본 논문에서는 새로운 멀티프로세서 디자인을 위한 상위 수준 합성 시스템의 회로 복잡도 최적화 ILP 알고리즘을 제안하였다. 상위수준 합성에서 가장 중요한 연산자의 특성과 데이터패스의 구조를 분석하고, 멀티사이클 연산의 스케줄링 시 가상연산자 개념을 도입함으로써, 멀티사이클 연산을 구현하는 연산자의 유형에 관계없이 공통으로 적용시킬 수 있는 ILP 알고리즘을 이용하여 증명하였다. 기술된 알고리즘의 스케줄링 성능을 평가하기 위하여, 표준벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터에 대한 스케줄링을 행한 결과, 기존의 데이터패스 스케줄링 결과와 정확하게 일치함으로서, 제시된 모든 ILP 수식이 정확하게 기술되었음을 알 수 있었다.
인터넷 사용자들의 급증으로 인터넷을 이용한 다양한 부가서비스들이 창출되고 있으며 가장 대표적인 것이 인터넷 전화이다 최근들어 인스턴트 메시징 및 프레즌스 서비스의 응용서비스가 보편적으로 확대되고 있는 추세이며 이 서비스는 IETF의 IMPP 워킹 그룹에서 표준이 개발되고 있는데 IMPPP 워킹그룹에서는 인스턴트 메시징 및 프레즌스 서비스를 위한 기본 모델 및 요구사항, 공통데이터 포맷 등에 대한 표준을 담당하고 있다. 또한, 사용자의 친구 목록 관리 및 권한 부여 등 IMPP 서비스를 위한 확장은 SIMPLE 워킹그룹에서 정의하고 있다. 본 논문에서는 IETF SIMPLE(SIP for Instant Messaging and Presence Leveraging Extensions) 워킹그룸에 대한 표준 진행 사항과 IMPP 서비스에서 친구 목록 및 사용자의 권한 설정을 관리해주는 XCAP 서버 설계를 다룬다.
융합 과학 연구가 활성화되며 인문학에서도 디지털 인문학(Digital Humanities) 연구가 장려되고 있다. 이에 본 연구는 역사 데이터에 텍스트마이닝과 개체계량학 연구 방법을 적용한 시론(試論) 연구를 제안하고자 하였다. 선조실록(宣祖實錄)·선조수정실록(宣祖修正實錄), 난중잡록(亂中雜錄), 징비록(懲毖錄)을 활용하였으며, 사료(史料)에서 주제 변화와 공통 개체를 탐색하기 위해서 네트워크 분석과 DMR 토픽모델을 사용하였다. 분석 결과를 통해서 텍스트 데이터에 대한 계량 분석의 활용 가능성 확인, 특정 주제의 시기적 변화, 인물 개체 간 미발견 관계를 제시함으로써 연구의 확장 가능성을 제안할 수 있었다.
토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.
스케치는 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 수단이나 실제 이미지와 비교하였을 때 추상화가 심하고 동일한 대상에 대한 스케치 임에도 변화가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 스케치에 기반한 이미지 인식에 도움이 되는 특성을 표현하기 어려웠는데, 딥뉴럴 모델의 발전은 이미지와 스케치라는 두 도메인에 공통으로 존재하는 특성을 발견할 수 있게 해 주었다. 본 논문에서는 스케치에 기반한 이미지 검색 기술의 최신 연구 동향을 소개한다. 이미지 검색 외에 스케치에 기반한 이미지 인식과 이미지 생성의 연구 동향도 함께 요약하였으며, 스케치 기반 연구에서 주로 활용되는 데이터셋 및 해당 데이터셋에 기반하여 측정한 검색 성능을 포함하였다.
빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.
현재 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드의 연구와 투자가 본격적으로 진행되고 있다. 스마트 그리드의 중추적인 역할을 하는 변전소는 국제표준인 IEC 61850을 기반으로 진행되고 있으며 앞으로 범위를 넓혀 전력계통의 모든 과정을 표준화하고 자동화하는 표준이 필요하다. 이러한 모든 전력계통을 통합화하는 표준으로 IEC 61970 공통정보모델 CIM(Common Information Model)이 있다. CIM은 전력계통 전반에 사용되는 데이터, 장치, 연결 등을 포함하는 객체들을 나타내는 추상적 모델이다. 또한, 객체 클래스들을 이용하여 시스템을 통합하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 CIM에 대한 개요 및 구성에 대해 간단히 살펴보고 CIM이 구성하는 패키지에 대해서 알아본다. 또한, CIM과 IEC 61850의 차이점을 알아보고 현재 CIM과 IEC 61850의 Harmonization 현황에 대해 알아본다.
