ETL(Extraction, Transformation, Loading)작업은 데이터웨어하우스 시스템 구축 및 유지관리 뿐만 아니라 차세대 정보시스템 구축의 핵심 프로세스에 해당한다. 특히 차세대 정보시스템 구축에 있어서 ETL 작업의 성능은 시스템오픈의 성패를 좌우하는 중요한 요소이다. 일반적으로 차세대시스템 구축의 데이터 전환을 위해 수행되는 ETL작업은 대용량데이터에 대한 다양한 형태의 데이터변형 과정을 수반하며 반드시 정해진 시간안에 완료되어야 한다. 또한, 수 많은 원천 집합을 추출하여 타겟시스템의 형태에 맞게 변형 및 적재하는 작업은 한정된 컴퓨팅 자원내에서 수행되어야 한다. 따라서 자원성능을 고려한 ETL작업 스케줄 최적화는 데이터전환 작업에 있어 필수적인 고려사항이 된다. 이 연구에서는 가용한 물리자원을 최대한 활용하여 ETL 프로세스의 처리능(throughput)을 최대화 하는데 초점을 맞추어, ETL프로세스를 페트리넷을 이용해 모델링하는 기법을 제시한다. 이 모델에는 ETL 프로세스가 수행될 서버의 컴퓨팅자원이 토큰화(tokenize)되어 포함된다. 이 모델을 기반으로 가용자원을 최대한 활용하면서도 자원병목이 발생하지 않는 수준으로 ETL 작업이 수행될 수 있도록 프로세스를 제어할 수 있는 방안을 제시한다.
기계요약의 사실 불일치는 생성된 요약이 원문과 다른 사실 정보를 전달하는 현상이며, 특히 개체명이 잘못 사용되었을 때 기계요약의 신뢰성을 크게 훼손한다. 개체명의 수정을 위해서는 두 가지 작업을 수행해야한다. 먼저 요약 내 각 개체명이 올바르게 쓰였는지 판별을 해야하며, 이후 잘못된 개체명을 맞게 고치는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 두 가지 작업 모두 각 개체명을 문맥적으로 이해함으로써 해결할 수 있다고 가정하고, 이에 따라 두 작업에 대한 다중 작업 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 학습한 모델은 생성된 기계요약에 대한 후처리 교정을 수행할 수 있다. 제안 모델을 평가하기 위해 강제적으로 개체명을 훼손시킨 요약데이터와 기계 요약 데이터에 대해서 성능을 평가 하였으며, 다른 개체명 수정 모델과 비교하였다. 제안모델은 개체명 수준에서 92.9%의 교정 정확도를 달성했으며, KoBART 요약모델이 만든 기계요약의 사실 정확도 4.88% 포인트 향상시켰다.
순차적 문장 분류는 여러 문장들을 입력으로 받아 각 문장들에 대하여 사전 정의된 라벨을 할당하는 작업을 말한다. 일반적인 문장 분류와 대조적으로 기준 문장과 주변 문장 사이의 문맥 정보가 분류에 큰 영향을 준다. 따라서 입력 문장들 사이의 문맥 정보를 반영하는 과정이 필수적이다. 최근, 사전 학습 기반 언어 모델의 등장 이후 여러 자연 언어 처리 작업에서 큰 성능 향상이 있었다. 앞서 언급하였던 순차적 문장 분류 작업의 특성상 문맥 정보를 반영한 언어 표현을 생성하는 사전 학습 기반 언어 모델은 해당 작업에 매우 적합하다는 가설을 바탕으로 ELECTRA 기반 순차적 분류 모델을 제안하였다. PUBMED-RCT 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 제안 모델이 93.3%p로 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 Android를 기반으로 NFC(Near Field Communication) 스티커를 태그 하는 행위를 통해 별도의 터치 없이 자신이 원하는 여러 작업들을 실행할 수 있는 NFC의 장점을 이용하여 운전 중/ 강의 중 등의 특정 상황에서 사용자가 원하는 작업을 빠르고 간단하게 할 수 있도록 하는 맞춤 NFC 태그 애플리케이션을 개발하였다. 본 애플리케이션의 기능은 한 번의 태그만으로 운전 중에 필요한 작업(구글지도, 뮤직플레이어 등), 강의에 필요한 작업(모바일 학생증, 화면밝기 최대, 진동모드 등)을 동시에 적용할 수 있으며 자신의 연락처 정보를 상대방의 단말기에 저장 시킬 수 있고, 제공되는 작업 이외에 사용자가 원하는 작업을 정의할 수 있도록 하였다.
