• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.25-28
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• 2021

블록체인은 탈집중화, 위변조 방지, 추적 가능, 노드 간 공동 유지 및 보수가 가능한 데이터베이스로서 서로 신뢰하지 않은 노드 간 통신 신뢰 문제를 해결할 수 있는 점 대 점 통신 네트워크를 실현할 수 있다. 최근 몇 년 동안, 블록체인 기술은 지속적으로 발전하여 데이터 보안 문제를 해결하기 위한 중요한 기술로 주목받고 있다. 블록체인의 응용은 최초의 디지털 화폐 영역에서 금융·정무·공업 제조 영역으로 확대되고 있다. 블록체인의 특성에 따라 블록체인의 성능은 분산형 데이터 통신에 비해 크게 떨어지고 처리량이 제한되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 최근 연구되고 있는 블록체인의 보안 구조 및 성능 분석에 대해 조사하고, 기존에 연구되었던 기술과 비교하여 블록체인의 안전성을 유지하며 성능을 향상시키는 방법에 대해 고찰한다. 이후 유향 비순환 그래프 (DAG: Directed Acyclic Graph) 및 샤딩 (Sharding)을 이용하여 안전성과 성능을 강화시키는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 시스템은 DAG를 사용하여 위변조 방지 및 처리 속도 향상의 이점을 가지고 있으며, 샤딩을 사용함으로써 데이터 처리량을 향상시킨다. 마지막으로 제안하는 시스템은 기존 블록체인과 비교하여 안정성과 데이터 처리량 측면에서 비교 분석을 진행한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.503-506
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• 1998

본 연구에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 병렬 고속 디지털 신호처리시스템을 제안한다. 시스템의 성능을 평가할 수 있는 확률적인 분석방법을 제시하며, FFT 와 같이 보드간 또는 프로세서간 통신부담이 많은 알고리즘과 행렬연산과 같이 통신부담이 적은 알고리즘에 적용하여 본다. 제안한 시스템의 다양한 구성에 대하여 두 가지 알고리듬의 성능을 확률적 방법으로 평가하였으며, 그 결과는 알고리즘 분석에 듸한 성능수치와 근접함을 확인하였다. FFT는 프로세서 개수가 증가해도 보드수가 많아지면 성능이 감소하였으며, 행렬연산은 프로세서 개수에 비례하여 시스템의 성능이 선형적으로 증가함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1377-1379
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• 2012

최근 빅데이터의 활용에 대한 활발한 논의가 이루어지고 있는 가운데 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 인메모리 시스템(In-memory System)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 메모리만으로 인메모리 시스템을 구성할 경우 많은 비용과 전력을 필요로 한다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 SSD를 가상메모리로 활용하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 SSD를 가상 메모리로 활용하여 인메모리 어플리케이션의 성능을 측정하였다. 성능 평가 결과, SSD를 가상 메모리로 활용했을 때, RAM 사용량에 비례하여 성능 하락을 보였다. 하지만, 앞으로 SSD의 성능이 개선되고 발전할 경우 메모리를 SSD로 대체하여 사용하면 비용의 절감뿐 아니라 성능을 유지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.810-813
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• 2020

자연어처리 분야에서 딥러닝 기반의 분류 모델은 획기적인 성능을 보여주고 있다. 특히 2018 년 발표된 구글의 BERT 는 다양한 태스크에서 높은 성능을 보여준다. 본 논문에서는 이러한 BERT 가 클래스 불균형이 심한 데이터에 대해 어느 정도 성능을 보여주는지 확인하고 이를 해결하는 방법으로 EDA 를 선택해 성능을 개선하고자 한다. BERT 에 알맞게 적용하기 위해 다양한 방법으로 EDA 를 구현했고 이에 대한 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.796-799
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• 2020

