• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.75-86
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기반 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하여 수치형 학습데이터 내 클래스 불균형 문제를 해결하고, 학습데이터를 증강하여 학습모델의 성능을 향상시키고자 한다. 우리는 주어진 테이블 데이터에 대하여 인위적으로 레코드 개수를 늘리기 위해 'D-VAE'을 제안한다. 제안 기법은 최적의 데이터 증강을 지원하기 위해 우선 이산화와 특징선택을 수반한 전처리 과정을 수행한다. 이산화 과정에서 k-means 클러스터링을 적용하여 그룹화한 후, 주어진 데이터가 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 기법으로 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환한다. 이후, 특징 선택 기법 중 RFECV 기법을 활용하여 예측에 도움이 되는 변수를 가려내고, 이에 대해서만 변분 오토인코더를 활용하여 새로운 학습데이터를 생성한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 4가지 유형의 실험 데이터를 활용하여 데이터 증강 비율별로 그 유효성을 입증한다.

• 정보와 통신
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• 제32권7호
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• pp.17-26
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• 2015

최근 네트워크 기술 동향에 있어서 이른바 핫 이슈 중 하나인 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, Software-Defined Networking)은 바야흐로 데이터센터, 기업, 캠퍼스 등의 근거리 데이터 네트워크(LAN, Local Area Network) 환경을 넘어서 통신망 사업자(캐리어)와 서비스 제공자를 통해 원거리 데이터 네트워크 (WAN, Wide Area Network)로 진화하고 있다. 본고에서는 종단간 SDN 프로덕션 서비스를 위한 소프트웨어 정의 원거리 네트워크(SD-WAN, Software-Defined WAN)의 개요 및 적용 사례를 소개하고, SD-WAN의 핵심 서비스 기술로 인식되고 있는 네트워크 최적화, 가상화, 자동화, SDX(Software-Defined Exchange) 등의 요소 기술과 연구 동향을 알아본다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.71-72
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• 2015

소셜 네트워크의 발달로 대량의 데이터로부터 원하는 정보를 빠르게 분석하고 유의미한 정보를 찾아내는 것이 중요해지면서 핫토픽 검출에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단어의 출현 빈도수뿐만 아니라 사용자 영향력을 종합적으로 고려하여 이를 기반으로 트윗에 가중치를 부여함으로써 검출 결과의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 핫 토픽 검출 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.860-863
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• 2008

플래시 메모리는 우리 생활에 널리 사용되고 있는 휴대용 저장장치 중의 하나이다. 빠른 입출력 속도와 저전력, 무소음, 작은 크기 등의 장점을 가지나 덮어쓰기가 불가능하고 읽기/쓰기의 속도에 비해 소거 연산의 속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 호스트와 플래시 메모리 사이에 버퍼 캐시를 두어 사용하고 있으며, 버퍼 캐시에 사용되는 교체 정책에 따라 플래시 메모리 장치의 성능이 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 블록 단위의 LRU 기법의 단점을 개선한 HPLRU 기법을 제안한다. HPLRU 기법은 최근에 자주 참조되었던 페이지인 핫 페이지 들을 모아 리스트를 만들어 관리하고, 이를 통해 페이지 적중률을 향상시키고 다른 페이지들로 인해 핫 페이지들이 소거되는 현상을 개선하였다. 이 알고리즘은 임의 데이터 패턴에 좋은 성능을 보이며 쓰기 발생 횟수를 많이 감소시키는 결과를 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.543-548
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• 2015

최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 기하급수적으로 데이터가 급증하고 있다. 기존 디스크 기반 분산 파일 시스템은 I/O 처리 비용 및 병목 현상으로 인해 데이터 처리나 데이터 접근 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 메모리에 데이터를 관리하는 캐시 기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 부하 분산을 처리하기 위한 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 메모리의 크기가 서로 상이한 환경에서 메모리 크기에 따라 데이터를 분배하고 노드의 부하가 발생할 경우 핫 데이터를 재분배한다. 또한, 캐시 항목의 재사용 가능성, 사용 빈도수, 접근 시간을 고려한 캐시 교체 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.96-104
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• 2020

온라인 쇼핑몰의 활성화로 소비자들의 소비 활동이 활발해짐에 따라 기업들은 매출 증대를 위해 소비자의 상품 트렌드 분석을 수행하고 있다. 기존의 상품 트렌드 분석 기법들은 온라인 쇼핑몰 사용자의 활동만을 고려하여 분석하기 때문에 구매 이력이 없거나 새로운 상품에 대한 트렌드를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 쇼핑몰에서 사용자의 트렌드와 잠재적 고객의 트렌드를 분석하기 위해 온라인 쇼핑몰 데이터와 소셜 네트워크 데이터를 결합한 트렌드 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 내 데이터 분석을 위해 사용자의 활동로그를 분석하고 활동 로그가 없는 잠재적인 사용자들의 관심도를 반영하기 위해 소셜 네트워크 데이터에서 단어 집합 추출을 통해 생성한 핫 토픽을 결합하였다. 최종적으로 상품 지수와 소셜 네트워크에서의 언급수를 활용하여 시간에 따른 상품 트렌드 변화를 탐지한다. 소셜 네트워크 데이터를 활용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권3호
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• pp.319-324
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• 2012