Linear Temporal Logic synthesis 는 LTL formula 로 표현된 요구 사항으로부터 그것을 만족하는 시스템을 만들어낸다. 이러한 synthesis 과정은 2EXPTIME-complete 이 요구 되지만 GR formula 라는 특수한 형태를 사용함으로써 복잡도를 Polynomial 시간으로 줄일 수 있다. LTL synthesis 는 작업 공간, 로봇이 취하는 센서 정보와 액션의 종류, 상위 수준의 작업 명세를 입력으로 받아 GR formula 형태로 변환하고, 기대되는 작업이 실현 가능하다면 그것을 성취할 수 있는 오토마타를 생성해낸다. Synthesis 알고리즘을 구현한 LTLMoP 라는 도구를 이용하여 LTL synthesis 과정을 보이고 화성 행궁의 미아 찾기 로봇 작업 계획을 구현한다. 마지막으로 시뮬레이션 과정을 통해 기대하는 작업을 성공적으로 성취할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.
디지털 캐로절이란 인터넷 상에서 존재하는 다양한 형태의 멀티미디어 파일을 동시에 한 응용에서 통합적으로 수용할 수 있도록 고려한 시스템이다. 련 연구에서의 멀티미디어 협력 작업 환경은 사용자가 웹에서 공동 작업 수행이 가능하고 브라우징 기능이 제공된다 즉 멀티미디어 협력 작업 환경에서의 웹 접근이 가능하게 화이트 보드, 응용 공유, 웹 노트 등의 기능을 하나로 통합한 시스템 환경이다. 본 논문에서는 디지털 캐로절 시스템에서의 오류 동기화 시스템을 기술한다. 오류 공유 시스템을 이용하여 공동 작업을 하는 다른 사용자들에게 신속히 전달하여서 오류 발생 인식을 공동으로 대처할 수 있도록 한다. 디지털 캐로절의 오류 제어조로 사용자 입력부. 브라우저 컴포넌트, 드로잉제어기, 드로잉 윈도우, 브라우저 제어기, URL 정보 추출기, URL 동기기, 오류 정보 추출기, 오류 동기기, 문서 출력부로 구성된다.
최근 인터넷 기반 서비스에서 사용되는 데이터가 개인화 및 맞춤화가 됨에 따라 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같이 데이터를 서비스 요청 즉시 처리해야 하는 실시간 서비스에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 하지만, 기존 컨테이너 관리 시스템은 컨테이너의 데드라인 할당 및 관리 기능이 제공되지 않으며, 컨테이너 관리 시스템에서 GPU(Graphic Processing Unit) 작업의 실행과 같은 작업 상태를 알 수 없다. 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 시작 및 종료 상태의 추적과 데드라인 할당 기법을 위한 실시간 처리 정보 관리 기법을 제안한다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
정보보호관리자에 대한 직업교육훈련 프로그램을 개발하기 위해서 정보보호관리자에 대한 직무분석에 대한 체계적인 직무준석을 실행함으로서 정보보호관리자의 직무정의 직무흐름도. 직업명세서, 직무명세서, 작업명세서를 도출하였다 정보보호관리자의 직무는 4가지 책무와 13가지 작업으로 분석되었고 교육훈련 프로그램으로 18가지 교육내용과 7가지 교육과정이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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