• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.629-636
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• 2015

한국어 맞춤법 검사기가 교정하는 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥의존 철자오류로 구분할 수 있다. 이 중 문맥의존 철자오류는 어절(word)단위로 봤을 때는 올바르지만, 문맥을 고려하였을 때 오류가 되는 유형으로, 교정 난도가 매우 높다. 문맥의존 철자오류는 글을 쓰는 사람들도 자주 저지르는 오류이므로, 이를 잘 검색하여 정확하게 교정하는 것이 맞춤법 검사기의 사용자가 갖는 신뢰도에 큰 영향을 미친다. 높은 정확도가 매우 중요하므로, 문맥의존 철자오류의 교정 방법은 대부분 규칙에 기반한다. 반대 급부로 재현율이 매우 낮다는 단점을 갖는다. 문맥의존 철자오류의 교정에서 재현율을 높이기 위한 방법은 크게 언어지식을 이용하여 규칙을 일반화하는 방법과 통계 정보에 기반을 하여 공기 어휘의 제약 조건을 확장하는 방법으로 나뉠 수 있다. 기존 연구는 언어지식을 이용하여 규칙을 일반화하는 다양한 방식을 연구했으나, 최고 성능이 평균 정확도 95.19%, 평균 재현율 37.56%을 보였다. 본 논문에서는 통계정보에 기반한 규칙의 확장 방식을 제안한다. 동적 윈도우를 갖는 조건부확률 모델을 이용한 방법이며, 최고 성능은 평균 정확도 97.23%, 평균 재현율 50.50%을 보여주었다.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.42.2-43
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• 2021

We address a question of what are three main channels that can best translate other channels in ultraviolet (UV) and extreme UV (EUV) observations. For this, we compare the image translations among the nine channels of the Atmospheric Imaging Assembly on the Solar Dynamics Observatory using a deep learning model based on conditional generative adversarial networks. In this study, we develop 170 deep learning models: 72 models for single-channel input, 56 models for double-channel input, and 42 models for triple-channel input. All models have a single-channel output. Then we evaluate the model results by pixel-to-pixel correlation coefficients (CCs) within the solar disk. Major results from this study are as follows. First, the model with 131 Å shows the best performance (average CC = 0.84) among single-channel models. Second, the model with 131 and 1600 Å shows the best translation (average CC = 0.95) among double-channel models. Third, among the triple-channel models with the highest average CC (0.97), the model with 131, 1600, and 304 Å is suggested in that the minimum CC (0.96) is the highest. Interestingly they are representative coronal, photospheric, and chromospheric lines, respectively. Our results may be used as a secondary perspective in addition to primary scientific purposes in selecting a few channels of an UV/EUV imaging instrument for future solar satellite missions.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.131-138
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• 2023

본 논문은 RAPGAN(Relativistic Average Patch GAN)과 RRDB(Residual in Residual Dense Block)을 이용한 Image-to-Image 변환의 성능 개선에 관한 것이다. 본 논문은 Image-to-Image 변환의 일종인 기존의 pix2pix의 결점을 보완하기 위해 세 가지 측면의 기술적 개선을 통한 성능 향상을 도모함에 그 목적이 있다. 첫째, 기존의 pix2pix 생성자와 달리 입력 이미지를 인코딩하는 부분에서 RRDB를 이용함으로써 더욱 더 깊은 학습을 가능하게 한다. 둘째, RAPGAN 기반의 손실함수를 사용해 원본 이미지가 생성된 이미지에 비해 얼마나 진짜 같은지를 예측하기 때문에 이 두 이미지가 모두 적대적 생성 학습에 영향을 미치게 된다. 마지막으로, 생성자를 사전학습시켜 판별자가 조기에 학습되는 것을 억제하도록 조치한다. 제안된 방법에 따르면, FID 측면에서 기존의 pix2pix보다 평균 13% 이상의 우수한 이미지를 생성할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.367-379
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• 1994

