Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2006.10b
/
pp.586-589
/
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.
Soft real-time applications such as multimedia feature highly variable processor requirements and probabilistic guarantees on deadline misses, meaning that each task in the application meets its deadline with a given probability. Thus, for such soft real-time applications, a system designer may want to improve the system utilization by allocating to each task a processor time less than its worst-case requirement, as long as the imposed probabilistic timing constraint is met. In this case, however, we have to address how to schedule jobs of a task that require more than (or, overrun) the allocated processor time to the task. In this paper, to address the overrun problem, we propose an overrun control method, which probabilistically controls the execution of overrunning jobs. The proposed overrun control method probabilistically allows overrunning jobs to complete for better system utilization, and also probabilistically prevents the overrunning jobs from completing so that the required probabilistic timing constraint for each task can be met. In the paper, we show that the proposed method outperforms previous methods proposed in the literature in terms of the overall deadline miss ratio, and that it is possible to synthesize the scheduling parameters of our method so that all tasks can meet the given probabilistic timing constraints.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.11a
/
pp.629-632
/
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.
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2002.10c
/
pp.310-312
/
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.
Lee, Seon-Gyeong;Jeong, Chi Yoon;Moon, KyeongDeok;Kim, Chae-Kyu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2020.05a
/
pp.446-450
/
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.
In the signal processing of synthetic aperture sonar, it is subject that the platform in which the sensor array is installed moves along the straight line path. In practical operation in underwater, however, the sensor platform will have trajectory disturbances, diverting from the line path. It causes phase errors in measured signals and then produces deteriorated SAS images. In this study, in order to develop towed SAS, as tools to remove the phase errors associated with the trajectory disturbances of the towfish, motion compensation technique using Redundant Phase Center (RPC) and also Phase Gradient Autofocus (PGA) method is investigated. The performances of these two approaches are examined by means of a simulation for SAS system having a sway disturbance.
Gang Jin-Seok;Kim Ki-Man;Kang Hyun-Woo;Lee Chungyong;Youn Dae-Hee;Do Kyoung-Cheol;Oh Won-Tcheon;Cho Chom-Gun
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
/
autumn
/
pp.455-458
/
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2008.05a
/
pp.259-263
/
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.24
no.12
/
pp.1581-1587
/
2020
With the emergence of convolutional neural network in the field of machine learning, the model for solving image processing problems has seen rapid development. However, the computing resources required are also rising, making it difficult to learn from a typical environment. Attention mechanism is originally proposed to prevent the gradient vanishing problem of the recurrent neural network, but this can also be used in a direction favorable to learning of the convolutional neural network. In this paper, attention mechanism is applied to convolutional neural network, and the excellence of the proposed method is demonstrated through the comparison of learning time and performance difference at this time. The proposed model showed that both learning time and performance were superior in object detection based on YOLO compared to models without attention mechanism, and experimentally demonstrated that learning time could be significantly reduced. In addition, this is expected to increase accessibility to machine learning by end users.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.