• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.161-166
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• 2018

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 구조(Convolution Neural Network)에서 정규화 및 교차검증 횟수 감소를 위한 무작위로 풀링 연산을 선택하는 방법에 대해 설명한다. 컨볼루션 신경망 구조에서 풀링 연산은 피쳐맵(Feature Map) 크기 감소 및 이동 불변(Shift Invariant)을 위해 사용된다. 기존의 풀링 방법은 각 풀링 계층에서 하나의 풀링 연산이 적용된다. 이러한 방법은 학습 간 신경망 구조의 변화가 없기 때문에, 학습 자료에 과도하게 맞추는 과 적합(Overfitting) 문제를 가지고 있다. 또한 최적의 풀링 연산 조합을 찾기 위해서는, 각 풀링 연산 조합에 대해 교차검증을 하여 최고의 성능을 내는 조합을 찾아야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 풀링 계층에 확률적인 개념을 도입한 무작위 풀링 연산 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 풀링 계층에 하나의 풀링 연산을 적용하지 않는다. 학습기간 동안 각 풀링 영역에서 여러 풀링 연산 중 하나를 무작위로 선택한다. 그리고 시험 시에는 각 풀링 영역에서 사용된 풀링 연산의 평균을 적용한다. 이러한 방법은 풀링 영역에서 서로 다른 풀링 조합을 사용한 구조의 평균을 한 것으로 볼 수 있다. 따라서, 컨볼루션 신경망 구조가 학습데이터에 과도하게 맞추어지는 과적합 문제를 피할 수 있으며, 또한 각 풀링 계층에서 특정 풀링 연산을 선택할 필요가 없기 때문에 교차 검증 횟수를 감소시킬 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법은 정규화 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 및 교차 검증 횟수를 줄일 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.89-92
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• 2023

최근에 Serverless 컴퓨팅은 많은 관심을 받는 기술로, 서버 프로비저닝 없이 코드를 배포하고 실행할 수 있으며 요청량에 따라 동적으로 컴퓨팅 리소스를 확장하여 애플리케이션을 안정적으로 운영할 수 있는 환경을 제공한다. Serverless 컴퓨팅의 주요 이슈 중 하나인 cold start 는 함수를 실행하기 위한 컨테이너 초기화 및 구동하는 단계이며, 해당 과정에서는 이미지 풀링이 수행될 수 있다. 이미지 풀링은 cold start 지연의 대부분을 차지하고 함수의 응답시간을 증가 시켜서 사용자 경험에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 cold start 지연을 줄이기 위해 도커를 활용해서 이미지 레이어 동시 풀링 개수를 조절함으로써 이미지 풀링 속도를 개선시킬 수 있는지 분석하였다. 이와 같은 분석을 통해 풀링 개수가 풀링 속도에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권6호
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• pp.401-407
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• 2009

컨테이너 터미널의 경쟁력을 높이기 위해서는 터미널 생산성 향상이 중요한 요소라고 할 수 있다. 이러한 생산성에 영향을 줄 수 있는 요인은 다양하다. 그 중 야드이송장비의 경우, 특정 선석크레인(QC, Quay Crane)에 야드트랙터(YT, Yard Tractor)가 고정 할당되는 방식에서 타수 QC들의 작업을 처리하는 풀링 방식으로 전환하여 YT의 생산성을 올리고 있다. 현재 국내 터미널에서도 YT 풀링을 도입하고 있는 실정이다. 하지만 아직 적절한 풀링 범위 및 효과적인 YT 할당 계획에 대한 노력은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 YT 풀링 운영을 더 효율적으로 할 수 있도록 YT 풀링이 담당할 작업범위 결정에 미치는 요인의 도출과 상황에 따른 YT의 작업할당 모형에 대해서 제시하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2000년도 하계학술발표회
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• pp.196-197
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• 2000

에너지풀링충돌은 여기된 원자들끼리 서로 충돌하여 하나의 원자는 바닥상태의 에너지 준위의 상태가 되고. 다른 하나의 원자는 더 높은 에너지 준위의 상태로 여기되는 현상이다. 이러한 에너지풀링충돌은 알카리원자에 대해서 많이 연구되어지고 있다.$^{(1)}$ (중략)

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.615-620
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• 2008

공업실험에서는 주효과의 검정력을 높일 목적으로 교호작용효과에 대한 예비검정의 결과가 유의하지 않은 경우에, 이 효과를 오차항으로 풀링한 후에 주효과의 유의성을 검정하는 때때로 풀링 (Sometimes pooling)의 분석 방법을 사용한다. 이 소고에서는 때때로 풀링의 규칙에 관한 참고문헌의 내용을 정리하고, 블록효과가 오차항으로 풀링되었다는 사실이 알려 졌을 때에 독립표본에 의한 모평균의 차이에 대한 95% 신뢰구간의 길이가 쌍체비교에 의한 신뢰구간의 길이보다 짧을 확률을 다양한 예비검정의 유의수준 ${\alpha}_1$값과 충분한 검정력이 보장되지 않은 블록의 크기인 $2{\leq}n{\leq}13$ 범위에서 살펴보았는데, 그 결과는 풀링한 경우에 주효과에 대한 검정력이 높아진다는 사실을 뒷받침하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.405-407
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• 2000

