• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.65-67
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• 2018

최근 무선전력분야에서도 고전력 시스템에 대한 적용 연구가 활발해지고 있다. 이러한 시스템 설계는 시뮬레이션 소프트웨어 프로그램으로 설계를 할 수는 있지만, 실험 검증을 위해서는 고전력 수전 설비 및 고가의 측정 설비가 필요하고, 하드웨어를 제작하려면 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 논문은 척도변환을 이용하여 코일 형상을 포함한 하드웨어 구조는 최대한 유지하고 소자정격과 입력 전력을 축소하여 시스템 성능을 사전 평가하는 방법을 제안한다. 도출된 이론을 바탕으로 150W급 무선전력 전송 시스템을 대상으로 15W급으로 10 : 1 비로 축소 적용 가능함을 시뮬레이션 실험으로 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.713-716
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• 2007

오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 유사성 척도 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, DT, NB, SVM, MLP 알고리즘을 이용하여 클래스 분류 모델을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 50 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 94.8%의 정확도를 보여 가장 최적의 조합을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.724-726
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• 1998

본 논문에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 병렬 디지털 신호처리시스템을 제안한다. 버스와 메모리의 구조가 다른 네 가지 신호처리부 모델을 제안하고 그들의 성능을 분석한다. 신호처리부의 분석은 소나 알고리즘을 실행하는데 소요되는 하드웨어 지연시간과 버스 지연시간의 합을 척도로 한 성능 분석과 보드의 복잡도를 비교하는 방법을 통하여 이루어졌다. 성능분석한 결과, 지역 메모리와 공유 메모리를 함께 사용하는 모델이 가장 효율적인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.481-484
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• 2001

본 논문에서는 MPEG-2 AAC 디코더의 DSP구현에 관한 연구결과로서 IS0/1EC 13818-7 표준에 의거 구현된 MPEC-2 AAC 디코더의 각 세부 기능블럭들의 구성 및 동작원리에 대하여 요약 기술하고. DSP연산에 최적화된 연산구조의 연구를 바탕으로 16bit 고정소수점 연산구조를 가지는 DSP상에서 구현된 MPEG-2 AAC 디로더의 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 구성에 관하여 간략한 기술하였다. 구성된 디코더의 성능평가를 통하여 MPEC-2 AAC 비트스트림을 디코딩하기 위하여 필요로 하는 연산량 및 소요 메모리의 양을 측정하고, 디코더 성능의 중요 척도인 음질평가를 수행하였다. 수행방법으로서 conformance test에 의거하여 PSNR을 측정함으로써 객관적인 성능 지표의 제시와 함께, 주관적인 음질 평가도 병행하여 수행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.62-66
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• 1995

한영자동전환은 한글과 영문 데이타의 입력시 입력모드의 수동전환을 요구하는 기존의 한글 입력 방식이 가진 문제점을 해결하기 위한 연구로, 한영 전환키의 사용 없이도 한글과 영문 데이타를 입력할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 한영자동전환시스템의 성능 평가 방법 및 성능 비교를 위한 객관적 척도를 제안한다. 항공대학교에서 개발된 한영자동전환시스템 AIMS틀 제안된 평가 방법에 따라 6 개의 실제 문서에 대하여 측정 실험하였다. 이 실험에서, AIMS는 한영의 인식에 있어서 99% 이상의 인식율, 평균인식거리 1.24 키 이하, 평균 키처리 시간 0.004초 이하 등의 결과를 보였다. AIMS의 이러한 성능은 전환키를 사용하지 않고도 한글과 영문 데이터를 입력할 수 있는 한영자동모드를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2006.08a
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• pp.153-160
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• 2006

통제어휘를 사용하는 주제색인 작업에서 색인전문가를 효율적으로 지원할 수 있는 자동색인 방법으로 프로파일 방법의 성능과 특성을 검토해 보았다. 자동색인의 성능에 영향을 미치는 주요 요인들을 검토한 다음, 동일한 조건 하에서 프로파일 기반 방법과 다른 방법들(NB, SVM, VPT)의 성능을 비교하였다. 그 결과, 로치오 알고리즘에 기초한 프로파일을 사용하는 방법이 다른 방법들에 비해 저성능이라는 일부 평가를 일반화하기는 어렵다는 사실이 실험을 통해 드러났다. 또한, 후보 디스크립터 리스트의 생성을 통하여 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반자동색인의 경우, F$_1$척도로는 SVM, VPT와 동등한 수준에 있으면서 재현율이 상대적으로 높은 수준인 프로파일 기반 방법을 우선적으로 고려해 볼 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2774-2776
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• 2002

