• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권7호
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• pp.394-400
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• 2002

워크스테이션들의 네트워크(NOWs)와 같은 스위치 기반의 비정규적 네트워크는 고속 스위치를 이용하여 프로세서 노드나 네트워크 호스트들을 특정 위상에 구애받지 않고 연결한 것으로 우수한 유연성(flexibility)과 확장성(scalability)의 장점이 있다. 그러나 메쉬와 같은 정규적인 위상에 비해 교착 상태(deadlock)에 빠지지 않는 효율적인 다중 전송을 수행하는 것은 용이하지 않다. 본 논문에서는 전송 트리의 루트 노드에 무리를 주지 않고 할당받은 서비스에 따라서 전송 단계와 적응성에 차별성을 부여하며 스위치의 채널 사용의 불균형을 개선하고 네트워크 부하 분포의 조정이 가능한 단일 단계 차별적 다중 전송(Single Phase Differential Multicast; SPDM) 기법을 제안한다.

• 산업노동연구
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• 제24권2호
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• pp.137-179
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• 2018

노동시장의 이중화에 직면하여 노동조합 활동을 중심으로 하는 기존의 노동운동에 대한 비판적 시각과 함께 새로운 노동운동의 필요성에 대한 논의가 활발하다. 그 중 하나로 본 연구는 노동자지원센터, 노동인권센터, 비정규센터 등 다양한 이름으로 활동하고 있는 지역의 비정규노동단체에 주목하여 이들 조직이 어떤 경로를 통해 성장 발전해 왔으며 어떻게 외연을 확장할 수 있었는지, 정체성은 무엇인지를 심층적으로 다룬다. 이 글의 핵심적인 내용은 비정규노동단체의 성장과 발전을 통시적인 접근법을 통해 비정규운동을 둘러싼 제도적 맥락의 변화와 그에 따른 운동의 특성 변화 및 정체성 형성의 과정을 재구성하는 것이다. 본 연구는 비정규노동센터운동이 시기적으로 기존 운동으로부터의 차별화, 탈정당화, 네트워크를 매개로 한 복합화과정 등 크게 3단계로 진화해 왔음을 확인할 수 있었다. 나아가 각 과정에서 비정규노동센터들 사이의 내적관계 그리고 이들이 기존의 노사관계행위자들과 맺는 운동외적관계를 분석적으로 고찰할 수 있었다. 끝으로 본 연구는 최근 주목받고 있는 비정규노동센터운동의 이론적 함의 및 비정규 노동운동의 성공적 사례로 남을 수 있을지 아니면 또 다른 실패로 귀결될 것인지를 토론하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.554-556
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• 2003

인터넷에서 널리 사용되는 HTML은 현재 데이터베이스 시스템과 같은 저장소 대신, 전형적인 파일 시스템에 저장되는 경우가 대부분이다. 마찬가지로 최근에 인터넷 상에서의 데이터 교환 및 표현의 표준으로 부각되는 XML 역시 파일 시스템에 저장되는 경우가 많다. 하지만, XML 문서의 비정규적인 구조와 장황성 때문에. 디스크 공간이나 네트워크 대역폭이 정규적인 구조의 데이터에 비해 비효율적이다. 따라서. 이를 해결하고자. XML 문서의 압축에 관한 연구가 진행되었다. 하지만. 최근에 연구된 XML 압축 기법들은 압축한 XML 문서에 대한 질의를 지원하지 않거나, 질의를 지원하더라도 XML 문서의 데이터 값들의 특성을 고려하지 않고 단순히 기존의 압축 방법을 통해 XML 문서를 압축한다. 그러므로 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 지원하는 XML 압축 기법을 제안한다. 본 연구에서는 태그를 Dictionary 압축으로 압축하며 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으로 데이터 값을 압축한다. 또한, 제안하는 압축 기법의 구현 및 성능 평가를 통하여. 구현한 시스템이 실생활에 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 압축하며 향상된 질의 성능을 제공하는 것을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.561-566
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• 2018

최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제10권2호
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• pp.135-142
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• 2015

