• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.71-79
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• 2023

이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.510-512
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• 2023

In order to enhance a model's capability for detecting facial expressions, this research suggests a pipeline that makes use of the GradCAM component. The patching module and the pseudo-labeling module make up the pipeline. The patching component takes the original face image and divides it into four equal parts. These parts are then each input into a 2Dconvolutional layer to produce a feature vector. Each picture segment is assigned a weight token using GradCAM in the pseudo-labeling module, and this token is then merged with the feature vector using principal component analysis. A convolutional neural network based on transfer learning technique is then utilized to extract the deep features. This technique applied on a public dataset MMI and achieved a validation accuracy of 96.06% which is showing the effectiveness of our method.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권3호
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• pp.173-186
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• 2014

The failure of a subsea production plant could induce fatal hazards and enormous loss to human lives, environments, and properties. Thus, for securing integrated design safety, core source technologies include subsea system integration that has high safety and reliability and a technique for the subsea flow assurance of subsea production plant and subsea pipeline network fluids. The evaluation of subsea flow assurance needs to be performed considering the performance of a subsea production plant, reservoir production characteristics, and the flow characteristics of multiphase fluids. A subsea production plant is installed in the deep sea, and thus is exposed to a high-pressure/ low-temperature environment. Accordingly, hydrates could be formed inside a subsea production plant or within a subsea pipeline network. These hydrates could induce serious damages by blocking the flow of subsea fluids. In this study, a simulation technology, which can visualize the system configuration of subsea production processes and can simulate stable flow of fluids, was introduced. Most existing subsea simulations have performed the analysis of dynamic behaviors for the installation of subsea facilities or the flow analysis of multiphase flow within pipes. The above studies occupy extensive research areas of the subsea field. In this study, with the goal of simulating the configuration of an entire deep sea production system compared to existing studies, a DES-based simulation technology, which can logically simulate oil production processes in the deep sea, was analyzed, and an implementation example of a simplified case was introduced.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.466-472
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• 2009

고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권21호
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• pp.9439-9444
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• 2014

Purpose: To identify prostate cancer lncRNAs using a pipeline proposed in this study, which is applicable for the identification of lncRNAs that are differentially expressed in prostate cancer tissues but have a negligible potential to encode proteins. Materials and Methods: We used two publicly available RNA-Seq datasets from normal prostate tissue and prostate cancer. Putative lncRNAs were predicted using the biological technology, then specific lncRNAs of prostate cancer were found by differential expression analysis and co-expression network was constructed by the weighted gene co-expression network analysis. Results: A total of 1,080 lncRNA transcripts were obtained in the RNA-Seq datasets. Three genes (PCA3, C20orf166-AS1 and RP11-267A15.1) showed a significant differential expression in the prostate cancer tissues, and were thus identified as prostate cancer specific lncRNAs. Brown and black modules had significant negative and positive correlations with prostate cancer, respectively. Conclusions: The pipeline proposed in this study is useful for the prediction of prostate cancer specific lncRNAs. Three genes (PCA3, C20orf166-AS1, and RP11-267A15.1) were identified to have a significant differential expression in prostate cancer tissues. However, there have been no published studies to demonstrate the specificity of RP11-267A15.1 in prostate cancer tissues. Thus, the results of this study can provide a new theoretic insight into the identification of prostate cancer specific genes.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.38-48
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• 1996

본 논문에서는 컴퓨터 비젼응용을 위한 태스크레벨 파이프라인 멀티컴퓨터인 "RV860-PIPE(Realtime Vision i860 system using PIPEline)"를 구현하고 성능평가 하였다. RV860-PIPE는 MIMD형태의 아키텍쳐를 가지며, 시각처리에 적합한 ring 형태의 상호연결망(interconnection network)을 갖는 매시지 패싱타입의 컴퓨터로 구현되었다. RV860-PIPE의 단위 노드 컴퓨터는 일반적인 시각알고리즘의 수행을 위하여 법용성과 강력한 처리능력을 갖도록 64-bit 프로세서를 사용하여 설계하였다. 또한 단위 노드간 양방향 통신 및 영상 입출력기와의 통신 부담을 덜기 위한 전용화된 고속 통신 채널을 설계하였다. 구현된 시스템은 edge 검출, 실시간 이동물체 추적, 실시간 얼굴인식과 같은 시각 처리 응용프로그램들을 성능평가함으로써 컴퓨터 비젼응용에 실용적으로 적용가능함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.373-382
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• 2016

이산화탄소 포집 및 저장 / 격리 (CCS) 기술은 많은 이산화탄소 저감 방법 중 이상적인 방법으로 주목 받고 있다. 이산화탄소를 포집해서 파이프라인을 통해 저장소까지 수송할 때, 저장소가 가까운 경우 직접 수송할 수도 있지만, 중간 저장의 역할을 하는 허브를 거쳐 수송할 수도 있다. 허브의 수와 위치를 결정하는 것은 중요한 문제이다. 다목적 의사 결정을 위한 수학 모델은 많은 제약식과 목적식을 수반하는데, 문제의 계산 복잡도가 증가하지만 항상 최적을 보장하지 않는다. 본 연구에서는, 이산화탄소 수송망에서 중간 저장 허브의 위치와 수를 결정하는 알고리즘을 제안하고, 이를 활용하여 이산화탄소 발생지의 연결 네트워크 시뮬레이터를 개발한다. 시뮬레이터에서는 또한 이산화탄소의 수송 경로를 제공한다. 사례 연구로 한국에 모델을 적용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.53.4-54
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• 2021

Although the era of very large telescopes has come, small telescopes still have advantages for fast follow-up and long-term monitoring observation. Intensive monitoring survey of nearby galaxies (IMSNG) aims to understand the nature of the supernovae (SNe) by catching the early light curve from them with the network of small telescopes from 0.4-m to 1.0-m all around the world. To achieve the scientific goals with heterogeneous facilities, three factors are important. First, automatic processes as soon as data is uploaded will increase efficiency and shorten the time. Second, searching for transients is necessary to deal with newly emerged transients for fast follow-up observation. Finally, the Integrated process for different telescopes gives a homogeneous output, which will eventually make connections with the database easy. Here, we introduce the integrated pipeline, 'gppy' based on Python, for more than 10 facilities having various configurations and its performance. Processes consist of image pre-process, photometry, image align, image combine, photometry, and transient search. In the connected database, homogeneous output is summarized and analyzed additionally to filter transient candidates with light curves. This talk will suggest the future work to improve the performance and usability on the other projects, gravitational wave electromagnetic wave counterpart in Korea Observatory (GECKO), and small telescope network of Korea (SOMANGNET).

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제3권4호
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• pp.377-393
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• 2016

The present work develops an expert system for detecting and predicting the crude oil types and properties at normal temperature ${\theta}=25^{\circ}C$, by evaluating the dielectric properties of the fluid transfused inside glass fiber reinforced epoxy (GFRE) composite pipelines, by using electrical capacitance sensor (ECS) technique, then used the data measurements from ECS to predict the types of the other crude oil transfused inside the pipeline, by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. The variation in the dielectric signatures are employed to design an electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such problem. ECS consists of 12 electrodes mounted on the outer surface of the pipe. A finite element (FE) simulation model is developed to measure the capacitance values and node potential distribution of ECS electrodes by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. Radial Basis neural network (RBNN), structure is applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of crude oil types transfused inside (GFRE) pipe under room temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an RBNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique.