전체작품 보기
이재정
Resource efficient performance improvement method using Knowledge Distillation
Since expensive equipment called GPUs is needed to learn deep learning models, computer resources called GPUs are limited to individuals in most situations, and it is a major problem to improve the model's performance as much as possible while efficiently utilizing a given limited GPU. Therefore, this study verifies that the efficient knowledge distortion (K.D) method of GPU memory and inductive bias are low, so that the vision transformer (ViT) architecture has the potential to improve performance as learning continues to be used to improve.
박재찬
GLUE benchmark를 이용하여 자연어 모델 성능 조사 및 연구
모델 경량화 기법은 성능에 큰 차이가 없는 선에서 불필요한 head, layer나 parameter를 제거하여 model size를 줄임으로써 메모리 크기와 프로세서 성능 등의 하드웨어 문제를 해결하고, 학습 속도를 높일 수 있는 최적화 기법이다. 본 연구에서는 모델 경량화 기법이 적용된 다양한 자연어 모델들을 조사하고 GLUE benchmark를 이용해 성능을 비교 분석하여 가장 효율적인 모델 경량화 기법을 찾아보고자 한다.
최승환
Self-Supervised Learning for Sequential Recommendation
Sequential Recommendation은 유저의 순차적인 아이템 소비 기록으로부터 동적인 선호도를 파악하여 다음 아이템을 추천한다. 하지만 Markov-cahin, RNN, 그리고 self-attention 기반의 기존 방법들은 next item prediction loss이라는 단일 loss함수에만 의존하므로 모델이 소비 횟수가 적은 아이템에 대하여 충분히 학습하지 못하는 문제가 발생한다. 따라서 Self-Supervised Learning을 활용하여 이러한 문제를 해결한 모델인 S3-Rec를 소개하고 분석한다. S3-Rec는 sequence data와 context data 간의 연관성을 학습하는 loss함수를 추가함으로써 data representation을 향상시켜 data가 부족한 상황에서도 좋은 성능을 보인다.
조창민
유저스페이스 NVMe 에뮬레이트
NVMe는 SSD등 비휘발성 메모리를 보다 효율적으로 사용하기 위해 설계된 인터페이스 사양이다. 이 연구는 이 과정을 유저스페이스에서 처리할 수 있도록 함으로써 실제 NVMe 디바이스를 제조하기 전 속도와 수명과 같은 성능을 검증하기 위한 과정을 보다 쉽고 빠르게 할 수 있도록 하는것이 목적이다.
이지은
멀티서피스 상호작용을 위한 앱 변환 프레임워크: Runtime Configuration
The goal of this project is to design a design in which the UI distribution and synchronization mechanism operates normally even when activity is restartedlayout is changed at run-time. The result of this project is a mobile framework in which distributed UIs are properly mapped and operated regardless of transition to horizontal and vertical modes.
이지은
이기종 플랫폼 간 UI 분산 지원을 위한 모바일 프레임워크
This project aims to develop a mobile framework capable of supporting UI distribution among heterogeneous platform-based devices and proposes a mechanism to convert Android native UI to React Native UI while maintaining Layout to achieve this. Unlike the previous studies, this study has a differentiation that UI ion is flexible because it can be distributed among heterogeneous UIs without OS modification and can be distributed by UI unit.
한창완
DeFi를 통한 물건의 가격 결정 시스템
DeFi를 통해 상품의 가격을 결정하는 시스템을 만드는 연구이다. 일반적으로 많은 커머스 서비스는 적절한 가격을 설정하기 위해 다양한 방법을 사용한다. 그 중 DeFi의 Dex(Swap)를 이용하여 수요와 공급에 따른 가장 직관적인 가격 설정이 자동으로 설정되고 조정될 수 있는지를 연구하고자 한다.
최지헌
Secure Aggregation with Federated Learning
사물 인터넷 기술의 발전으로 방대한 양의 시계열 데이터 처리를 위한 분산 아키텍처의 설계가 필요하다. 기존 연구는 분산 딥러닝 방법으로 접근하여 대규모 모델 및 데이터를 처리하는 시스템을 제안한다. 이러한 방법은 중앙에서 민감한 개인정보 수집과 대규모 저장소 운영 비용을 해결할 수 없다. 이를 해결하기 위해 구글에서 처음 제안한 연합 학습을 자율주행 도메인에 적용하기 위해서는 보안 관점에서 고민이 필요하다. 연합 학습은 엣지 디바이스에서 생성한 데이터를 중앙으로 전송하지 않고 기계학습이 가능해 데이터 보안 문제를 해결하지만 통신 과정에서 발생 가능한 보안 취약점을 개선한 시스템을 제안한다.
자료집 바로가기