• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.697-699
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• 2020

2020년의 게임 시장은 스마트폰 기기의 발전과 Pay To Win을 사용하는 BM모델의 감소 등의 변화로 인해 플레이어의 플레이 타임과 게임에 대한 이해도를 핵심 요소로 잡고 있다. 이러한 상황 속에서 게임에 대한 실력과 이해도가 높은 일부 유저들이 대신 게임을 플레이하여 타 유저들의 요구 사항을 충족 해주고 부당한 이익과 게임 내 성장, 경쟁 불균형을 발생시키는 'Game-Boosting'의 모습을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 'Game-boosting' 유저들에 대해 설명하고, 해당 유저들에 대한 기준을 정의하여, '대리게임 금지법' 에 적용될 수 있는 기준을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.917-926
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• 2010

배깅과 부스팅의 기법은 예측력을 향상 시킨다고 알려져 있다. 이는 비교 실험을 통하여 성능이 검증 되었는데, 목표변수가 범주형인 경우에 특정 의사결정나무 알고리즘인 회귀분류나무만 주로 고려되었다. 본 논문에서는 의사결정나무 외에도 다른 데이터마이닝 방법도 고려하여 목표변수가 연속형인 경우에 배깅과 부스팅 기법의 성능 검증을 위한 비교 실험을 실시하였다. 구체적으로, 데이터마이닝 알고리즘 기법인 선형회귀, 의사결정나무, 신경망에 배깅 및 부스팅 앙상블 기법을 결합하여 8개의 데이터를 비교 분석하였다. 실험 결과로 연속형 자료에 대한 여러 데이터마이닝 알고리즘에도 배깅과 부스팅의 기법이 성능 향상에 도움이 되는 것으로 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.301-306
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• 2005

본 논문에서는 gain-boosting 회로를 이용하여 전류 미스매치를 줄일 수 있는 전하펌프와 전압제어 저항기를 사용하여 선형성이 우수한 래치 구조의 전압제어발생기를 제안하여 위상고정루프를 설계하였다. Cain-boosting 전하펌프를 사용한 위상고정루프는 루프필터 출력 전압 구간에서 11$mu$V(최대 43$mu$V, 최소 32$mu$V)의 전압 흔들림 차이를 나타내었다. 전압제어저항기를 이용한 전압제어발진기는 입력전압 동작 구간에서 우수한 선형성을 나타내었다. 또한 제작된 전압제어발진기의 위상 잡음 특성은 -1084Bc/Hz(a)100kHz이며 CMOS 공정으로 만들어진 LC 전압제어발진기와 비슷한 성능을 가진다. 0.35$mu$m CMOS 공정으로 시뮬레이션 하였으며 록킹 시간은 150$mu$s이다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.136-141
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• 2013

In order to achieve simultaneously the ultra-low NOx, the high power and the high efficiency in a hydrogen-fueled engine with SI and the external mixture, the effects of low temperature combustion, performance and exhaust are compared and analyzed by the application of the lean boosting. As the results, the decrease rate of the high temperature in the hydrogen is less decreased than the other fuels by high constant-volume specific heat. However, when the conditions of 1.7bar and ${\Phi}=0.33$ are reached by the lean boosting, the maximum gas temperature of hydrogen is decreased under the temperature of NOx formation and it is possible to stabilize combustion below 2% of COVimep. Also, at that condition, it is feasible to achieve simultaneously NOx-free and the power of gasoline level. Therefore, it is found that the lean boosting is useful in the hydrogen-fueled engine.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.53-57
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• 2017

본 논문에서는 의료 기기용 401MHz - 406MHz MedRadio 대역에서 사용하는 저잡음 증폭기를 제안한다. 제안한 저잡음 증폭기는 전류 재사용 gm-boosting 기술을 이용한 공통 게이트 증폭기 구조를 채택하여 기존의 gm-boosted 공통 게이트 증폭기에 비해 동일한 전력소모에서 더 높은 전압 이득과 더 낮은 잡음 지수 특성을 얻었다. 제안한 전류 재사용 gm-boosted 저잡음 증폭기는 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였고, 22 dB의 전압 이득, 2.95 dB의 잡음 지수, -17 dBm의 IIP3 특성을 보이며, 공급 전압 0.5 V에서 $170{\mu}W$의 전력을 소비한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.492-494
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• 2021

