• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권5호
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• pp.375-384
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• 2004

그리드는 대규모의 독립된 자원을 공유하여 과학 연구와 같은 문제를 해결하기 위한 컴퓨팅 환경을 제공한다. Globus는 그리드를 구축할 수 있는 표준적인 미들웨어로서 자원 관리, 보안, 데이타, 정보 서비스 등의 핵심적인 서비스를 제공하지만 어플리케이션에서 필요한 다양한 요구를 충족시키기에는 아직 많은 연구가 필요하다. 그 중에서도 워크플로우 서비스는 복잡한 어플리케이션을 위한 중요한 서비스로 부각되고 있다. 본 논문에서는 워크플로우 서비스를 지원하는 메타 스케줄링 프레임워크 (MSF)를 제안한다. 메타 스케줄링 프레임워크는 그리드 작업에서 요구하는 내용과 작업 절차를 표현할 수 있는 XML 기반의 작업 제어 언어 (JCML)를 제공하며, 이를 바탕으로 복잡한 작업 처리를 효과적으로 관리할 수 있는 워크플로우 관리 서비스를 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.647-650
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• 2004

MAC RX FIFO은 10Gbps전용 전송속도에서 제공하는 FIFO모듈이다. 10Gbps이상의 전송속도에서는 전송부, 수신부모두 양방향 전송신가능한 Full Duplex(전이중)방식을 사용한다. 기존 FIFO의 임시 버퍼기능 뿐만 아니라 프레임 흐름 컨트롤 블록을 적용하여 전송간의 프레임 흐름제어 기능을 수행한다. 하위계층에서 MAC으로부터 전송되는 데이터는 64비트와 데이터 유효 정보를 가진 8비트 데이터 유효 정보비트를 가진다. 이렇게 전송되는 데이터는 MAC RX FIFO에 프레임단위로 저장되어 프레임간의 구분정보 Codeword프레임을 확인하여 새프레임 데이터를 확인한다. 사용자계층에는 데이터 128비트와 유효 정보비트 16비트로 사용자계층에 전송한다. 본 논문에서는 10G 전송속도을 갖는 MAC RX FIFO을 설계한다. VHDL언어를 사용하였고 ModelSim5.6a로 시뮬레이션하여 파형분석과 타이밍 분석하여 정상적인 동작을 확인한다. MAC RX FIFO는 10Gbps전송속도에서 요구되어지는 모듈에서 Flow Control, Pause프레임기능을 갖는 모듈에 적용되어 사용가능 할 것으로 사료된다.

• 정보관리학회지
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• 제36권3호
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• pp.7-36
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• 2019

이 연구에서는 1990년부터 2018년까지 29년간의 도서관을 주제로 한 뉴스 기사 37,818 건을 대상으로 양적 분석과 내용분석을 통해 도서관에 대한 언론 보도 경향을 분석하였다. 이를 위해 먼저, 시기별, 주제별, 언론사 유형별 기준에 따라 언론 보도의 양적 변화 추이를 분석한 후, 키워드 빈도 분석과 언어 네트워크 분석을 통해 시기별 보도 내용의 변화 추이와 기사에 내재된 언론 프레임을 분석하였다. 분석 결과, 언론은 도서관의 정보제공 기능과 교육적 기능, 그리고 문화적 기능에 주된 관심을 보였으며, 언론의 관심 주제 변화 추이는 사서직 처우 문제를 제외하고는 대체적으로 도서관계 이슈의 변화 추이와 일치하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 언론이 도서관 기사 보도에 대해 취하는 주된 태도는 보도기능과 광고기능인 것으로 나타났다.

