본 논문에서 제안된 에스램 사전 증폭 회로는 에스램 데이터 읽기 과정에서 감지 증폭을 활성화 하는 데 필요한 시간을 55% 감소함으로써 기존 회로 대비 읽기 속도를 현격히 개선하였다. 이는 사전 증폭 과정에서 공정 편차에 의한 트랜지스터의 성능 편차를 보상하는 고유 회로에 기인한 것이다. 뿐만 아니라, 사전 증폭으로 인한 추가 에너지 소모량을 최소화하기 위하여 사전 증폭이 필요한 경우에만 사전 증폭기를 활성화 할 수 있는 선별 활성화 회로를 제안하여 추가 에너지 소모를 4.45% 이내로 제한하였다.
본 논문에서는 수화인식을 위한 신경망에서 특징추출과 분류단계의 방법론과, 특징 선별 기법을 통하여 분류기의 규모를 최적화 하는 방법을 고찰한다. 색상 및 움직임정보로부터 특징영역의 시간에 따른 변화를 3 차원 볼륨형태의 데이터로 표현하며, 이로부터 특징지도를 생성하는 과정에서 특징영역의 위치에 대한 변이를 보완하는 방법을 고려한다. 특징추출과정과 패턴 분류과정에서 점진적 학습이 가능한 모델과 특징 수를 효과적으로 줄일 수 있는 방법론을 제시하였으며, 학습된 신경망으로부터 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관성 척도를 정의하여 특징을 선별하도록 하였다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴에 대상으로 한 실험을 통하여 그 유용성을 평가하였다.
gradient decent 를 기반으로 한 Differentiable architecture search(DARTS)는 한 번의 Architecture Search 로 모든 후보 연산 중 가장 가중치가 높은 연산 하나를 선택한다. 이 때 비슷한 종류의 연산이 가중치를 나누어 갖는 "표의 분산"이 나타나, 성능이 더 좋은 연산이 선택되지 못하는 상황이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 상황을 막기위해 Architecture Parameter 가중치의 gradient 를 기반으로 연산들을 클러스터링 하여 그룹화 한다. 그 후 그룹별로 가중치를 합산하여 높은 가중치를 갖는 그룹만을 사용하여 한 번 더 Architecture Search 를 진행한다. 각각의 Architecture Search 는 DARTS 의 절반 epoch 만큼 이루어지며, 총 epoch 이 같으나 두번째의 Architecture Search 는 선별된 연산 그룹을 사용하므로 DARTS 에 비해 더 적은 Search Cost 가 요구된다. "표의 분산"문제를 해결하고, 2 번으로 나뉜 Architecture Search 에 따라 CIFAR 10 데이터 셋에 대해 2.46%의 에러와 0.16 GPU-days 의 탐색시간을 얻을 수 있다.
대규모의 실시간 주문형 뉴스 제공 시스템(Real Time News On Demand)에서는 다수의 사용자들이 디스크에 저장된 뉴스 데이터를 실시간으로 동시에 접근하여 최대로 수용할 수 있는 사용자 수는 총 디스크 대역폭의 제한을 받는다. 본 연구에서는 이러한 디스크 대역폭의 한계를 극복하기 위하여 디스크 비용의 일부로 버퍼 캐쉬를 구성하여 실시간 뉴스 데이터에 적합하도록 버퍼를 블록 단위가 아닌 오브젝트 단위로 할당하는 버퍼 캐쉬 정책을 사용하고, 캐슁 대상 뉴스 데이터를 현재의 디스크 대역폭의 사용 정도와 해당 뉴스 데이터의 평균 요청 간격을 고려하여 선별함으로써 재접근 가능서이 낮은 데이터의 경우 캐슁 대상에서 제외시켜 볼 필요한 버퍼의 재 할당에 의한 메모리 오버헤드를 방지하는 실시간 뉴스 데이터에 적합한 캐슁 방법을 제안한다. 이렇게 함으로써 접근 빈도수가 높은 데이터의 경우 디스크의 접근 없이도 데이터의 획득이 가능하게 되어 디스크만으로 저장 시스템을 구성할 때와 비교하여 저 비용으로 저장 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 캐슁 방법으로 뉴스 데이터에 대한 사용자의 요청을 처리했을 경우, 디스크만으로 저장 서버를 구성하였을 경우보다 30% 이상의 사용자를 지원할 수 있다.
