• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.4
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• pp.1889-1896
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• 2011

There has been a lot of researches to develop techniques that provide redundant paths, there by making Multistage Interconnection Networks(MINs) fault tolerant. So far, the redundant paths in MINs have been realized by adding additional hardware such as extra stages or duplicated data links. This paper presents a new MIN topology called Hierarchical MIN. The proposed MIN is constructed with 2.5N-4 switching elements, which are much fewer than that of the classical MINs. Even though there are fewer hardware than the classical MINs, the HMIN possesses the property of full access and also provides alternative paths for the fault tolerant. Furthermore, since there is the short cut in HMIN for the localized communication, it takes advantage of exploiting the locality of reference in multiprocessor systems. Its performance under varying degrees of localized communication is analysed and simulated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.493-495
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• 2015

PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.

• Land and Housing Review
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• v.12 no.3
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• pp.87-96
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• 2021

Korea has begun to use the Helical pile prevalent in Europe. Korea hasn't still set up the standard design criteria on Helical pile due to the lack of relevant researches. In this regard, this study carried out static and dynamic load tests on Helical pile and then performed reliability analysis including the previous research data. The results present that Road bridge design standard design criteia for pre-boring pile with regard to Modified Davisson method showed good reliability and consistency because Resistance bias factor of this design criteria approached '1.0' and Design C.O.V. showed 'low' level.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.1
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• pp.13-22
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• 2021

Recently network based attack technologies are rapidly advanced and intelligent, the limitations of existing signature-based intrusion detection systems are becoming clear. The reason is that signature-based detection methods lack generalization capabilities for new attacks such as APT attacks. To solve these problems, research on machine learning-based intrusion detection systems is being actively conducted. However, in the actual network environment, attack samples are collected very little compared to normal samples, resulting in class imbalance problems. When a supervised learning-based anomaly detection model is trained with such data, the result is biased to the normal sample. In this paper, we propose to overcome this imbalance problem through One-Class Anomaly Detection using an auto encoder. The experiment was conducted through the NSL-KDD data set and compares the performance with the supervised learning models for the performance evaluation of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.202-204
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• 2005

브로드캐스트 기법은 서버에서 사용자로의 하향 대역폭을 최대한 활용하고 사용자의 수와 무관하게 데이터를 배포할 수 있기 때문에 이동 컴퓨팅 환경에서의 주요한 방식으로 쓰이고 있다. 브로드캐스트 기법에서도 기존 컴퓨팅 환경처럼 여러 트랜잭션이 같은 데이터 항목을 동시에 사용하는 경우가 발생할 수 있다. 하지만 브로드캐스트 환경에서는 모바일 클라이언트의 제한된 자원과 제한된 상향 대역폭 등의 이유로 기존의 동시성 제어 기법을 그대로 사용할 수 없다. 이러한 이유로 무선 브로드캐스트 환경을 위한 동시성 제어 기법들이 많이 연구되어 왔다. 이 논문에서는 트랜잭션들의 접근 패턴이 편향될 경우 발생하게 되는 반복적인 재실행을 문제점으로 인식하고, 동시성 제어 기법에 기반을 둔 기법을 제안한다. 동일한 데이터 항목에 대한 갱신을 수행하는 트랜잭션이 많을수록 트랜잭션이 재실행될 확률은 높아지고 성능은 저하되는데, 이는 검증을 요청하는 트랜잭션들 중 가장 먼저 서버에 도착한 트랜잭션만이 경쟁에서 살아남고 나머지는 재실행되며 경쟁을 다시하기 때문이다. 제안하는 기법에서는 브로드캐스트 사이클이 끝날 때까지 완료 여부의 결정을 유보하면서 검증을 요청한 트랜잭션들의 조합을 구성해 후보 해 리스트를 유지한다. 마지막으로 갱신되는 데이터 항목의 수와 데이터 항목의 갱신 선호도를 기준으로 최적의 해를 선택해 트랜잭션들을 완료하고 데이터베이스에 값을 반영함으로써 트랜잭션의 철회율을 최소화하고 트랜잭션의 완료율을 높일 수 있다.

