입력이 자신의 그룹에 속하는지 그렇지 않은지를 판별하는 출력을 낸다. 이런 신경망을 학습시키는 데 상당한 시간이 걸리므로 이 신경망의 학습속도를 줄이기 위해 학습 데이터를 사용하여 신경망의 연결 강도를 초기화한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.387-390
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• 2012

In this paper, we propose a fast booting solution with embedded linux-based smart devices. We have divided the fast boot process into six steps, such as boot loader, kernel, file system, the init-scripts, shared libraries, and applications for an embedded linux-based boot process to improve the fast booting. Improvements for the fast boot are made in the boot loader phase, which is the first phase at power-up, and the init-script that runs the boot loader phase. To improve the fast booting, standby time from the boot loader and unnecessary initialization routine have been removed, and uncompressed kernel image loading as well as optimized copy routine have been applied. Further, a technology that replaces binary scripts in init-script phase and light-weight init process have been utilized to improve the boot.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.67-70
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• 2022

최근 코로나19가 발생한 2020년부터 청소년의 문제행동은 지능화, 다양화되고 범죄와 폭력의 비중은 높아지고 있다. 청소년의 절도, 사기, 장물, 횡령 등과 같은 초범의 재산 범죄가 44.8%(2015)에서 45.1%(검찰청, 2020), 언어 및 신체의 학교폭력 피해자가 45.2%(2015)에서 54.1%(교육부, 2021)로 나타나 청소년 문제행동에 대한 심각한 실정을 알 수 있다. 청소년기의 범죄와 폭력은 욕망을 충족하기 위한 수행과 목표 달성의 도구적 행위이며 고위험군의 외현화 문제행동이다(Cornish & Clarke, 2002). 외현화 본 연구의 목적은 청소년의 초기부적응심리도식이 외현화 문제행동에 미치는 영향과 인지적 정서조절 매개효과를 실증적으로 검증하고자 한다. 연구를 위해 경기도 소재 중·고등학교 학생 953명을 대상으로 설문조사를 실시하고, SPSS ver. 25.0과 Hayes(2013)가 개발한 Process Macro를 사용하여 자료를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다, 첫째, 초기부적응심리도식이 높을수록 외현화 문제행동이 높은 것으로 나타났다(F=41.871, p<.001). 둘째, 초기부적응심리도식과 외현화 문제행동의 관계에서 인지적 정서조절의 매개효과가 나타났다(F=111.594, p<.001). 따라서 본 연구는 청소년의 외현화 문제행동을 예방 및 감소, 초기 부적응심리도식의 완화를 위해 인지적 정서조절의 효과를 높일 수 있는 상담 및 교육프로그램에 필요한 기초자료를 제공하는데 의의가 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.7
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• pp.875-880
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• 2019

A RC4 stream cipher is widely used for security applications such as IEEE 802.11 WEP, IEEE 802.11i TKIP and so on, because it can be simply implemented to dedicated circuits and achieve a high-speed encryption. RC4 is also used for systems with limited resources like IoT, but there are performance limitations. RC4 consists of two stages, KSA and PRGA. KSA performs initialization and randomization of S-box and K-box and PRGA produces cipher texts using the randomized S-box. In this paper, we initialize the S-box and K-box in the randomization of the KSA stage to reduce the initialization delay. In the randomization, we use clusters to process swap operation between elements of S-box in parallel and can generate two cipher texts per clock. The proposed RC4 cipher hardware can initialize S-box and K-box without any delay and achieves about 2 times to 6 times improvement in KSA randomization and key stream generation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.8
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• pp.1659-1664
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM) is one of the most widely used clustering algorithms and has been used in many applications successfully. However, FCM has some shortcomings and initial prototype selection is one of them. As FCM is only guaranteed to converge on a local optimum, different initial prototype results in different clustering. Therefore, much care should be given to the selection of initial prototype. In this paper, a new initialization method for FCM using kernel density estimation (KDE) is proposed to resolve the initialization problem. KDE can be used to estimate non-parametric data distribution and is useful in estimating local density. After KDE, in the proposed method, one initial point is placed at the most dense region and the density of that region is reduced. By iterating the process, initial prototype can be obtained. The initial prototype such obtained showed better result than the randomly selected one commonly used in FCM, which was demonstrated by experimental results.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.11-17
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• 2021

In this paper, we demonstrate a performance boost by parallelizing a purely functional bisimulation algorithm on a multicore processor machine. The key idea of this parallelization is exploiting the referential transparency of purely functional programs to minimize refactoring of the original implementation without any parallel constructs. Both original and parallel implementations are written in Haskell, a purely functional programming language. The change from the original program to the parallel program is minuscule, maintaining almost original structure of the program. Through benchmark, we show that the proposed parallelization doubles the performance of the bisimulation test compared to the original non-parallel implementation. We also shaw that similar performance boost is also possible for a memoized version of the bisimulation implementation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.639-642
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• 2009

LN2440SBC 임베디드 보드는 ARM 코어 방식의 S3C2440A CPU를 가진 임베디드 컴퓨터 시스템이다. 이 시스템에 부착한 터치스크린 기능을 가진 TFT LCD 키트인 LP35의 구동을 위해서는 ARM 코어, LCD 컨트롤러, 그리고 LCD 장치와의 통신을 위한 SPI(serial peripheral interface)의 초기화와 LCD 화면에 이미지, 선, 도형 같은 것들의 출력을 가능하게 해주는 그래픽스 라이브러리 함수들이 필요하다. 본 논문은 이같은 기능들을 가지는 LP35를 위한 드라이버의 구현 방법을 기술한다. 특히, 드라이버 구동을 위한 초기화 방법과 화면 출력 기능들의 구현을 위해 필요한 픽셀 디스플레이 함수의 구현에 중점을 두어 설명한다. 또한 픽셀 디스플레이 함수를 이용한 기본 그래픽스 라이브러리 함수들에 대해 설명한다. 드라이버의 초기화를 위해서는 클럭 속도 설정, 범용 입출력 핀(GPIO)을 LCD와 SPI 용으로의 할당. SPI의 마스터/슬레이브 및 보오 레이트 설정, LCD 컨트롤러 레지스터 설정을 통한 LCD 기능 선택. 그리고 SPI를 통한 LCD 장치로의 파워 온(power on) 명령 전달 등이 수행된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.380-384
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• 2007

MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용한 학습은 간단한 구조에도 비선형 분류가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 오류역전파 알고리즘을 사용함으로써 시간의 소모가 크고 원치 않는 결과값으로의 수렴가능성을 배제할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이는 초기설정의 의존도가 높기 때문에 발생하는 문제들로 좋은 결과값에 근접한 곳으로 초기화가 이루어지면 좋은 학습 성능을 보이지만 반대로 좋은 결과값으로부터 멀리 떨어진 곳으로 신경망의 초기화가 이루어지면 학습 성능이 현저히 낮아지는 현상을 보인다. 본 논문에서는 MLP 전체의 층을 대상으로 하는 본 학습이 이루어지기 전에 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 이용, 층간 선행학습을 행하고 그 결과로 얻어지는 가중치와 바이어스를 본 MLP 학습의 초기화 데이터로 사용하는 개선 MLP 학습 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 사용함으로써 MLP 학습 속도향상은 물론 원치 않는 지역해로의 수렴까지 방지할 수 있어 전체적인 학습 성능향상이 가능하게 된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.5
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• pp.1333-1344
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• 1998

In comparison to traditional monolithic kernel, the microkernel based operating system has slower speed. But Microkernel based OS suites for multi-computer system, because It has benefits in the modularity and portability point of view. Each unit and memory of a processor must be initialized by using the boot information so that the multi-computer system OS can actively run the function of the system. This paper describes the microkernel initialization of OSF/1 AD3 MISIX that is based on OSF/1 AD3 for SPAX. It will introduce the initialization of microkernel for the SPAX which is High-speed Parallel Processing system in terms of Boot, Initialization related hardware and memory address space construction. This paper will also state the test result based on test environments. Microkernel tested in single node system that has 4 processors.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.4
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• pp.73-84
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• 2020

As the Internet began to become popular, there have been hacking and attacks on networks including systems, and as the techniques evolved day by day, it put risks and burdens on companies and society. In order to alleviate that risk and burden, it is necessary to detect hacking and attacks early and respond appropriately. Prior to that, it is necessary to increase the reliability in detecting network intrusion. This study was conducted on applying weight initialization and weight optimization to the KDD'99 dataset to improve the accuracy of detecting network intrusion. As for the weight initialization, it was found through experiments that the initialization method related to the weight learning structure, like Xavier and He method, affects the accuracy. In addition, the weight optimization was confirmed through the experiment of the network intrusion detection dataset that the Adam algorithm, which combines the advantages of the Momentum reflecting the previous change and RMSProp, which allows the current weight to be reflected in the learning rate, stands out in terms of accuracy.