• 논리연구
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• 제16권3호
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• pp.347-380
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• 2013

나는 이 글에서 비트겐슈타인이 프레게의 의미 이론을 어떻게 비판했는지를 살펴보고자 한다. 프레게의 의미 이론은 뜻-지시체 이론으로 요약된다. 프레게는 모든 언어적 표현에 대해 뜻과 지시체를 구분한다. 특히 그는 문장도 뜻과 지시체를 지닌다고 간주한다. 그런데 이러한 구분은 소위 동일성 문장 문제로부터 제기된 것이다. "논고"의 "근본 사상"은 프레게의 뜻-지시체 이론에 대한 직접적인 비판의 단초이다. 즉 한 문장의 지시체는 진리치이며 진리치는 (프레게의 의미에서) "대상 자체"라는 생각에 대한 공격이다. 비트겐슈타인에 따르면 그러한 대상은 실재하는 것이 아니며, 그림 이론에 따르면 이름과 명제의 기능은 근원적으로 상이하다. 그런데 프레게의 입장에서는 이러한 비판이 불충분하다고 정당하게 응수할 수 있다. 요컨대 프레게의 "뜻", "지시체" 등은 모두 전문 용어인 것이다. 그리하여 비트겐슈타인의 결정적인 비판은 프레게의 이론 체계의 논리적 허점을 추궁하는 것으로 이루어진다. 프레게가 한 문장의 뜻과 지시체를 도입하는 또 다른 경로가 있다. 그는 "개념 표기법"에서는 판단선과 내용선에 대한 논의에서, 그리고 "함수와 개념" 이후에는 판 단선과 수평선에 대한 논의에서 한 문장의 뜻과 지시체를 다룬다. 비트겐슈타인은 바로 이러한 프레게의 규정에 의해서는 복합 문장의 뜻은 결코 해명될 수 없다고 비판한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.119-120
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• 2012

GPU를 이용한 병렬 알고리즘은 어떤 메모리를 사용하는지에 따라 시스템의 전체적인 성능이 달라진다. 본 논문은 GPU 환경에서 실행되는 CUDA 프레임워크에서 병렬처리를 이용하여 문서 분류 시스템의 속도를 향상시키고자 할 때 메모리 로딩 시간이 전체적인 시스템의 성능에 미치는 영항을 연구하였다. 기존의 CPU 환경에서 구현했을 때와 비교하여 어느 정도의 성능 향상이 있었는지 실험하였으며 이전 연구에서 고려하지 않았던 메모리를 읽는데 걸리는 시간을 고려하여 현실적인 실행 시간을 비교하였다. 실험 결과에 의하면 CPU 에서 구현했을 때의 연산 속도보다 GPU의 텍스쳐 메모리를 사용하여 구현하였을 때 문서분류 성능이 향상되는 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.16-18
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• 2000

인터넷의 비약적인 발달로 인해 복잡해진 지식체계에 따른 다양해진 정보를 손쉽게 구할수 있게 되었으나, HTML(Hyper Text Markup Language)과 같은 정적인 텍스트 위주의 고정된 내용의 웹 페이지 저작으로는 멀티미디어에 대한 점차 증대되는 사용자의 요구를 수용할 수 없게 되었다. 시간에 기반을 둔 멀티미디어 객체를 동기화 하는 효과적인 프레젠테이션을 기술할 수 있는 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)이 W3C(World Wide Web Consortium)에 의해 제안되었다. 이러한 SWIL은 선언적 마크업(Markup) 언어이므로 텍스트 편집기 등으로 쉽게 저작할 수 있으나, 태그(Tag)기반 언어이므로 태그를 암기하고 사용법을 숙지하여야만 효과적인 멀티미디어 프레젠테이션 제작이 가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Java를 기반으로 하여 사용자 편의적인 GUI(Graphical User Interface)에 입각한 멀티미디어 데이터의 통합 및 동기화를 위한 SMIL 전용 저작도구의 구현 및 향후 개발 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.338-340
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• 2000

