• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.147-150
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• 2011

본 논문에서는 병렬 말뭉치에서 오류가 있을 것으로 추정되는 문장을 자동 추출하여, 다수의 번역 사전 구축 작업자가 자동 번역시스템을 직접 사용하면서 번역 사전을 튜닝하는 방법에 대하여 제안하고자 한다. 작업자는 병렬 말뭉치의 대역문을 이용하여 자동 번역 결과의 BLEU를 측정하고, 사전 수정 전과 후의 BLEU 차이를 정량적으로 제시해 줌으로써 양질의 번역 사전을 구축하도록 하였다. 대량의 번역 사전이 이미 구축된 자동 번역시스템에서 추가적인 성능향상을 위해 대량의 말뭉치에서 미등록어, 번역패턴 등을 추출하여, 대량으로 구축하는 기존 방법에 비해 사전 구축 부작용이 적으며, 자동번역 성능향상에 더 기여하는 것을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 본 논문에서는 중한 자동 번역시스템을 대상으로, 중국어 문장 2,193문장에 대해, 사전 구축 작업자 2명이 2주간 튜닝한 결과와 15만 말뭉치에서 추출한 미등록어 후보 2만 엔트리를 3명의 사전 구축 작업자가 미등록어 선별, 품사 및 대역어 부착한 결과 7,200 엔트리를 대상으로 자동평가를 실시하였다. 실험결과 미등록어 추가에 의한 BLEU 성능향상은 +3인데 반해, 약 2,000문장 튜닝 후 BLEU를 +12 향상시켰다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.43 no.2 s.344
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• pp.34-41
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• 2006

This paper presents a CMOS multi-mode baseband filter architecture to support PDC/GSM/EDGE/WCDMA and its new automatic tuning method. 5-th order Chebyshev low pass filter is designed for implementing the baseband channel-select filter. Capacitors and resistors were shared efficiently between modes to minimize the area. And, the new cut-off frequency tuning method is proposed to compensate the process variation. This method can reduce the area and the noise level due to MOS switches.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.405-406
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• 2020

레졸버는 전동기의 회전자에 부착하여 회전자의 절대적인 위치를 알 수 있도록 해주는 센서의 일종이다. 또 다른 위치센서인 엔코더에 비해서 충격이나 먼지 등에 의해서 쉽게 고장나지 않아서 전기 자동차에서 사용한다. 본 논문에서는 산업용 인버터에서 레졸버를 사용할 경우, 레졸버의 극수와 옵셋을 자동으로 튜닝할 수 있는 방법에 대해서 설명한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.41 no.11
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• pp.775-784
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• 2017

The purpose of this study was to analyse the basic data of the engine tuning inspection by confirming the working possibility of effective engine tuning and identifying the characteristics of tuned engine that are no problem with the safety operation and environment in a driving gasoline car. The effects of tuned engine on the characteristics of air/fuel ratio and performance at a wide range of engine speeds were experimentally investigated by the actual driving car with a four-cycle, four-cylinder DOHC, turbo-intercooler, water-cooled gasoline engine operating under four types of non-tuning, and tuning 2-1, 2-2 and 2-3. The tuned parts of engine in a driving gasoline car include the intake manifold, intake pipe, air filter, exhaust manifold, exhaust pipe and silencer. In this experiment, the air-fuel ratio and torque of both non-tuned and tuned engines that one person took on board in the car with a five-speed automatic transmission were measured by the chassis dynamometer(Dynojet 224xLC). It was found that the maximum torque of tuned engine in a driving gasoline car was increased by 103.68% on average, while the maximum output was increased by 119.68% on average in comparison to the non-tuned engine.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3139-3141
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• 2000

전압제어 트랜스컨덕터를 설계하여 튜닝범 위가 넓은 Gm-C 대역통과 필터를 CMOS 공정으로 설계하였다 Gm-C 필터는 트랜스컨덕터와 캐패시터로 구성된 적분기를 기본으로 구현되고 있다. 따라서 트랜스 컨덕터는 출력단에 캐패시터를 연결하였을 때 이상적인적인 적분기의 특성에 가까울수록 필터의 특성이 좋아지고 PLL 구조의 튜닝이 용이해진다. 본 논문에서는 1:3이상의 범위에서 튜닝이 가능하고 PLL을 기본으로한 자동튜닝과 선형전압 튜닝을 조합하여 주파수 제어회로를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.246-252
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• 2012

Recently, concern over climate change and global politics associated with traditional fossil fuel energy sources has driven significant increase in wind energy utilization over the past decade around world. Generally, life-time of wind turbine system should be guaranteed for twenty years. Therefore, performance deterioration of wind turbine system occurs owing to aging effects for long term operation. In this work, a new type of auto tuning algorithm for overcoming the problem of performance deterioration is proposed. Furthermore, various simulations are carried out to verify the feasibility of the proposed scheme.

• Electrical & Electronic Materials
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• v.19 no.8
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• pp.3-12
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• 2006

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.4
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• pp.39-43
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• 2016

In this paper, we propose PID gain auto tuning method in steering type mobile robot. PID controller gain select method are various methods. Ziegler-Nichols step tuning method is one method tuning in PID controller. Use step tuning method find a the first gain and did experiment in steering mobile robot. and Make a new the second gains from the first gains. After appling the second gain in PID controller, Where perform observe for convergence time and stabilization error. Experiments result the second gain are useful in real steering mobile robot system.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.1
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• pp.86-99
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• 2005

In this paper, we suggest a system which automatically verifies and tunes transaction processing database applications based on program analysis technology. This system automatically verifies two kinds of transaction processing errors. The first case is the un-closed transaction. In this case, data is not updated as expected or performance of overall system can decrease seriously by locking some database tables until the process terminates. The second case is the miss-use of transaction isolation(inking) level. This causes runtime exception or abnormal termination of the program depending on runtime environment. This system automatically tunes two kinds of inefficient definition of transaction processing which decrease the performance of overall system. The first case happens when opened transaction is closed too late. And the second case happens when transaction isolation level is set too high.