• 제목/요약/키워드: 합성 처리 기법

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프로그램 합성 관점에서 지연 함수형 언어의 예외처리 기법 (Exception Handling Technique in Lazy Functional Language from the Viewpoint of Program Synthesis)

  • 이동주;우균
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.586-589
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    • 2006
  • 순수 함수형 언어에서 예외처리를 구현하는 것은 매우 까다로운 문제이다. 지연계산, 참조투명성과 같은 주요 특징은 예외 처리와 상반된 성질을 가지는 때문이다. 예외의 처리순서는 계산순서와 관계가 있고, 예외의 발생순서는 참조투명성과 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 현재 하스켈(Haskell)에서 구현된 예외처리 방법의 분석을 통해, 프로그램 수행 시 효율적인 예외처리 방법에 대해서 제시한다. 합성된 프로그램에서 예외 발생할 때 예외가 전달되는 것을 사전에 차단하는 방법을 이용한다. 실제 예외가 발생한 프로그램을 작성하고, 프로파일링을 통하여 이 방법의 효율성을 점검한다.

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확률적인 시간 제약 조건을 갖는 실시간 시스템을 위한 과실행 제어 및 합성 기법 (An Overrun Control Method and its Synthesis Method for Real-Time Systems with Probabilistic Timing Constraints)

  • 김강희;황호영
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제32권5호
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    • pp.243-254
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    • 2005
  • 멀티미디어와 같은 연성 실시간 응용들은 서비스 품질을 위해 각 태스크들이 마감시간 전에실행을 마칠 수 있다는 확률적 보장을 요구한다. 시스템 설계자는 태스크들의 확률적 시간 제약 조건을 만족시키는 범위내에서 각 태스크에게 최악 처리기 요구량 보다는 적은 처리기 시간을 할당함으로써 시스템 이용률 향상을 추구할 수 있다. 그러나 각 태스크에게 주어진 처리기 할당량이 최악 요구량보다 적은 경우에는 필연적으로 할당량을 초과하는 요구량을 가진 태스크 작업들, 즉 과실행 작업들이 발생하게 되므로 과실행 작업에 대한 제어 기법이 필요하다. 본 논문에서는 연성 실시간 시스템에서의 확률적인 과실행 제어 기법 및 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선순위 스케줄링의 기반 위에서 각 태스크가 주어진 확률적 시간 제약 조건을 만족할 수 있도록 과실행을 억제함과 동시에, 태스크 실행시간의 가변성으로 인한 여분의 처리기 시간을 일부 과실행 태스크에 유연하게 할당함으로써 시스템 이용률을 향상 시킬수 있다. 본 논문에서는 시스템 모델의 제시와 실험 결과의 분석을 통하여 제안하는 과실행 제어 기법이 마감시간 위반율 측면에서 기존의 기법들보다 우수함을 보이며, 또한 임의의 확률적 시간 제약 조건이 주어질 때 이를 만족시키는 과실행 제어 기법의 매개 변수들을 합성할 수 있음을 보인다.

CDBSMOTE : 클래스와 밀도기반의 합성 소수 오버샘플링 기술 (CDBSMOTE : Class and Density Based Synthetic Minority Oversampling Technique)

  • 배경환;이경현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.629-632
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    • 2021
  • 머신러닝의 성능 저하에 크게 영향을 미치는 데이터 불균형은 데이터를 증강하거나 제거하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 지도학습에서 쓰이는 정답 데이터를 기반으로 새로운 데이터 증강기법인 CDBSMOTE을 제안한다. CDBSMOTE을 사용하면 임의의 값을 사용하지 않고, 기존의 데이터 증강기법의 문제점이었던 과적합을 최소화하며 지도학습 데이터를 효과적으로 증강시킬 수 있다.

서브밴드 선형근사에 의한 피치변경법에 관한 연구 (A Study on the Pitch Alteration Technique by Sub-band Linear Approximation in Spectrum)

  • 김영규;김봉영;배명진
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.2423-2426
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    • 2003
  • 음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다 하지만 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 서브 선형근사에 의하여 스펙트럼 평탄화 시킨 후 스펙트럼 스케일링을 이용하여 피치를 변경하는 방법에 대하여 제안하였다. 기존 방법인 LPC법, Cepstrum법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였고 평가방법은 각각의 평탄화 된 신호의 분산을 구하여 평탄화의 정도를 측정하였다. 이때 평탄화 된 신호는 최고점이 영이 되도록 정규화 시키고 평균이 영인 분산을 계산하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.12% 이하로 유지되었으며 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보여주었다.

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RGBA 데이터 압축을 이용한 병렬 볼륨 렌더링 가속 기법 (Accelerating Parallel Volume Rendering by RGBA Data Compression)

  • 김형래;이원종;김정우;박우찬;한탁돈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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    • pp.310-312
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    • 2002
  • 볼륨 렌더링은 물체의 겉면만이 아니라 내부에 있는 모든 3차원 데이터를 이용해서 렌더링 하는 기법이다. 따라서 기존의 폴리곤 렌더링에선 불가능했던 물체 내부에 대한 표현이 가능하기 때문에 과학, 의료 분야 등 물체 전체에 대한 데이터 처리가 필요한 곳에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 이러한 볼륨데이터의 크기는 일반적으로 1024$^3$Bytes 이상이기 때문에 기존의 단일 그래픽 가속기로는 메모리 크기나 연산 능력면에서 처리하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 기가급 볼륨데이터를 처리하기 위한 병렬 볼륨 렌더링 구조를 제시하고, 전송된 부분 이미지 합성을 위한 블렌딩 순서를 결정하는 시점 추적 (point-tracking)기법과 네트웍에 의한 성능저하를 최소화 할 수 있는 ‘프레임간 유사성(frame-to-frame coherency)을 이용한 RGBA데이터 압축기법’을 제안한다.

