DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.
본 고에서는 전화망에서 발생되는 여러 전송 장애 요인들이 팩시밀리 통신에서 화상에 어떤 영향을 주는지 각 파라미터에 대하여 측정하였다. 이 연구에서 선정된 주요 파라미터는 최근의 측정 결과를 바탕으로 하였다. 이러한 파라미터들은 전송 선로의 특성에 따른 감쇠 왜곡, 군지연 왜곡 등과 그 외에 임펄스성 잡음, 위상지연, 위상 히트 등이다. 이 파라미터들은 모두 팩시밀리 화상 품질에 영향을 주고 있으므로 일정 수준의 팩시밀리 품질을 유지하기 위해서는 영향을 주는 파라미터를 관리하여야 한다.
본 논문은 음성신호를 이용해 성대의 질환이 있는 환자를 진단하고 병명을 판별하게끔 유도하는 자동 진단 시스템을 개발하기 위한 연구의 일부로, 그중 ARS를 이용하여 환자의 음성을 수집, 분석, 식별의 실험에 대한 연구이다. 본 연구 팀에서는 이미 CSL을 이용한 장애음성 데이터의 수집과 식별에 관한 연구 결과를 발표한바 있다. 하지만 선행연구에서는 방음실에서 디지털 녹음기를 이용하여 수집한 음성을 사용했기 때문에, ARS를 통하여 녹음한 음성과는 샘플링 주파수나 대역폭, 잡음성분등의 데이터의 특성이 상당한 차이가 있다. 이러한 이유로 ARS를 통하여 녹음한 음성에 보다 적합한 파라미터 분석프로그램을 작성하여 파라미터를 구하였다. 이 파라미터들은 Kay사의 MDVP를 기초로하여 작성하였고, 대부분 80%정도의 신뢰성을 가졌다. 수집한 음성의 식별은 정상음성과 양성음성의 두가지 경우로 분리하였다. 식별기법으로는 신경망을 이용하였고, 식별파라미터는 구한 파라미터중 6개의 파라미터를 선별하여 식별한 결과 약 90%정도의 식별율을 가졌다.
다양한 디지털 기술의 발전으로 인하여 방송형태의 이동 멀티미디어 서비스가 다국적으로 제안되고, 국내에서는 이동 멀티미디어 방송 (DMB: Digital Multimedia Broadcasting)을 통하여 야외나 이동시에도 시청이 가능한 방송서비스가 활발해지고 있다. 휴대 및 이동수신 방송 환경에서 비디온 오디오 및 데이터를 포함한 멀티미디어 방송 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 다양한 장소에서 수신 영상에 대한 품질 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 현재 이동 멀티미디어 방송이 비디오 압축방식으로 채택하고 있는 H.264/AVC 압축 파라미터의 성능 연구에 대하여 기술한다. 현재 국내의 위성/지상파 DMB의 경우 비디오의 압축 방법으로 H.264/AVC baseline 1.3의 표준규격을 사용한다. 이러한 비디오 코덱(codec) 이용하여 비디오 영상을 압축할 경우 관련 파라미터(parameter) 조절이 가능한데, 비디오를 압축할 경우 관련 파라미터들을 어떻게 정하느냐에 따라 서로 다른 수신환경에서 압축 효율 및 재생된 비디오의 화질에 많은 영향을 미친다. 따라서 수신 환경에 가장 적합한 비디오 화질을 얻기 위해서는 관련 파라미터 설정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 압축 파라미터들 중 화질에 많은 영향을 미치는 항목을 선정하여, 해당 파라미터의 변화가 재생된 비디오 화질에 미치는 영향을 객관적 평가척도인 PSNR, Bit-rate, 수행시간 등을 이용하여 분석하였다. 또한, 실험 결과를 바탕으로 이동 멀티미디어 방송 환경에서의 H.264 인코더의 적정 압축 파라미터 및 인코더의 성능 개선 방안을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.739-741
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2002
좌심실의 파라미터는 심장의 기능을 분석하기 위해 측정되는 정량적인 표현으로, 특히 지역적 파라미터인 두께와 두께의 변화는 심판 기능을 분석하기에 적합한 파라미터이다. 본 연구에서는 이러한 좌심실의 지역적 파라미터를 측정하고, 이를 위해 사용되는 삼자원적 방법을 개선하여 구현함으로써 기존의 폭정 방법의 제약을 극복하고자 하였다. 또한, 측정 결과를 가시화하여 직관적인 분석이 가능하도록 하고, 이를 시스템에 구축하여 임상에서 직접적으로 활용할 수 있도록 하였다.
