신경망을 이진화하는 새로운 방법에 대한 연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·정보공학부, 2017. 2. 최기영.Artificial intelligence is one of the most important technologies, and deep neural network is one branch of artificial intelligence. A deep neural network consists of many neurons and synapses which mimic mammals brain. It has attracted many interests from academia and industry in various fields including computer vision and speech recognition for the last decade. It is well known that deep neural networks become more powerful with more layers and neurons. However, as deep neural networks grow larger, they suffer from the requirement of huge memory and computation. Therefore, reducing the overhead of handling them becomes one of key challenges in neural networks nowadays. There are many methodologies to address this issue such as weight quantization, weight pruning, and hashing. This thesis proposes a new approach to binarizing neural networks. It prunes weights and forces remaining weights to degenerate to binary values. Experimental results show that the proposed approach reduces the number of weights down to 5.35% in a fully connected neural network and down to 50.35% in a convolutional neural network. Compared to the floating point convolutional neural network, the proposed approach gives 98.9% reductions in computation and 93.6% reduction in power consumption without any accuracy loss.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Thesis organization 2 Chapter 2 Related Work 4 2.1 Weights Pruning 4 2.2 Binarized Neural Network 6 2.3 Approximate Neural Network 9 Chapter 3 Proposed Approach 12 3.1 Motivational Example 12 3.2 Weights Compression 14 3.3 Multiplication in Activation Stage 17 Chapter 4 Implementation 19 Chapter 5 Experimental Result 24 5.1 Convolutional Neural Network 24 5.2 Fully-Connected Neural Network 32 Chapter 6 Conclusion and Future work 41 Bibliography 43 국문초록 46Maste

STEP을 이용한 구획정보의 모델링 및 CAD시스템과의 데이터 교환 방법

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :조선해양공학과,1997.Maste

정보화책임관 제도화에 관한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 행정대학원 :행정학과 행정학전공,2004.Maste