신경망은 주로 전체 데이터를 중앙에서 학습시키거나 상황에 따라 데이터나 모델을 나누어 분산학습 방법으로 처리해 왔다. 그러나 데이터의 양의 증가와 보안적 이유로 인해 모든 환경에서 기존의 방법을 쓰기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제한된 데이터만으로 모든 데이터로 학습한 것과 같은 학습 효과를 내기 위한 방법을 제안한다. 데이터의 구성이 다른 두 가지 환경인 V-환경과 H-환경에서 학습한 모델을 어떤 방법으로 통합해야 기존의 성능과 비슷한 성능을 낼 수 있는지 연구한다. 우리는 가중치를 합치는 방법을 avg, max, absmas 3가지 방법으로 실험하였으며, 실험 결과로 V-환경에서는 기존의 성능과 비슷한 성능을 보였으며, H-환경에서는 기존의 성능에는 부족하지만, 의미 있는 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.102-105
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• 2013

최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.22-25
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• 2018

상용 벤치마크에 의한 PC 의 성능 평가는 다양한 측면의 성능 분석이 가능하지만 모든 벤치마크들이 동일한 성능 요소에 대하여 동일한 성능 평가 결과를 나타내는 것은 아니다. 벤치마크들은 각자의 특성에 따라서 사용자의 응용 프로그램의 활용 측면, 또는 하드웨어 구성요소 측면에서 서로 다른 방법으로 테스트를 수행하고, 그 결과를 컴퓨터의 성능으로 도출하도록 되어 있다. 본 연구에서는 응용 프로그램 사용자 측면에서 성능을 평가하는 벤치마크인 SYSmark 2014 와 PCMark 8, 그리고 Passmark PerformanceTest 9 를 서로 다른 CPU 사양을 가지는 PC 들에 대하여 실행하고, 그 결과를 분석함으로써 하드웨어 측면에서의 성능 평가 결과와 사용자 측면에서의 성능 평가 결과와의 연관성을 분석하였다. 벤치마크별로 성능 평가를 수행한 결과, SYSmark 2014 와 PCMark 8 은 CPU 사양에 따른 하드웨어 구성요소 측면에서의 변화에 대한 Passmark PerformanceTest 9 결과치의 차이에 비하여 상대적으로 적은 성능 차이를 보인다. 이러한 벤치마크 결과는 응용 프로그램이나 소프트웨어를 활용하는 사용자 측면에서의 성능이 하드웨어 측면에서의 성능 차이에 반드시 비례하는 결과를 나타내지는 않는다는 사실을 분석적으로 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.439-442
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• 2007

패턴 인식의 성능 향상을 위해 효율적인 특징 선택을 해주는 것은 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 최근에 제시되었던 특징 선택 방법들 중 대표적인 4 가지의 방법을 선택하여 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 적은 수의 특징으로 더 좋은 패턴 인식 성능을 보여주는 기능의 수행 능력을 중심으로 평가하였으며, 각기 다른 형태의 데이터에 대해 각 방법들이 보이는 성능도 관찰하였다. 이를 토대로 각 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2117-2126
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• 1998

본 논문에서는 내부 스피드업을 갖는 배처-베니안 망 스위칭 구조에 관한 분석적 모델을 제안하고 성능분석 결과를 제시한다. 또한, 이 모델에서 다양한 큐잉 기법들이 다른 트래픽 분포하에서 비교된다. 높은 스위칭 스피드업을 갖는 배처-베니안 망에서, 입력 및 출력 트래픽 분포에 영향을 받는 버퍼링 기법의 성능은 전체 스위칭 망의 성능에 커다란 영향을 주게 된다. 따라서 본 고에서는 제안된 모델링 기법을 사용하여 베니안 망들의 큐잉 기법을 분석하며, 큐잉 기법을 통하여 큐잉 성능과 입력 트래픽의 관계를 규명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.115-118
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• 2020

딥러닝은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 우수한 성능을 달성하려면 많은 학습 데이터와 오랜 학습 시간이 필요하다. 우리는 딥러닝과 기호 규칙을 함께 사용하는 뉴럴-심볼릭 방법을 이용하여 딥러닝만으로 학습한 모델의 성능을 능가하는 방법을 제안한다. 딥러닝의 한계를 극복하기 위해서 관계추출에서 규칙 결과와 딥러닝 결과와의 불일치도를 추가한 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 한국어 데이터에 대해서 우수한 성능을 보였으며, 빠른 성능 수렴이 이루어지는 것을 확인하였다.