본 연구는 국내 벤처기업 1,793개사 자료를 활용하여 비정규직 비중 증가가 경영성과에 미치는 영향, 업무분야별 근로나 비중 및 근로자의 학력 비중이 벤처기업의 경영성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 분석 결과, 벤처기업의 비정규직 비중이 높을수록 유의하게 매출액 성장률이 낮은 것으로 분석되었고, 이는 소규모기업보다는 중규모 기업이 그 부정적인 효과가 더 크고, 유의성이 더 높은 것으로 나타났다. 또한, 관리직, 연구직, 생산직 및 판매직 등 업무분야별 비중이 벤처기업의 경영성과에 미치는 영향은 기업 규모에 따라 다르게 나타났는데, 소규모기업은 업무분야별 비중의 차이가 경영성과에 유의한 영향을 미치지 못한 반면, 중규모기업의 경우에는 생산직과 판매직 비중에 영향을 받았다. 한편, 근로자의 학력과 매출액 상승률과의 관계에 대하여는, 기업규모별 차이가 가장 두드러져서, 소규모기업의 경우에는 대졸자 및 대학원졸업자의 비중이 매출액 증가율에 유의하거나 또는 유의하게 않은 정도로 부정적인 영향을 미친 반면, 중규모기업의 경우에는 대학원졸업자 및 대학졸업자의 비중이 모두 매출액 증가율에 유의하게 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 혁신성을 바탕으로 한 인적 네트워크를 기반으로 창업하는 벤처기업의 경우, 섣부른 비정규직의 활용이 경영성과 제고에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다는 점을 시사하고 있으나, 그러한 영향을 발생시키는 근본적인 이유에 대한 추가적인 분석이 필요하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.668-673
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• 2017

최근 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 음성 인식, 영상 인식, 물체 검출을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능 발전을 거듭해왔다. 그에 비해 네트워크가 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해는 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 효과적인 신경망 네트워크를 구성하기 위해 네트워크 파라미터들이 신경망 내부에서 어떻게 작동하고, 어떤 역할을 하고 있는지 분석하였다. Faster R-CNN 네트워크를 기반으로 하여 신경망의 과적합(overfitting)을 막는 드랍아웃(dropout) 확률과 앵커 박스 크기, 그리고 활성 함수를 변화시켜 학습한 후 그 결과를 분석하였다. 또한 드랍아웃과 배치 정규화(batch normalization) 방식을 비교해보았다. 드랍아웃 확률은 0.3일 때 가장 좋은 성능을 보였으며 앵커 박스의 크기는 최종 물체 검출 성능과 큰 관련이 없다는 것을 알 수 있었다. 드랍아웃과 배치 정규화 방식은 서로를 완전히 대체할 수는 없는 것을 확인할 수 있었다. 활성화 함수는 음수 도메인의 기울기가 0.02인 leaky ReLU가 비교적 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권5호
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• pp.583-588
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• 2009

Network Intrusion Detection System(NIDS)는 네트워크를 통해 들어오는 패킷들을 모니터링 하고 분석하여 내부 시스템에 유해한 내용을 담고 있는 패킷을 탐지 하는 시스템이다. 이 시스템은 네트워크의 패킷을 놓치지 않고 분석할 수 있어야 하며, 예측 불허의 공격 방법들에 대해서는 새로운 법칙을 적용하여 방어할 수 있어야 한다. 이에 대응하여, 소프트웨어적 처리에 비해 높은 비교 성능과 재구성이 가능한 유연성을 제공하는 FPGA는 좋은 해결책이다. 그럼에도 불구하고, 고속 네트워크의 등장과 축적되는 공격 패턴들의 증가는 제한된 속도와 공간을 가지고 있는 FPGA에게 부담이 된다. 본 연구는 추가적인 자원 사용을 최소화하고 성능의 극대화를 가져오는 방식으로 접두어 공유 병렬 패턴매치 기법을 제시하고 설계하였다. 실험을 통하여 입력 문자열을 8bit에서 16bit로 증가할 때 성능이 두 배 향상이 되면서 구현을 위해 사용되는 자원은 평균 1.07배 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.387-395
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• 2006

