• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.985-992
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• 2001

This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling(SOFUM)which an create a new hyperplane shaped cluster and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. The suggested algorithm SOFUM is composed of four steps: coarse tuning. fine tuning cluster creation and optimization of learning rates. In the coarse tuning fuzzy C-regression model(FCRM) clustering and weighted recursive least squared (WRLS) algorithm are used and in the fine tuning gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely. In the cluster creation, a new hyperplane shaped cluster is created by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy based on parameter tunings of fuzzy model. And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm in the optimization of learning rates To check the effectiveness of the suggested algorithm two examples are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated via computer simulation.

• ETRI Journal
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• 제40권4호
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• pp.421-434
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• 2018

The application of deep neural networks (DNNs) to connect the world with cyber physical systems (CPSs) has attracted much attention. However, DNNs require a large amount of memory and computational cost, which hinders their use in the relatively low-end smart devices that are widely used in CPSs. In this paper, we aim to determine whether DNNs can be efficiently deployed and operated in low-end smart devices. To do this, we develop a method to reduce the memory requirement of DNNs and increase the inference speed, while maintaining the performance (for example, accuracy) close to the original level. The parameters of DNNs are decomposed using a hybrid of canonical polyadic-singular value decomposition, approximated using a tensor power method, and fine-tuned by performing iterative one-shot hybrid fine-tuning to recover from a decreased accuracy. In this study, we evaluate our method on frequently used networks. We also present results from extensive experiments on the effects of several fine-tuning methods, the importance of iterative fine-tuning, and decomposition techniques. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by deploying compressed networks in smartphones.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권8호
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• pp.64-72
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• 2010

본 논문은 UWB주파수 합성기용 광대역 전압 제어 발진기로 시그마-델타 모듈레이션을 이용하여 미세한 성긴 튜닝을 구현하였다. 제안된 성긴 튜닝 방법은 위상 잡음 성능의 저하 없이 작은 유효 주파수 해상도를 제공한다. 3단계의 성긴 튜닝구조로 전압제어 발진기는 광대역과 미세 튜닝 단계를 동시에 구현한다. 본 전압 제어기를 포함한 주파수 합성기는 0.13 ${\mu}m$ CMOS공정으로 구현되었고, 5.8-6.8 GHz의 대역에 3.9 kHz의 유효 주파수 해상도를 갖는다. 측정된 위상 잡음은 1 MHz 오프셋에서 -108 dBc/Hz이고, 5.9 mW 전력 소모로 16.8 %의 튜닝 범위를 갖으며, 튜닝 범위를 갖는 Figure-of-merit(FoM)은 -181.58 dBc/Hz이다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권3호
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• pp.198-206
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• 2013

This paper presents a wide band, fine-resolution digitally controlled oscillator (DCO) with an on-chip 3-D solenoid inductor using the 0.13 ${\mu}m$ digital CMOS process. The on-chip solenoid inductor is vertically constructed by using Metal and Via layers with a horizontal scalability. Compared to a spiral inductor, it has the advantage of occupying a small area and this is due to its 3-D structure. To control the frequency of the DCO, active capacitor and active inductor are tuned digitally. To cover the wide tuning range, a three-step coarse tuning scheme is used. In addition, the DCO gain needs to be calibrated digitally to compensate for gain variations. The DCO with solenoid inductor is fabricated in 0.13 ${\mu}m$ process and the die area of the solenoid inductor is 0.013 $mm^2$. The DCO tuning range is about 54 % at 4.1 GHz, and the power consumption is 6.6 mW from a 1.2 V supply voltage. An effective frequency resolution is 0.14 kHz. The measured phase noise of the DCO output at 5.195 GHz is -110.61 dBc/Hz at 1 MHz offset.