이산화탄소에 대한 규제가 강화되면서 환경 보호를 위하여 차량의 경량화를 요구하고 있다. 이를 위하여 다른 재질, 두께 및 강도를 갖는 소재를 맞춤 블랭크로 제조하여 활용하는 TWB 기술과 오스테나이트 변태온도 이상으로 승온, 스탬핑 ��칭하는 핫스탬핑용 보론강을 이용한 열간 성형 기술을 접목함으로써 경량화 및 고안전성을 확보할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 레이저 용접된 보론 강판의 열처리 온도를 달리하여 다이��칭 조건에 따른 기계적 특성을 조사하였다. 레이저 용접한 보론 강판을 다이 ��칭한 후 인장 시험한 결과, 최대인장강도 1454 MPa, 연신율은 6 %로 나타났으며, 이것은 용접하지 않은 모재 열처리재 인장강도, 1522 MPa의 95.5 %이다. 이 값은 핫스탬핑용 보론강 용접재의 실용적인 데이터로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.483-490
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• 2021

인공신경망을 이용해서 기존 곡을 학습시키고 새로운 곡을 생성하기 위해서는 전처리 과정으로 곡을 신경망이 인식할 수 있는 숫자로 변환해야 하며, 지금까지는 원-핫 인코딩이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 음표 임베딩과 마디 임베딩을 제안하고 기존의 원-핫 인코딩과 성능을 비교하였다. 성능비교는 어떤 방식이 작곡가가 작곡한 곡과 유사한 곡을 생성하는지를 정량적 평가에 근거해서 수행하였으며, 평가방법으로는 자연어 처리 분야에서 사용되는 정량적 평가 방법들을 이용하였다. 평가결과 마디 임베딩으로 생성한 곡이 가장 좋았으며 그 다음으로 음표 임베딩이 좋았다. 이는 본 논문에서 제안한 음표 임베딩과 마디 임베딩이 원-핫 인코딩보다 작곡가가 작곡한 곡과 유사한 곡을 생성한 것으로서 의의가 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.85-88
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• 2004

본 논문에서는 PC 기반 지상파 DMB(Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting, T-DMB) 수신기를 위한 대화형 방송 수신 SW 구현에 대해 설명한다. T-DMB 표준에 의하면, MPEG-4 BIFS(Binary Format for Scene)를 옵션으로 사용한 수 있게 되어 있는데, 이를 이용하면, 여러 가지 형태의 대화형 방송 기능을 실현할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 BIFS 데이터가 포함된 비트스트림을 수신하여 이를 복호한 후, 화면에 동영상과 함께 디스플레이 하는 대화형 방송 수신 기능을 구현하였다. 또한 이를 활용하여 쉽게 구현할 수 있는, 화면상의 클릭 가능한 객체, 즉 "핫 스팟(hot-spot)"을 이용한 대화형 방송 시나리오와 예제 구현에 대해 설명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.372-385
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• 2002

본 논문에서는 실시간 멀티미디어 데이터를 위한 효율적인 버퍼 교체 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간 특성을 고려하기 위해 다단계의 우선순위 레벨을 갖는다. 각 우선순위 레벨은 처음 참조된 데이터를 위한 콜드 셋(cold set)과 재 참조된 데이터를 위한 핫 셋(hot set)으로 구분된다. 희생 데이터 선정 작업은 버퍼 할당을 요구하는 트랜잭션의 우선순위 레벨보다 낮은 레벨만을 대상으로 콜드 셋의 최하위 레벨부터 핫 셋의 최상위 레벨까지 순차적으로 수행된다. 콜드 셋의 각 레벨에서는 가장 큰 미디어부터 교체 대상으로 선정하고, 핫 셋의 각 레벨에서는 가장 긴 참조 간격을 갖는 미디어부터 선정한다. 이로 인해 한정된 버퍼 공간에 많은 수의 인기 있는 미디어를 오랫동안 유지시킬 수 있으므로 버퍼 히트 비율이 증가되고, 많은 수의 서비스 요청을 처리할 수 있게 되어 전체적인 시스템 성능은 향상된다. 제안하는 기법에 대한 성능 평가에서는 Priority-Hints 기법을 대상으로 버퍼 히트 비율 및 트랜잭션의 마감시간 초과 비율을 비교한다. 이를 통해 기존의 기법들보다 제안하는 기법의 성능이 뛰어남을 보인다.