• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.373-376
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• 2021

Deep neural networks have achieved almost human-level results in various tasks and have become popular in the broad artificial intelligence domains. Uncertainty estimation is an on-demand task caused by the black-box point estimation behavior of deep learning. The deep ensemble provides increased accuracy and estimated uncertainty; however, linearly increasing the size makes the deep ensemble unfeasible for memory-intensive tasks. To address this problem, we used model pruning and quantization with a deep ensemble and analyzed the effect in the context of uncertainty metrics. We empirically showed that the ensemble members' disagreement increases with pruning, making models sparser by zeroing irrelevant parameters. Increased disagreement implies increased uncertainty, which helps in making more robust predictions. Accordingly, an energy-efficient compressed deep ensemble is appropriate for memory-intensive and uncertainty-aware tasks.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.605-607
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• 2023

Recent research has highlighted the effectiveness of Deep Learning (DL) techniques in automating the detection of lung sound anomalies. However, the available lung sound datasets often suffer from limitations in both size and balance, prompting DL methods to employ data preprocessing such as augmentation and transfer learning techniques. These strategies, while valuable, contribute to the increased complexity of DL models and necessitate substantial training memory. In this study, we proposed a streamlined and lightweight DL method but effectively detects lung sound anomalies from small and imbalanced dataset. The utilization of 1D dilated convolutional neural networks enhances sensitivity to lung sound anomalies by efficiently capturing deep temporal features and small variations. We conducted a comprehensive evaluation of the ICBHI dataset and achieved a notable improvement over state-of-the-art results, increasing the average score of sensitivity and specificity metrics by 2.7%.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.199-206
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• 2023

현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.199-203
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• 2024

본 논문에서는 단일 프레임 지도 시간적 행동 지역화에서 1D 합성곱 층의 커널 사이즈 변화를 제안한다. 본 논문에서는 두 개의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 각각 3과 1을 사용하는 기존 방법을 기반으로, 각각의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 변화시키는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위하여 THUMOS'14 데이터셋을 활용하여 비교실험을 수행하였다. 또한 성능 평가를 위해 전체 비디오에 대한 분류 정확도(Accuracy), mAP(mean Average Precision) 그리고 Average mAP를 성능 지표로 사용하였다. 본 논문의 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 기존 방법보다 더 정확한 mAP와 Average mAP를 제공할 수 있음을 관찰하였다. 또한 커널 사이즈를 7과 1로 변화시킨 방법이 전체 비디오에 대한 분류 정확도에서 8.0% 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권4호
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• pp.291-302
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• 2013

NAND flash memory (NFM) based storage devices, e.g. Solid State Drive (SSD), are rapidly replacing conventional storage devices, e.g. Hard Disk Drive (HDD). As NAND flash memory technology advances, its specification has evolved to support denser cells and larger pages and blocks. However, efforts to fully understand their impacts on design objectives such as performance, power, and cost for various applications are often neglected. Our research shows this recent trend can adversely affect the design objectives depending on the characteristics of applications. Past works mostly focused on improving the specific design objectives of NFM based systems via various architectural solutions when the specification of NFM is given. Several other works attempted to model and characterize NFM but did not access the system-level impacts of individual parameters. To the best of our knowledge, this paper is the first work that considers the specification of NFM as the design parameters of NAND flash storage devices (NFSDs) and analyzes the characteristics of various synthesized and real traces and their interaction with design parameters. Our research shows that optimizing design parameters depends heavily on the characteristics of applications. The main contribution of this research is to understand the effects of low-level specifications of NFM, e.g. cell type, page size, and block size, on system-level metrics such as performance, cost, and power consumption in various applications with different characteristics, e.g. request length, update ratios, read-and-modify ratios. Experimental results show that the optimized page and block size can achieve up to 15 times better performance than the conventional NFM configuration in various applications. The results can be used to optimize the system-level objectives of a system with specific applications, e.g. embedded systems with NFM chips, or predict the future direction of NFM.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.241-246
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• 2001