본 논문은 UNIX 운영체제에서의 스케줄링 법칙에 대한 설명과 그에 따른 큐잉응 답 시간을 분석한다. 큐잉응답시간은 UNIS내의 한 프로세서에 대한 조건부 응답시간의 평균값을 추정 분석함으로써 주어진다. 조건부 응답시간의 평균값은 일정한 CPU 시간 을 필요로하는 프로세서간 컴퓨터에 보내지는 시점에서 그 프로세서가 CPU 시간을 완 료하고 되돌아오는 시점까지의 평균값이다. UNIX내의 스케줄링 법칙은 우선순위 서비 스에 기초한다. 즉, 다음과 같은 단계의 스케줄링 법칙에 의하여 통제를 받는다. (ⅰ)시분할 사용량은 각요청에 대하여 필요한 CPU 시간을 완료할 때 까지 한개씩의 퀀텀(Quantum)을 할당함으로써 구제한다; (ⅱ)퀀텀 할당을 받기 위하여 시스템 모드 에서의 비선점(Nonpreemptive)교환, 사용자 모드에서는 선점(Preemptive)교환을 사용 한다; (ⅲ) 동일 우선순위내에서는 FCFS법칙을 사용한다; (ⅳ)할당된 퀀텀을 완료한 프로세서는 우순순위에 맞는 실행 대기행열의 맨 뒤에 위치되어 CPU 서비스를 기다리 거나, 디스크 대기행열에 위치되어 슬립(Sleep)상태로 들어간다. 이와 같은 프로세서 스케줄링법칙은 사용자 모드에서 라운드로빈(Round-robin)효과를 창조한다. 본 논문 에서는 라운드로빈 효과와 선점 교환을 사용하여 사용자 모드에서의 프로세서 지연을 추정한다. 비선점 교환을 사용하여 시스템모드에서의 프로세서 지연을 추정한다. 또한 디스크 입출력에 의한 프로세서 지연도 고려한다. 조건부 응답시간의 평균은 지연시간 의 합을 추정하여 구하여진다. 본 논문의 결과는 시스템시간을 필요로 하는 프로세서 가 우수한 응답시간을 가지며, 사용자 시간을 필요로하는 프로세서의 지연만큼 시스 템시간을 필요로하는 프로세서가 응답시간에서 혜택을 받는다는 것을 보여준다.성 괴사를 동반하는 간내 작은 종양의 발견에 MRI가 가장 유용할 것으로 판단된다.보였는데 그 종류와 빈도를 보면 중비갑개봉소 8명, 비중격 만곡 6명, Haller cells 3명, 역으로 굽은 중비갑개 3명, 사골포 비대 2명, 비제봉소 2명, 혼합형이 2명에서 있었고 변이가 보이지 않았던 경우가 62명이었다. 결 론: 해부학적 변이는 사골 누두나 OMU 영역을 좁히거나 막음으로 인하여 공기 흐름에 와류를 일으키거나 점막의 섬모 운동에 의한 정화 작용을 방해하여 증상을 유발할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 부비점막 이상 없이 증상이 있는 환자에서 부비동의 해부학적 변이는 증상과 연관성이 많을 것으로 사료된다.때에는 악성일 가능성이 높으므로 밀접한 추적 검사와 다른 진단기기를 이용한 검사를 더 해야 할 것으로 사료된다.의 2006년도 가정용 전력수요의 전망치 33,118 GWh가 기존방식에 의한 한전의 전망치 61,155 GWh의 54%수준밖에 되지 않는데 서도 잘 나타나고 있다. 한편 본 고는 경제성장과 환경보존을 동시에 달성할 수 있는 지속적 개발의 실천방안으로서 에너지 수요관리를 논하고자 한다. 고효율 기기의 개발과 조기도입을 촉진시키는 에너지 수요관리 통하여 우리는 에너지효율을 대폭 개선시키며 대기오염 배출량도 대폭 줄일 수 있다. 본 고는 에너지 공급관리(공급확충)위주에서 에너지 수요관리위주로서의 에너지정책 전환은 불가피하다고 판단한다. 에너지 공급시스템보다 에너지 수요시스템위주로 전체 에너지시스템을 획기적으로 개선시키기 위해서는 최저 에너지효율제의 광범위한 실시와 함께 고효율 기기의 개발과 보급에 필요한 유인책의 도입, 고효율 기기와 에너지의 효율적 이용에 대한 정보 등이 필요시 되고 있다. 우리 나라의 경우 현재의 산업구조와 기술수준을 고려하여 에너지 효율의 기준을 미국보다

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.319-331
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• 2011

In this paper, we propose automatic procedures for the model selection of various univariate time series data. Automatic model selection is important, especially in data mining with large number of time series, for example, the number (in thousands) of signals accessing a web server during a specific time period. Several methods have been proposed for automatic model selection of time series. However, most existing methods focus on linear time series models such as exponential smoothing and autoregressive integrated moving average(ARIMA) models. The key feature that distinguishes the proposed procedures from previous approaches is that the former can be used for both linear time series models and nonlinear time series models such as threshold autoregressive(TAR) models and autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity(ARMA-GARCH) models. The proposed methods select a model from among the various models in the prediction error sense. We also provide an R package autots that implements the proposed automatic model selection procedures. In this paper, we illustrate these algorithms with the artificial and real data, and describe the implementation of the autots package for R.

