• Journal of KIISE
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• v.44 no.10
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• pp.1034-1044
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• 2017

Although traversal strategies are important for the performance of model checking, many studies have ignored the impact of traversal strategies in model checking with a block-encoded abstract reachability graph. Studies have considered traversal strategies only for an abstract reachability graph without block-encoding. Block encoding plays a crucial role in the model checking performance. This paper therefore describes Dual-traversal strategy, a simple and novel technique to control traversal strategies in a block-encoded abstract reachability graph. This method uses two traversal strategies for a model checking, one for effective block-encoding, and the other for traversal in an encoded abstract reachability graph. Dual-traversal strategy is very simple and can be implemented without overhead compared to the existing single-traversal strategy. We implemented the Dual-traversal strategy in an open source model checking tool and compare the performances of different traversal strategies. The results show that the model checking performance varies from the traversal strategies for the encoded abstract reachability graph.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.4
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• pp.480-488
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• 2016

Search-Based Software Testing (SBST) is an effective technique for test data generation on large domain size. Although the performance of SBST seems to be affected by the structural characteristics of Software Under Test (SUT), studies for the comparison of SBST techniques considering structural characteristics are rare. In addition to the comparison study for SBST, we analyzed the best algorithm with different structural characteristics of SUT. For the generalization of experimental results, we automatically generated 19,800 SUTs by combining four metrics, which are expected to affect the performance of SBST. According to the experiment results, Genetic algorithm showed the best performance for SUTs with high complexity and test data evaluation with count ${\leq}20,000$. On the other hand, the genetic simulated annealing and the simulated annealing showed relatively better performance for SUTs with high complexity and test data evaluation with count ${\geq}50,000$. Genetic simulated annealing, simulated annealing and hill climbing showed better performance for SUTs with low complexity.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.7
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• pp.99-108
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• 2008

For video compression, we have to consider two performance factors that are the search speed and coded video's quality. In this paper, we propose an enhanced fast block matching algorithm using the spatial correlation of the video sequence and the center-biased characteristic of motion vectors(MV). The proposed algorithm first finds a predicted motion vector from the adjacent macro blocks of the current frame and determines an exact motion vector using the cross pattern and a flat hexagon search pattern. From the performance evaluations, we can see that our algorithm outperforms both the hexagon-based search(HEXBS) and the cross-hexagon search(CHS) algorithms in terms of the search speed and coded video's quality. Using our algorithm, we can improve the search speed by up to 31%, and also increase the PSNR(Peak Signal Noise Ratio) by at most 0.5 dB, thereby improving the video quality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.193-196
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• 2000

본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 미세탐색을 이용하여 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 미세탐색을 이용함으로써 계수 최소 방법의 성능이 주빔 부근의 측면롭에 관련하여 향상되는 것이 판명되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.636-638
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• 1998

WDM망을 구성하는데 있어서 광학적 파장은 가장 중요한 자원의 하나이다. 그러나 주어진 통신 요구를 모두 수용하면서 동시에 최소한의 파장만을 사용하는 WDM망의 설계 문제는 이미 NP-complete 계열의 문제인 것으로 밝혀졌으며 많은 휴리스틱 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 임의의 물리적 망 위상(topology)과 완전 연결(full connection)형태의 통신 요구가 주어질 경우, 요구되는 파장 경로(Wavelength Path, lightpath)를 확립하기 위한 방법으로써 각 노드 사이의 최단 거리 경로를 기반으로 하여 탐색 공간을 만들고 구성된 탐색 공간 내에서 Branch-and-bound 탐색방식을 수행하는 파장 경로 설정 알고리즘을 제안한다. Branch-and-bound탐색방식은 초기에 좋은 bound조건을 가질 경우 주어진 시간 안에 보다 넓은 탐색 공간을 검색할 수 있으므로 최초의 탐색에서 가능한 좋은 성능의 파장 경로 설정을 발견할 수 있어야한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 최초의 탐색에서 발견한 파장 경로 설정과 구성된 탐색 공간내의 최적해를 얻고, cut-set를이용하여 요구 파장 개수의 하위 한계값을 계산한후, 이를 상호 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1325-1328
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• 2003

포워딩 엔진은 외부 인터페이스를 통해서 들어오는 패킷에 대해서 IP 주소를 기반으로 목적지로 향하는 다음 홉을 결정한다. 이러한 고성능의 패킷 처리를 위한 포워딩 엔진을 설계함에 있어서 IP 주소 탐색은 중요한 요인이다. 본 논문에서는 검색경로 압축 트라이에 기반한 IP 주소 탐색 알고리즘의 성능을 향상시키는 분할 압축 탐색 기법을 제시한다. 제시된 분할 기법을 통해서 IP 주소 탐색의 메모리접근 횟수를 줄인 수 있으며, 프로그램 가능한 네트워크 프로세서에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1309-1312
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• 2003

포워딩 엔진은 외부 인터페이스를 통해서 들어오는 패킷에 대해서 IP 주소를 기반으로 목적지로 향하는 다음 흡을 결정한다. 이러한 고성능의 패킷 처리를 위한 포워딩 엔진을 설계함에 있어서 IP 주소 탐색은 중요한 성능 요인이다. 본 논문에서는 검색 경로 압축 트라이에 기반한 IP 주소 탐색의 성능을 향상시키는 분할된 경로압축트라이 구조를 제안한다. 제안된 기법은 IP주소를 여러 개의 분할 압축 트라이로 나누어서 주소탐색이 하나의 분할된 압축트라이에서만 이루어지도록 하여 탐색시간을 줄인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.99-102
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• 2002

본 논문에서는 한국어 대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능향상을 위하여 Multi-Pass 탐색 방법을 도입하고, 그 유효성을 확인하고자 한다. 연속음성 인식실험을 위하여, 최근 실험용으로 널리 사용되고 있는 HTK와 Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 음성인식 시스템의 비교 실험을 수행한다. 대어휘 연속음성 인식 시스템에 사용한 언어 모델은 ARPA 표준 형식의 단어 N-gram 언어모델로, 1-pass에서는 2-gram 언어모델을, 2-pass 에서는 역방향 3-gram 언어모델을 이용하여 Multi-Pass 탐색 방법으로 인식을 수행한다. 본 논문에서는 Multi-Pass 탐색 방법을 한국어 연속음성인식에 적합하게 구성한 후, 다양한 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 전화망을 통하여 수집된 잡음이 포함된 증권거래용 연속음성 데이터 베이스를 이용한 연속음성 인식실험에서 HTK가 $59.50\%$, Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 시스템은 $73.31\%$의 인식성능을 나타내어 HTK를 이용한 연속음성 인식률 보다 약 $13\%$의 인식률 향상을 나타내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.