Dual-band Dual Polarized Miniaturized Antenna in Package(AiP) for 5G Smartphone

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :공과대학 전기·정보공학부,2020. 2. 오정석.차세대 이동통신 5G(5 Generation)를 위한 연구와 개발이 활발하게 진행되고 있다. 현재 5G의 주파수 대역은 Sub-6 GHz(3.5 GHz)와 밀리미터파(millimeter wave, mmWave)가 주요 주파수 대역이며 Sub-6 GHz 보다 저지연율, 빠른 속도의 장점을 갖는 밀리미터파의 경우 28 GHz, 39 GHz가 대표적인 후보 대역이다. 밀리미터파 대역을 사용하는 5G 스마트폰에서는 안테나가 할당되는 공간은 매우 좁아 이득과 대역폭 성능이 하락하는 문제점이 발생한다. 안테나의 소형화 기술, 대역폭, 이득향상 기술을 통해 밀리미터파 대역에서의 소형화 안테나가 갖는 문제점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 이중 대역(28 / 39 GHz) 이중 편파를 지원하는 5G 스마트폰 용 안테나 인 패키지를 설계, 제작 및 측정하였다. 안테나 인 패키지의 구성은 유전율 3.47, 손실 탄젠트 0.004의 특성을 갖는 12층 PCB 스택업 (Stack-up) 구조 기판이며 브로드사이드 (Broadside) 방향으로 방사하는 1x4 패치 배열 안테나와 엔드파이어 (End-fire) 방향으로 방사하는 1x4 다이폴 배열 안테나로 구성되어 있다. 제안된 안테나 인 패키지는 현재 연구된 논문 중 가장 작은 사이즈로 전체 크기는 5.8 mm x 19 mm x 1.122 mm (0.54λ0 x 1.74λ0 x 0.105λ0, λ0: 28 GHz의 파장)로 초소형이다. 스마트폰에 안테나 인 패키지를 실장하기 위하여 안테나의 소형화, 이중 대역, 이중 편파 성능을 달성하기 위한 다양한 방법들이 적용되었다. 우선 패치안테나의 경우 물리적으로 접촉하는 급전방법을 사용하게 되면 소형화된 안테나에서 근접한 안테나 및 단일 안테나의 이중급전에 악영향을 끼치게 되어 격리도 성능이 하락한다. 이를 해결하고 이중대역을 얻기 위하여 커플링 효과를 이용한 간접 디스크 커플드 급전(Proximity disk coupled feed) 방법을 이용하였다. 또한 안테나의 소형화와 대역폭 향상을 위하여 주기 구조인 RIS(Reactive Impedance Surface)를 배치하였다. 일반적인 경우 단일 층에 주기적인 구조를 배치하는데 소형화된 기판에서 안테나의 성능을 극대화하기 위하여 RIS를 다층에 배치하였다. 다이폴 안테나의 경우 작은 사이즈의 기판에서 이중대역 동작하기 위하여 다이폴 안테나를 수직 구조로 변경하였다. 격리도를 향상시키기 위하여 안테나 사이에 벽을 세워 성능을 향상시켰다. 제작된 안테나 인 패키지를 측정함으로써 안테나의 효율적인 방사 및 효과를 검증하였다. 측정된 안테나 인 패키지는 목표대역(28 / 39 GHz)에서 패치안테나는 26.22 - 29.57 GHz / 35.18 - 41.00 GHz, 다이폴 안테나는 26.40 - 29.74 GHz / 36.65 – 40.72 GHz을 얻어 모든 대역에서 3 GHz 이상의 대역폭을 얻었다. 최대 이득은 패치 안테나의 경우 11.6 dBi, 다이폴 안테나의 경우 9.9 dBi의 성능을 확인할 수 있었다.In this paper, a novel approach to a miniaturized Antenna in Package (AiP) for a fifth-generation (5G) millimeter-wave (mmWave) smartphones that supporting dual polarization and dual band (28 / 39 GHz) is proposed. It is demonstrated that the proposed architecture enables supporting dual polarization and dual band even at the size of 5.8 mm × 19 mm × 1.122 mm (0.54 λ0 × 1.76 λ0 × 0.105 λ0, λ0: wavelength at 28 GHz). As far as we know, it is the smallest and effective AiP that can mount in 5G smartphones. The key feature of two types of antenna in AiP, 1 × 4 patch antenna array (broadside) and 1 × 4 dipole antenna array (end-fire) are introduced. In order to reduce the size of patch antenna, multi-layer Reactive Impedance Surface (RIS) is added between the patch layer and ground plane. In addition to this, Multi-Layer RIS Patch Antenna (MLRPA) improves isolation and bandwidth by applying proximity disk coupled feed method. End-fire achieves miniaturization and bandwidth improvement through modifying Vertically Bent Folded Dipole Antenna (VBFDA) and T-shape side via walls. The fabricated AiP has a bandwidth of 26.22-29.57 GHz / 35.18-41.00 GHz (MLRPA), 26.40-29.74 GHz / 36.65-40.72GHz (VBFDA) with over 3GHz in each band and a gain of 11.6 dBi (MLRPA) and 9.9 dBi (VBFDA).제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경 1 제 2 절 연구의 내용 3 제 2 장 이론적 배경 6 제 1 절 단일 패치 방사 소자 6 제 2 절 배열 안테나 방사 9 제 3 절 소형화 기법 12 제 3 장 안테나 인 패키지 설계 14 제 1 절 패치 안테나 설계 17 제 2 절 패치 배열 안테나 설계 22 제 3 절 다이폴 배열 안테나 설계 26 제 4 장 안테나 인 패키지 측정 및 고찰 29 제 1 절 시뮬레이션 29 제 2 절 제작 및 측정 32 제 5 장 결론 36 참고문헌 37 Abstract 40Maste

Predicting Performances using Business Process Simulation based on Process Mining and Machine Learning

