The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.4
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pp.993-1003
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1997
In this paper an improvement is made on the function point moedl,one of sortware size dstimation model,for better fesibility with increased accuracy as my proposed moedl.For better feasibility seven function typcs are proposed in this model and technical complexity factors are used to assecss the diffculties of considering technical and distributed enviroment attributes.To assess the creditability of the proposed model,24-software develop-ment cases were cinsidered in the regression model with the actual require efforts as the total function points. As seen in the statistical results,the proposed model is at least as superior to the known function point models.
Artificial bee colony (ABC) algorithm has attracted significant interests recently for solving the multivariate optimization problem. However, it still faces insufficiency of slow convergence speed and poor local search ability. Therefore, in this paper, a modified ABC algorithm with bees' number reallocation and new search equation is proposed to tackle this drawback. In particular, to enhance solution accuracy, more bees in the population are assigned to execute local searches around food sources. Moreover, elite vectors are adopted to guide the bees, with which the algorithm could converge to the potential global optimal position rapidly. A series of classical benchmark functions for frequency-modulated sound waves are adopted to validate the performance of the modified ABC algorithm. Experimental results are provided to show the significant performance improvement of our proposed algorithm over the traditional version.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10b
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pp.1107-1110
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2001
컴퓨터의 발달과 정보통신의 확대로 인하여 사회 각 분야에 대한 변화와 함께 교육환경에도 많은 변화가 이루인지고 있다. 학습자 능력 중심의 교육으로부터 사용자 중심적인 교육의 필요성과 학습자간의 그룹 활동의 의미가 점차 증대되고 있다. 본 논문은 면대면의 학습체계로부터 산업체의 업무처리 체계를 실현 목표로 한 프로젝트 교육 학습체계를 제시한다. 본 논문에서는 가상적인 작업 공간을 공유하고 프로젝트의 주판자 적인 입장에서 교육을 진행하므로 기존의 프로젝트 교육과 달리 사용자 중심의 비교 학습 및 패턴 설계의 장점을 극대화 시켜 인터넷/인트라넷상에서 실행되는 프로젝트 교육의 설계와 구현 방법에 관해 논한다.
We introduce a novel high-level security metrics objective taxonomization model for software- intensive systems. The model systematizes and organizes security metrics development activities. It focuses on the security level and security performance of technical systems while taking into account the alignment of metrics objectives with different business and other management goals. The model emphasizes the roles of security-enforcing mechanisms, the overall security quality of the system under investigation, and secure system lifecycle, project and business management. Security correctness, effectiveness and efficiency are seen as the fundamental measurement objectives, determining the directions for more detailed security metrics development. Integration of the proposed model with riskdriven security metrics development approaches is also discussed.
While hyperspectral data are very rich in information, their processing poses several challenges such as computational requirements, noise removal and relevant information extraction. In this paper, the application of advanced scale-space filtering to selected hyperspectral bands was investigated. In particular, a pre-processing tool, consisting of anisotropic diffusion and morphological leveling filtering, has been developed, aiming to an edge-preserving smoothing and simplification of hyperspectral data, procedures which are of fundamental importance during feature extraction and object detection. Two scale space parameters define the extent of image smoothing (anisotropic diffusion iterations) and image simplification (scale of morphological levelings). Experimental results demonstrated the effectiveness of the developed scale space filtering for the enhancement and smoothing of hyperspectral remote sensing data and their advantage against watershed over-segmentation problems and edge detection.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.386-388
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2017
TensorFlow와 알파고의 등장으로 인공지능의 높은 성능과 다양한 활용 가능성을 보이면서, 폭 넓은 산업 분야에서 머신러닝 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 반면, 머신러닝 기술은 GPU 기반 고속 병렬처리 기술과 인프라 기술을 기반으로 하고 있기 때문에, 머신러닝 기반 서비스 개발 및 제공에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하기 위해서 개발한 고성능 GPU 기반 컨테이너 클라우드 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 GPU 기반 고속 병렬처리를 지원하고, Kubernetes 클러스터에서 컨테이너를 기반으로 TensorFlow Serving을 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 제공한다.
Jo, In-Ryeong;Kim, Hyun-jung;Yoo, Sang-hyun;Won, il-young
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.63-65
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2017
딥 러닝은 하드웨어의 발전과 데이터 양의 비약적 증가에 힘입어 여러 분야에서 좋은 결과를 보여 주고 있다. 본 연구는 딥 러닝의 많은 시간을 소모하는 학습단계에서 고가의 하드웨어가 아닌 저 사양의 장비를 여러 대 결합한 분산 러닝 시스템에 대한 것이다. 분산 학습 알고리즘의 핵심을 PSO를 응용한 구조이며, 제안한 시스템의 성능은 실험으로 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11b
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pp.1395-1398
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2002
최근 초고속정보통신망 구축 기반이 확장되면서 동시에 댁내에서의 네트워킹을 가능케하는 홈네트워킹 기술들이 대두되고 있다. 이 두 가지 네트워크 기반의 원활한 연결을 위하여는 그 중간에서의 인터페이싱을 해줄 수 있는 효과적 네트워크 설비 구축 기술이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 전화망 시기에서부터 시작하여 근래 다양한 정보통신 서비스를 위한 새로운 기술 패러다임의 적용에 따른 댁내 영역에서의 IDF(Intermediate Distribution Frame) 기술의 진화 내용과 개선 방향을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11b
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pp.1387-1390
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2002
자바가상머신은 플랫폼에 독립적인 실행을 위해서 바이트코드라고 하는 스택(stack) 기반의 가상 기계어를 사용하므로 실행 속도가 느리다는 단점이 있다. 특히 루프문을 포함하는 자바프로그램을 자바가상머신에서 수행 시키면 루프에 관련된 몇 개의 동일한 바이트코드가 루프의 실행 횟수만큼 반복적으로 인터프리트해서 수행하므로 상당한 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서는 이런 비효율적인 성능상의 문제점을 개선하기 위해 루프를 수행하는 새로운 바이트코드를 정의 및 구현하고, 이를 실제 클래스 파일에 적용하기 위한 코드 변경 절차와 방법을 제시한다. 제안된 바이트코드를 사용해서 루프의 처리 속도를 개선할 경우, 클래스 파일의 크기를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 간단한 성능 평가를 통해서 자바가상머신의 성능 개선 효과를 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1211-1214
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2000
의사잡음(PN) 부호는 이상적인 자기상관특성을 갖지 못한다. 본 논문에서는 이상적인 자기상관 특성을 갖지 못하는 PN 부호에 대하여 이상적인 자기상관 특성을 가지도록 하여 동기 직접확산 부호분할 다원접속(DS/CDMA)시스템에서 부가적인 하드웨어 복잡성의 큰 증가 없이 간섭제거가 가능한 수신기 구조를 제안한다. PN 부호 오프셋을 사용하여 사용자 부호를 할당하고, 제안한 수신기 알고리즘을 PN 부호 오프셋을 사용한 시스템에 적용하여 다원접속 간섭 신호가 제거됨을 보이며 컴퓨터 모의실험을 통하여 이를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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