고품질, 고 신뢰도를 지향하는 미래 지능형 전력시스템에 대한 기대와 함께 전력 기기 및 설비의 디지털화에 관심이 집중되면서, 전력시장에서는 전력정보의 양방향 교환 표준을 위한 공통정보모델(CIM : Common Information Model)의 개발 및 활용이 새로운 화두로 부상하였다. CIM은 차세대 전력시스템과 미래형 부가서비스 등의 전반적인 운영측면에서 혁신을 이루는데 사용할 수 있도록 표준화된 데이터교환 모델이다. 이는 전력시스템 내 모든 다양한 객체(변전소, 송전선, 변압기, 차단기, 설비자산, 작업지시, 작업원 등)들이 어떻게 상호 연결되는지를 표현하는 방식이다. 최근 CIM/GID(GID : Generic Interface Definition)에 대한 관심이 고조되면서 CIM/GID를 어떻게 도입하고 활용할 것인가에 대한 논의가 활발하다. 그 활용 방안의 일환으로 개발된 시스템에 대한 상호 운용성 테스트를 수행함으로써 제품 또는 시스템의 표준화 준수 여부와 활용성에 대한 검증이 가능하다. CIM/GID 상호운용성 테스트는 UCA International Users Group에서 가입 회원들을 대상으로 지속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 미국 클리블랜드에서 2003년 11월 18일$\sim$20일 사이에 진행되었던 5차 CIM/GID 상호운용성 테스트 결과를 토대로 CIM/GID와 CIM XML의 상호 운용성 테스트 방안을 소개하고자 한다.
딥페이크(Deepfake)란 다양한 인공지능 기술을 활용해 진짜와 같은 가짜를 만드는 영상 합성기술로, 가짜 뉴스 생성, 사기, 악의적인 도용 등에 활용되어 개인과 사회에게 심각한 혼란을 유발시키고 있다. 사회적 문제방지를 위해, 딥페이크로 생성된 이미지를 정교하게 분석하고 탐지하는 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 딥페이크로 생성된 가짜 이미지와 진짜 이미지에서 Saliency 특징을 각각 추출하고 분석하여 합성 후보 영역을 검출하며, 추출된 특징들을 중점으로 학습하여 최종적으로 딥페이크 이미지 탐지 모델을 구축하였다. 제안된 Saliency 기반의 딥페이크 탐지 모델은 합성된 이미지, 동영상 등의 딥페이크 검출 상황에서 공통적으로 사용될 수 있으며, 다양한 비교실험을 통해 본 논문의 제안 방법이 효과적임을 보였다.
국내 데이터 거래시장은 구매데이터의 불합리한 가격책정이 데이터 거래 시의 주요 애로사항으로 지속적으로 언급되고 있다. 이는 상품정보 및 사용경험 부족으로 인해 데이터상품의 가치를 제대로 평가할 수 없는데서 발생한 문제로, 데이터 거래소는 거래활성화를 위해 가격 외에 수요자가 데이터상품의 가치를 종합적으로 판단할 수 있는 정보 제공이 필요하다. 데이터 가치평가에 주로 적용되는 원가기반, 수익기반, 시장기반 평가방법은 공급자 관점에서의 가치평가결과인 가격정보만 수요자와 공유가능하기 때문에 거래 및 유통을 활성화하기 위한 데이터가치평가방법으로는 부족한 점이 있다. 본 논문은 데이터거래 이해관계자(거래소, 공급자, 수요자)가 공통된 시각으로 데이터상품의 가치를 판단하고 공유할 수 있는 측정가능한 가치평가방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 해외 데이터거래소 및 관련 연구에서 중요하게 생각하고 있는 데이터상품의 가치동인을 파악하고, 가치동인별로 정량적 측정이 가능한 평가방식을 도출하였다. 또한, 거래용 데이터상품을 활용하여 평점표 형식의 평가기준을 개발하고, 상대적 가치비교가 가능하도록 계층화분석(AHP)을 통해 가치평가지수를 개발하였다. 실제 데이터상품에 평가기준을 적용할 결과, 개별 데이터상품의 특성에 따라 가치평가값이 차별화됨에 따라 가치비교도구로 활용가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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