Master비즈니스 프로세스 시뮬레이션의 핵심은 현실을 반영하는 시뮬레이션 모델을 구성하는 것에서 시작된다. 기업들은 다양한 process-aware information system 을 활용해 비즈니스 프로세스의 작업 이벤트들을 기록함으로써 그들의 프로세스에 대한 이벤트 로그를 수집할 수 있고, 이로 인해 데이터 분석 기반의 비즈니스 프로세스 시뮬레이션이 가능하다. 최근에는 프로세스 마이닝의 여러 분석들을 시뮬레이션 분석에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 주로 데이터를 기반으로 프로세스 모델을 발견하기 위해 프로세스 마이닝 기법들을 활용한다. 하지만 실제 현실의 비즈니스 프로세스들은 발견하기 어려운 복잡한 작업 수행 규칙이나 동적인 변화들이 내재되어 있으므로, 시뮬레이션을 통해 향후 비즈니스 프로세스의 행동을 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 따라서 본 연구에서는 프로세스 마이닝과 머신 러닝 예측 모델을 활용한 새로운 시뮬레이션 접근법을 제안한다. 구체적으로, 프로세스 마이닝의 trace clustering, organizational mining, queue discipline discovery 등의 기법들을 통해 비즈니스 프로세스의 중요한 특성들을 발견하여 시뮬레이션 모델에 반영한다. 여기에 머신 러닝 분석을 통한 cluster assignment, decision point analysis, resource allocation, activity duration 예측 모델을 시뮬레이션 모델에 결합시키는 접근법을 제시한다. 이 방법을 통해서 실제 프로세스와 유사한 시뮬레이션 모델을 구축하여 프로세스의 성과를 예측한다. 제안된 방법을 검증하기 위해서 artificial process 와 real-life process 를 기반으로 사례 연구를 진행하였다.The key to the business process simulation starts with constructing a simulation model that reflects reality. In recent years, the use of various process-aware information systems to record work events of business processes enables companies to collect event logs from their business processes. Therefore, this change makes it possible to simulate business processes to work similarly to real business processes using data analysis. Among these data analyses, several techniques in process mining are mainly applied to discover data-driven business processes and estimate their performances rapidly. As a result, methods for combining simulation and process mining have been studied recently. However, it is still challenging to predict future process behaviors by simulating real-life business processes. Most business processes have dynamic behaviors and complex work execution rules that are ambiguous to discover. These characteristics of the business process require a new approach to simulate the business process. In this paper, we propose a novel simulation method using process mining and machine learning prediction models. More specifically, we discover business process models and multiple characteristics of the business process using process mining techniques such as trace clustering, role discovery, queue discipline discovery. Also, we build machine learning predictive models for cluster assignment, decision point analysis, resource allocation, and activity duration prediction and integrate these into the simulation model. To validate the proposed method, we performed case studies with artificial and real-life processes

변화의 중심 SK텔레콤

2001년 5월 4일 1. 날은 아직 무더운 여름이 오기 전, 따뜻한 봄바람이 종로의 여러 빌딩을 휘감고 있었다. SK 텔레콤 ( www.sktelecom.co.kr) 무선인터넷전략개발팀장인 권순용 부장은 오늘 회식을 갖기로했다. 이미 1/4분기에 사상 최고의 흑자(黑字)를 내면서 팀원들에게 400%가 넘는 인센티브를 주는 파격적인 성과 보상으로 주위 기업들의 부러움을 사고 있었지만 오늘은 드디어 순이익이 사상 최대라는 커다란 소식이 선문을 통해 전해졌던 것이다. 좋은 소식을 자축하기 위해서 이기도 하지만 그것과는 별개로 한동안 바쁘게 일에 매달려온 전략개발(戰略開發)팀 팀원들과 오랜만에 허심탄회한 시간은 가지고 싶기도 했다. 종로의 한적한식당. 전략개발(戰略開發)팀의 회식 분위기는 회사 내에서의 분위기처럼 자유로웠다. 식사를 마친 후 모든 팀원의 술잔이 채워졌다. 몇몇씩 짝을 맞추어 일과 후 간단한 술자리를 하는 일은 가끔 있었지만, 최근 많은 업무들 때문에 이렇게 팀이 함께 모인 것은 매우 오랜만의 일이었다. 오늘 우리는 아주 좋은 소식을 들었습니다. 우리 SK텔레콤의 괄목(刮目)할 만한 성장과 성과가 바로 그것입니다. 그것은 다른 사람이 이루어 낸 것이 아닙니다. 바로 우리 손으로 우려의 힘으로 이루어 낸 것입니다. 오늘 이 자리는 우리를 위한 자리입니다. 여러분과 나, 모두에게 축하하고 더 잘하기 위한 자리인 것입니다. 자, 모두 술잔을 듭시다. 권순용 부장이 자신의 술잔을 높이 들었다. "SK, 그리고 우리 무선 인터넷 전략개발(戰略開發)팀을 위하여." 팀원들의 술잔이 높이 부딪쳤다. 즐겁고 들뜬 술자리가 계속 되었다. 모두들 술을 마시기 보다는 그 동안의 업무에 대한 이야기와 회사에서는 하지 못했던 서로간의 말들을 하는 가족들의 식사시간 같은 편안한 술 자리가 이어졌다