• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권6호
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• pp.1165-1171
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• 2017

The traditional form of parallelism in Monte Carlo particle transport simulations, wherein each individual particle history is considered a unit of work, does not lend itself well to data-level parallelism. Event-based algorithms, which were originally used for simulations on vector processors, may offer a path toward better utilizing data-level parallelism in modern computer architectures. In this study, a simple model is developed for estimating the efficiency of the event-based particle transport algorithm under two sets of assumptions. Data collected from simulations of four reactor problems using OpenMC was then used in conjunction with the models to calculate the speedup due to vectorization as a function of the size of the particle bank and the vector width. When each event type is assumed to have constant execution time, the achievable speedup is directly related to the particle bank size. We observed that the bank size generally needs to be at least 20 times greater than vector size to achieve vector efficiency greater than 90%. When the execution times for events are allowed to vary, the vector speedup is also limited by differences in the execution time for events being carried out in a single event-iteration.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1135-1148
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• 2017

Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.395-404
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• 2013

In order to classify a web page as being benign or malicious, we designed 14 basic and 16 extended features. The basic features that we implemented were selected to represent the essential characteristics of a web page. The system heuristically combines two basic features into one extended feature in order to effectively distinguish benign and malicious pages. The support vector machine can be trained to successfully classify pages by using these features. Because more and more malicious web pages are appearing, and they change so rapidly, classifiers that are trained by old data may misclassify some new pages. To overcome this problem, we selected an adaptive support vector machine (aSVM) as a classifier. The aSVM can learn training data and can quickly learn additional training data based on the support vectors it obtained during its previous learning session. Experimental results verified that the aSVM can classify malicious web pages adaptively.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
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• pp.403-405
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• 2007

This paper presents the over-modulation strategy and indirect vector control drive of NPC type PWM inverter. NPC inverter has three level phase voltage output.It can perform in high voltage through assembling switching components. It has less harmonics and surge voltage stress at motor terminals than the 2 level inverter in same switching frequency through 3 level voltage. The conventional railway vehicle has used the vector control to MI=0.907 and the slip-frequency control from MI=0.907 to six-step mode. The slip-frequency control has bad motive power and slow torque control response. But vector control has good motive power and can instant torque control. In this paper, output voltage is controlled linearly from linear region to six-step mode by using over-modulation strategy. And NPC inverter is used.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.645-648
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• 2009

정보기술의 발달과 인터넷의 보편화에 따라 지리정보의 활용분야가 다양해지고 지리 정보를 효율적으로 관리하기 위해 다양한 지리정보 시스템(GIS : Geographic Information System)이 구축되었다. 하지만 다양한 형태의 지리정보 데이터는 서로 표준화 되지 않아 다양한 형태의 그래픽 저작도구에 의존하고 있다. 이에 OGC(Open Geospatial Consortium)는 상호운용 가능한 표준화된 지리정보 데이터를 기술하는 GML(Geography Markup Language)을 제안하였고 W3C에서는 벡터 기반의 SVG(Scalable Vector Graphics)를 제안하였다. 본 논문에서는 지리정보 데이터처리를 위한 XML 기반의 GML 데이터를 벡터 그래픽 객체로 생성하고 그래픽 객체들을 통해 GML 문서를 생성하는 코드 변환기를 정의하여 벡터 그래픽을 XML 기반의 논리구조로 변환하는 GML 문서 편집 및 변환 시스템을 설계 및 구현하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권3E호
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• pp.53-57
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• 1998

Spectral information at a speech coder should be quantized with sufficient accuracy to keep perceptually transparent output speech. Spectral information at a low bit rate speech coder is usually transformed into corresponding line spectrum pair parameters and is often quantized with a vector quantization algorithm. As the vector quantization algorithm generally has high complexity in the optimal code vector searching routine, the complexity reduction in that routine is investigated using the ordering property of the line spectrum pair. When the proposed complexity reduction algorithm is applied to the well-known split vector quantization algorithm, the 46% complexity reduction is achieved in the distortion measure compu-tation.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.73-74
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• 2017

SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.27-36
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• 2010

본 논문에서는 센서 네트워크에서 효율적인 조인 처리를 수행하여 통신비용을 최소화할 수있는인-네트워크 조인 전략인 RFB(Record Filtering using Bit-vector) 조인 전략을 제안하였다. 제안하는 조인 전략은 통신비용을 감소하기 위하여 데이터의 크기를 줄이기 위해 비트 벡터(Bit-vector)를 이용한다. 또한, 센서 네트워크의 특성상 조인을 위해 중앙의 서버로 모든 데이터를 전송하기가 어렵기 때문에 본 논문의 조인 전략은 조인 처리의 이른 단계에서 조인 결과에 해당되지 않는 데이터를 제거하여 불필요한 통신비용을 감소시켜 통신비용을 최소화하기 위한 네트워크 내에서 효율적인 조인 질의 수행 전략이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 기존의 대표적인 조인 전략인 시놉시스를 전송하여 조인을 수행하는 시놉시스 조인(Synopsis Join, SNJ)과 비교하여 통신비용 효율적임을 보였다.

• 대한수학회지
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• 제43권5호
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• pp.911-929
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• 2006

A refinement of $Gr\ddot{u}ss$ type inequality for the Bochner integral of vector-valued functions in real or complex Hilbert spaces is given. Related results are obtained. Application for finite Fourier transforms of vector-valued functions and some particular inequalities are provided.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.13-18
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• 2007

효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.