본 논문에서는 리플렉티브 메모리 방식의 산업용 통신망으로 개발된 ERCNet(Ethernet based Real-time Control Network)에 대해서 설명한다. ERCNet은 기존의 리플렉티브 메모리 방식의 네트워크에 비교하여 속도가 빠르고 데이터 처리량이 많다. ERCNet은 갈수록 데이터 양이 증가하고 있는 산업 환경에 적합하도록 만들어졌다. 본 논문에서는 ERCNet의 전체적인 구조와 성능향상을 위해 고안된 기기들에 대해서 설명하고, ERCNet의 성능 척도에 대해 수학적 분석을 행한다. 마지막으로 ERCNet 의 성능에 대한 수학적 분석 결과 수식에 대해 실험을 통해 정확성을 검증한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9A
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• pp.1475-1484
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• 2001

본 논문에서는 최근 이슈가 되고 있는 Mobile-IPv6에서의 새로운 smooth 핸드오프기반의 이동 멀티캐스트 데이터그램 전달 기법을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한다. 제안된 알고리즘은 긴 라우팅 경로가 문제였던 Mobile-IPv4에서의 문제를 해결한 Mobile-IPv6를 기초로 하며, Mobile-IPv6 적용시 멀티캐스트 데이터그램 서비스를 운용하는데 요구되는 여러 성능 척도하에서 성능을 평가한다. 새로운 프로토콜의 핵심요소는 멀티캐스트 데이터그램 전달 경로를 줄이기 위해 MDA (Multicast Delivery Agent)를 도입한 것이다. 제안된 프로토콜은 현재까지 제안된 이동망에서의 멀티캐스트 지원 기법 등과 비교하여, 짧은 라우팅 경로 및 이동 호스트에 근접한 노드에서 이동 호스트로의 직접 데이터그램 전송을 통하여 성능 향상을 기대할 수 있다. 특히, 터널링 수 및 멀티캐스트 데이트그램의 평균 라우팅 길이가 줄었으며, 또한 멀티캐스트 트래픽 부하도 감소하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.225-228
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• 2019

문장 임베딩은 문장의 의미를 잘 표현 할 수 있도록 해당 문장을 벡터화 하는 작업을 말한다. 문장 단위 입력을 사용하는 자연언어처리 작업에서 문장 임베딩은 매우 중요한 부분을 차지한다. 두 문장 사이의 의미관계를 추론하는 자연어 추론 작업을 통하여 학습한 문장 임베딩 모델이 기존의 비지도 학습 기반 문장 임베딩 모델 보다 높은 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 문장 임베딩 성능을 높이기 위하여 사전 학습된 BERT 모델을 이용한 문장 임베딩 기반 자연어 추론 모델을 제안한다. 문장 임베딩에 대한 성능 척도로 자연어 추론 성능을 사용하였으며 SNLI(Standford Natural Language Inference) 말뭉치를 사용하여 실험한 결과 제안 모델은 0.8603의 정확도를 보였다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.46 no.2
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• pp.43-55
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• 2016

This study estimated land prices using instance-based learning. A k-nearest neighbor method was utilized among various instance-based learning methods, and the 10 distance metrics including Euclidean distance were calculated in k-nearest neighbor estimation. One distance metric prediction which shows the best predictive performance would be normally chosen as final estimate out of 10 distance metric predictions. In contrast to this practice, an ensemble technique which combines multiple predictions to obtain better performance was applied in this study. We applied the gradient boosting algorithm, a sort of residual-fitting model to our data in ensemble combining. Sales price data of farm lands in Haenam-gun, Jeolla Province were used to demonstrate advantages of instance-based learning as well as an ensemble technique. The result showed that the ensemble prediction was more accurate than previous 10 distance metric predictions.