• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.561-562
• /
• 2021

CNN(Convolutional Neural Network)은 다양한 이미지를 인식하는데 많이 사용되고 있다. 본 발표에서는 딥러닝의 CNN 기법을 적용해서 사람이 직접 손으로 쓴 한 자리 숫자를 인식하였다. 딥러닝 네트워크는 합성곱 레이어, 풀링 레이어, 플래튼 레이어로 구성하였고 마지막으로 최적화 방법, 학습률과 손실 함수를 설정하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.513-515
• /
• 2023

본 논문에서는 그리드 탐색과 트랜스포머를 사용한 그룹 행동 인식 모델을 제안한다. 추출된 여러 사람의 스켈레톤 정보를 차분 벡터, 변위 벡터, 관계 벡터로 변환하고 사람별로 묶어 이를 TimeDistributed 함수에 넣고 풀링을 한다. 이를 트랜스포머 모델의 입력으로 넣고 그룹 행동 인식 분류를 출력하였다. 논문에서 3가지 벡터를 입력으로 하여 합치고 트랜스포머 계층을 거친 모델과 3가지 벡터를 입력으로 하고 계층적으로 트랜스포머 모델을 거쳐 행동 인식 분류를 출력하는 두 가지 모델을 제안한다. 3가지 벡터를 합친 모델에서 클래스 분류 정확도는 CAD 데이터 세트 96.6%, Volleyball 데이터 세트 91.4%, 계층적 트랜스포머 모델은 CAD 데이터 세트 96.8%, Volleyball 데이터 세트 91.1%를 얻었다

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.185-191
• /
• 2022

본 연구에서는 U-Net, 잔차 신경망, 서브 픽셀 컨볼루션을 기반으로 새로운 초해상도 신경망을 제안한다. U-Net의 최대 풀링으로 인해 세부적인 정보의 손실이 일어나는 것을 막기 위해 서브 픽셀 컨볼루션을 활용한 다운 샘플링 그리고 연결을 제안한다. 이는 필터 안의 최대 값만으로 새로운 피처맵을 만드는 최대 풀링과 다르게 필터 안의 모든 픽셀을 사용한다. 2×2 크기의 필터가 지나가면서 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래의 픽셀들로만 이루어진 피처맵을 만든다. 이를 통해 크기가 절반이 되고, 피처맵이 개수가 4배가 된다. 그리고 연산량을 줄이기 위해 두 가지 방법을 제안했다. 첫 번째는 U-Net의 업 컨볼루션 대신 연산량이 없고, 성능이 더 좋은 서브 픽셀 컨볼루션을 사용한다. 두 번째는 U-Net의 연결 층 대신 두 피처 맵을 더하는 층을 사용한다. 밴치 마크 데이터 세트로 실험한 결과 스케일 2의 set5 데이터를 제외하고 모든 스케일 및 벤치마크 데이터 세트에서 더 나은 PSNR 값을 보여주고, 국소부위의 패턴을 명확하게 표현할 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제15권4호
• /
• pp.91-100
• /
• 2023

잔향시간(reverberation time, T60)은 대표적인 음향 매개 변수로서, 잔향에 대한 정보를 제공한다. 동일한 공간이라도 주파수 대역에 따라 잔향이 미치는 영향은 다르기 때문에, 주파수 대역별(frequency-dependent, FD) T60은 음향환경에 대한 세부적인 정보를 제공하여 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 음성신호로부터 T60을 추정하는 기존의 블라인드 T60 추정 방식들은 대부분 전 대역 T60 추정에 집중되어 있으며, 소수의 블라인드 FDT60 추정 방식들은 공통적으로 저주파 대역에서 열악한 성능을 보인다. 본 논문은 블라인드 FDT60 추정을 위해, 이전에 제안한 주의 집중 풀링 기반 스펙트럼 감쇠율의 가중 합(Attentive pooling based Weighted Sum of Spectral Decay Rates, AWSSDR) 방식을 변형하여 목표를 전 대역 T60에서 FDT60으로 확장하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 ACE challenge의 평가데이터 셋에 대한 성능 평가 결과, 기존의 블라인드 FDT60 추정 방식들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 특히, 모든 주파수 대역에서 일관성 있는 우수한 추정 성능을 보였다. 이는, 잔향의 물리적인 특성과 관련된 스펙트럼 감쇠율을 주파수 대역별로 처리하여, 음성신호로부터 FDT60에 대한 정보를 취합하는, AWSSDR 방식의 매커니즘이 주파수에 따라 변하는 잔향의 영향을 반영하여 FDT60 추정에 유용함을 보여준다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제3권4호
• /
• pp.171-175
• /
• 2017

