• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.30-32
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• 2011

현재 컴퓨터 시스템에서 대표적인 성능 저하가 발생되는 부분은 블록 I/O 시스템이다. 안드로이드와 같은 모바일 장치 또한 위와 같은 성능 이슈를 가지고 있다. 본 논문에서는 리눅스 블록 레이어의 I/O를 tracing 해주는 blktrace를 안드로이드 장치에 적용하여 SQLite를 사용하는 Web Browsing 시의 I/O 패턴 분석과 성능 개선 방안을 제시 한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.29 no.8
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• pp.624-631
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• 2018

To meet the requirements of various satellite synthetic aperture radar(SAR) system performance parameters, the characteristics of the antenna pattern should be analyzed. In this paper, we propose a method to improve the SAR system performance using an effective technique for optimizing antenna pattern synthesis in the presence of element failure. The desired antenna pattern can be synthesized by referring to the optimized antenna mask templates using the particle swarm optimization algorithm. In the simulation, the performance of the proposed method is verified by analyzing characteristics related to the SAR system performance parameters using antenna pattern regeneration.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.16 no.6 s.97
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• pp.556-562
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• 2005

In this paper, we propose interleaved super-orthogonal convolutional coded ultra wide-band impulse radio(ISOC-UWB-IR) system, and analyze its performance. The proposed system uses interleaver and deinterleaver to decorrelate the temporal correlation of the fading process and to obtain the diversity gain. We also suggest the three types of interleavers, which are pulse-wise interleaver(PI), pulse sub-group-wise interleaver(PSGI), and pulse group-wise interleaver(PGI). Performance analysis result shows that the interleaving scheme, rather than the code rate of super orthogonal convolutional code(SOC) encoder, affects the performance for the Rayleigh fading channel.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.22 no.6
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• pp.631-640
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• 2011

This paper proposes a M & S Tool for simulating the detection performance in the bistatic radar system. After examing the interrelationship among the bistatic radar parameters, $P_d$(probability of detection), $P_{fa}$(probability of false alarm) and ��SNR of the received signal, we analyze the range of the bistatic radar range product and range sum. We derive the number of integration of the received pulses that satisfies the required detection performance of the bistatic radar system, along with the analysis of the performance degradation in the jammer scenario. Finally, the analyzed results are implemented in the M & S Tool which consists of 4 modules.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.2 s.34
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• pp.1-10
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• 2005

In this Paper, we propose a new block matching a1gorithm that extracts motion vectors from consecutive range data. The proposed method defines a matching metric that integrates intensity, hue, and range. Our algorithm begins matching with a small matching template. If the matching degree is not good enough, we slightly expand the size of a matching template and then repeat the matching process until our matching criterion is satisfied or the predetermined maximum size has been reached. As the iteration proceeds, we adaptively adjust weights of the matching metric by considering the importance of each feature. In the experiments, we show that our block matching approach can work as a promising solution by comparing the proposed method with previously known method in terms of performance.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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• v.29A no.11
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• pp.25-39
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• 1992

Due to the data processing development by the computer, the early warning system recently has made a remarkable evolution in its functions and performance as a component of the communication and control system which is also supported by the computer communication and intelligence system. In this paper it is presented that a integrated data processing system is designed to integrate the information sent from the various radar systems which constitute an early warning system. The suggested system model of this paper is devided into two types of structures, the centralized model and the distributed model, according to the data processing algorithm. We apply the queueing theory to analyse the performance of the designed models and the OPNET system kernel to make the analysing program with C language. From the analysis of the queueing components by applying the analysis programs to the designed systems, we got the tendancies and characteristics of both models, that is, a fast data processing performance of the distributed model and a stable data processing capability of the centralized model.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2011.04a
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• pp.32.3-32.3
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• 2011

통신위성은 지향성에 대한 요구조건이 상대적으로 느슨하지만 광학 카메라나 영상 레이다를 이용하여 지구를 관측하는 관측위성의 경우 고품질의 영상을 위해 정밀한 지향성 및 지향 안정성이 요구되나 극심한 열 하중에 의한 열변형 및 임무궤도 상에서 발생하는 미소진동 등은 지향 안정성을 영향을 주며 영상의 품질을 저하시킨다. 특히 자세제어를 위해 쓰이는 반작용휠이나 지상과의 송수신을 위한 안테나들은 그 기능을 수행하기 위해 작동하는 과정에서 미소진동을 발생시키고 이는 카메라나 레이다에 외란으로 작용하기 때문에 이를 최소화할 필요가 있다. 이 논문은 미소진동을 저감시키기 위한 진동저감 장치의 성능과 효율성 분석을 그 목적으로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.111-114
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• 2019

BERT는 자연어처리 여러 응용 분야(task)에서 우수한 성능을 보여줬으나, BERT 사전학습 모델을 학습하기 위해서는 많은 학습 시간과 학습 자원이 요구된다. 본 논문에서는 빠른 학습을 위한 한국어 BERT 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서는 다음과 같은 세 가지 학습 방법을 적용했다. 교착어인 한국어 특성을 반영하기 위해 형태소 분석 기반의 사전을 사용하였으며, 단어 간 상대적 위치 표현을 추가하여, 상대적 위치 정보를 학습했다. 또한 BERT 베이스 모델의 12-레이어 중 3-레이어만을 사용하여, 모델을 경량화시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.