소프트웨어공학에서 소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 비용추정 모델이 없는 실정이다. 만약 소프트웨어 비용-개발노력을 측정하려면 소프트웨어 규모를 추정해야 한다. 많은 소프트웨어 척도가 개발되었지만 가장 일반적인 척도가 LOC(line of code)와 FPA(Function Point Analysis)이다. FPA는 소프트웨어 규모를 측정하는데 LOC를 사용할 때의 단점을 극복할 수 있는 기법이다. 본 논문은 FP와 기능 구성요소 형태들로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발 노력을 추정하는 신경망 모델을 제안한다. 24개 소프트웨어 개발 프로젝트 사례연구를 통해 적합한 신경망 모델을 제시하였다. 또한, 희귀분석 모델과 신경망 모델을 비교하여 신경망 모델의 추정 정확성이 보다 좋음을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.603-612
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• 2002

소프트웨어공학에서 소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력과 비용 추정 모델이 거의 없는 실정이다. 만약 소프트웨어 개발노력과 비용을 측정하려면 소프트웨어 규모를 추정해야 한다. 소프트웨어의 규모를 측정하기 위한 많은 소프트웨어 척도가 개발되었지만 가장 일반적인 척도가 LOC(line of code)와 FPA(Function Point Analysis)이다. FPA는 소프트웨어 규모를 측정하는데 LOC를 사용할 때의 단점을 극복할 수 있는 기법이다. 본 논문은 FP(Function Point)로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발노력을 추정하는 단순회귀모델을 제안한다. 실험에 사용된 데이터들은 다양한 개발환경과 개발방법을 적용한 최근의 789개 소프트웨어 개발 프로젝트들이다. 실험 데이타들에 대한 산점도를 그려 개발노력과 FP의 적합한 관계로부터 단순회귀분석 모델을 유도하였다. 또한, 다양한 소프트웨어 개발환경과 개발방법 등을 고려해 개발된 최근의 대용량 프로젝트에 대해 제안된 단순회귀분석 모델이 기존의 회귀분석 모델들보다 개발노력 추정 정확성이 월등히 좋음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1941-1946
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• 2009

무선 센서 네트워크는 사람을 대신해 다양한 환경에서 감시와 정보수집 역할을 수행한다. 센서네트워크는 제한된 하드웨어 자원과 낮은 무선 네트워크 대역폭을 사용한다. 이러한 특성은 통신 중 높은 에러율을 발생시키며 데이터 신뢰도 향상을 위한 오류정정 기법의 필요성이 높다. 센서노드의 환경에 따른 CRC 에러와 패턴에 대한 연구는 오류정정 기법의 적절한 기법 선택을 위한 자료가 된다. 본 논문에서는 실내환경에서 시스템 구성시 데이터 전송률에 영향을 미치는 전송주기와 센서 노드간의 거리, 전송 패킷의 크기, RF의 크기에 대한 실험을 실시한다. 실험한 결과를 바탕으로 시스템 구성에서 고려해야 하는 요소를 알아본다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제12권5호
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• pp.28-41
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• 2009

Because fire has significant impacts on fauna and flora in forest ecosystems, as well as socioeconomic influences to local community, it has been an important field of study for decades. One of the most common ways to reduce fire risk is to enhance fire-resilience of forest through fuel treatments including thinning and prescribed burning. Since fuel treatment can't be practiced over all forested areas, appropriate and effective strategies are needed. The present study aims to look at the relationship between spatial characteristics of forest structure measured with landscape pattern metrics and burn severity to provide guidelines for effective fuel treatments. Samchuck fire was selected for the study, and 232 grids covering the study areas were generated, and the grid size was 1km. The burn severity is measured with dNBR derived from satellite imagery, and spatial characteristics of forest structure were measured using FRAGSTATS for both landscape and class levels for each 1km grid. The results of this study strongly indicated that heterogeneity in composition and configuration of forests may significantly reduce burn severity. By enhancing heterogeneity of forests, fuel treatments for fire-resilience forest could be more effective.

• 대한기계학회논문집B
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• 제41권11호
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• pp.699-707
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• 2017

본 연구에서는 아홉 종류의 작동유체를 고려하여 저온 열원으로 구동되는 아임계 및 초월임계 유기 랭킨 사이클의 열역학적 성능 특성을 비교 해석한다. 터빈입구압력, 열원온도 및 작동유체가 열교환기 내 온도분포와 핀치포인트, 작동유체의 유량, 시스템 출력 및 열효율 등 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 해석 결과는 작동유체의 압력이 아임계 영역에서 초임계 영역으로 높아지면 열교환기에서 열원과 작동유체 사이의 온도 불균일 정도가 감소하면서 시스템 출력이나 열효율 등은 증가하나 시스템의 단위출력당 터빈 크기는 작아짐을 보여준다.