최근 CNN(Convolutional Neural Network)의 구조가 복잡해지고 신견망의 깊이가 깊어지고 있다. 이에 따라 신경망의 학습에 요구되는 연산량 및 학습 시간이 증가하게 되었다. 최근 GPGPU 및 FPGA를 이용하여 신경망의 학습 속도를 가속화 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA GPGPU를 제어하는 CUDA를 이용하여 CNN의 특징추출부와 분류부에 대한 연산을 가속화하는 방법을 제시한다. 특징추출부와 분류부에 대한 연산을 GPGPU의 블록 및 스레드로 할당하여 병렬로 처리하였다. 본 논문에서 제안하는 방법과 기존 CPU를 이용하여 CNN을 학습하여 학습 속도를 비교하였다. MNIST 데이터세트에 대하여 총 5 epoch을 학습한 결과 제안하는 방법이 CPU를 이용하여 학습한 방법에 비하여 약 314% 정도 학습 속도가 향상된 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.555-559
• /
• 2007

메타데이터 카탈로그 서비스는 그리드 상에 저장된 파일들에 대한 메타데이터에 대한 접근을 제공한다. 본 논문에서는 자주 사용되는 메타데이터 카탈로그 서비스 중의 하나인 AMGA의 성능을 분석하였다. DB에 대한 직접 접근에 비해 약 700%의 오버헤드가 있었으며, 이 중 가장 큰 오버헤드는 GSI/SSL을 처리하는 오버헤드로 약 350%를 차지하였다. 본 논문에서는 이 오버헤드를 줄일 수 있는 방법 중의 하나로 부하분산 기법을 제안하고, 이 기법의 성능을 측정하였다. LAN 환경의 경우 AMGA 서버의 증가에 따라 성능 향상이 가능함을 확인하였다. 그리드 상의 작업이 직접 AMGA에 접근하는 경우 데이터베이스에 직접 접근하는 것만큼의 성능 향상을 얻기 위해서는 AMGA 내부에 DB 연결 풀링 기법과 부하분산 기법을 활용하는 것이 필요함을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.170-171
• /
• 2011

전체 수 출입 공급망 사슬관리에 있어서 항만의 운영 효율성은 아주 중요하다. 컨테이너 터미널에서는 안벽작업의 효율성을 극대화하기 위하여 더블 사이클과 듀얼 사이클 방법이 소개되었고, 야드 트랙터 할당의 효율성을 높이기 위해서 야드 트랙터(YT) 풀링 방법이 제시되었다. 모형은 시뮬레이션 분석 소프트웨어인 Arena를 이용하여 수립되었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권3호
• /
• pp.201-209
• /
• 2017

본 논문은 계층적 Convolutional Nerual Network(CNN)을 이용한 스마트폰용 객체 인식 시스템이다. 전체적인 구성은 스마트폰과 서버를 연결하여 서버에서 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크로 객체 인식을 하고 수집된 데이터를 매칭시켜 스마트폰으로 객체의 상세정보를 전달하는 방법이다. 또한 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 비교하였다. 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 88%, 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 73%의 정확도를 가지며 15%p의 성능 향상을 보였다. 이를 기반으로 스마트폰과 방송매체와 연동한 T-Commerce 시장 확장의 가능성을 보여준다. 아울러 방송영상을 시청하면서 Information Retrieval, AR/VR 서비스도 제공 가능하다.

• 에너지공학
• /
• 제26권3호
• /
• pp.1-10
• /
• 2017

설문조사 자료를 활용하여 에너지절약 홍보활동 성과 평가지수를 산출하였다. 4개 지수 중 홍보내용 지수가 75.8점(5점척도 기준 3.79점)으로 가장 높고, 홍보매체 지수는 74.4점(3.72), 홍보효과 지수는 69.6점(3.48)이며, 홍보기관 지수는 65.4점(3.27)으로 가장 낮게 나왔다. 그리고 이들 지수들의 가중 평균 값인 에너지절약 홍보활동성과 평가지수는 71.6점(3.58점)인 것으로 산정되었다. 향후 홍보활동의 성과 분석을 위해 전력사용량이나 자동차 연료사용량 등 정량적으로 측정 가능한 지표의 개발과 평가가 필요하다. 그리고 평가지표의 일관성을 유지하기 위하여 풀링(pooling)된 일정 표본 집단에 대한 시계열 자료를 확보할 수 있도록 표본 풀을 구성하고 유지할 필요도 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.361-364
• /
• 2002

EJB(Enterprise JavaBeans)는 서버 상의 Java 컴포넌트와 그 컴포넌트를 위한 동작 환경을 제공하는 전체 프레임웍(Framework)이다. EJB 에서 동작하는 컴포넌트를 엔터프라이즈 빈(Enterprise Bean)이라고 하고, 그 컴포넌트가 동작하기 위한 환경을 컨테이너(Container)라 한다 EJB 에서는 기존에 개발자가 직접 컴포넌트로 제공해 주어야 하는 트랜잭션, 영속성, 보안문제, 데이터베이스 연결 풀링, 쓰레딩 관리 같은 기능을 컨테이너에서 처리해 줌으로 일반 개발자는 복잡한 하부 로직에 신경쓰지 않으면서 더 쉽고 빠르게 동일한 기능을 구현할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 EJB 컨테이너를 설계함에 있어서 하나의 중요한 요소인 트랜잭션 관리에 관한 설계를 논한다.