• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.531-534
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• 2022

신경망 기반 심층학습 기술은 대화처리 분야에서 대폭적인 성능 개선을 가져왔다. 특히 GPT-2와 같은 대규모 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 하고 특정 도메인 타스크 대화 데이터에 대해서 미세조정 방식으로 생성되는 종단형 대화모델의 경우, 해당 도메인 타스크에 대해서 높은 성능을 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 대부분 하나의 도메인에 대해서만 초점을 맞출 뿐 싱글 모델로 두 개 이상의 도메인을 고려하고 있지는 않다. 특히 순차적인 미세 조정은 이전에 학습된 도메인에 대해서는 catastrophic forgetting 문제를 발생시킴으로써 해당 도메인 타스크에 대한 성능 하락이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MultiWoz 목적지향 대화 데이터에 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 유사도에 기반하여 추가하는 데이터 증강 방식을 통해 사용자 입력 및 문맥에 따라 MultiWoz 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화를 함께 생성할 수 있도록 하였다. 또한 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화가 혼합된 대화에서의 시스템 응답 생성 성능을 평가하기 위하여 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 수작업으로 추가한 확장된 MultiWoz 평가셋을 구축하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.183-183
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• 2011

전 국토의 65%가 산악지형으로 이루어져 있는 우리나라는 도로개설 및 산업기지 건설, 대규모 주택단지 개발 등으로 자연사면을 변형시키는 규모나 빈도가 증가하고 있고, 최근에는 기상이변에 의한 집중호우가 빈번히 발생하여 절토사면에서 낙석이 발생할 위험이 점점 높아지고 있는 실정이다. 낙석방지를 위한 대책공법으로는 낙석방지 망, 낙석방지 울타리 등이 있으며 이중에서 낙석방지 울타리는 국내의 국도 낙석방지 대책공법 중 70% 이상을 차지하고 있다. 그러나 국내 설계지침에는 낙석방지 울타리에 대한 다양한 성능등급과 성능평가를 위한 표준화된 시험방법이 제시되어 있지 않아 현장여건을 고려하여 적절한 낙석방지 울타리를 선정하고 낙석방지 울타리들의 성능을 비교검토하기에 어려움이 있다. 유럽의 경우 유럽연합 출범이후 낙석방지 시설에 대한 통합기준의 필요성이 대두되어 유럽 여러 나라의 성능평가 방법과 스위스의 설계지침을 고려하여 2008년에 유럽 통합 지침인 ETAG 27을 제정하였다. ETAG 27에는 낙석방지 울타리의 성능등급이 100kJ~4,500kJ이상 9등급으로 분류되어 있고 성능등급 별로 Service Energy Level과 Maximum Energy Level에 대하여 실물시험을 통한 성능평가 시험과 구성요소에 대한 검증시험을 수행하도록 되어있다. 실물시험은 낙석에너지의 산정과 낙석질량의 타격위치를 정확하게 결정할 수 있는 방법을 이용하여 수행토록 규정되어 있다. 미국의 경우에는 주별로 상이한 설계기준으로 인하여 발생하는 문제를 해소하기 위하여 2003년에 스위스의 설계지침을 준용하여 통합기준인 NCHRP Report 20-07을 결정하였다. NCHRP Report 20-07에는 낙석방지 울타리의 성능등급이 100kJ~5,000kJ까지 9등급으로 분류되어 있고 성능등급 별 낙석질량이 규정되어 있으며 등급별 낙석에너지의 50%와 100%에 대하여 실물시험을 통한 성능평가 시험을 수행하도록 되어 있다. 실물시험은 낙석에너지의 산정과 낙석질량의 타격위치를 정확하게 결정할 수 있는 방법을 이용하여 수행토록 규정되어 있다. 낙석방지 울타리에 대한 국내 설계지침과 유럽과 미국의 설계지침을 비교분석하고 국내에서 수행된 실물실험을 통한 성능평가 연구결과를 검토하였다. 또한 구성요소의 역학적 특성변화가 전체 시스템의 성능에 미치는 영향을 조사하기 위해서 국내 설계 지침에 제시된 낙석방지 울타리에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 수행하였다. 이러한 연구결과에 근거하여 국내 설계지침은 현장여건에 따라 적절한 낙석방지 울타리를 선정할 수 있도록 다양한 성능등급을 규정하고, 낙석방지 울타리의 성능을 합리적으로 비교검토 할 수 있게 하는 표준화 성능평가 시험방법과 평가기준을 정립하며, 구성요소의 품질에 대한 신뢰성을 확인하는 구성요소의 검증시험을 포함하는 방향으로 개선될 필요가 있는 것으로 조사되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.6
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• pp.1141-1149
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• 2020

Most of the industrial control network is an independent closed network, which is operated for a long time after installation, and thus the OS is not updated, so security threats increase and security vulnerabilities exist. The zero-day attack defense must be applied with the latest patch, but in a large-scale industrial network, it requires a higher level of real-time and non-disruptive operation due to the direct handling of physical devices, so a step-by-step approach is required to apply it to a live system. In order to solve this problem, utility-specific patch impact assessment is required for reliable patch application. In this paper, we propose a method to test and safely install the patch using the regression analysis technique and show the proven results. As a patch impact evaluation methodology, the maximum allowance for determining the safety of a patch was derived by classifying test types based on system-specific functions, performance, and behavior before and after applying the patch. Finally, we report the results of case studies applied directly to industrial control networks, the OS patch has been updated while ensuring 99.99% availability.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.9
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• pp.1145-1157
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• 1999

