• 한국항공우주학회지
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• 제39권8호
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• pp.689-701
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• 2011

본 연구에서는 착빙 환경 요소와 결빙 형상 파라미터의 관계를 자가조직도와 분산분석을 활용하여 분석하였다. 결빙 형상에 영향을 미치는 외기 조건으로 자유류 속도, 대기온도, 대기중 물방울 함유량(LWC), 액적의 평균 직경(MVD)을 선정하였다. 그리고 결빙 형상의 특징이 되는 파라미터로 최대 두께, 결빙한계(Icing limit), 결빙 진행 방향, 결빙면적을 선정하였다. 자가 조직도의 결과는 결빙형상 파라미터에 관계가 있는 외기 조건에 대한 정성적인 관계를 제시하였고 분산분석의 결과는 형상 파라미터에 대한 외기 조건의 영향력의 상대적인 크기와 순위를 정량적으로 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.421-424
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• 2022

허프변환은 에지 영상에서 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘이다. 허프변환은 에지 화소에서 발생 가능한 직선들의 파라미터들을 파라미터 공간상에 대응시키고, 주어진 조건을 만족하는 유효 파라미터를 직선으로 검출한다. 일반적인 허프변환에서는 직선의 파라미터들은 영상 원점을 기준점으로 계산되고 있다. 그러나 본 논문에서는 영상 중심이 기준점인 허프변환을 수행하고 그 성능을 기존 허프변환과 비교분석하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2020

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권1호
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• pp.11-18
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• 2001

다구찌가 제안한 파라미터 설계는 제품설계나 공정설계 단계에서 품질특성치의 수행변동(performance variation)을 줄이는데 있다. 파라미터 설계에서 품질평균 근처에서 품질의 변동을 줄일 수 있는 최적조건을 찾는데 있어서 신호대 잡음비(Signal-to-noise ratio; SN비)라는 수행측도(performance measure)를 사용하였다. 그러나 많은 통계학자들은 SN비를 이용한 다구찌 분석 기법을 비판한다. 본 논문에서는 파라미터 설계를 위한 최적조건을 찾는데 있어서 SN비를 사용하지 않는 보다 실질적인 최적방안을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.881-882
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• 2020

최근 딥 러닝 (deep learning) 기술의 큰 발전으로 기존 기계 학습 분야의 기술들이 성공적으로 해결하지 못하던 많은 문제들을 해결할 수 있게 되었다. 이러한 딥 러닝의 학습 과정은 매우 많은 연산을 요구하기에 다수의 노드들로 모델을 학습하는 분산 학습 (distributed training) 기술이 연구되었다. 대표적인 분산 학습 기법으로 파라미터 서버 기반의 분산 학습 기법들이 있으며, 이 기법들은 파라미터 서버 노드가 학습의 병목이 될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 파라미터 서버 병목 문제를 해결하는 파라미터 샤딩 기법에 대해 소개하고, 각 기법 별 학습 성능을 비교하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-22
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• 2008

이중 이진 구조의 터보부호는 우수한 성능을 기반으로 무선 도심영역네트워크(wireless metropolitan area networks, WMAN)를 포함한 각종 차세대 통신 시스템의 표준으로 채택되고 있다. 이러한 이중 이진 구조 터보부호를 구성하는 요소 중의 하나가 인터리버인데 802.16 d/e 시스템의 경우 유사정형순환(almost regular permuation, ARP) 인터리버를 사용하고 있으나 파라미터들이 최적화 되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 인터리빙 파라미터 최적화를 위해 인터리빙 전, 후의 공간적 거리, 스프레드, 부호어 간의 최소 거리를 고려한 세 가지 최적화 방안을 제시하고 각각의 경우에 있어서 최적의 파라미터들을 찾는다. 성능 평가를 위해 가산성 백색가우시안 잡음 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 파라미터에 의한 성능과 제안 방법들에 의해 최적화된 파라미터들을 적용한 성능들을 비교, 분석하였다. 제안 파라미터를 적용할 경우 블록 크기에 따라 최대 1.0 dB의 전력 이득을 얻을 수 있음을 검증하였으며, 이러한 이득은 단순한 파라미터 변경 만으로 이루어지므로 기존 시스템의 복잡도를 전혀 증가시키지 않는다.

• 암석학회지
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• 제26권2호
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• pp.127-141
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• 2017

거창지역의 쥬라기 화강암에 대하여 결의 특성에 대한 분석을 실시하였다. 박편의 확대사진(${\times}6.7$) 및 간격-누적빈도 도표에서 도출한 미세균열의 간격과 관련된 파라미터를 통하여 여섯 방향의 결에 대한 다기준 평가를 실시하였다. 결에 대한 이들 간격의 파라미터의 대표 값에 대한 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로, 여섯 도표 사이의 배열순을 지시하는 주요 파라미터의 도출을 위한 분석을 수행하였다. 위의 분석을 위하여 여섯 방향의 결에 대한 5개 파라미터의 값에 대하여 증가 또는 감소하는 순으로 배열하였다. 주요 파라미터(평균 간격-중앙 간격, $S_{mean}-S_{median}$) 및 평균 간격의 값이 감소하는 순은 H1, H2, G1, G2, R1 그리고 R2 방향의 순과 상호 부합한다. 여섯 방향의 결의 이러한 순차적인 배열은 간격과 관련된 여섯 도표의 순차적인 배열에 대한 근거를 제공할 수 있다. 둘째로, 위의 주요 파라미터 그리고 다양한 파라미터 사이의 9개 상관도를 상관계수($R^2$)가 감소하는 순으로 배열하였다. 이들 관련도는 공통적으로 멱법칙함수의 높은 상관성을 보여 준다. 평균 간격, 밀도 및 선 oa의 길이의 값은 주요 파라미터의 값과 정비례하지만, 반면에 상수(a), 지수(${\lambda}$), 간격의 빈도수(N), 선 oa'의 길이, 지수 직선의 기울기(${\theta}$) 및 총 길이($1mm{\geq}$)는 반비례한다. 셋째로, 3개 면에 대한 파라미터의 값 그리고 3개 결에 대한 파라미터의 값 사이의 상관성 분석의 결과는 다음과 같다. 3개 면 및 3개 결에 대한 빈도수, 총 간격, 상수, 지수, 기울기, 선 oa' 길이의 값은 R' < G' < H' 및 H < G < R의 순을 각각 보여 준다. 반면에, 3개 면 및 3개 결에 대한 평균 간격, (평균 간격 - 중앙 간격), 밀도 및 선 oa의 길이의 값은 H' < G' < R' 및 R < G < H의 순을 각각 보여 준다. 3개 결 및 3개 면 사이의 파라미터의 값의 상호 역순의 상관성이 도출될 수 있다. 이러한 유형의 상관성 분석은 3개 채석면의 판별에 유용하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.797-803
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• 2007

카메라 기반 문서 인식을 위해서는 화질 변화에 적응할 수 있는 이진화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 화질 분석을 통해 다양한 화질의 카메라 영상에 효과적으로 적응할 수 있는 이진화 방법을 제안한다. 먼저 이진화 파라미터가 이진화 결과에 미치는 영향을 분석하고, 카메라 영상의 화질을 측정하는 방법을 제안한다. 그리고, 측정된 화질과 이진화 파라미터간의 상관 관계를 통계적으로 분석하여 반영함으로써 화질 변화에 자동으로 적응하는 이진화 방법을 제안한다. 실험을 통해 화질과 이진화 파라미터간에는 유의한 상관 관계가 있으며, 제안하는 방법이 화질에 따라 적절한 파라미터를 추정함으로써 화질변화에 적응함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권4호
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• pp.1-6
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• 2012

본 논문에서는 고주파에서 동작하는 터널링 전계효과 트랜지스터 (TFET)의 소신호 파라미터 추출과 이에 대한 분석을 다루고 있다. 시뮬레이션으로 구현된 TFET의 채널 길이는 50 nm에서 100 nm 사이에서 변화되었다. Conventional planar MOSFET 기반의 quasi-static 모델을 이용하여 TFET의 파라미터 추출이 이루어졌으며 다른 채널 길이를 갖는 TFET에 대한 소신호 파라미터의 값을 게이트 바이어스 변화에 따라서 추출하였다. 추출 결과로부터 effective gate resistance와 transconductance, source-drain conductance, gate capacitance 등 주요 파라미터의 채널 길이 변화에 따른 경향성이 conventional MOSFET과 상당히 다른 것을 확인하였다. 그리고 $f_T$는 MOSFET과 달리 게이트 길이 역수의 값에 정확히 반비례하는 특성을 보였으며 TFET의 고주파 특성 향상을 transconductance의 개선이 아닌 gate capacitance의 감소에 의하여 가능함을 알 수 있었다.