• 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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.119-122
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• 1995

음소단위의 포만트 합성방식을 이용하여 한국어의 규칙합성에 대해 시험하였다. 포만트 합성방식으로는 Klatt가 제안한 직/병렬 합성기를 수정하여 사용하였으며, 운율 정보를 나타내는 피치값의 제어는 Fujisaki 모델을 이용하였다. 합성에 사용되는 각 파라미터들이 합성음의 음질 및 파형에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 합성 파라미터와 음성파형 및 스펙트로그램을 화면에 나타내고 마우스를 이용하여 파라미터 값을 사용자가 적절히 변경한 후 합성할 수 있는 포만트 방식의 합성 Tool을 개발하였으며, 이를 이용하여 한국어 문자/음성변환 시스템을 지속적으로 연구하고자 한다.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.27-35
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• 2020

최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.569-571
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• 1999

소프트웨어의 신뢰도는 하드웨어의 신뢰도와 고장메타니즘이 다르므로 하드웨어의 신뢰도 모델을 그대로 이용할 수 없다. 소프트웨어의 신뢰도를 추정하기 위한 방법은 그동안 Jelinski-Moranda(JM) 모델을 비롯하여 많은 기법이 연구되었다. 그러나, 아직까지 만족하다고 인정할 만한 신뢰도모델링은 개발되지 않았다. 본 연구에서는 소프트웨어의 테스트를 통하여 검출되는 에러 개수의 추세를 가지고 비제차포아송과정(NHPP)의 파라미터를 찾아 신뢰도함수를 구하고자 하며, 아울러, 테스트중단시간을 결정하고자 한다. 파라미터를 찾는 방법은 maximum likelihood estimate(MLE) 기법을 이용하며, 테스트 중단시간은 구해진 파라미터를 신뢰도 함수에 대입하여 결정한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2102-2116
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• 1998

본 논문에서는 TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하는 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 망의 사용자에게 적절한 QoS를 제공하기 위해서는 성능과 장애에 관련된 파리미터를 기반으로 한 망 관리 행위를 수행해야 한다. 이를 위해서 인터넷 관리 표준을 정의된 MIB-II의 관리 정보를 기반으로 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하기 위한 알고리즘을 제시하고자 한다. MIB-II에서 system, interface, ip, snmp 그룹의 관리 변수를 Case 다이어그램에 따라 분석하여 선로 이용률, 에러 수신율, 인터페이스 패킷 송수신율, 인터페이스 패킷 송수신 손실률, 입출력 트래픽률, 방송형 송수신 트래픽 비율, 시스템 패킷 입출력률, 시스템 패킷 송수신 손실률, 시스템 자원 부하율, 패킷 전달률, 경로 설정 실패율, 관리 트래픽 이용률 등의 분석 파라미터와 계산 알고리즘을 제안한다. 분석 파라미터 계산 알고리즘에 대한 적용성을 실험하기 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 진단하였다. 이러한 인터넷 분석 파라미터 계산 알고리즘은 망 관리자가 전체 TCP/IP 통신 네트워크를 진단하고 분석할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 인터넷 사용자에게 QoS를 제공하루 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.5-17
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• 2018

본 연구에서는 연약지반에서의 재하/제하에 대한 안정해석과 응력-변형 해석시 전단 파라미터(UU; Unconsolidated Undrained, CU; Consolidated Undrained(전응력), ${\bar{CU}}$ ; Consolidated Undrained(유효응력))에 따른 초기 지중응력, 강도, 응력-변형 특성을 평가하였다. 시공단계를 고려한 유한요소 해석시 입력하는 전단 파라미터에 따라 초기 지중응력과 이후 해석 결과가 달라질 수 있음을 확인하였다. 특히, Mohr-Coulomb 모델의 입력 파라미터인 내부마찰각(Phi)을 0으로 입력하여 초기 지중응력과 이후 응력-변형 거동을 해석할 경우 잘못된 결과를 도출 할 수 있다는 것을 확인하였다. 전응력 파라미터, CU를 초기 및 전단시 일괄 적용한 해석과 유효응력 파라미터, CU에서 전응력 파라미터, CU로 변경한 해석 결과가 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서, 연약지반에 대한 수치해석시 CU 파라미터를 적용하여도 초기 지중응력과 이후 응력-변형 거동에 큰 차이 없이 예측할 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 실무에서 적용하기 편한 방법으로 실제 흙의 거동과 동일한 강도를 갖는 Mohr-Coulomb 모델의 전단 파라미터를 산정하는 방법을 제안하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권4호
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• pp.664-671
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• 2011

