• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.80-81
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• 2018

모바일, IoT, 데스크탑의 컴퓨팅 자원을 통합한 환경에서 다중 작업을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 통합된 컴퓨팅 자원(Integrated Computing Resources)에서 다중 작업(Multi-Job)을 처리할 경우에는 실시간으로 발생하는 작업 부하 및 대규모의 컴퓨팅 능력이 요구된다. 또한 사용자에게는 단일 작업 처리 시간과 유사한 작업 처리 속도를 제공해야한다. 기존 클라우드 컴퓨팅의 작업 처리 연구에서는 고성능의 컴퓨팅 자원을 이용하여 단일 작업 처리 속도를 향상시키는 연구는 진행되었으나 다중 작업 처리에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 통합된 컴퓨팅 자원에서 두 개 이상의 작업을 수행하여 작업 처리량을 향상 시키는 다중 작업 스케줄링(MJS-MM)을 제안한다. MJS-MM은 서브미션된 작업을 분할(Decomposition)하고 가용 컴퓨팅의 성능기반 작업을 수행하여 총소요시간(Makespan)을 최소화 할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.984-987
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• 2020

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.59-62
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• 2003

에이전트에서 수행할 수 있는 작업들에 대한 처리시간이 실제 작업 전에는 퍼지값으로만 주어지고, 실제 작업이 수행될 때야 작업 시간이 결정되는 다중 에이전트 시스템에 대해서 작업을 조정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 단계의 유전자 알고리즘으로 구성되는데, 상위 단계의 유전자 알고리즘에서는 작업들을 적합한 에이전트에 할당하는 역할을 하고, 하위 단계의 유전자 알고리즘은 첫 번째 유전자 알고리즘의 제시하는 작업 할당 방법에 가장 적합한 작업 스케줄을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.1
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• pp.501-506
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• 2024

Humans have been shown to engage in multitasking behavior when searching for information on two or more topics or searching an information system at the same time. When processing multiple information tasks, priorities must be established as there are cognitive and physical limitations in processing multiple information tasks at once. The level of cognitive attention involved in multitasking behavior can vary depending on the complexity and importance of the information task. The objectives of this study are to understand: (a) the relationship between attention and information task prioritization behavior when people interact with information retrieval systems to find information for multiple tasks; (b) The effect of the degree of attention on information task prioritization behavior when people interact with an IR system to find information for multiple tasks. A review of the relevant literature shows that when people interact with information retrieval systems to find information for multiple tasks, their level of attention affects how they prioritize multiple information tasks. It should be noticed that people pay more attention to things they find interesting or important. Human-centered system design based on a conceptual understanding of multitasking is discussed.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.8
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• pp.319-330
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• 2021

Recently, in the field of open domain natural language question answering, multi-task, multi-hop question answering has been studied extensively. In this paper, we propose a novel deep neural network model using hierarchical graphs to answer effectively such multi-task, multi-hop questions. The proposed model extracts different levels of contextual information from multiple paragraphs using hierarchical graphs and graph neural networks, and then utilize them to predict answer type, supporting sentences and answer spans simultaneously. Conducting experiments with the HotpotQA benchmark dataset, we show high performance and positive effects of the proposed model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.259-261
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• 2002

본 논문에서 제안하는 방식은 멀티미디어 공동 작업 환경에서 다중 세션을 잘 유지하기 위하여 미디어 오류 제어를 위한 시스템을 제안한다. 다중 세션의 동시 진행은 각 세션이 사용하는 세션 ID로써 세션을 구분할 수 있고 서로 다른 통신 채널을 이용하여 데이터의 충돌을 피함으로써 허용될 수 있다. 멀티미디어 공동작업 환경에서의 다중 멀티미디어 세션 관리란 멀티미디어 공동작업 환경에서 동일한 또는 서로 다른 응용 프로토콜 이용하는 세션의 동시 진행을 할 수 있는 시스템을 말한다. 각 세션의 생성에 따라 서비스 제공자는 생성된 서비스 제공자 인스턴스(Instance)를 생성하게 되고 이 인스턴스는 부모(Parent)인 서비스 제공자의 자원을 이용하여 다수 세션을 지원한다. 즉, 응용 공유의 다중 인스턴스 처리를 위한 이벤트 분배를 보이고 있다. 이러한 환경에서의 미디어 오류 제어 시스템을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.256-258
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• 2001