• Agribusiness and Information Management
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• 제1권2호
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• pp.43-60
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• 2009

To improve the performance of wide-issue superscalar processors, it is essential to increase the width of instruction fetch and the issue rate. Removal of control hazard has been put forward as a significant new source of instruction-level parallelism for superscalar processors and the conditional branch prediction is an important technique for improving processor performance. Branch mispredictions, however, waste a large number of cycles, inhibit out-of-order execution, and waste electric power on mis-speculated instructions. Hence, the branch predictor with higher accuracy is necessary for good processor performance. In global-history-based predictors like gshare and GAg, many mispredictions come from commit update of the branch history. Some works on this subject have discussed the need for speculative update of the history and recovery mechanisms for branch mispredictions. In this paper, we present a new mechanism for recovering the branch history after a misprediction. The proposed mechanism adds an age_counter to the original predictor and doubles the size of the branch history register. The age_counter counts the number of outstanding branches and uses it to recover the branch history register. Simulation results on the SimpleScalar 3.0/PISA tool set and the SPECINT95 benchmarks show that gshare and GAg with the proposed recovery mechanism improved the average prediction accuracy by 2.14% and 9.21%, respectively and the average IPC by 8.75% and 18.08%, respectively over the original predictor.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.1310-1321
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• 1994

Turbulent coherent structures in the intermediate wake of a stationary and rotating cylinder, spin rate S=0.7, situated in a uniform were experimentally investigated using a conditionalphase average technique. Measurements were carried out at a section of 8.5 diameters downstream form the center of cylinder and a Reynolds number of $Re=6.5{\times}10^{3}.$/TEX> The phase averaged velocity and velocity vector fields, contours of vorticity, turbulent intermittency function and velocity fluctuation energy are presented and discussed in relation to the large scale coherent structures by Karman vortices that shed periodically from the cylinder. Coherent wake structures of the rotating cylinder is almost identical with stationary cylinder, but the lateral displacement and shrinkage of turbulent wake region is occured by rotation. Rotation of the cylinder result in that the deflection of wake center to deceleration region(Y/D${\simeq}-0.3)$ and the decrease of mean velocity defect(10%), vorticity strength of large scale structures(19%), total velocity fluctuation energy(12%).

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.43.1-43.1
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• 2019

In this study, we apply a deep learning model to denoising solar magnetograms. For this, we design a model based on conditional generative adversarial network, which is one of the deep learning algorithms, for the image-to-image translation from a single magnetogram to a denoised magnetogram. For the single magnetogram, we use SDO/HMI line-of-sight magnetograms at the center of solar disk. For the denoised magnetogram, we make 21-frame-stacked magnetograms at the center of solar disk considering solar rotation. We train a model using 7004 paris of the single and denoised magnetograms from 2013 January to 2013 October and test the model using 1432 pairs from 2013 November to 2013 December. Our results from this study are as follows. First, our model successfully denoise SDO/HMI magnetograms and the denoised magnetograms from our model are similar to the stacked magnetograms. Second, the average pixel-to-pixel correlation coefficient value between denoised magnetograms from our model and stacked magnetogrmas is larger than 0.93. Third, the average noise level of denoised magnetograms from our model is greatly reduced from 10.29 G to 3.89 G, and it is consistent with or smaller than that of stacked magnetograms 4.11 G. Our results can be applied to many scientific field in which the integration of many frames are used to improve the signal-to-noise ratio.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.88-96
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• 1994

벡터 양자화를 이용하여 영상신호를 압축하는 경우, 원 영상을 복원하기 위하여 복호기쪽에 어야 하는 인덱스들 사이에는 높은 상관성이 존재하며, 이러한 높은 상관성을 인덱스의 부호화에 이용하면 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 본 논문에서는, 각 인덱스들을 이전 인덱스의 값에 따라 적응적으로 부호화하는 조건부 엔트로피 부호화를 도입하고, 이 경우 벡터 양자기를 최적화하는 방법을 제안한다. 즉, 조건부 엔트로피 부호화를 도입하는 경우 각 입력벡터당 평균 비트수는 조건부 엔트로피에 근접한다는 사실을 유용하여, 조건부 엔트로피를 제한한 상태에서 평균 왜곡을 최소화 하도록 VQ 부호책을 구성함으로써 최적화 과정이 이루어진다. 또한, 이와 같이 각 입력벡터의 양자화 결과가 다음 입력벡터의 인덱스를 부호화하는데 영향을 미치는 경우, 장시간(long term)의 관점에서 최적인 인덱스열을 찾기 위해 우리는 비터비 탐색 방법을 도입한다. 영상 모의 실험을 통해, 제안하는 방법이, 구획간의 상관성을 이용하지 않는 기존의 엔트로피 제한 벡터 양자기에 비해 같은 비트율에서 약 1.0~3.0 dB 높은 PSNR을 나타냄을 알 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.26-30
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• 2018

Planetary global localization is necessary for long-range rover missions in which communication with command center operator is throttled due to the long distance. There has been number of researches that address this problem by exploiting and matching rover surroundings with global digital elevation maps (DEM). Using conventional methods for matching, however, is challenging due to artifacts in both DEM rendered images, and/or rover 2D images caused by DEM low resolution, rover image illumination variations and small terrain features. In this work, we use train CNN discriminator to match rover 2D image with DEM rendered images using conditional Generative Adversarial Network architecture (cGAN). We then use this discriminator to search an uncertainty bound given by visual odometry (VO) error bound to estimate rover optimal location and orientation. We demonstrate our network capability to learn to translate rover image into DEM simulated image and match them using Devon Island dataset. The experimental results show that our proposed approach achieves ~74% mean average precision.