• Survey Research
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• v.12 no.3
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• pp.49-62
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• 2011

In this paper we investigate design-based properties of both the ordinary least square estimator and the weighted least square estimator for regression coefficients in panel regression model. We derive formulas of approximate bias, variance and mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator after linearization of least square estimators. Also we compare their magnitudes each other numerically through a simulation study. We consider a three years data of Korean Welfare Panel Study as a finite population and take household income as a dependent variable and choose 7 exploratory variables related household as independent variables in panel regression model. Then we calculate approximate bias, variance, mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator based on several sample sizes from 50 to 1,000 by 50. Through the simulation study we found some tendencies as follows. First, the mean square error of the ordinary least square estimator is getting larger than the variance of the weighted least square estimator as sample sizes increase. Next, the magnitude of mean square error of the ordinary least square estimator is depending on the magnitude of the bias of the estimator, which is large when the bias is large. Finally, with regard to approximate variance, variances of the ordinary least square estimator are smaller than those of the weighted least square estimator in many cases in the simulation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.12
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• pp.2806-2811
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• 2013

New technologies such as multi-antenna and small cell were proposed as key technology for the next generation mobile system to cope with the explosively increasing mobile data traffic. In particular, heterogeneous mobile communication network which can improve spatial reuse factor by exploiting macro and small cells simultaneously is attracting attention. However, the heterogeneous network has a problem that the utilization of small cells becomes low because the transmit power of macro base stations is much higher than that of small base stations and then the probability that mobile stations are attached to the macro base stations becomes high. This problem is dominant in uplink. The concept of cell range expansion bias to mitigate the problem was proposed by 3GPP and the corresponding standardization is in progress. In this paper, we analyze the downlink performance of the heterogeneous mobile communication network based on a system level simulator with the cell range expansion bias in terms of average cell spectral efficiency.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.79-84
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• 2021

A feature extraction method capable of reflecting features well while mainaining the properties of data is required in order to process high-dimensional data. The principal component analysis method that converts high-level data into low-dimensional data and express high-dimensional data with fewer variables than the original data is a representative method for feature extraction of data. In this study, we propose a principal component analysis method based on adaptive correlation when selecting principal component variables in principal component analysis for data feature extraction when the data is high-dimensional. The proposed method analyzes the principal components of the data by adaptively reflecting the correlation based on the correlation between the input data. I want to exclude them from the candidate list. It is intended to analyze the principal component hierarchy by the eigen-vector coefficient value, to prevent the selection of the principal component with a low hierarchy, and to minimize the occurrence of data duplication inducing data bias through correlation analysis. Through this, we propose a method of selecting a well-presented principal component variable that represents the characteristics of actual data by reducing the influence of data bias when selecting the principal component variable.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.574-576
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• 2002

2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.221-226
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• 2021

우리는 범주 불균형 분류 문제를 해결하기 위해 학습 과정 중 범주 크기 기반 배치 샘플링 방법 전환을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 범주별 샘플링 확률로 범주 크기의 역수(LWRS-Reciporcal)와 범주 비율의 반수(LWRS-Ratio)를 적용하여 각각 실험을 진행하였고, LWRS-Reciporcal 방법이 F1 성능 개선에 더 효과적인 것을 확인하였다. 더하여 고정된 샘플링 확률값으로 인해 발생할 수 있는 또 다른 편향 문제를 완화하기 위해 학습 과정 중 샘플링 방법을 전환하는 스케줄링 방법을 설계하였다. 결과적으로 검증 성능의 갱신 유무로 샘플링 방법을 전환하였을 때 naver shopping 데이터셋과 KLUE-TC에 대하여 f1 score와 accuracy의 성능 합이 베이스라인보다 각각 0.7%, 0.8% 향상된 가장 이상적인 성능을 보임을 확인하였다.