Random Walk Model을 이용하면 토석류 피해범위 예측할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 각 지형조건에 맞는 3가지 파라미터가 추출되어야 한다. 본 연구에서는 이 3가지 파라미터인 1회토사량 및 정지조건, 관성가중치에서 최적의 파라미터를 추출하기 위한 기법을 개발하였고, 토석류가 발생한 지역에 적용하여 검증을 실시하였다. 최적 파라미터의 추출은 일치율이란 정확도 판단방법을 개발하고 3가지 파라미터의 범위를 한정하여 무작위로 수행하였다. 이 중 가장 정확도 및 일관성이 높은 파라미터 조합을 최적 파라미터로 결정하였다. 연구지역인 봉화군지역에 적용하여 추출한 최적 파라미터는 일치율이 -0.2일 때 1회토사량이 $1.0m^3$, 정지조건이 $4.2^{\circ}$, 관성가중치가 2로 결정되었고, 검증결과도 일치율이 평균 -0.2에 가깝게 나타냈다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.706-709
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• 2007

일반적으로 알려진 시스템 규명은 시스템의 입/출력 관계를 이용하여 시스템을 규명하고 그 파라미터를 구하고 있다. 그러나 많은 경우에 시스템이 불규칙한 외란에 노출된 경우에는 알려져 있는 시스템의 규명방법이 없다. 이에 그 특성이 알려져 있지 않은 미지의 시스템이 미지의 불규칙한 외란에 노출되었을 때에 그 시스템을 규명하는 방법을 연구 개발하였다. 여기서는 시스템의 출력이 정상적(Stationary)일 때만 이를 확률영역에서 고려하였다. 확률 영역에서 시스템의 응답은 시스템 파라미터의 영향을 크게 받는바 시스템모멘트응답을 시스템 파라미터와의 관계로 구성할 수 있다. 이로부터 시스템의 출력만을 이용하여 시스템 파라미터의 규명이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 실 물리영역에서의 출력을 확률영역에서의 모멘트 응답으로 변환시킨 후 역변환 개념으로 미지의 불규칙 외란에 노출되어진 미지의 2차 선형 확률시스템의 파라메타를 성공적으로 규명하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제7권5호
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• pp.36-42
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• 1993

최근 반도체기술의 발달과 마이크로프로세서 제어기술의 발달로 유도전동기의 정밀제어가 가능해졌다. 유도전동기로서 고 응답성을 확보하기 위하여 주로 벡터제어방식을 도입하였다. 그러나 시스템이 모터 파라미터의 변화에 따라서 성능이 저하되거나 또는 불안정해질 수 도 있다. 특히 모터 파라미터변화의 하나로서 온도상승에 따른 모터 2차저항값의 변화는 시스템 성능에 심한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 이에 대한 대책으로 파라미터를 동정하는 벡터제어방식을 연구하였다. 유도전동기의 2차저항을 동정하기 위해서 2차쇄교자속상의 1차전류에 교류분을 중첩시키는 것이 필요하였으며 동정시점의 결정은 2차전류가 정격의 1.5배에서 1분 경과한 때를 동정의 시점으로 하였다. 동정알고리즘은 등가 피이드백계를 도출하고 그것을 이용해 안정성이 확보되는 것을 확인할 수 있었다.본 논문에서는 온도변화가 클 경우에만 모터 파라미터를 동정하여 제어 파라미터를 수정하므로써 정밀도의 향상뿐만 아니라 속응성의 향상도 기대할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2846-2849
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• 2002

본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.