• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.13-15
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• 2001

최근에 이르러 프로세서의 병렬성을 분석적 기법으로 예측하기 위한 연구가 활발해지면서 프로세서의 성능 예측 모델에 대한중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 연구는 현재 광범위하게 사용되고 있는 다중 분기 예측법을 이용하는 프로세서에 대하여 분기 차수와 관계없는 재귀적 성능 모델을 제공해주지 않는다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, 매 싸이클마다 명령어 종속 트리를 구성하고 종속인 명령어 간에 상대적인 병렬도 갓을 부여하여 성능 예측 모델 입력 데이타를 측정하였다. 그 곁과, 다중 분기 예측법을 사용하는 프로세서에서 정수형 프로그램에 대한 성능을 기존의 성능모델보다 작은 상대 오차로 예측할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.3A
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• pp.352-361
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• 2000

The performance of a multi-carrier CDMA system is analyzed considering frequency selective multipath fading and Near/Far effects. The number of multicarrier, multiuser, and arms of RAKE receiver, and the decay ratio of frequency selective multipath fading are used as a parameter for the performance analysis. More over, the distribution and the strength of multiuser interference are also considered. To evaluate the Near/Far effects in a multi-carrier CDMA system, three distribution models are assumed. In the first model, interference to carrier Ratio, I/C, ranges from -4 dB to 4dB, and at each 2 dB interval, 20 % of multiuser is assumed to be uniformly distributed. In the second one, I/C ranges from -2 dB to 2 dB, and 33.3% of multiuser is assumed to be equally dispersed at each 2dB interval. The third model is 0 dB of I/C, that is, with perfect power control, multiuser are assumed to be evenly located. In this paper, multi-carrier CDMA system adoption RAKE receiver is proposed to mitigate the frequency selective multipath fading. From the results, the third model(i.e. perfect power control) shows the best performance, and the narrower range of I/C causes the less effects to the desired signal, which reads to the better performance.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.655-659
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• 2003

시스템의 안전성을 평가하기 위해 안전성 문제 해결 도구인 SPR［1］을 이용하여 보안 모델을 프롤로그 기반의 명세 언어인 SPSL로 기술하여 안전성을 검증한다. 보안 모델은 시스템의 3가지 컴포넌트, 시스템 보안 상태(system security states), 접근 통제 규칙(access control rules), 그리고 보안 기준(security criteria)으로 구성된다. 본 논문에서는 보안 모델의 보안 기준에 NTFS의 다중 사용 권한을 적용하여 명세하고 안전성 문제 해결방법을 제시하고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.444-450
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• 2002

실세계의 사물을 다중측면에 의하여 분석한 후 개체노드, 측면개체노드, 균일성 개체 및 다중화 추상화라는 여러 개념을 이용하여 디자인할 수 모델인 I-Farmer 모델의 구현 방안을 제시하였다. 컴포넌트는 컴포지션에 의한 소프트웨어 블록 재사용성을 제공하며 컴포넌트는 이들의 수행하는 기능에 대한 명세를 나타내는 인터페이스 명세 모델이 반드시 필요하게 된다. 본 논문에서는 I-Farmer 모델링 방법론에 의하여 디자인되어진 시스템을 컴포넌트 기반개발의 인터페이스 명세 모델로의 변형(transformation) 메카니즘인 ITI 알고리즘 및 CORBA / JAVA RMI COM IDL과의 상호관련성을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.532-534
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• 2004

단일서버 시스템에서 응용간 자원의 공정한 분배는 GPS(Generalized Processor Sharing)을 통친 실현될 수 있다. 그러나 다중서버시스템에서 GPS를 적용한다면, 각 서버 내에서의 공정성은 보장해 주지만, 시스템 관점에서의 공정성은 더 이상 보장되지 않는다. 본 논문에서는 멀티서버 시스템에서 시스템 관점에서의 공정성 보장을 위한 기법을 제시한다. 이 기법은 시스템에서 발생하는 각 서버의 잔여용량을 응용간 공정하게 분배하는 모델과 모델을 참조하여 실행하는 실제 스케줄링 알고리즘으로 구성된다 모델에서는 긴 시간동안 각 서버에서 발생하는 잔여용량의 사용을 관측하여, 향후 각 응용의 요청들에게 제공할 잔여용량 분배를 결정한다. 스케줄링 알고리즘은 모델에 의해 결정된 잔털용량 분배를 실제 각 응용들이 제대로 가져갈 수 있도록 제어한다. 실제 모델을 참조하여 공정 잔여용량 분배를 수행하는 스케줄링 알고리즘의 동작은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.1
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• pp.113-126
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• 2008

This research aims to explore the effects of multicollinearity on the reliability and goodness of fit of logit model. To investigate the effects of multicollinearity on the multinominal logit model, numerical experiments are performed. The exploratory variables(attributes of utility functions) which have a certain degree of correlations from (rho=) 0.0 to (rho=) 0.9 are generated and rho-squares and t-statistics which are the indices of goodness of fit and reliability of logit model are traced. From the well designed numerical experiments, following findings are validated : 1) When a new exploratory variable is added, some of rho-squares increase while the others decrease. 2) The higher relations between generic variables lead a logit model worse with respect to goodness of fit. 3) Multicollinearity has a tendency to produce over-evaluated parameters. 4) The reliability of the estimated parameter has a tendency to decrease when the correlations between attributes are high. These results suggest that we have to examine the existence of multicollinearity and perform the proper treatments to diminish multicollinearity when we develop logit model.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.5
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• pp.487-496
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• 2000

In this paper, the Multi-FNN(Fuzzy-Neural Networks) model is identified and optimized using HCM(Hard C-Means) clustering method and genetic algorithms. The proposed Multi-FNN is based on Yamakawa's FNN and uses simplified inference as fuzzy inference method and error back propagation algorithm as learning rules. We use a HCM clustering and Genetic Algorithms(GAs) to identify both the structure and the parameters of a Multi-FNN model. Here, HCM clustering method, which is carried out for the process data preprocessing of system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN according to the divisions of input-output space using I/O process data. Also, the parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. A aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. The aggregate performance index stands for an aggregate objective function with a weighting factor to consider a mutual balance and dependency between approximation and predictive abilities. According to the selection and adjustment of a weighting factor of this aggregate abjective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity, we show that it is available and effective to design an optimal Multi-FNN model. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace and the numerical data of nonlinear function.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.398-400
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• 2003

추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.6_2
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• pp.613-623
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• 2007

The main purpose of this study is to investigate the coordinate transformation based on two different systems between local geodetic datum(tokyo datum) and international geocentric datum(new Korea geodetic datum). For this purpose, three methods were used to determine seven parameters as follows: Bursa-Wolf model, Molodensky-Badekas model, and Veis model. Also, we adopted multiple regression equation method to convert from Tokyo datum to KTRF. We used 935 control points as a common points and applied gross error analysis for detecting the outlier among those control points. The coordinate transformation was carried out using similarity transformation applied the obtained seven parameters and the precision of transformed coordinate was evaluated about 9,917 third or forth order control points. From these results, it was found that Bursa-Wolf model and Molodensky-Badekas model are more suitable than other for the determination of transformation parameters in Korea. And, transforming accuracy using MRE is lower than other similarity transformation model.