인터넷과 전자상거래 등이 보편화됨에 따라 다수의 사용자 요구를 동시에 효율적으로 처리하며, 다양한 클라이언트/서버 요청을 신속하게 처리할 수 있는 다계층 구조의 분산처리 플랫폼에 대한 연구가 여러 연구 그룹에서 수행되고 있다. 이러한 연구 중의 하나가 자바를 이용한 Enterprise JavaBeans(EJB)[1]이다. EJB는 de facto 표준으로 규격화되어 있다. 본 논문에서는 EJB 컨테이너의 리소스 풀링(Resource Pooling) 서비스에 우선순위 기능을 적용하여 그 성능을 개선하는 방법을 제시한다. 우선순위 처리 기능을 갖는 리소스 풀링 서비스를 설계하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.37-38
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• 2023

컴퓨터 부품의 고성능화로 점점 게임이 요구하는 사양이 높아지는 추세이다. 따라서 게임 개발에 있어 최적화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 '오브젝트 풀링'이라는 메모리 최적화 기법을 소개한다. 따라서 '오브젝트 풀링'을 적용한 탄막 게임을 만들어 메모리 최적화를 직접 구현해보고 연구한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.25-40
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• 2019

오늘날 컨테이너 터미널은 증가하는 물동량을 유치하기 위하여 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 이에 본 연구는 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 노력의 일환으로 두 가지 야드 트럭 우선순위 규칙(Dispatching rule)을 제안하였다. 첫 번째 Multi-attribute Dispatching은 컨테이너 터미널 생산성에 영향을 미치는 복수 요인들의 가중합으로 구성된 할당 방법이며, 선박의 체류시간을 감소시키기 위하여 안벽 크레인의 작업량을 고려하였다. 두 번째 Cycling Dispatching은 터미널 생산성 개선에 가장 큰 영향을 미치는 Double cycle횟수를 증가시키기 위한 할당 방법이다. 또한 본 연구는 풀링(Pooling)과 우선순위 규칙(Dispatching rule)이 터미널 생산성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 풀링과 우선순위 규칙을 조합한 8가지 시나리오를 구성하였다. 실험은 실제 컨테이너 터미널의 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 구현하였다. 실험 결과, 풀링과 우선순위 규칙 그리고 둘의 교호작용이 생산성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 8가지 시나리오 중에서는 터미널 기준 풀링과 Multi-attribute Dispatching의 조합이 GCR, 선박 출항지연시간 등 KPI 지표에서 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.87-90
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• 2020

GPU의 발전과 함께 성장한 딥러닝(Deep Learning)은 영상 분류 문제에서 최고의 성능을 보이고 있다. 그러나 합성곱 신경망 기반의 모델을 깊게 쌓음에 따라 신경망의 표현력이 좋아짐과 동시에 때로는 학습이 잘되지 않고 성능이 저하되는 등의 부작용도 등장했다. 성능 향상을 방해하는 주요 요인 중 하나는, 차원감소 목적에 따라 필연적으로 정보 손실을 겪어야 하는 풀링 계층에 있다. 따라서 특성맵(Feature map)의 차원감소를 통해 얻게 되는 비용적 이득과 모델의 분류 성능 사이의 취사선택(Trade-off)이 존재한다. 그리고 이로부터 자유로워지기 위한 다양한 연구와 기법이 존재하는데 Spectral Pooling도 이 중 하나이다. 본 논문에서는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)을 이용한 Spectral Pooling에 대한 소개와, 해당 풀링의 성질을 통상적으로 사용되고 있는 Max Pooling과의 성능 비교를 통해 분석한다. 또한 영상 내 고주파수 부분에서 특히 더 강건하지 못하다는 맥스 풀링의 고질적인 문제점을, Spectral Pooling과의 하이브리드(Hybrid) 구조를 통해 어떻게 극복해나갈 것인지 그 가능성을 중심으로 실험을 수행했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.375-381
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• 2023

완전동형암호는 암호화된 데이터에 대한 대수적 연산을 지원하며, 최근에는 최대값 함수 등의 비대수적 연산도 근사하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 아직 4개 이상의 숫자에 대한 정밀한 맥스 풀링 근사 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 최대값 함수 근사 다항식의 합성을 활용하여 정밀한 맥스 풀링 근사 기법을 제안하였으며, 이를 이론적으로 분석하여 높은 정밀도를 증명하였다. 실험 결과, 제안하는 근사 맥스 풀링은 1ms 이내의 작은 분할 실행 시간과 이론적 분석과 일치하는 높은 정밀도를 보여주었다.