권호 표지

KIISE Transactions on Computing Practices (정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (KIISE)

  • Monthly
  • /
  • 2383-6318(pISSN)
  • /
  • 2383-6326(eISSN)

Domain

  • Information/Communication ＞ Information Processing Theory

Aim & Scope

The KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP) aims to foster communication between academia and industry within the rapidly evolving areas of computer science and engineering. The journal is intended to promote problem solving-oriented research that fuses academic and industrial expertise. The areas covered by the journal include, but are not limited to, realworld/industrial/academic experiences focused on design and implementation of computer software or computer systems, development of software tools, and evaluation and analyses of computing systems and data.

KSCI KCI

Volume 22 Issue 7

  1. Lee, Minhak;Kang, Woochul 303
    https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.7.303 KSCI
    최근, ARM Mali와 같은 여러 임베디드 프로세서들이 OpenCL과 같은 GPGPU 프레임워크를 지원함에 따라 기존 PC 환경에서 활용되던 GPGPU 기술이 임베디드 시스템 영역으로 확대 되고 있다. 그러나 임베디드 시스템은 PC와는 상이한 구조를 갖으며, 저전력이나 실시간성과 같은 성능이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 임베디드 GPGPU환경에서 AES 암호화 알고리즘을 개방형 범용 병렬 컴퓨팅 프레임워크인 OpenCL을 사용하여 구현하고 이를 CPU만을 이용한 구현과 비교한다. 실험결과, 1000KByte의 데이터 사이즈의 128비트 AES 암호화 시에 OpenCL을 사용하여 GPU로 병렬 처리하는 것이 OpenMP를 사용하여 CPU상에서 병렬 처리한 방식보다 응답 시간은 최대 1/150, 에너지 소비량은 최대 1/290로 감소함을 확인하였다. 또한 호스트와 GPU 디바이스 간에 메모리를 공유하는 임베디드 구조의 특성에 최적화하여 메모리 복제를 하지 않는 기법을 적용하는 경우 응답시간과 에너지 소비량에서 최대 100% 이상의 추가적인 성능개선을 이룰 수 있었으며, 연구에서 사용한 데이터의 크기에 비례하여 더 높은 성능의 개선이 나타나는 것을 확인하였다.
  2. Yun, Dooyeol;Chung, Kwangsue 310
    https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.7.310 KSCI
    DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기반 라이브 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 DASH 기반 스트리밍 기술들은 낮은 버퍼링 지연을 유지하면서 끊김 없는 재생을 제공하지 못하여, 라이브 스트리밍 서비스의 QoE(Quality of Experience)가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 QoE 기반의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 세그먼트 수신 시간과 변화량을 기반으로 세그먼트 요청시간을 적응적으로 스케줄링 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법이 낮은 버퍼링 지연을 보장하고 버퍼 언더플로우를 적게 발생시켜 라이브 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 확인하였다.
  3. Chung, Euisok;Park, Jeon-Gue 315
    https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.7.315 KSCI
    음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드 임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.
  4. Park, Heesung;Han, Minseok;Choi, Yuri 320
    https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.7.320 KSCI
    IoT(Internet of Things) 기술의 급격한 발전으로 스마트 홈 환경에서 사용되는 사물들의 수가 급격하게 증가하고 있다. Mobile 환경에서 다양한 스마트 사물을 효율적으로 관리 및 제어하기 위해 Application을 통해 제공한다. 하지만, 기존의 방법은 단순 정보 나열하여 보여줄 뿐 사물 간의 유의미한 정보를 나타내지 않아 스마트 사물의 탐색과 제어가 어렵다. 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 사용자의 사물 사용 패턴 정보에 맞춰 사물의 데이터를 효율적으로 시각화하고 제어할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 제안된 방법은 스마트 사물 기기의 사용 상황에 맞게 시간 축으로 패턴 정보를 분류하고 사물의 데이터를 시각화 하여 그룹 및 개별 제어를 쉽게 하기 위한 인터페이스를 제공한다. 또한 과거 및 현재의 전체 사물 정보를 종합하여 유의미한 정보를 확인할 수 있다.
  5. Jeon, Kyuyeong;Yang, Jinhong;Kim, Yongrok;Park, Hyojin;Jung, Sungkwan 326
    https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.7.326 KSCI
    사용자 콘텐트 소비 중 동영상 콘텐트가 차지하는 비중이 매우 높아지고 있지만, 그로 인해 사용자들은 동영상 콘텐트의 홍수 속에서 초기 로딩 지연 및 콘텐트 소비에 필요한 시간의 부족, 특히 모바일 장치에서의 과도한 트래픽 발생, 그리고 재생 시간에 따른 콘텐트 소비 시간의 부족 등의 문제로 문제 등으로 동영상 콘텐트 재생을를 꺼리게 되는 경우도 발행한다. 제안하는 V2I(Video to Images) 기술은 동영상 콘텐트를 콘텐트 제공자나 사용자의 별도 노력 없이도 연속된 이미지 형태의 요약된 콘텐트로 변환하여 사용자에게 동영상 콘텐트 소비를 위한 새로운 사용자 경험을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 V2I 기술을 통해 사용자가 어떻게 동영상 콘텐트를 새로운 형태로 소비할 수 있는지, 이러한 새로운 사용자 경험의 장점은 무엇인지에 대해 소개하고, 또 V2I 전체 시스템의 구조에 대해서도 설명한다.
  6. Song, Jungho;Kim, Hakmin;Yoon, Jin 332
    https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.7.332 KSCI
    각 조직의 시스템관리자 또는 보안 관리자는 보안 침해사고가 발생한 경우 사고의 원인 분석과 이를 통해 감염 및 피해를 입은 시스템 분석을 위해서 조직 및 기관에서 사용되고 있는 컴퓨팅 기기의 로그 정보를 지속적으로 수집하여야 하여야 한다. 그리고 수집된 로그는 취약성이 있는 기기를 식별하여 보안사고 예방 활동에도 활용 할 수 있다. 또한, 최근 많이 발생하고 있는 내부자를 통한 정보 유출을 사전에 예방하는 데에도 활용 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 윈도우 시스템이 기본으로 제공하는 기능과 명령어를 사용 할 수 있는 오픈소스를 이용하여 로그 정보를 수집 시스템을 개발 하였다. 그리고 수집된 로그 정보를 다양한 관점에서 조회 및 분석이 가능 하도록 오픈소스 기반의 검색엔진 시스템과 연동할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
  7. Lee, Seongwoon;Kim, Seongsoon;Park, Donghyeon;Kang, Jaewoo 338
    https://doi.org/10.5626/KTCP.2016.22.7.338 KSCI
    웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터 셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸 분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다.