• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.10-12
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• 2001

와이드 이슈 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim ILP)을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 명령어 수준 병렬성을 이용하여 성능을 향상시키기 위하여 데이터 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행하는 값 예측기의 성능을 비교분석 한다. 먼저 값 예측기 종류별로 성능을 측정한다 그리고 테이블의 갱신시점, 트레이스 캐시 유무 및 명령윈도우 크기에 따른 값 예측기의 성능영향을 평가분석 한다. 성능분석 결과 최근 값 예측기가 간소한 하드웨어 구성에도 불구하고 우수한 성능을 보였다. 그리고 예측테이블 갱신시점과 트레이스캐시의 사용이 값 예측기의 성능향상에 영향을 주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.376-377
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• 2016

빅데이터 분석을 위한 분산 데이터 처리 기술인 하둡 프레임워크의 성능은 데이터를 저장하고 맵리듀스를 수행하는 분산 노드 각각의 성능 및 네트워크의 성능 등의 요소에 영향을 받는다. 본 논문에서는 기존 하둡에서의 분산 노드 관리 기법을 분석하고, 중소병원의 전산 시스템 환경을 고려하여 중소규모의 병원에서 하둡을 도입하기 위해 필요한 분산 노드 관리 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.313-316
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• 2001

본 논문에서는 입력변수들의 차원을 감소시켜 polynomial adaline의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 입력변수의 특징을 추출하고 이를 polynomial adaline의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 입력데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 데이터에 따른 polynomial adaline이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 polynomial adaline을 5 개의 입력변수를 가진 패턴분류 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 다차원 polynomial adaline보다 더욱 우수한 분류성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.405-416
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• 2022

AI기술은 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 삶의 질을 높여주고 있다. 기계학습을 이용시, 분산된 데이터를 전송해 한곳에 모으는 작업은 프라이버시 침해가 발생할 위험성이 있어 비식별화 과정을 거친다. 비식별화 데이터는 정보의 손상, 누락이 있어 기계학 습과정의 성능을 저하시키며 전처리과정을 복잡하게한다. 이에 구글이 2017년에 데이터의 비식별화와 데이터를 한 서버로 모으는 과정없이 학습하는 방법인 연합학습을 발표했다. 본 논문은 실제 금융데이터를 이용하여, K익명성, 차분프라이버시 재현데이터의 비식별과정을 거친 데이터의 학습성능과 연합학습의 성능간의 차이를 비교하여 효용성을 분석하였으며, 이를 통해 연합학습의 우수성을 보여주고자 한다. 실험결과 원본데이터 학습의 정확도는 91% K-익명성을 거친 데이터학습은 k=2일 때 정확도 79%, k=5일 때76%, k=7일 때 62%, 차분프라이버시를 사용한 데이터학습은 𝜖=2일 때 정확도 52%, 𝜖=1일 때 50%, 𝜖=0.1일 때 36% 재현데이터는 정확도 82%가 나왔으며 연합학습의 정확도는 86%로 두번째로 높은 성능을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.284-287
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• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.429-432
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• 2000

수중에서 AUV신호나 화상데이터의 정확한 고속 전송 등을 위해 수중 데이터 통신에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 수중 데이터 통신에서 잔향과 배경 잡음 등의 해양 환경 특성을 극복하는 것은 신뢰성 있는 통신 환경을 이룩하는데 중요하다. 특히 해면과 해저로 이루어진 천해 환경에서 해면과 해저 반사파에 의한 영향은 수중 데이터 통신의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 환경적 영향을 최소화하여 높은 성능의 통신 환경을 제공하기 위해 다중경로의 영향을 적게 받는 변조방식을 선택하는 것이다. 수중 데이터 통신에서 일반적으로 사용되는 변조방식은 FSK, PSK, DPSK 등이 있다. 본 연구에서는 해면$\cdot$해저로 이루어진 해양 통신 채널에서 세 가지 변조방식의 성능을 수치모의실험을 통하여 비교$\cdot$분석하였다. 수치모의실험에서 해면 해저로 이루어진 천해의 해양 통신 채널은 음원 영상법을 적용하여 구성하였으며 각 변조방식의 성능은 BER(Bit Error Ratio)로 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.923-926
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• 2003

iSCSI(Internet Small Computer Systems Interface)프로토콜은 TCP/IP 네트워크를 통해 블록 중심형 스토리지 데이터에 접근을 가능하게 하는 SCSI 전송프로토콜이다. iSCSI는 서버에서 스토리지장치로의 데이터 전송을 위해 표준 이더넷 스위치와 라우터를 사용하며, 또한 기존의 IP 네트워크를 사용하여 SAN 의 확장이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 iSCSI 를 사용하여 여러가지 다른 환경에서 iSCSI 프로토콜의 성능을 분석한다. 첫째는 스토리지 장치에 따른 iSCSI 의 성능변화와 둘째는 현재의 네트웍 망에서의 변화이다. 이더넷에서 스토리지 데이터를 액세스하는데 있어서 시급했던 문제중에 하나는 충분한 대역폭과 낮은 지연율을 제공하는 것이었다. 최근의 이더넷 기술의 발전은 IP 네트워크를 통해 스토리지 장치를 액세스하는 것이 가능해졌으며 백본망을 비롯한 기가비트 이더넷이 활성화된 오늘날의 네트워크 망에서 iSCSI를 이용한 스토리지 서비스가 활성화 될 것이다. 본 논문에서는 iSCSI의 기반이 되는 IP네트워크에서의 iSCSI의 성능을 분석한 내용을 기술한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.223-226
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• 2005

본 논문에서는 지능형 교통망 시스템 서비스에 사용하는 5.8GHz 대역에서 OFDM을 이용한 단거리 전용 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 현재의 DSRC 시스템은 1Mbps 이상의 데이터 서비스가 어려울 것으로 예상되므로 개선도니 변복조방식이 요구된다. OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 보호구간의 삽입을 통하여 ISI를 방지할 수 있으므로 고속 데이터 전송에 적합하다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 변조 방식으로는 IEEE 802.11a에 근거한 부 반송파의 수가 64개인 QPSK변조 방식을 사용하는 OFDM 시스템을 모델링 하고, 도플러 천이 효과를 고려한 Clark & Gans 페이딩 환경에서 성능을 분석하였다. 또한 페이딩 환경에서는 성능의 열화 정도가 크기 때문에 이를 극복하기 위해 채널 예측기를 사용하여 채널 응답을 근사적으로 예측${\cdot}$보상하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.403-410
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• 2020

오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.565-568
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• 2002

클라이언트로부터 전송되는 멀티미디어 데이터를 실시간으로 서버에서 분석하여 처리하는 시스템의 경우에는 입력되는 데이터의 양에 비례하여 서버의 부담은 증가하게 된다. 이때 서버에서는 데이터의 병목현상이 발생하게 되고, 이는 바로 전체적인 시스템의 성능을 저하시키는 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 데이터 처리의 병목현상을 해결하여 시스템의 성능을 높일 뿐만 아니라, 인터넷상의 유휴 서버들을 활용할 수 있게 하기 위한 방안으로 분산처리 기술을 이용한 전처리 작업 시스템과 그 성능을 향상시키기 위한 분산 객체 활성화 시스템을 제안한다.