홈 네트워크는 유비쿼터스의 여러 응용분야 중 활발하게 연구 구현되고 있는 분야 중의 하나로, 최근 아파트 건설업체, 가전기기 업체, 통신서비스 업체들이 지능성을 갖춘 스마트 홈을 목적으로 다양한 시험제품과 솔루션을 출시 흑은 제시하면서 이를 자사의 중요한 마케팅전략으로 활용하고 있다. 스마트 홈 네트워크를 구성하는 다양한 스마트 홈 기기의 제품 경쟁력은 제품이 얼마나 지능성을 갖추어 사용자에게 편리성과 유용성을 제공할 수 있는가의 여부가 중요한 관건이 되고 있다. 따라서 지능형 홈 기기의 지능에 대한 측정기준 마련이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 스마트 홈 네트워크를 구성하는 여러 요소 중에서 정보가전기기를 지능성 측정 대상으로 하여 지능등급 부여모델을 개발하고자 한다. 지능형 홈 기기의 지능을 측정하기 위하여 로봇분야의 다양한 문헌 고찰을 토대로 지능성 측정에 필요한 핵심 구성요소를 도출 및 재 정의하여 등급모델을 설계하였다. 특히 설계된 등급부여모델의 실질적 이용을 위해서는 평가방식에 있어서 계량화 절차가 요구된다. 따라서 평가모델의 특성상 다차원적인 지능성의 속성을 총합적으로 나타내기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)을 사용하였으며, 이를 정규화하기 위해 퍼지적분(Fuzzy Integral)을 이용하였다. 산출된 적분값을 다시 비퍼지화하여 지능성 등급을 부여하는 모델을 개발하였다. 제시된 지능성 등급부여 모델은 스마트 홈 네트워크 산업의 발전을 촉진하는 계기가 될 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권5호
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• pp.379-388
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• 2007

비순서화된 스트림은 윈도우 기반의 질의를 처리할 때 부정확하거나 지연된 결과를 유발할 수 있다. 기존의 방식에서는 일반적으로 버퍼를 이용하여 비순서화된 스트림을 정렬하며, 버퍼의 크기를 추정하기 위해 네트워크 지연의 최대값에 기반한 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식은 버퍼의 크기를 불필요하게 큰 값으로 추정할 수 있으며, 지연된 질의 결과를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 지연의 변화에 따라 적응적으로 버퍼의 크기를 추정하기 위한 확률론적인 접근 방법을 제안한다 제안하는 방법에서는 튜플의 생성이 포아송 분포를 따르며 네트워크 지연은 정규 분포를 따른다고 가정한다. 그리고 이러한 가정을 바탕으로 추정식을 유도한다. 추정식은 튜플의 손실율을 입력인자로 요구하며, 이는 실시간에 튜플의 손실에 있어서 허용 가능한 백분율을 나타낸다. 사용자는 손실율을 질의문에서 정의함으로써, 응용의 요구에 따라 질의 결과의 정확성이나 처리속도 중 원하는 특성에 중점을 둘 수 있다. 본 논문의 실험 결과는 제안한 추정식이 기존의 네트워크 지연의 최대값에 기반한 추정식에 비해 적응성이 우수함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.52-61
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• 2013

무선 센서 네트워크에서 재난, 환경 모니터링 등에 대한 응용으로써 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 무선 센서 네트워크 분야는 Range-free 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 중심 극한 정리와 정규 분포에 근거한 위치 측정 기법인 밀집 확률 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기법의 경우 노드 통신을 통해 거리를 추정 후 최종 위치를 측정하지만 거리 추정 시 주위 인근 모든 노드가 동일한 1-홉 추정 거리를 갖는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 최소화하기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 밀집 확률 기법에 비해 9% 더 높은 정확도를 보였다. 또한 대표적인 Range-free 위치 측정 기법인 DV-HOP에 비해 48% 더 우수한 위치 정확도를 보였다.