• 감성과학
• /
• 제20권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2017

이 연구는 뉴로 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술(Eye-tracking)을 이용하여 농구 경기 장면 중 남성의 동공이 전체 데이터의 3시그마 범위를 벗어난 상위 0.135 % 비율로 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하였다. 특히 동공 크기 확장과 관련해서 시선추적 기술의 데이터 중 어느 정도의 범위일 때의 크기가 유의미하다고 밝히기는 힘들기 때문에 이 연구에서는 전체 데이터 중 상위 3시그마 범위를 동공이 확장되어지는 범위로 설정하였다. 실험에 사용된 장면은 농구 경기 중 한 상황으로 설정하였으며, 총 7,200개의 데이터 중 유효율 90 %가 넘는 유효데이터가 산출되었고 이를 통해 34명의 데이터 중 유효데이터에 해당하지 않아 사용할 수 없는 데이터를 제외한 29명의 데이터를 사용하였다. 동공의 크기를 구하기 위해 동공의 너비(Pupil Width)와 높이(Pupil Height) 값을 [동공의 크기 = 동공의 너비/2${\times}$동공의 높이/$2{\times}{\pi}$] 공식에 대입하였다. 분석한 결과 농구경기장 내 마케팅으로 활용되기 위해 사용된 광고판들은 크게 영향력을 끼치지 않았다. 관중으로서의 피험자들의 동공의 크기가 커졌을 때, 경기장내에 광고판 보다는 선수들 혹은 주변 배경에 주시빈도가 높았다. 이 연구를 통하여 무분별하게 광고판을 사용하기보다는 뉴로마케팅을 이용하여 경기장내 마케팅 및 광고판 효용성을 높이는 방안의 필요성이 요구된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
• /
• pp.12-14
• /
• 1998

본 논문은 RAID5가 갖는 쓰기 문제를 극복하기 위하여 지금까지의 연구 중에서 가장 우수한 성능을 나타내는 패리티 로깅 기법의 단점을 개선한 새로운 패리티 로깅 기법을 제안한다. 제안된 기법은 패리티 로깅기법에서 가장 큰 오버헤드인 패리티 로그의 크기를 줄이기 위하여 로그 데이터를 압축하는 방법을 사용한다. 로그 데이터의 압축은 로그 데이터의 저장에 필요한 비휘발성 버퍼의 크기와 로그 데이터 접근시간을 감소시켜 전체적인 성능을 향상시킬수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 패리티 로깅 기법에 비하여 디스크 접근시간에서 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
• /
• pp.88-90
• /
• 2000

컴퓨터에 있어서 네트워킹이 중요한 요소로 부각되면서 운영체제는 네트워킹을 보다 효율적으로 지원할 수 있어야 한다. 데이터가 송신자에서 수신자로 전송될 때, 데이터는 이동경로상의 라우터들을 경유하게 된다. 그러나 경유하는 중간회선과 라우터의 처리능력이 서로 다르며, 처리 가능한 크기보다 큰 패킷을 받을 경우는 적절한 크기로 분할되게 된다. 수신측에서는 분할된 패킷을 다시 재조합하여 원래의 데이터로 복원시켜야 한다. 이러한 패킷 재조합은 운영체제의 커널에서 수행된다. 본 논문에서는 리눅스 커널에서의 분할패킷 재조합 과정을 개선함으로써 노드간 데이터 전송률을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
• /
• pp.240-242
• /
• 1999

웹 데이터는 기존의 페이지를 기반으로 한 교체 알고리즘이 고려하지 않은 다양한 데이터 아이템의 크기, 네트워크 밴드위쓰 등으로 인한 다양한 참조 비용과 데이터의 만기시간(expiration time)을 갖는다. 그러나, 기존의 연구에서는 만기시간이 미치는 영향에 대한 연구가 초보적인 수준이다. 본 논문에서는 만기시간이 참조비용에 미치는 영향을 반영한 기대비용기반 캐쉬교체 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 만기시간내에 참조되어 캐쉬효과를 얻을 확률을 이용하여 참조비용의 기대값을 구하고, 이 값을 비교하여 교체대상을 선정한다. 제안한 알고리즘은 데이터의 크기, 참조비용 뿐만 아니라 만기시간의 영향을 확률적으로 정확히 반영하므로, 기존의 교체 알고리즘보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.49-57
• /
• 2022

최근 인공지능의 다양한 활용은 기계학습의 딥 인공신경망 구조를 통해 가능해졌으며 인간과 같은 능력을 보여주고 있다. 불행하게도 딥 구조의 인공신경망은 아직 정확한 해석이 이루어지고 있지 못하고 있다. 이러한 부분은 인공지능에 대한 불안감과 거부감으로 작용하고 있다. 우리는 이러한 문제 중에서 인공신경망의 능력 부분을 해결한다. 인공신경망 구조의 크기를 계산하고, 그 인공신경망이 처리할 수 있는 데이터의 크기를 계산해 본다. 계산의 방법은 수학에서 쓰이는 군의 방법을 사용하여 데이터와 인공신경망의 크기를 군의 구조와 크기를 알 수 있는 Order를 이용하여 계산한다. 이를 통하여 인공신경망의 능력을 알 수 있으며, 인공지능에 대한 불안감을 해소할 수 있다. 수치적 실험을 통하여 데이터의 크기와 딥 인공신경망을 계산하고 이를 검증한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.273-278
• /
• 2016

