• Title/Summary/Keyword: 개선 모델

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A Study on Model to Select Tuning Programs for Reducing CPU Usage (주전산기 CPU 사용량 감소를 위한 개선 대상 프로그램 선정 모델에 관한 연구)

  • Shin, Jong-Min;Min, Sung-Gi
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2008.05a
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    • pp.549-552
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    • 2008
  • 부하를 분산하여 시스템 자원의 효율성을 제고하여 시스템의 안정성을 향상하고자 하는 연구는 부하분산 에이전트 이용, 네트워크 트래픽의 동적 감시를 통한 부한 분산, 클러스트 환경을 이용한 부하분산, Queue를 통한 트랜잭션을 제어에 의한 부하 분산 등이 있다. 또한 어플리케이션 부문은 프로그램 로직 단순화 및 SQL 최적화 등을 실시하여 부하를 경감하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 어플리케이션 부문의 튜닝을 실시하기 위한 대상 프로그램의 선정 및 튜닝 실시 후 사후 관리 방법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문은 시스템 부하 개선을 위한 튜닝 대상 프로그램 선정 모델을 제시하고, 이를 실 업무에 적용하여 본 연구 모델의 실용성을 검증 하였다.

An Improved General Fuzzy Min-Max Neural Network for Pattern Classification (개선된 GFMM 신경망을 이용한 패턴 분류)

  • Lee, Joseph S.;Park, Jin-Hee;Kim, Ho-Joon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.05a
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    • pp.415-418
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    • 2007
  • 본 논문에서는 일반화된 퍼지 최대-최소 신경망 모델에서 학습 패턴의 빈도요소를 고려하여 개선된 활성화 함수와 학습 방법을 제안한다. 특징공간상에서 하이퍼박스의 활성화를 위한 새로운 기준과 방법을 제시하며, 학습 패턴의 빈도요소가 학습효과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 제안된 모델에서 개별 특징값과 하이퍼박스간의 상대적인 연관성을 고려하여 이득치를 계산함으로써, 기존 모델의 하이퍼박스 축소 기법을 대체한 학습효과에 관하여 고찰한다. 실험을 통하여 학습 패턴의 순서 변화와 왜곡된 정보에 안정된 분류기의 성능을 확인한다.

Design and Implementation for User Created Information System Using Mobile RFID (모바일 RFID를 활용한 사용자 생성 정보 시스템 설계 및 구현)

  • Lee, Jae-Kwon;Kim, Seong-Seok;Chung, Kwang-Sik
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.05a
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    • pp.835-838
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    • 2007
  • RFID는 물류와 유통분야에서 활용이 되고 있으며 RFID 시장에서 미개척 분야인 모바일 RFID 시장을 선점하기 위하여 정부주도로 모바일 RFID 시범서비스를 2006년부터 시행하고 있다. 모바일 RFID 시범서비스는 모바일 RFID 코드 해석을 위하여 Broker를 활용하는 모델을 사용하였다. 하지만 기존의 Broker 모델에는 RFID 태그 정보 조회를 위한 빈번한 ODS 질의, 그에 따른 통신 트래픽 문제, 서비스 속도 문제가 있었다. 본 논문은 Broker 모델의 성능을 개선하기 위하여 단말 어플리케이션에 RFID 코드를 필터링하는 기능을 구현하였고 단말 어플리케이션과 Broker간의 데이터 처리 과정을 단순화하여 성능을 개선하였다. 또한 모바일 RFID 서비스의 활성화를 위하여 사용자 생성 정보 시스템을 제안하고 구축하였다.

Haplotype Assembly from Weighted SNP Fragments and Related Genotype Information (신뢰도를 가진 SNP 단편들과 유전자형으로부터 일배체형 조합)

  • Kang, Seung-Ho;Jeong, In-Seon;Choi, Mun-Ho;Lim, Hyeong-Seok
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.35 no.11
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    • pp.509-516
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    • 2008
  • The Minimum Letter Flips (MLF) model and the Weighted Minimum Letter Flips (WMLF) model are for solving the haplotype assembly problem. But these two models are effective only when the error rate in SNP fragments is low. In this paper, we first establish a new computational model that employs the related genotype information as an improvement of the WMLF model and show its NP-hardness, and then propose an efficient genetic algorithm to solve the haplotype assembly problem. The results of experiments on random data set and a real data set indicate that the introduction of genotype information to the WMLF model is quite effective in improving the reconstruction rate especially when the error rate in SNP fragments is high. And the results also show that genotype information increases the convergence speed of the genetic algorithm.

Dynamic Window Adjustment and Model Stability Improvement Algorithm for K-Asynchronous Federated Learning (K-비동기식 연합학습의 동적 윈도우 조절과 모델 안정성 향상 알고리즘)

  • HyoSang Kim;Taejoon Kim
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.28 no.4
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    • pp.21-34
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    • 2023
  • Federated Learning is divided into synchronous federated learning and asynchronous federated learning. Asynchronous federated learning has a time advantage over synchronous federated learning, but asynchronous federated learning still has some challenges to obtain better performance. In particular, preventing performance degradation in non-IID training datasets, selecting appropriate clients, and managing stale gradient information are important for improving model performance. In this paper, we deal with K-asynchronous federated learning by using non-IID datasets. In addition, unlike traditional method using static K, we proposed an algorithm that adaptively adjusts K and we can reduce the learning time. Additionally, the we show that model performance is improved by using stale gradient handling method. Finally, we use a method of judging model performance to obtain strong model stability. Experiment results show that overall algorithm can obtain advantages of reducing training time, improving model accuracy, and improving model stability.

