• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.615-617
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• 2009

공정제어분야의 분산제어시스템에서는 다양한 종류의 알람과 이벤트가 발생한다. 하지만 적용 분야에 따른 규격화된 알람 형식이 없기 때문에 매번 재정의를 하거나 프로그램의 대규모 수정을 해야 한다. 이러한 문제점을 해결하고자 알람 서버의 엔진은 변형 없이 알람 메시지 맵을 정의함으로써 다중 알람 발생자에서 발생하는 이벤트와 알람을 관리하며, 조건에 따른 자동 인지 및 삭제가 가능하도록 하며, 다중 알람 뷰어를 통해 사용자 인지, 삭제, 이력 조회 등이 가능하도록 하는 알람 서버를 설계하고자 한다. 본 논문에서는 알람 메시지 맵을 통한 신규 알람 등록을 자유롭게 하며, 다중 알람 발생자와 다중 알람 뷰어의 서비스를 위한 대규모 알람 서버를 설계하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.3
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• pp.69-96
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• 1994

본고에서는 캐시 동일성 유지 기법들을 분류하여 그 특성들을 개략적으로 살펴본 후 대규모 다중프로세서를 위해 제안된 것 중 몇몇 특색있는 것들을 살펴본다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.4
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• pp.493-501
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• 2013

A key challenge in massively multiplayer on-line game(MMOG) systems is providing real-time response latencies to the large number of concurrent game players. MMOG systems are a kind of soft real-time systems because requests from many players should be responded within specified time constraints. Client events have different timeliness and consistency requirements according to their nature in the game world. These requirements lead to tasks with different priorities on CPU processing. In order to meet their timing constraints, we propose priority scheduling methods that attempt to allocate preferentially more CPU bandwidth to serve an task with the higher priority level in the presence of transient overloading. The proposed scheduling methods are capable of enhancing real-time performance of MMOG system by maximizing the number of tasks with higher priority completed successfully within their deadlines while minimizing total average latency of tasks finished after given deadlines. The performance of these scheduling methods is evaluated through extensive simulation experiments.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.11
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• pp.1216-1222
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• 2016

The advent of large-scale web services has resulted in gradual increase in the amount of data used in those services. These big data are managed efficiently by DBMS such as MySQL and MariaDB, which use InnoDB engine as their storage engine, since InnoDB guarantees ACID and is suitable for handling large-scale data. To improve I/O performance, InnoDB caches data and index of its database through a buffer pool. It also supports multiple buffer pools to mitigate lock contentions. However, the multiple buffer pool scheme leads to the additional data consistency overhead. In this paper, we analyze the overhead of the multiple buffer pool scheme. In our experimental results, although multiple buffer pool scheme mitigates the lock contention by up to 46.3%, throughput of DMBS is significantly degraded by up to 50.6% due to increased disk I/O and fsync calls.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.5 no.2
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• pp.9-16
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• 1998

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.399-403
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• 2023

본 논문에서는 다중 문서 기반의 대화 시스템을 통한 효율적인 정보 검색과 응답 생성에 중점을 둡니다. 대규모 데이터 집합에서 정확한 문서를 선택하는 데 필요한 검색의 중요성을 강조하며, 현재 검색 방법의 한계와 문제점을 지적합니다. 또한 더 자연스러운 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하게 되면서 fine-tuning 시에 발생하는 제약과 낭비를 모델의 제로샷 생성 능력을 활용하여 개선하려는 방안을 제안하며, 모델의 크기와 자원의 효율성에 대한 고려사항을 논의합니다. 우리의 접근 방식은 대규모 언어 모델을 프롬프트와 함께 다중 문서로 학습 없이 정보를 검색하고 응답을 생성하는 방향으로 접근하여 대화 시스템의 효율성과 유용성을 향상시킬 수 있음을 제시합니다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.160-162
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• 2002

분산 가상 환경(Distributed Virtual Environment, DVE)시스템의 규모가 커지면서 확장성(scalability)이 중요한 이슈가 되고 있다. 시스템의 확장성을 높이기 위해 제안된 다중 서버 DVE 시스템에서 사용자들의 집단적인 움직임 특성은 서버간 작업부하의 불균형을 초래한다. 이는 전체 시스템의 효용을 떨어뜨리고 다중 서버의 효과를 감소시킨다. 결과적으로 시스템의 확장성이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 로드 밸런싱 기법은 크게 로컬 기법과 글로벌 기법으로 구분할 수 있다. 로컬 기법은 적은 비용을 갖지만 작업부하의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우 성능이 낮다. 글로벌 기법은 좋은 성능을 보여주는 반면, 서버의 수가 증가하면 비용이 크게 증가한다. 본 논문은 서버들의 작업부하분포에 동적으로 적응(adaptation)하는, 대규모 다중 서버 DVE 시스템을 위한 확장성 있는 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 과부하된 서버는 그 주변 서버들의 작업부하가 적을 경우 로컬 확산 (Local Diffusion) 로드 밸런싱을 수행하고, 그렇지 않을 경우 제한적 글로벌 (Limited Scope Global)로드 밸런싱을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 효율(efficiency)의 측면에서 기존의 로컬 기법과 글로벌 기법보다 각각 14%, 3%가 우수함을 보인다. 또한, 제안하는 기법은 서버의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 추세가 기존 기법들보다 완만함을 보인다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.28 no.1
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• pp.154-163
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• 2001

인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.184-186
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• 2003

본 논문에서는 대규모 지형 데이터를 이용한 네트웍 환경에서의 지형 탐색을 위한 다중 해상도 기법과 prefetching 기법을 제안한다. 지형 렌더링에 널리 사용되는 직각이등변 삼각형 메쉬 형태의 DEM 데이터를 정삼각형 메친 데이터로 재구성한 뒤, 이를 다중 해상도로 구조화하여. 네트웍 환경에서의 주요 문제점인 대역폭과 지연 문제를 보완하였다. 본 기법은 3차원 지형 데이터를 이용한 온라인 게임 등에 응용될 수 있다.