• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.418-423
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• 2016

대규모 광역정전은 현대사회에서 발생할 수 있는 가장 심각하고 광범위한 피해를 입힐 수 있는 재난 중에 하나이다. 모든 시스템이 전력으로 구동되며, 전산화되어 있는 현대 사회에서 광역정전이 발생한다면 큰 사회적 혼란이 발생할 것이다. 선행연구에 따르면, 광역정전이 발생 하였을 때, 자체 방재력에도 불구하고 10시간 정도가 지나면 대부분의 국가기반시설이 제 기능을 못하는 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고, 아직까지 우리나라에서는 대규모 광역정전에 대한 제도적 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 대규모 광역정전과 관련한 현 제도의 문제점을 파악하고 이를 개선하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 현행법과 정전매뉴얼 등을 조사하였다. 그 결과 국가기반시설 상호연계성에 따른 COOP의 적용 및 포괄적 위기관리 프레임워크 도입, 시계열적 매뉴얼 제작이 필요하다는 결과가 도출됐다. 이러한 본 연구의 결과는 대규모 광역정전뿐만 아니라 미래재난 전반에 걸친 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 전자통신동향분석
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• 제24권4호
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• pp.41-54
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• 2009

인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-161
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• 2023

최근 대규모 언어 모델의 활용 방법에 대한 많은 관심이 지속되고 있다. LLM이 생성한 정보의 가장 중요한 도전 과제는 출력 문장이 사실인지 판단하기 어렵다는 점이다. 본 논문은 하나 또는 복수의 LLM를 구조화하여, 생산되는 다양한 결과를 활용하는 방안을 탐구한다. LLM이 생성한 출력 정보를 고려하여 사실 관계 확인 과제를 수행함에 있어서, 성능 향상 가능성을 평가하기 위한 실험을 진행했다. 대규모 언어모델의 구조화를 통해 입력 정보의 제어를 할 경우, 기존 최고 성능보다 4.75의 정확도 향상을 관찰할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제19권1호
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• pp.52-63
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• 2009

대규모 암반 절리면의 거칠기를 구하는 여러 가지 방법이 있으나, 길이 10 cm의 절리를 Barton 등이 제안한 표준절리면곡선과 비교하여 절리면 거칠기계수 JRC (joint roughness coefficient)를 결정하고 대규모 절리의 길이에 따라 보정하는 것이 가장 일반적인데, 적합한 표준 절리면곡선을 선택할 때 측정자에 따라 달라자는 경우가 많다. 따라서 대규모 암반 절리면의 거칠기 JRC는 길이에 따른 보정 없이 직접 측정하는 것이 정확할 것이나 측정방법에 한계가 있다. 본 연구에서는 대규모 암반절리를 LIDAR (light detection and ranging)로 스캔하고 절리의 길이 L과 절리면 상의 돌출부(asperity) 높이의 진폭 a를 이용하여 대규모 암반 절리의 거칠기계수 JRC를 구하였다. 그 결과 대규모의 암반 절리면에서도 절리의 길이 증가에 따라 거칠기 계수 JRC가 감소하는 비 정상상태(non-stationary)의 치수효과와 거칠기 측정방향에 따라 절리면 거칠기계수 JRC가 다른 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.549-554
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• 2011

본 논문에서는 출력 궤환 제어기를 이용해 다항식 퍼지 대규모 시스템을 안정화하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 먼저, 대규모 시스템의 부분 시스템에 대해 퍼지 모델링을 한 후, 각각에 대해 출력 궤환 제어기를 설계하여 대규모 시스템을 안정화하는 방법을 제안한다. 이때, 다항식 Lyapunov 함수를 적용하면 다항식 퍼지 대규모 시스템의 안정화 조건은 제곱합 조건으로 주어지고, 이것은 MATLAB의 툴박스인 SOSTOOLS로 해석 가능하다. 이러한 과정을 거친 후에 얻어진 해에서 시스템을 안정화시키는 출력 궤환 제어기의 이득을 구할 수 있다. 마지막으로, 제안된 기법의 적합성을 검증하기 위해 시뮬레이션 예제가 주어진다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-13
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어모델의 검색 기반 답변 생성능력을 평가하는 새로운 한국어 벤치마크, KFREB(Korean Fictional Retrieval Evaluation Benchmark)를 제안한다. KFREB는 모델이 사전학습 되지 않은 허구의 정보를 바탕으로 검색 기반 답변 생성 능력을 평가함으로써, 기존의 대규모 언어모델이 사전학습에서 보았던 사실을 반영하여 생성하는 답변이 실제 검색 기반 답변 시스템에서의 능력을 제대로 평가할 수 없다는 문제를 해결하고자 한다. 제안된 KFREB는 검색기반 대규모 언어모델의 실제 서비스 케이스를 고려하여 장문 문서, 두 개의 정답을 포함한 골드 문서, 한 개의 골드 문서와 유사 방해 문서 키워드 유무, 그리고 문서 간 상호 참조를 요구하는 상호참조 멀티홉 리즈닝 경우 등에 대한 평가 케이스를 제공하며, 이를 통해 대규모 언어모델의 적절한 선택과 실제 서비스 활용에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.518-522
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• 2010

그리드 기반 대규모 신약후보물질탐색환경에서는 (1) 대규모의 도킹 작업을 그리드 상에 제출한 후 이들을 지속적으로 관리하고, (2) 실행된 각 작업들은 동시에 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 접근한다. 우리는 위의 두 부분에서 성능의 개선이 필요함을 발견하였다. (1)의 과정에서 제출된 작업의 상태 정보를 얻기 위해 그리드 스케쥴러를 사용하던 기존의 방식은 대규모 작업 제출에 의한 부하 문제로 정확한 정보를 신속하게 얻는 데 어려움이 있어 제출된 작업의 효율성이 떨어지는 문제가 있었다. 그리고 (2)의 과정에서는 동시에 실행된 대규모 작업들의 접근 요청이 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 집중되면서 이로 인해 성능 저하가 일어났다. 본 연구에서는 기존 환경에서 찾아낸 위의 두 가지 주요 부분에서 발견한 성능 이슈를 밝히고 또 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• 한국초전도저온공학회지:초전도와저온공학
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• 제6권2호
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• pp.16-20
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• 2004

전 세계적으로 대규모 정전사태가 발생하고, 국내 전력계통의 경우에도 전력수요가 폭발적으로 증가하여 단락, 지락, 낙뢰 등의 전력사고(고장) 발생 시 기존 차단기의 용량으로는 차단할 수 없는 대형 사고가 발생하고 있다. 이렇게 대규모의 정전 사태의 원인은 병렬 network이다. 우리나라 역시 전기공급을 병렬 network로 운전하고 있어 대규모 정전 사태에 직면할 가능성이 있다.(중략)