장미과(Rosaceae)에 속하는 딸기(Fragaria ananassa Duch.)는 비타민 C가 풍부하고 독특한 향기를 갖는 과채류로서 겨울에서 봄까지의 기간 동안 대부분 생식으로 소비되고 있다. 국내에서 재배되는 품종으로는 설향, 매향, 장희 등이 있으며 품종에 따라 성분과 함량이 다양하지만 일반적으로 유기산이 많아서 신맛과 단맛이 조화로운 특징이 있다. 소비자들이 딸기를 구입할 때 딸기가 포장된 상자에 모양이 일정하고 붉은 색상이 선명한 딸기에 호감을 갖게 된다. 딸기는 품종에 따라 기준이 되는 모양이 다르기 때문에 숙련된 선별사에 의해서 대부분 육안으로 선별되고 있는 실정이다. 하지만 개인적인 선별 능력의 차이와 주관적인 판단으로 인해 규격을 벗어난 딸기가 혼입되어 전체적인 품질 등급을 떨어뜨리는 경우가 종종 발생하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 품종별로 기준이 되는 표준 형상과 비정상적인 모양의 기형 딸기를 객관적으로 판별하여 선별할 수 있는 영상 시스템을 구축하기 위해 수행되었으며 표준이 되는 딸기의 3차원 형상을 구축하기 위해 2차원 레이저 변위 센서를 이용하여 딸기의 입체 영상을 구축하고자 하였다. 실험을 위해 사용된 딸기는 시중에서 구입한 설향 품종이었으며 2차원 레이저 변위 센서는 라인 스캔 방식으로 1회 프로파일 스캔에 1,280개의 데이터 포인터를 획득할 수 있으며 분해능은 0.095~0.17 mm이었다. 상부에 부착된 2차원 레이저 변위 센서와 하부에 놓인 딸기의 거리는 100 mm였다. 획득한 딸기의 2차원 영상은 높이 차이를 이용하여 색상 농도로 표현하였으며 이 영상을 다시 3차원 영상으로 구축하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1331-1339
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2013
지질 단백질 리파제 (lipoprotein lipase; LPL) 유전자는 지방산 합성을 조절하는 유전자로 알려져 있다. 특히, 한우의 LPL 유전자 내의 지방산 합성과 단일염기다형성 (SNP) 사이의 유전적 연관성이 밝혔진 바 있다. 최근에는 LPL 유전자 내의 3가지 SNP 즉, c.322G>A, c.329A>T 그리고 c.1591G>A는 한우의 불포화 지방산 조성과 도체형질과 관련된 새로운 유전자로 밝혀진 바 있다 (Oh 등; 2013). 본 논문은 최근 밝혀진 3개의 새로운 LPL 유전자를 활용 한우의 도체경제형질은 물론 맛과 향이 좋은 여러 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자 조합을 선별하려 하였다. 우수 유전자 선별 조합을 선별하기 위해 유전자 조합 방법으로 많이 활용되는 다중인자 차원 축소 방법을 이용하였다. 순수 유전자 효과만의 결과를 활용하기 위해 실험에서 얻어진 자료의 환경요인을 보정한 후 분석을 시도하였다 (Matsuhashi 등, 2011).
실시간 비디오 스트리밍은 컨텐츠 전달 및 원격회의 등에 사용되는 기술로, 전송지연에 민감한 기술 중 하나이다. 최근 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 인해 개인방송/원격회의와 같은 개인이 제작 및 이용하는 컨텐츠들이 증가하면서, 실시간 비디오 스트리밍 시 전송지연 저감과 더불어 스트리밍 되는 컨텐츠에 대한 보호의 필요성이 강조되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실시간 비디오 스트리밍에 선별적 비디오 암호화 방법을 적용할 경우 발생하는 전송지연을 저감하기 위한 패킷 응집 관련 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 선별적 비디오 암호화 프레임워크에서 패킷 단위로 재배치된 비디오 데이터 전송 시 한 번에 전송되는 크기의 조절이 가능하도록 개선하였으며, 실제 테스트베드를 통한 실험결과는 제안 방법 적용 시 기존대비 전송지연을 약 11% 저감할 수 있음을 보여주었다.
