• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.490-492
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• 2001

본 논문은 ATM 멀티캐스트 스위치를 위한 새로운 복사망을 제안하였다. Lee의 복사망과 그 이후 제안된 복사망에서 문제가 된 오버플로우와 충돌 문제를 해결하기 위해 다중경로와 다중출력을 갖는 B-tree 네트워크를 사용하였다. 또한 높은 부하에도 충돌을 줄이고 복사망의 성능을 높이기 위해 B-Tree 네트워크의 각 SE에 출력 및 공유 버퍼 성격을 지닌 크로스포인트 버퍼를 추가한 IBBT 네트워크를 제안하였다. 제안된 복사망은 Lee의 복사망의 특성을 유지하며, 이 IBBT 네트워크를 복사망의 BBN에 적용하고, 셀 분할 알고리즘을 사용하여 복사망의 성능을 향상 시켰다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.6
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• pp.696-705
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• 2002

This paper presents a new copy network for multicast ATM switches. Many studies have been carried out up to date since the proposition of Lee's copy network. However, the overflows and cell conflicts within the switch have still been raised a problem in argument. In order to reduce those problems, we proposed a 3-dimensional multicast switching architecture which has shared buffers in this paper. The proposed architecture can reduce the overflows and cell conflicts through multiple paths and output ports even in the high load environments. Also, we proposed a cell splitting algorithm which handles the cell in the case of large fan-out, and a copy network to increase throughput by expanding the Lee's Broadcast Banyan Network(BBN). Cell copy uses the Boolean interval splitting algorithm and the multicast pattern of the cells according to the self-routing characteristics of the network. In the proposed copy network, we improve the problems such as overflow, cell splitting of large fanout, cell conflicts, etc., which were still existed in the Lee's network. The results of performance evaluation by computer simulation show that the proposed scheme has better throughput, cell loss rate and cell delay than the conventional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.232-234
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• 2001

본 논문은 초고속통신망에서 멀티캐스트 교환에서 발생될 수 있는 오버플로우 문제와 블로킹 문제를 보다 효율적으로 해결함으로써 높은 산출량과 낮은 셀 손실을 가지는 복사망(copy network)에 관하여 언급한다. 제안된 복사망은 셀 분할(cell splitting)과 공유된 버퍼, 그리고 그룹분할 스위치로 구성되어지며, 기존의 반얀 계열의 네트워크 보다 높은 산출량과 낮은 셀 손실률로 인한 성능 향상을 얻을 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12A
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• pp.1887-1896
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• 2000

본 논문에서는 브로드캐스트 병렬 반얀망과 바이패스 라인의 조합을 이용한 새로운 브로드캐스트 망을 제안하고 성능을 평가한다. 기존의 브로드캐스트 스위치는 주로 T.T.Lee가 제안한 구조를 기반으로 연구되어 왔다. 제안한 브로드캐스트 망은 Lee의 복사망이 갖는 출력 부하 제한의 단점을 극복하여, 원하는 출력 부하에 따라 확장이 용이하고 구성이 간단하며 셀 손실율이 낮은 장점을 갖는다. 제안한 망의 구성을 위하여, 병렬 방얀망의 확장성을 이용하고, 각각의 반얀망이 갖는 셀의 손실을 최소한으로 줄이며 망 자원의 효율적인 이용을 위하여 병렬망 간에 셀들이 전송될 수 있는 바이패스 라인을 부가한다. 충돌이 발생한 충돌 셀은 바이패스 라인을 통하여 다른 스위치 플랜으로 전송되어 재 전송을 시도할 수 있도록 한다. 또한, 높은 수의 CN(Copy Number)을 갖는 셀이 낮은 수의 CN을 갖는 셀들과 충돌되어 손실되는 것을 막기 위하여, 높은 수의 CN이 우선적으로 전송될 수 있도록 CN 비교기를 부가한다. 제안한 구조는 C로 구현된 시뮬레이터를 통하여 그 성능을 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.10
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• pp.52-63
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• 1998

In this paper, several improvements to a copy network proposed previously for multicast packet switching are described. The improvements provide a solution to some problems inherent in multicasting. The input fairness problem caused by overf low is solved by a dynamic starting point decider(DSD), which can calculate running sums of copy requests starting from any input port. The starting point is changed adaptively in every time slot based on both the fill level of the input buffers in current time slot and the overflow situations of the previous time slot. Using the fill level of the conventional network. The DSD also provides the function of regulating overall copy requests according to the amount of input traffics. This is an essential function in improving overall throughputs of the copy networks. The throughput of a multicast switch can be improved substantially if partial service of copy request is implemented when overflow occurs. Call-splitting can also be implemented by the DSD in a straightforward manner. The hardware for the DSD is derived with the objective of simple architectures for the high speed operation. Simulation study of the copy network under various traffic conditions is presented to evaluate its performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.561-563
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• 2000

본 논문은 멀티캐스트 패킷 스위치의 성능 향상에 관하여 언급한다. 네트워크에 요구된 복사본의 수가 네트워크의 크기보다 클 경우 발생되는 오버플로우 문제를 해결하기 위해 Lee의 브로드캐스트 반얀 네트워크(BBN)를 기반으로 하여 다중경로와 다중출력을 제공하는 기능이 추가된 구조를 제안하였으며, 여기에 입력에서 다음 처리해야할 패킷의 fanout 값이 남아있는 BBN의 출력포트 수보다 클 경우 패킷이 복사될 수 없게됨으로서 발생되어질 수 있는 네트워크의 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여, 셀분할 알고리즘을 이용한 수정된 DAE(dummy address encoder) 방식을 제안하였다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.7
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• pp.674-679
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• 2017

In big-data environments wherein large amounts of text documents are produced daily, titles are very important clues that enable a prompt catching of the key ideas in documents; however, titles are absent for numerous document types such as blog articles and social-media messages. In this paper, a title-generation model for which sequence-to-sequence RNNs with attention and copying mechanisms are employed is proposed. For the proposed model, input sentences are encoded based on bi-directional GRU (gated recurrent unit) networks, and the title words are generated through a decoding of the encoded sentences with keywords that are automatically selected from the input sentences. Regarding the experiments with 93631 training-data documents and 500 test-data documents, the attention-mechanism performances are more effective (ROUGE-1: 0.1935, ROUGE-2: 0.0364, ROUGE-L: 0.1555) than those of the copying mechanism; in addition, the qualitative-evaluation radiative performance of the former is higher.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.535-538
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• 2001

본 논문은 작은 fanout에 대한 불공정성과 hot-spot의 문제를 해결하기 위해 공정하게 입력포트에 접근하여 복사망으로 들어갈 수 있는 멀티캐스트 스위치를 제안하고자 한다. 제안된 스위치는 큰 fanout에 대한 작은 fanout을 가진 입력포트에 도착한 패킷의 불공정한 대우를 해결하여 시스템 전체 지연시간을 줄여 산출량을 극대화할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.419-423
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• 2019

질문과 그에 대한 근거가 있는 문서를 읽고 정답을 예측하는 기계 독해 연구가 최근 활발하게 연구되고 있다. 기계 독해 문제를 위해 주로 사용되는 방법은 다층의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델로 좋은 성능을 위해서는 양질의 대용량 학습 데이터가 필요하다. 그러나 질과 양을 동시에 만족하는 학습 데이터를 구축하는 작업에는 많은 경제적 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 정답 분리 인코더와 복사 메커니즘을 이용한 단답 기반 한국어 질문 자동 생성 모델을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.