인터넷의 비약적인 발달로 인해 복잡해진 지식체계에 따른 다양해진 정보를 손쉽게 구할수 있게 되었으나, HTML(Hyper Text Markup Language)과 같은 정적인 텍스트 위주의 고정된 내용의 웹 페이지 저작으로는 멀티미디어에 대한 점차 증대되는 사용자의 요구를 수용할 수 없게 되었다. 시간에 기반을 둔 멀티미디어 객체를 동기화 하는 효과적이 프레젠테이션을 기술할 수 있는 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)이 W3C (World Wide Web Consortium)에 의해 제안되었다. 이러한 SMIL은 선언적 마크업(Markup) 언어이므로 텍스트 편집기 등으로 쉽게 저작할 수 있으나, 태그(Tag)기반 언어이므로 태그를 암기하고 사용법을 숙지하여야만 효과적인 멀티미디어 프레젠테이션 제작이 가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Java를 기반으로 하여 사용자 편의적인 GUI(Graphical User Interface)에 입각한 멀티미디어 데이터의 통합 및 동기화를 위한 SMIL 전용 저작도구의 구현 및 향후 개발 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.448-453
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• 2023

대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)을 인간의 선호도 관점에서 평가하는 것은 기존의 벤치마크 평가와는 다른 도전적인 과제이다. 이를 위해, 기존 연구들은 강력한 LLM을 평가자로 사용하여 접근하였지만, 높은 비용 문제가 부각되었다. 또한, 평가자로서 LLM이 사용하는 주관적인 점수 기준은 모호하여 평가 결과의 신뢰성을 저해하며, 단일 모델에 의한 평가 결과는 편향될 가능성이 있다. 본 논문에서는 엄격한 기준을 활용하여 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있는 평가 프레임워크 및 평가자 모델 'FubaoLM'을 제안한다. 우리의 평가 프레임워크는 심층적인 평가 기준을 통해 다수의 강력한 한국어 LLM을 활용하여 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 기반 평가를 수행한다. 이러한 평가 결과를 다수결로 통합하여 편향되지 않은 평가 결과를 도출하며, 지시 조정 (instruction tuning)을 통해 FubaoLM은 다수의 LLM으로 부터 평가 지식을 증류받는다. 더 나아가 본 논문에서는 전문가 기반 평가 데이터셋을 구축하여 FubaoLM 효과성을 입증한다. 우리의 실험에서 앙상블된 FubaoLM은 GPT-3.5 대비 16% 에서 23% 향상된 절대 평가 성능을 가지며, 이항 평가에서 인간과 유사한 선호도 평가 결과를 도출한다. 이를 통해 FubaoLM은 비교적 적은 비용으로도 높은 신뢰성을 유지하며, 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.99-106
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• 2013

인스턴트메시지(Instant Message) 서비스에서 서버는 인스턴트메시지와 사용자들에 대한 다량의 프레즌스 자원을 담은 요청 메시지를 처리해야하고 등록한 프레즌스 자원에서 발생하는 다량의 통지 메시지도 처리해야 한다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따라 서버의 부하를 효율적으로 분산하여 처리 할 수 있고 확장 호처리 언어를 적용하여 사용자에게 다양한 기능을 제공 할 수 있는 새로운 다중 서버 방식을 사용한 인스턴트메시지 서비스 구조를 제안하였다. 서비스 사용자는 프레즌스 정보 및 자신이 원하는 기능을 기술한 호처리 언어 스크립트를 서버에 등록하며, 서버는 인스턴트메시지의 처리 및 프레즌스 서비스와 호처리 언어 스크립트 실행 기능을 제공한다. 이를 위하여 확장된 프레즌스 정보 데이터 구조가 제안되었고 인스턴트메시지 서비스 처리에 필요한 호처리 언어 동작 태그들이 새롭게 추가되었다. 따라서 본 시스템에서는 시스템의 확장성이 높아지고 프레즌스 서비스와 호 처리를 조합한 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있게 된다. 또 서버에 인스턴트메시지 처리 모듈을 통합하여 시스템 전체의 SIP(Session Initiation Protocol) 메시지의 발생 양을 줄여 시스템의 효율을 더욱 높일 수 있도록 하였다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.141-150
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.