묽은 고분자 용액의선형 점탄성과 완화시간 스펙트럼에 대하여 비드수, 유체역학적 상호작용, 배제 부피와 비선형 스프링들의 영향을 비드-스프링 모델을 통하여 연구하였다. Fixman의 모델을 개량하였고, 비선형 스프링개념을 도입한후 선형점탄성에 관한 식들을 유 도하였다. 그중에서 주로 복고 점도의 크기와 위상차에 대한 BSM 파라미터들의 영향을 살 펴보았다. 실험데이터에서 진동수에 따른 위상차의 평평한 부분의 길이로부터 비드수를 Mark-Houwink 식의 지수 값으로부터 유체역학적 상호작용 파라미터를 그리고 fitting 파라 미터로써 배제 부피 파라미터와 비선형 스프링 파라미터의 함수형태로 표현되는 동적 확장 파라미터를 결정할수 있었다. 또한 광산란 실험등으로부터 배제 부피 파라미터를 결정하게 된다면 이로부터 비선형 스프링 파라미터도 결정할수 있음을 알수 있었다. 한편 불연속적인 현태인 BSM의 완화시간 스펙트럼에 미치는 BSM 파라미터들의 영향을 분석함으로써 각 파람터의 효과와 차이점을 분명히 알수 있었다. 본논문에서는 BSM에 비드수, 유체역학적 상호작용 배제 부피 그리고 비선형 스프링 효과를 동시에 적용하는 방법을 제시하였으며 이 방법을 통하여 묽은 고분자 용액의 선형 점탄성 실험 데이터를 정량적으로 설명할 수 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.302-305
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1998
음소의 확률적 분포를 이용하는 음소 HMM 모델을 결정하기 위한 여러 가지 거리 측정방법에 대한 연구이다. 음소 HMM 모델 결정을 위해서 LPC 계수를 이용하고, 거리 측정자를 LPC 계수, LPC 스첵트럼, LPC 켑스트럼 등의 파라미터를 이용하고, 또한 양자화 과정은 k-means 와 LBG 알고리즘을 혼합한 하이브리드 알고리듬을 사용하였다. LPC 코드북을 구성하기 위해 세 가지 파라미터를 유클리디안 거리로 거리측정에 이용하였다. 이렇게 양자화한 파라미터의 평균과 분산을 구하고, 양자화한 파라미터 코드북의 확률갑승ㄹ 비교해 한국어 음소 HMM 모델 결정을 위한 거리 측정 파라미터를 비교하였으며, 그 결과 LPC 계수를 주파수 영역으로 변환하여 유클리디안 거리를 이용한 코드북의 분산이 작으므로 상대적으로 높은 확률을 가짐을 보았다.
최근 CNN 이 다양한 산업에 확산되고 있으며, IoT 기기 및 엣지 컴퓨팅에 적합한 경량 모델에 대한 연구가 급증하고 있다. 본 논문에서는 CNN 모델의 파라미터 비트 연산을 위한 자동화 프레임워크를 제안하고, 파라미터 비트와 모델 정확도 사이의 관계를 실험 및 연구한다. 제안된 프레임워크는 하위 n- bit 를 0 으로 설정하여 정보 손실 발생시킴으로써 ImageNet 데이터셋으로 사전 학습된 CNN 모델의 파라미터와 정확도의 강인성을 비트 단위로 체계적으로 실험할 수 있다. 우리는 비트 연산을 수행한 파라미터로 InceptionV3, InceptionResnetV2, ResNet50, Xception, DenseNet121, MobileNetV1, MobileNetV2 모델의 정확도를 평가한다. 실험 결과는 성능이 낮은 모델일수록 파라미터와 정확도 간의 강인성이 높아 성능이 좋은 모델보다 정확도를 유지하는 비트 수가 적다는 것을 보여준다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.348-351
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2009
본 논문에서는 구조해석을 위한 PSC 박스 거더교의 객체 정보 모델에 관한 연구를 수행하였다. 대상 교량의 객체 정보 모델을 생성하기 위해서는 수많은 형상 및 치수에 관한 파라미터를 필요로 하게 된다. 따라서 본 연구에서는 이 교량의 설계 목적에 맞는 파라미터를 분류하였고, 파라미터들 사이의 계층구조(Structure)와 상관관계를 정의하였다. 또한 본 연구에서 적용된 인터페이스 프로그램은 3차원 객체 모델에서 출력된 파라미터를 변환하여 구조해석을 위한 입력값으로 변환시켜, 해석 결과값을 구조계산서에 출력시킴으로써 엔지니어가 설계 타당성과 모델변경 요구를 용이하게 할 수 있게 하였다. 그리고 대상 모델에 대한 설계변경은 구조물의 특징에 맞는 상관파라메트릭 방법을 적용하여 신속하게 할 수 있도록 유도하였다. 이 연구를 통해 건설구조물의 설계를 3D 모델로 하기위한 가능성을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.173-173
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2018
본 연구는 기상-수문 분야에서 고해상도 수문기상요소를 산출하기 위해 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package) 모형을 한반도 대상으로 구축하였다. 모형은 미국 대기 연구 국립센터(NOAA)에서 개발된 커뮤니티형 고해상도 예측모델이므로 미국 등에서 활발히 활용되기 시작하였으나 아직 우리나라 적용성에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 WRF-Hydro 모형을 한반도에 적절히 사용하기 위해 표면유출, 보수깊이, 표면거칠기와 같은 파라미터를 보정하였다. WRF-Hydro는 지역 기상모형인 WRF와 연계하여 coupled WRF/WRF-Hydro 모형을 구동하였으며, 고해상도 유출값을 얻기 위해 미국 지질조사국(USGS)에서 제공한 HydroSHEDS(Hydrological data and map based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales)를 이용하였다. 본 연구에서는 관측된 유출값을 Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 방법을 활용하여 모형값과 비교하여 파라미터 보정을 수행하였으며, 파라미터 보정된 WRF/WRF-Hydro를 활용해 한반도 과거 홍수 및 가뭄 사상을 모의하여 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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