기계학습에서 분류를 위한 기법으로 의사결정트리 기법을 이용한다. 그러나 의사결정트리는 과적합의 문제로 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 부트스트랩을 생성하여 각 자료를 모델링하여 학습하는 Bagging기법, 샘플링한 데이터를 모델링하여 가중치를 조정하여 과적합을 감소시키는 Boosting과 같은 기법으로 이를 해결할 수 있다. 또한, 최근에 Xgboost 기법이 등장하였다. 이에 본 논문에서는 실내 측위를 위한 wifi 신호 데이터를 수집하여 기존 방식과 Xgboost에 적용하고, 이를 통한 성능평가를 수행한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제46권2호
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• pp.153-173
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• 2023

Rectangular concrete-filled steel tubular (RCFST) column, a type of concrete-filled steel tubular (CFST), is widely used in compression members of structures because of its advantages. This paper proposes a robust machine learning-based framework for predicting the ultimate compressive strength of RCFST columns under both concentric and eccentric loading. The gradient boosting neural network (GBNN), an efficient and up-to-date ML algorithm, is utilized for developing a predictive model in the proposed framework. A total of 890 experimental data of RCFST columns, which is categorized into two datasets of concentric and eccentric compression, is carefully collected to serve as training and testing purposes. The accuracy of the proposed model is demonstrated by comparing its performance with seven state-of-the-art machine learning methods including decision tree (DT), random forest (RF), support vector machines (SVM), deep learning (DL), adaptive boosting (AdaBoost), extreme gradient boosting (XGBoost), and categorical gradient boosting (CatBoost). Four available design codes, including the European (EC4), American concrete institute (ACI), American institute of steel construction (AISC), and Australian/New Zealand (AS/NZS) are refereed in another comparison. The results demonstrate that the proposed GBNN method is a robust and powerful approach to obtain the ultimate strength of RCFST columns.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.197-206
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• 2010

본 논문에서는 대용량 자료 혹은 시간에 따라 순차적으로 들어오는 자료의 분류를 위한 부스팅(boosting) 알고리즘을 제안한다. 대용량 자료나 순차적 자료의 경우 분석시 모든 훈련 자료(training data)들을 한번에 이용하기 어려우므로 보통의 부스팅 알고리즘은 적절하지 못하다. 이러한 상황을 극복하기 위해 AdaBoost와 Arc-x4와 같은 부스팅 알고리즘을 수정하여 제안한다. 모의 실험과 실제 자료 분석을 통해 대용량 자료나 순차적 자료에 제안된 알고리즘이 잘 적용됨을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제22권1호
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• pp.1-13
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• 2018

Boosting, one of the most successful algorithms for supervised learning, searches the most accurate weighted sum of weak classifiers. The search corresponds to a convex programming with non-negativity and affine constraint. In this article, we propose a novel Conjugate Gradient algorithm with the Modified Polak-Ribiera-Polyak conjugate direction. The convergence of the algorithm is proved and we report its successful applications to boosting.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.445-457
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• 2004

두 계급의 분류문제에서 두 계급의 관측 개체수가 심하게 불균형을 이룬 자료를 분석할 때, 흔히 인위적으로 두 계급의 크기를 비슷하게 해준 다음 분석한다. 본 연구에서는 이런 훈련표본 구성방법의 타당성에 대해 알아보았다. 또한 훈련표본의 구성방법이 부스팅에 미치는 효과에 대해서도 알아보았다. 12개의 실제 자료에 대한 실험 결과 나무모형으로 부스팅 기법을 적용할 때는 훈련표본을 그대로 둔 채 분석하는 것이 좋다는 결론을 얻었다.