세션은 공동 저작 참여자들의 필요에 따라 생성, 초기화 또는 소멸될 수 있는 동적인 저작자 그룹이다. 공동저작 시스템에서는 저작자들과 저작자 그룹들간의 상호 동작 및 협동이 원활히 이루어 질 수 있도록 하는 세션관리 기능을 지원하고, 저작자들의 웅통성 있는 작업 참여와 효율적인 공동 작업 진행을 위하여 다중 세션을 지원할 수 있다. 이때 공동 저작을 위한 텔리포인팅은 각 세션 단위로 진행된다. 기존의 공동 작업 환경에서의 텔리포인팅 연구는 텔리포인팅 이벤트 제어와 텔리포인터의 표현 기법만을 다루고 있다. 본 논문에서는 다중 세션을 지원하는 공동작업 환경에서 오류 없는 텔리포인팅의 적용과 충돌 없는 작업 진행을 위한 텔리포인팅 기법에 대하여 설명하고, 다중 세션을 지원하는 텔리포인팅 모듈을 설계하고 구현한다. 설계된 텔리포인팅 모듈이 잘 동작함을 보이기 위해서 텔리포인팅을 지원하는 화이트 보드를 구현하고, Microsoft NetMeeting의 화이트보드와 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.136-138
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• 1998

작업들이 자원을 공유하는 경우 예측하기 어려운 지연시간이 발생한다. 다중 프로세서 시스템에서의 자원공유로 인한 지연시간은 더욱 예측하기 어렵다. 실기간 시스템의 스케줄 가능성 검사를 위해서는 이러한 지연시간을 정확히 예측해야한다. 선점가능한 우선순위 구동 CPU 스케줄링 알고리즘에 의해서 다른 우선순위의 작업과의 동기화는 우선순위 역전 문제를 야기한다. 본 논문에서는 다중 프로세서에서의 동기화 프로토콜을 제안하고 작업의 지연시간을 분석한다. 다른 프로세서에 할당된 작업들이 수행중인 자원을 요구할 때, 자원을 수행하는 작업의 우선순위를 높여줌으로써 자원수행을 빠르게 종료하게 한다. 이로 인해 자원에 의한 지연을 최소화한다. 특히, 높은 우선순위 작업의 경우 더욱 작은 지연시간을 갖게한다. 시뮬레이션을 통한 Shared Memory Protocol [5]과의 비교, 분석 결과 성능의 향상을 보임을 알 수 있다. 다양한 작업집합에 대한 지연시간을 분석하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.14 no.5
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• pp.53-59
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• 2009

In this paper, we describe the problems which can happen during multi-tasking process in the Windows operating system (OS) environment. To cope with the problems, multiple-windows manager program is proposed in this paper. If we use the proposed multiple-windows manager program with three virtual screen, we can obtain the effect like using four Windows OS and thus we can improve the tardy speed and the high complexity for multi-tasking process.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.630-633
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• 2022

속성기반 감성 분석은 텍스트 내에 존재하는 속성에 대해 세분화된 감성 분석을 수행하는 과제를 말한다. 세분화된 감성분석을 정확하게 수행하기 위해서는 텍스트에 존재하는 감성 표현과 그것이 수식하는 대상에 대한 정보가 반드시 필요하다. 그리고 순서대로 두 가지 정보는 이후 정보를 텍스트에서 추출하기 위해 중요한 단서가 된다. 따라서 본 논문에서는 KorBERT와 Bi-LSTM을 이용한 단계적 특징을 활용한 다중 작업 학습 모델을 사용하여 한국어 감성 분석 말뭉치의 감성 표현과 대상을 추출하는 작업을 수행하였다. 제안한 모델을 한국어 감성 분석 말뭉치로 학습 및 평가한 결과, 감성 표현 추출 작업의 출력을 추가적인 특성으로 전달하여 대상 추출 작업의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.