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ResNet 정확도 향상을 위한 깊이별 Residual Connection 비율 조절 방법 제안
송영재(Youngjae Song),장승우(Seungwoo Jang),김광수(Kwangsu Kim) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.4
ResNet은 residual learning으로 학습 최적화를 용이하게 만들어 gradient vanishing과 상관없이 신경망이 깊어질 때 성능이 하락하는 degradation 문제를 해결한다. 하지만 기존 ResNet에서는 모든 residual block에 동일한 비율로 residual connection을 적용하여 residual learning의 최적화 효과를 극대화하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 residual learning의 최적화 효과를 극대화하기 위해 깊이 별 residual connection 비율을 달리하여 ResNet 정확도를 향상시키는 variational scaling 방법을 제안한다. 성능을 검증하기 위해 두가지 다른 데이터셋인 CIFAR-10과 CIFAR-100에서 다른 깊이를 갖는 ResNet-32, ResNet-56를 사용해 실험을 수행한다. 실험 결과 모든 케이스에서 기존 ResNet과 비교하여 연산량 증가 없이 정확도 향상을 이룬다. ResNet resolves a degradation problem by residual learning which allows ease to the learning optimization. However, original ResNet has such a limitation that do not maximize the optimization of residual learning by applying residual connections with the constant scale. This paper suggests a variational scaling method that adjusts scales of residual connection by depth in order to maximize the optimization effect of residual learning hence to enhance the model accuracy. Experiments are conducted in two different datasets CIFAR-10 and CIFAR-100, and with 2 models with different depth, ResNet –32 and ResNet-56. As the result of experiments, the variational scaling method enhanced accuracy without the computational amount increased compared to the original ResNet in all cases.
베이직 언어를 쉽게 배우기 위한 BPME시스템 설계 및 구현에 관한 연구
송영재(Youngjae Song),홍혜자(Hyeja Hong) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
프로그램 언어를 배우는 데 있어서 가장 어려운 점은 그 언어의 개념을 이해하는데 있다. 따라서 프로그램 언어를 가르치는 데 있어서 가장 중요한 작업중의 하나는 그 언어의 문장과 구문, 제어순서, 화일조작 등과 같은 그 언어의 구조에 대한 이해이다. 본 논문은 화일을 사용하지 않은 베이직 프로그램의 실행과정과 변수들의 변화되는 과정을 화면을 통해 실험해 볼 수 있는 베이직 CAI 프로그램(BPME : Basic Program Made Easier)을 C언어로 구현하였다.
훅과 Decorator 패턴을 이용한 Aspect 동적 위버 아키텍처 설계
김진향(Jinhyung Kim),송영재(Youngjae Song) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
동적 Aspect 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming : AOP)은 로깅과 같은 비 기능적인 부분을 모듈화할 수 있도록 해주는 새로운 프로그래밍 기법이다. AOP는 여러 클래스에 영향을 미치는 행위들을 재사용 가능하도록 Aspect로 캡슐화 시켜준다. 기존의 Aspect 위버(weaver)에서는 Aspect를 위빙 할 경우, 새로운 서비스나 메소드를 추가하고자 한다면 서브클래스를 별도로 상속을 해주어야하며, 이로 인해 코드의 라인수가 증가되며, 수행 시간도 느려지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 동적 Aspect 위버 상에 Decorator 패턴을 적용하여 별도의 서브클래스를 상속하지 않고, 필요한 메소드만을 추가하여 위빙시키고, Aspect의 join point에 훅(hook)을 첨가하여 불필요한 메소드의 실행을 제거해준다. 이로 인해 수행속도와 재사용성을 증가시킬 수 있게 된다.
C2 아키텍처 스타일을 이용한 웹 기반 성적처리 시스템
정화영(Hwayoung Jeong),송영재(YoungJae Song) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
소프트웨어 개발기술의 발달에 따라 컴포넌트 기반 개발 기법은 객체지향기법에서의 새로운 대안으로 제시되어왔다. 그러나 웹 기반 시스템의 개발은 여러 가지 요인으로 인하여 현재까지 소프트웨어 컴포넌트 도입의 초기단계에 머물고 있다. 본 연구에서는 컴포넌트 개발 기법을 이용한 웹 기반 성적처리 시스템을 구현하였다. 대상 하부 컴포넌트는 Java Beans로 구현하였으며, 컴포넌트 합성명세로는 C2 아키텍처 스타일 기법을 이용하였다. 이러한 결과로서 웹 기반 교육 시스템 분야의 개발에서 소프트웨어 컴포넌트 적용 및 운용에 관한 효율성을 보일 수 있었다.
정화영(HwaYoung Jeong),송영재(YoungJae Song) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ
웹 기반 학습(WBI)은 인터넷의 빠르게 확산되어 가고 있다. 또한, 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되었다. 그러나, 대부분의 웹 기반 학습 시스템은 문제은행에서 반복적인 학습내용의 제공이나 학습의 패턴을 주는 학습자료 제공자 측면에서의 일방적인 학습방법을 택하고 있다. 시스템의 개발방법에서도 웹 기반 학습시스템은 전통적인 순차적 프로세스 개발방법에 따라 구현됨으로서 개발의 비효율성 및 재사용, 유지보수등이 어려웠다. 본 연구에서는 문제은행에서 사용되는 문제추출 컴포넌트를 설계 및 구현하였다. 문제추출은 학습자의 학습효과를 높이기 위하여 문항난이도를 분석하여 학습자에게 적절한 문제가 출제될 수 있도록 하였다. 또한, 본 연구의 시스템에서 중요한 비즈니스 로직이 되는 난이도 분석 및 적용부분은 EJB컴포넌트로 구현함으로서 구현로직의 분리 및 재사용성, 유지보수성을 높였다.
패트리 넷을 통한 SOFA / DCUP의 동적 컴포넌트 업데이트에 대한 상호관계 분석
김천호(ChunHo Kim),정화영(HwaYoung Jeong),송영재(YoungJae Song) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
기존의 SOFA(SOFtware Appliances)형의 컴포넌트에서 DCUP(Dynamic Component UPdating)통해 컴포넌트 조립이 가능하다. 이에 대해 비동기적이고 동적 시스템에 적합한 패트리 넷을 이용하여 컴포넌트의 동적업데이 시 기존 컴포넌트와의 상호작용과 각 인터페이스에 대한 프로세스의 흐름을 정형적으로 정의하고 설계상의 모호성을 줄일 수 있도록 하였으며 보다 나은 동적 업데이트의 최적화를 위한 기반을 제공한다.