• 한국광학회지
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• 제12권4호
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• pp.257-262
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• 2001

상용 반도체 레이저 다이오드에 Littman형 외부공진기를 결합하여 파장기변 레이저 다이오드 시스템을 제작하였다. 0차 출력광은 단일종모드로 동작하여 CFP의 분해능인 9MHz이내의 선폭을 예상할 수 있었으며 다이오드 구동전류 140mA 및 동작온도 $25^{\circ}C$의 조건하에서 거울을 수동나사로 회전시키는 성긴 튜닝(coarse tuning)시 3.475nm 의 파장가변 범위를 보였으며 PZT(piezoelectric transducer)에 200Hz의 톱니파 전압을 인가해서 거울을 회전시키는 미세튜닝(fine tuning)시 0.042nm의 범위내에서 연속적인 파장가변이 가능하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.43-54
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• 2024

최근 언어모델을 활용하기 위한 연구가 활발히 이루어지며, 큰 규모의 언어모델이 다양한 과제에서 혁신적인 성과를 달성하고 있다. 하지만 실제 현장은 거대 언어모델 활용에 필요한 자원과 비용이 한정적이라는 한계를 접하면서, 최근에는 주어진 자원 내에서 모델을 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 주목하고 있다. 대표적으로 학습 데이터를 난이도에 따라 구분한 뒤 순차적으로 학습하는 방법론인 커리큘럼 러닝이 주목받고 있지만, 난이도를 측정하는 방법이 복잡하거나 범용적이지 않다는 한계를 지닌다. 따라서, 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 사전 정보를 통해 데이터의 학습 난이도를 측정하고, 이를 다양한 과제에 쉽게 활용할 수 있는 데이터 이질성 기반 커리큘럼 러닝 방법론을 제안한다. 제안방법론의 성능 평가를 위해 국가 R&D 과제 전문 문서 중 정보통신 분야 전문 문서 5,000건, 보건의료전문 문서 데이터 4,917건을 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 LoRA 미세조정과 전체 미세조정 모두에서 전통적인 미세조정에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2002년도 종합학술발표회 논문집 Vol.12 No.1
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• pp.21-24
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• 2002

This paper presents a fully integrated, wide tuning range differential CMOS voltage-controlled oscillator, tuned by pMOS-varactors. VCO utilizing a novel tuning scheme is reported. Both coarse digital tuning and fine analog tuning are achieved using pMOS-varactors. The VCO were implemented in a 0.18-fm standard CMOS process. The VCO tuned from 1.8㎓ to 2.55㎓ through 2-bit digital and analog input. At 1.8V power supply voltage and a total power dissipation of 8mW, the VCO features a phase noise of -126㏈c/㎐ at 3㎒ frequency offset.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권5호
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• pp.650-656
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• 2016

Voltage controlled oscillator (VCO) is widely used circuit component in high-performance microprocessors and modern communication systems as a frequency source. In present work, VCO designs using the different combination of NAND gates with three transistors and CMOS inverter are reported. Three, five and seven stages ring VCO circuits are designed. Coarse and fine tuning have been done using two different supply sources. The frequency with coarse tuning varies from 3.31 GHz to 5.60 GHz in three stages, 1.77 GHz to 3.26 GHz in five stages and 1.27 GHz to 2.32 GHz in seven stages VCO respectively. Moreover, for fine tuning frequency varies from 3.70 GHz to 3.94 GHz in three stages, 2.04 GHz to 2.18 GHz in five stages and 1.43 GHz to 1.58 GHz in seven stages VCO respectively. Results of power consumption and phase noise for the VCO circuits are also been reported. Results of proposed VCO circuits have been compared with previously reported circuits and present circuit approach show significant improvement.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.39-46
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• 2022

본 논문에서는 UD Korean Kaist v2.3 코퍼스를 이용하여 범용 품사 태깅, 표제어추출 그리고 의존 구문분석을 동시에 예측할 수 있는 보편적 다중 작업 모델을 제안하였다. 제안 모델은 사전학습 언어모델인 다국어 BERT (Multilingual BERT)와 한국어 BERT (KR-BERT와 KoBERT)을 대상으로 추가학습 (fine-tuning)을 수행하여 BERT 모델의 자가-집중 (self-attention) 기법과 그래프 기반 Biaffine attention 기법을 적용하여 제안 모델의 성능을 비교 분석하였다.