HEVC 가변 블록 크기 움직임 추정 기법에서는 동일 탐색 영역의 데이터가 블록 크기 별로 중복 사용되어 탐색 영역 데이터의 사용량이 많고 조기중단 기법의 적용이 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최상위 블록 크기 PU를 탐색의 기준으로 두어, 최상위 블록 크기 PU의 탐색과 동일 지점에서의 하위 블록 크기 PU의 탐색을 동시에 진행하여 메모리 대역폭을 줄였고, 최상위 블록 크기 PU의 연산 결과값을 재사용하여 연산량 또한 줄였다. 조기중단 기법을 적용했을 때 또한 최상위 블록 크기 PU를 기준으로 판별하면 하위 블록 크기 PU의 위치에 따라 탐색 기회가 고르게 반영되지 않아 화질의 저하로 이어질 수 있으므로 이를 방지하기 위해 조기중단 기법의 적용 순서를 최상위 블록 크기 PU 내의 최하위 블록 크기 PU를 기준으로 위아래로 번갈아 수행하도록 변형하였다. 설계된 ME 엔진은 Verilog HDL로 기술하고 0.18um 공정에서 합성 및 검증하였으며, 하드웨어 크기는 36,101 게이트이고 최대 동작 속도는 263.15 MHz이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
• /
• pp.109-111
• /
• 2001

공간데이터베이스에서 공간 질의를 최적화하기 위해서는 질의 결과 크기를 계산하는 것이 필수적이다. 그러나 공간 데이터베이스의 크기는 매우 방대하여 질의 결과 크기를 계산하는데 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실제 공간 데이터의 분포와 특성에 근접하도록 공간 데이터의 분포를 요약하여 이를 토대로 질의 결과 크기를 추정하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 공간 분할 방법에는 균등분할 방법과 비균등 분할 방법이 있으면, 본 논문에서 제안한 방법은 1차원 데이터에 대한 선택률 추정기법 중에서 그 성능이 가장 우수하다고 평가된 바 있는 최대 면적 차이 분말을 공간 데이터베이스에 적용하여 공간 분할하는 것이다. 공간 데이터베이스에서 선택을 추정 방법은 공간 분할 방법에 따라 성능상의 차이가 있으며 본 논문은 기존의 방법과 제안한 방법을 실험을 통하여 선택률 추정의 정확성을 비교, 평가하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.

• 응용통계연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.33-43
• /
• 2002

범주형 데이터의 결측치 추정을 위하여 최빈 범주법, 로지스틱 회귀분석, 연관규칙과 같은 다양한 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 방법의 추정 값을 결합하는 신경망 융합과 투표융합 방법을 제안하고 이의 성능을 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다. 실험에 사용된 데이터의 특성을 나타내는 인자로는 (1) 입출력 변수간의 연결함수, (2) 데이터의 크기, (3) 노이즈의 크기 (4) 결측치의 비율, (5) 결측발생 함수를 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 데이터의 크기가 작고 결측 발생 비율이 높으면 최빈 범주법, 연관규칙, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났으며 데이터의 크기가 작고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 로지스틱 회귀분석, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다. 데이터의 크기가 크고, 결측치의 비율이 낮으면서, 노이즈가 크고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제4권6호
• /
• pp.477-488
• /
• 2001

공간 데이터베이스 시스템에서의 공간 데이터에 대한 관리는 전제적인 시스템의 성능을 좌우하며 따라서 이를 위한 처리비용을 최소로 줄이는 기법이 요구된다. 하지만 공간 데이터는 기존의 멀티미디어 데이터와는 달리 그 특성상 레이어 단위로는 데이터의 크기가 비교적 비슷하고, 개개의 데이터 단위로는 그 크기가 수 바이트에서 수 테라(Tera)바이트까지 다양하다는 특성을 가지고 있어 최소 저장 단위가 한 페이지 이상인 EXODUS나 Starburst의 대용량 관리 모듈이나 BLOB등의 멀티미디어 데이터 저장 관리 기법을 그대로 적용할 경우 디스크의 공간 낭비 및 시스템의 성능 저하라는 문제를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 공간 데이터의 특성을 고려한 공간 데이터 저장 기법을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.9-10
• /
• 2013

최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 노드에서 비디오나 이미지와 같은 멀티미디어 데이터 수집을 바탕으로 고품질의 모니터링을 수행한다. 그러나 멀티미디어 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터 전송 과정에서 특정 노드에 과도한 에너지 소모를 야기하여 전체 네트워크 수명이 감소하는 문제점이 있다. 이러한 점을 고려하여, 본 논문에서는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 고효율 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 멀티미디어 데이터의 특성을 고려한 낮은 순위 비트 데이터 삭제 기반의 1단계 압축 및 중국인의 나머지 정리 기반의 2단계 압축으로 구성된 다중 압축을 수행함으로써 데이터 크기를 감소시킨다. 성능평가 결과, 기존 압축 기법에 비해 데이터 전송률이 평균 약 56% 감소하였다.