본 논문에서는 RFC 2022에서 제안한 MARS 모델을 기반으로 하여 단일 대규모 클러스터를 가지는 ATM 망에서 다중의 멀티캐스팅 서버(MCS)를 이용한 멀티캐스팅 방안을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 클러스터 내의 한 ATM 호스트가 특정 IP 멀티캐스트 그룹에 가입할 경우 ATM 호스트의 위치와 이미 존재하는 멀티캐스팅 서버들 사이의 전송 지연을 고려하여 가능한 한 종단간 전송 지연을 최소화하는 멀티캐스팅 서버를 선택하는 방안을 기술하였다. 이 방안은 최단거리 경로 알고리즘(shortest path algorithm)에 기반하여 최적의 MCS를 선정하고 송수신자 사이의 최소 지연을 가지는 멀티캐스트 트리를 구성한다. 다양한 망 위상에서 MCS의 분포 패턴을 다르게 할 경우에도 이 방안은 멀티캐스트 트리의 평균 전달 지연을 줄이는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.Abstract In this paper, we proposed a scheme to support multiple MCSs over a single and large cluster in ATM networks, evaluated its performance by simulation. When an ATM host requests joining into a specific multicast group, the MARS designate a proper MCS among the multiple MCSs for the group member to minimize the average path delay between the sender and the group members. This scheme constructs a multicast tree through 2-phase partial multicast tree construction based upon the shortest path algorithm.We reduced the average path delay in multicast tree using our scheme under various cluster topologies and MCS distribution scenarios.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.697-699
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• 2002

CC-NUMA 구조에서는 원격 메모리에 대한 접근이 불가피한 구조적인 특성 때문에 사호 연결망이 성능을 좌우하는 큰 변수로 작용한다. 기존에 사용되는 버스는 대역폭의 한계와 물리적 확장성 때문에 대규모의 시스템에는 적합하지 않다. 이를 대체하는 고속의 지점간 링크를 도입한 이중 링 구조는 이러한 버스의 한계를 극복하고는 있지만 많은 노드를 거쳐야 하는 문제로 인해 응답 지연 시간이 증가하는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 요청과 응답 패킷의 지연 시간을 줄이는 방안으로 리피터 노드를 이용한 다중링을 제안한다. 제안된 시스템은 링과 링 사이의 구조가 대칭형을 이루고 있어 요청을 내보내는 링을 제외한 다른 링의 hop수는 똑같은 수치를 갖고 있으며, 이중 링에 비해 최대의 hop수와 최소의 hop수의 차가 적고 평균 hop수 또한 적어 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 또한 이러한 구조를 유지하기 위한 리피터 노드의 구조를 제안하며 리피터 노드의 구조와 노드의 확장에 따른 다양한 성능을 확률 구동 시뮬레이터를 사용하여 평가를 수행한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.33B no.1
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• pp.144-152
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• 1996

In this paper, a pulse-mode digital multilayer neural network with a massively parallel yet compact and flexible network architecture is presented. Algebraicneural operations are replaced by stochastic processes using pseudo-random pulse sequences and simple logic gates are used as basic computing elements. The distributions of the results from the stochastic processes are approximated using the hypergeometric distribution. A statistical model of the noise(error) is developed to estimate the relative accuracy associated with stochastic computing in terms of mean and variance. Numerical character recognition problems are applied to the network to evaluate the network performance and to justify the validity of analytic results based on the developed statistical model. The network architectures are modeled in VHDL using the mixed descriptions of gate-level and register transfer level (RTL). Experiments show that the statistical model successfully predicts the accuracy of the operations performed in the network and that the character classification rate of the network is competitive to that of ordinary Back-Propagation networks.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.50-54
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• 2018

관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.5 s.37
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• pp.95-102
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• 2005

A Parallel Processing model by considering a spatiotemporal parallelism is presented for the training procedure of the MLP neural network. We tried to design the flexible Parallel Processing model by simultaneously applying both of the training-set decomposition for a temporal parallelism and the network decomposition for a spatial parallelism. The analytical Performance evaluation model shows that when the problem size is extremely large, the speedup of each implementation depends, in the extreme, on whether the problem size is pattern-size intensive or pattern-quantify intensive.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.781-784
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• 2008

최근 멀티미디어 콘텐츠가 빠르게 확산되고, 초고속 광대역 IP 네트워크 기술이 발전하면서 통신과 방송의 독자적 개별 서비스가 서로 공존하여 통합융합 서비스로 진화발전하고 있다. 대표적 방송/통신융합 서비스인 IPTV는 통합융합서비스의 가장 강력한 응용분야이며, IPTV와 같은 서비스들이 증가함으로 인해 다양한 인터넷 서비스를 구현하기 위해서 인터넷 프로토콜을 통한 고화질의 데이터 처리에 대한 관심이 통신업계의 화두로 등장하고 있다. 본 연구에서는 소규모에서 사용되는 표준 라우팅 프로토콜인, RIP 환경과 대규모 자율 네트워크에서 사용되는 링크 상태 라우팅 프로토콜인, OSPF 환경을 구현하여 IPTV 서비스 중에서 방송 화질의 PSNR값으로 성능을 측정하고 평가하여 효율적인 IPTV 서비스를 위한 네트워크 구축 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.15-17
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• 2021

Handwriting recognition research is mainly focused on deep learning techniques and has achieved a great performance in the last few years. Especially, handwritten Thai digit recognition has been an important research area including generic digital numerical information, such as Thai official government documents and receipts. However, it becomes also a challenging task for a long time. For resolving the unavailability of a large Thai digit dataset, this paper constructs our dataset and learns them with some variants of the CNN model; Decision tree, K-nearest neighbors, Alexnet, LaNet-5, and VGG (11,13,16,19). The experimental results using the accuracy metric show the maximum accuracy of 98.29% when using VGG 13 with batch normalization.