In-Context Retrieval-Augmented Korean Language Model (In-Context 검색 증강형 한국어 언어 모델)

  • Sung-Min Lee;Joung Lee;Daeryong Seo;Donghyeon Jeon;Inho Kang;Seung-Hoon Na
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.443-447
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    • 2023
  • 검색 증강형 언어 모델은 입력과 연관된 문서들을 검색하고 텍스트 생성 과정에 통합하여 언어 모델의 생성 능력을 강화한다. 본 논문에서는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 추가적인 학습 없이 In-Context 검색 증강으로 한국어 언어 모델의 생성 능력을 강화하고 기존 언어 모델 대비 성능이 증가함을 보인다. 특히 다양한 크기의 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 검색 증강 결과를 보여 모든 규모의 사전 학습 모델에서 Perplexity가 크게 개선된 결과를 확인하였다. 또한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering) 과업에서도 EM-19, F1-27.8 향상된 결과를 보여 In-Context 검색 증강형 언어 모델의 성능을 입증한다.

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A Case Study for Effectiveness Process Improvement of IT Organization (IT 조직의 효과적인 프로세스 개선을 위한 사례연구)

  • Song Ki-Won;Kim Jin-Soo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2006.05a
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    • pp.235-238
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    • 2006
  • 최근 많은 기업들은 효과적인 소프트웨어 프로세스 개선을 위해 SPICE와 CMMI 프로세스 심사 표준을 도입하려는 노력을 하고 있다. 이러한 표준을 통해 효과적인 개선하기 위해서는 개선점과 위험을 식별하고 이들 이슈들을 소프트웨어 개발환경(software development environment)에 적용시켜서 조직의 비젼(organization vision)에 대응한 작업성능(work performance)를 높여야한다. 지속적인 개선을 필요로 하는 조직은 현재의 작업성능을 측정하고 이를 개선하기 위한 개선점을 찾아내는 능력과 경험을 축적하여 체계적으로 관리하는 것이 중요하다. 하지만 기존의 SPI 모델들은 무엇을 수행해야 하는지에 대한 지침은 제공하고 있지만, 정량적인 작업성능 측정 및 특정 환경의 소프트웨어 개발 조직의 SPI를 위해 필요한 구체적인 지침을 제시하고 있지는 않다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 조직의 작업성능 측정 및 조직의 개선경험을 축적하여 프로세스를 개선전략에 반영하여 조직의 비젼에 최적한 전략을 제공해주는 OTEM(Opportunity Tree Enterprise Model)을 제안한다.

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CKFont2: An Improved Few-Shot Hangul Font Generation Model Based on Hangul Composability (CKFont2: 한글 구성요소를 이용한 개선된 퓨샷 한글 폰트 생성 모델)

  • Jangkyoung, Park;Ammar, Ul Hassan;Jaeyoung, Choi
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.11 no.12
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    • pp.499-508
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    • 2022
  • A lot of research has been carried out on the Hangeul generation model using deep learning, and recently, research is being carried out how to minimize the number of characters input to generate one set of Hangul (Few-Shot Learning). In this paper, we propose a CKFont2 model using only 14 letters by analyzing and improving the CKFont (hereafter CKFont1) model using 28 letters. The CKFont2 model improves the performance of the CKFont1 model as a model that generates all Hangul using only 14 characters including 24 components (14 consonants and 10 vowels), where the CKFont1 model generates all Hangul by extracting 51 Hangul components from 28 characters. It uses the minimum number of characters for currently known models. From the basic consonants/vowels of Hangul, 27 components such as 5 double consonants, 11/11 compound consonants/vowels respectively are learned by deep learning and generated, and the generated 27 components are combined with 24 basic consonants/vowels. All Hangul characters are automatically generated from the combined 51 components. The superiority of the performance was verified by comparative analysis with results of the zi2zi, CKFont1, and MX-Font model. It is an efficient and effective model that has a simple structure and saves time and resources, and can be extended to Chinese, Thai, and Japanese.

The Switching Software Metrics and Their Fault Analysis (교환 소프트웨어 복잡도 연구)

  • Lee, J.K.;Shin, S.K.;Lee, S.J.;Nam, S.S.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.17 no.2 s.74
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    • pp.49-60
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    • 2002
  • 소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법에 대한 분석 결과와 기타 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.

Hybrid Acess Control Model in CSCW Environment (CSCW 환경에서의 혼합형 접근제어 모델)

  • 김상진;고희창;김남용;왕창종
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.237-239
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    • 1998
  • CSCW 지원 도구에서 접근제어 정보의 효과적 관리는 매우 중요하다. 이는 접근제어가 관리 비용이 많이 들고, 에러가 발생하기 쉬운 경향이 있기 때문이다. 접근 제어 모델 중 ACL 은 다양한 시스템에서 사용되고 있으나 많은 문제점을 내포하고 있기에 이를 개선한 RBAC 모델이 대두되고 있다. 하지만 다양한 공동 작업 환경의 경우, 역할에 속한 사용자들의 집합이 아니라 특별한 개별 사용자 집합에 의한 작업이 요구될 수도 있다. 따라서 CSCW 환경에서는 사용자 그룹기반의 접근제어 모델과 역할기반의 접근제어 모델을 혼합한 형태의 새로운 접근제어 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 요구사항을 만족시키기 위해서 역할기반 접근제어 모델과 사용자 기반 접근제어 모델을 혼합한 형태의 접근제어 모델을 제안한다.

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