컴퓨터의 초소형화 및 무선 통신의 범용화에 따라 모바일 환경이 급격히 발전하고 있다. 이동이 가능한 모바일 환경에서 위치와 관련된 작업을 위해 사용되는 공간 데이터를 제공하기 위한 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 무선 인터넷을 통해 공간 데이터를 획득할 수 있는 웹 피쳐서버(Web Feature Server)의 개발에 대해 설명한다. 웹 피쳐 서버에 대한 국제 표준은 OGC(Open GIS Consortium)에서 개발중이며 본 논문에서는 1.0.0 버전을 기반으로 모바일 환경을 위해 확장된 질의를 정의하여 처리한다. 웹 피쳐 서버는 크게 질의 관리자, 데이터 관리자, 인덱스 관리자로 구분되며 각각은 컴포넌트로 구현된다. 질의 관리자는 HTTP GET 방식을 통해 전달된 사용자의 요구를 분석한다. 데이터 관리자는 메모리 및 디스크에 저장된 공간 데이터에 접근하는 역할을 담당한다. 인덱스 관리자는 사용자의 질의에 맞는 공간 데이터를 효율적으로 선별하여 신속한 서비스를 제공한다. 웹 피쳐 서버가 제공하는 공간 데이터를 시험하기 위한 클라이언트로는 GML(Geography Markup Language)을 출력하는 컴포넌트를 개발한다.
소셜 네트워크 서비스는 온라인상에서 정보의 공개성과 관계의 확장성을 기반으로 사용자의 개성을 표현하고 인적 네트워크를 강화시켜 주는 서비스이다. 하지만 이러한 특성은 사용자의 개인정보를 확산시키고 신뢰할 수 없는 정보에 접근하도록 하는 부작용을 초래한다. 따라서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위한 다양한 접근제어 기법이 제안되었다. 하지만 데이터 암호화 접근제어 기법은 사용자와 직접적인 관계를 맺은 대상에 대한 접근제어만 지원하며 데이터 비 암호화 접근제어 기법은 서비스 제공자가 모든 정보를 열람할 수 있게 한다. 또한 두 접근제어 기법 모두 사용자 신뢰도에 대한 동적인 변화를 고려하지 않아 정적 접근제어만 제공하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 사용자가 선별한 민감한 데이터에 대한 암호화를 제공하는 관계 기반 동적 접근제어 모델을 제안하여 소셜 네트워크 서비스의 특성에 적합하면서 프라이버시 침해에 대한 보안성을 향상시킬 수 있는 방법을 제공한다.
본 논문은 얼굴 영상에서 추출된 특징 값들을 주성분 분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)을 이용하여 재해석하고, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; 이하 SVM)을 이용한 이진 분류를 통하여 효과적이면서 실시간으로 얼굴을 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 얼굴과 얼굴이 아닌 영상들로 학습데이터를 구성하여, 이 영상들로부터 Haar-like 특징값들을 추출한다. 추출된 다량의 특징 값들 중에 얼굴과 얼굴이 아닌 영역에 대하여 판별 능력이 우수한 특징값들은 PCA를 이용하여 재해석되고 유용한 특징들을 선별한다. 선별된 특징들을 SVM의 입력 차원으로 사용하여 최종 분류기를 학습 및 구성한다. 제안하는 분류기는 학습데이터 집단의 구성에 크게 영향을 받지 않고, 소량의 학습데이터만으로도 90.1%의 만족할만한 얼굴 검출률을 보여주며, $320{\times}240$ 크기의 영상에 대하여 실시간 얼굴 검출에 사용 가능한 초당 8프레임의 처리속도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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