http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
황지수(Jisoo Hwang),문재원(Jaewon Moon),이지훈(Jihoon Lee) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
다양한 산업 분야에서 생성되는 시계열 데이터는 그 특성상 데이터의 기술 방법 범위의 양과 질이 서로 다르며 이로 인해 서로 통합하여 활용하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 서로 다른 수집 주기와 길이를 갖는 시계열 데이터 간의 통합 방법을 제안한다. 여러 이질적 데이터를 함께 사용하기 위해 고려해야 할 시계열 데이터의 특성과 연관 기술을 소개하고 두 가지 시계열 데이터 통합 방법 및 필요한 파라미터를 제안한다. 제안하는 방법은 시계열 본연의 특성을 고려하여 데이터를 같은 차원으로 변환하거나 활용 목적을 고려하여 다른 차원을 변환하는 방법으로 이를 통해 통합하려는 데이터의 불균등 주기 문제를 극복할 수 있다.
위상 잡음 이론을 적용한 전압 제어 발진기의 전자파 내성 분석
황지수(Jisoo Hwang),김소영(SoYoung Kim) 한국전자파학회 2015 한국전자파학회논문지 Vol.26 No.5
회로 구성 요소의 집적도가 꾸준히 증가하는 경박단소화 추세에 따라, 회로와 각종 전자 시스템들의 전자파 내성(EMS: Electromagnetic Susceptibility) 문제가 대두되고 있다. 그 중에서도 VCO(Voltage Controlled Oscillator)는 RF 시스템에서 중요한 역할을 하는 만큼, 해당 회로의 전자파 내성에 대한 연구를 필요로 하는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 전기적 발진기에서 발생하는 위상 잡음을 선형시불변(LTV: Linear Time Variant) 시스템으로 해석하는 위상 잡음 이론을 적용하여, 1.2 GHz 의 기준 발진 주파수를 갖는 링 VCO와 LC VCO에 대해 전원 전압에 가해진 잡음에 따른 전자파 내성을 분석하였다. 시간 영역 시뮬레이션 결과로, 위상잡음 특성을 나타내는 지표가 되는 임펄스 강도를 추출하는 알고리즘을 구현하였다. 전원 잡음이 존재하지 않는 경우에는 두 VCO에서 발생하는 지터의 크기가 2.1 ps로써 비슷하였으나, 다양한 전원 잡음이 인가됨에 큰 차이를 보이며, LC VCO의 EMS 특성이 링 VCO에 비해 우수한 것을 임펄스 감도 함수와 eye-diagram을 통해 확인하였다. As the integration of circuit components increases steadily, various EMS(Electromagnetic Susceptibility) problems have emerged from integrated circuits and electrical systems. The electromagnetic susceptibility of VCOs(Voltage Controlled Oscillator) is especially critical in RF systems. Therefore, in this paper, through the phase noise theory that models electrical oscillators as linear time variant systems, the EMS characteristics of representative VCO -ring VCO and LC VCO- with 1.2 GHz of reference oscillating frequency are analyzed under the existence of the electromagnetic noise coupled in power supply. An simulation algorithm is developed to extract impulse response function based on the phase noise theory. When there is no supply noise, the magnitude of the jitter of two oscillators were similar to around 2.1 ps, but in presence of supply noise, the jitter was significantly lower in LC VCOs than ring VCOs.
이지훈(Jihoon Lee),문재원(Jaewon Moon),황지수(Jisoo Hwang) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 ‘시간, 일, 주, 월, 년’ 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.
기계학습 기반의 뉴스 추천 서비스 구조와 그 효과에 대한 고찰
박승택(Seungtaek Park),성인재(Injae Sung),서상원(Sangwon Seo),황지수(Jisoo Hwang),노지성(JiSung Noh),김대원(Daewon Kim) 사이버커뮤니케이션학회 2017 사이버 커뮤니케이션 학보 Vol.34 No.1
본 논문에서는 카카오가 2015년 6월부터 다음 뉴스에 적용한 루빅스(RUBICS)의 구조와 성과를 고찰한다. 루빅스는 다양한 추천 알고리듬으로 구성된 앙상블(Ensemble) 추천 시스템이며, 각 이용자의 성향을 반영한 개인화 추천과 이용자 집단 내의 트렌드를 반영한 추천을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 루빅스의 초기(콜드 스타트(Cold-Start) 이용자가 다수인 상황)에 주요 알고리듬으로 사용된 멀티암드밴딧(Multi-Armed Bandit) 중심의 뉴스 추천시스템을 설명한다. 이어 알고리듬 성능을 추적하고 개선하기 위해 사용한 성능평가 방법을 설명하고 이를 통한 점진적인 알고리듬 개선 프로세스에 대해 논의한다. 마지막으로 루빅스 도입 이전과 이후의 뉴스 서비스의 성과 지표 비교를 통해 루빅스의 효과를 설명한다. 루빅스가 다음 모바일 뉴스에 도입되기 전인 2015년 4월과 도입(2015년 6월) 후인 2015년 8월의 뉴스 소비를 비교한 결과, 루빅스가 적용된 후 일평균 클릭 수는 130% 증가했으며, 일평균 뉴스 이용자도 45% 늘었다. 또한 첫 화면에 노출되는 뉴스 콘텐츠의 양도 250% 증가하였다. 이는 루빅스가 이용자 경험의 개선을 통해 이용자의 증가와 뉴스 내의 다양성 확보에 효과가 있음을 보여준다. We study the structure of RUBICS (Real-time User Behavior Interactive Content recommender System) and its performance in the Daum mobile news service (the “News Service”). RUBICS has deployed in the News Service since June 2015. RUBICS is an ensemble recommender system consisting of various recommendation algorithms, which provides users with a combination of trend recommendation and personalized one. In this paper, we mainly explain a customized Multi-Armed Bandit (MAB) algorithm, which played a major role in the early version system where most users were in cold-start situations. Then, we explain our performance evaluation methods and test-procedures which were employed in order to improve the algorithms in our system. Finally, we discuss the impact of RUBICS on the News Service by comparing the KPIs of the service before and after deployment of RUBCIS. RUBICS increased the average number of clicks per day by 130% and the average number of news clickers per day by 45% between April 2015 and August 2015. Also, the number of news articles shown in the Daum mobile homepage increased by 250% during the same period. These results show that RUBICS is efficient in improving user experiences and therefore, can increase the number of active users in the News Service, and enhance diversity of news articles. We hereby wish to share our knowledge obtained from the development of RUBICS and seek to help build an open discussion for the usage of machine learning in the news recommendation service.