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단일 단계 검출 방법을 위한 이미지 합성기반 학습 데이터 증강에 관한 연구 (A Study on Synthesizing Training Data for One-stage Object Detector)

  • 이선경;정치윤;문경덕;김채규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.446-450
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    • 2020
  • 딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

Redundant phase center 기법과 phase gradient autofocus를 이용한 합성개구소나 영상 보정 (A correction of synthetic aperture sonar image using the redundant phase center technique and phase gradient autofocus)

  • 유정수;백경민
    • 한국음향학회지
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    • 제40권6호
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    • pp.546-554
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    • 2021
  • 수중 탐지를 위한 합성개구소나(Synthetic Aperture Sonar, SAS) 신호처리에서는 탑재플랫폼이 직선경로를 따라 주행한다고 가정한다. 그러나 실제로는 플랫폼의 복잡한 운동에 따른 궤적 교란으로 인해 SAS 영상에 번짐과 같은 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 예인형 SAS 개발을 위해 궤적 교란에 의한 SAS 영상 왜곡을 개선하기 위한 방법으로서, Redundant Phase Center (RPC)을 이용한 예인체 운동 추정 및 영상 보정, 그리고 자동 초점 기법인 Phase Gradient Autofocus (PGA) 기법에 대해 검토하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해, sway로 인해 왜곡된 SAS 영상에 이 기법들을 적용하고 그 성능 및 유효성에 대해 살펴보았다.

실측데이터를 이용한 빔 영역 합성처리 기법에 관한 연구 (A Study on Synthetic Aperture Technique in Beam Domain using Real Data)

  • 강진석;김기만;강현우;이충용;윤대희;도경철;오원천;조점군
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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    • pp.455-458
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    • 2004
  • 소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위해 물리적으로 제한된 길이의 어레이를 확장하는 합성 어퍼쳐 소나에 대한 연구와 실험이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 왜곡된 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상한 후에 빔 영역에서 어레이를 합성하는 FFTSA(Fast Fourier Transform Synthetic Aperture) 기법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로는 한국 근해에서 견인 어레이로부터 획득한 데이터를 이용하였으며 실측된 데이터로 부어레이 간의 시-공간적인 위상 차이를 보상함으로써 어레이 길이를 확장하였다.

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통신해양기상위성 및 마이크로웨이브자료를 이용한 강수량합성기술개발.활용 (Composite technique development of rain rate by using COMS and microwave satellite)

  • 서애숙;박종서;김도형
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.259-263
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    • 2008
  • 최근 기후변화로 인해 집중호우, 태풍, 폭설 등 악기상 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 태풍은 단일 기상현상 가운데 가장 강력하며, 태풍으로 인하여 집중호우 폭풍 및 해일 등 부차적 악기상이 함께 발생하여 인명 및 경제 사회적인 피해 또한 막대하지만, 태풍으로 인한 강수량 측정은 다른 현상에 비해 정확한 측정이 어렵다. 이것은 태풍이 발생에서 소멸까지 일생의 대부분을 해상에서 보내, 육상 관측으로는 정확한 강수량 측정이 어렵기 때문이다. 그러나 위성자료를 활용하면 해상에서의 태풍 구름에 의한 강수분포를 추정할 수 있으며, 특히 구름을 투과하여 아래 내부구조 파악이 가능한 마이크로파 영역의 적외복사에너지를 이용하면 좀더 정확한 강수량 자료를 얻을 수 있을 것이다. 그러나 관측영역 확대를 위해서는 가능한 마이크로파위성자료를 합성처리하여 활용하는 것이 효과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 현재 기상청에서 수신하고 있는 Aqua/AMSR-E, SSM/I, TMI, QuilSCAT 등에서 산출되는 강수량을 상호 검증기법을 이용하여 합성처리 하였다. 위성자료마다 정확도와 해상도가 다른 것에 대해서는 높은 정확도에 가중치를 주고, 고해상도 자료에 맞추어 픽셀 크기를 맞추었다. 사용한 자료는 2005년$\sim$2007년 간 발생한 태풍 중에서 우리나라에 영향을 준 나비, 나리, 에위니아 등 3개 사례이며, 검증은 자동관측자료(AWS : Automatic Weather Station)자료와 일본 AWS자료(AMEDAS : Automatic Measurement Data Aquisition System) 및 미해군 연구소 발표자료를 이용하여, 시계열오차 분석 및 산포도를 분석하였다.

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주의 집중 기법을 활용한 객체 검출 모델 (Object Detection Model Using Attention Mechanism)

  • 김근식;배정수;차의영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권12호
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    • pp.1581-1587
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    • 2020
  • 기계 학습 분야에 합성 곱 신경망이 대두되면서 이미지 처리 문제를 해결하는 모델은 비약적인 발전을 맞이했다. 하지만 그만큼 요구되는 컴퓨팅 자원 또한 상승하여 일반적인 환경에서 이를 학습해보기는 쉽지 않은 일이다. 주의 집중 기법은 본래 순환 신경망의 기울기 소실 문제를 방지하기 위해 제안된 기법이지만, 이는 합성 곱 신경망의 학습에도 유리한 방향으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 합성 곱 신경망에 주의 집중 기법을 적용하고, 이때의 학습 시간과 성능 차이 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다. 제안하는 모델은 YOLO를 기반으로 한 객체 검출에서 주의 집중 기법을 적용하지 않은 모델에 비해 학습 시간, 성능 모두 우수한 것으로 나타났으며, 특히 학습 시간을 현저히 낮출 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한, 이를 통해 일반 사용자의 기계 학습에 대한 접근성 증대가 기대된다.