• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.87-90
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.174-177
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• 2012

최근 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 가상화 기술은 가상머신에 높은 성능의 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 반면에 가상화 환경에서의 I/O는 여전히 낮은 성능을 보이며 I/O 중점적인 워크로드의 가상화에 걸림돌이 되고 있다. 이러한 성능 저하는 일반적인 장치 접근 과정에 비해 매우 복잡한 과정을 거치는 기존의 가상화 프레임워크에 의해 발생한다. I/O 요청의 각 처리과정에서 발생하는 모드전환을 제거함으로써 가상머신의 I/O 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모드전환을 완전히 제거한 장치가상화 프레임워크를 제안하고 실험을 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.501-502
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• 2009

본 연구는 mobile IP에서 smooth handoff의 지연 요소를 최대한 줄이기 위해 지역 관리 방식의 FA를 사용하여 성능을 향상시키는 방안에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 전송지연, 처리율 등의 분석을 실시하였으며 모든 FA에 버퍼를 내장한 방식과 지역관리용 FA를 이용한 방식에 대하여도 각종 성능을 측정하여 기존의 방식에 비해 어느 정도 성능 향상이 있는지 확인하였다. 본 연구를 통해 지역관리 기능을 수행하는 GFA를 핸드오프 발생 간격이 25초 이상에서는 바인딩 시간 단축에 의한 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과를 실제 무선 인터넷망 구축에 활용한다면 무선 인터넷망 구축에 관한 관련 자료가 많지 않은 현 상황에서 FA와 MN의 용량과 성능을 결정하는데 보탬이 될 것으로 확신한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2020

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.92-95
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• 2020

나날이 커져가는 데이터 처리량의 수요를 충족시키기 위한 방법의 하나로 수십개의 코어와 여러 채널의 고대역폭 메모리를 탑재한 프로세서가 상위 슈퍼컴퓨터 시스템에 도입되어 사용되고 있다. 이러한 Scale-out 방식은 성능 한계를 크게 끌어올릴 수 있지만 제대로 된 작업 배분이 되지 않았을 때 성능이 떨어질 가능성이 있다. 본 연구에서는 인텔 KNL 프로세서의 고성능 온칩 메모리의 성능 벤치마크를 진행하여 병목 현상이 실제로 존재함을 확인하였다. 또한 이런 성능 저하 패턴을 찾아내고 원인을 분석하여 향후의 시스템에서 이러한 문제를 최소화하기 위해서 하드웨어, 시스템 소프트웨어 수준에의 보완 방안을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.437-440
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• 2020

최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.118-121
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• 2021

슈퍼컴퓨터는 수백~수천 노드의 컴퓨팅 자원이 연결되어 복잡한 계산이나 대규모 데이터를 병렬 처리하며 일부 노드에서 발생하는 예상치 못한 문제는 전체적인 시스템 성능 저하로 이어질 수 있기 때문에 슈퍼컴퓨터 모니터링과 성능 분석은 슈퍼컴퓨터를 구축하고 운영하는데 필수적인 요소로 볼 수 있다. 본 논문에서는 오픈소스 소프트웨어인 Performance Co-Pilot, Bpftrace, Grafana를 활용한 슈퍼컴퓨터 모니터링 및 성능분석 시스템 구축 방안을 제안하였으며 이를 통해서 확장가능하면서도 유연한 구조의 슈퍼컴퓨터 모니터링 및 성능 분석이 가능함을 보였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.40-47
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• 2016

현재 우리나라의 대다수 공공하수처리시설들은 미래의 하수량 증가에 따른 설계기준에 대한 대비가 부족하여 현재 시설로는 향후 계획하수량의 적정처리가 곤란할 것으로 판단된다. 이에 대응하여 정부는 하수처리장 건설 사업을 꾸준히 진행하고 있는 추세다. 앞으로 건설될 하수처리시설의 효율적인 운영과 시설물의 가치 향상을 위해 본 연구에서는 주민과 하수처리시설, 토목 시공, 설계VE 전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 바탕으로 비용 절감 뿐 아니라 시설물의 성능향상, 이용자 및 인근 주민의 만족도 등을 반영한 성능평가항목을 도출하고, 다단계성능평가법을 이용하여 효율적인 설계VE 수행을 위한 보다 객관적인 성능평가 항목의 가중치 분석을 실시하였다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.135-142
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• 2008

최근의 급속하게 변화하는 모바일 인터넷 환경에서 이전의 웹 서버 성능으로는 사용자의 빈번한 연결 요구에 대해 적절한 대응이 어렵기 때문에 웹 서비스 엔진의 성능 향상이 필요하다. 따라서 본 논문은 웹 서비스의 성능 향상을 위해서 부가적으로 설치하는 톰캣 서블릿 컨테이너와 무관하게 사용자의 접속 요청을 처리하고, SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지 처리 시간을 단축하는 모바일 웹 서비스의 서버 구조를 제안한다. 제안한 웹 서버 구조는 사용자요구 수신기, 웹 문서 처리기, SOAP 프로토콜 처리기, NBTM(Non-Blocking and Thread Manager) 관리자, 세션 관리자로 구성한다. 제안된 시스템은 표준 램 서비스 프로토콜을 완전하게 지원하고, 웹2.0의 모바일 웹서비스 시스템의 통신 오버헤드와 메시지 처리 시간, 서버의 오버헤드를 감소하며, 웹2.0 환경에서 구현 실험을 통한 지연 수행 평가에 의해서 웹2.0표준 모바일 웹 서비스 시스템과 성능을 비교, 평가하여 성능 향상을 확인하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.174-180
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• 2024

본 논문에서는 wav2vec 2.0과 KcELECTRA 모델을 활용하여 멀티모달 학습을 통한 감정 분류 방법을 탐색한다. 음성 데이터와 텍스트 데이터를 함께 활용하는 멀티모달 학습이 음성만을 활용하는 방법에 비해 감정 분류 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음이 알려져 있다. 본 연구는 자연어 처리 분야에서 우수한 성능을 보인 BERT 및 BERT 파생 모델들을 비교 분석하여 텍스트 데이터의 효과적인 특징 추출을 위한 최적의 모델을 선정하여 텍스트 처리 모델로 활용한다. 그 결과 KcELECTRA 모델이 감정 분류 작업에서 뛰어난 성능이 보임을 확인하였다. 또한, AI-Hub에 공개되어 있는 데이터 세트를 활용한 실험을 통해 텍스트 데이터를 함께 활용하면 음성 데이터만 사용할 때보다 더 적은 양의 데이터로도 더 우수한 성능을 달성할 수 있음을 발견하였다. 실험을 통해 KcELECTRA 모델을 활용한 경우가 정확도 96.57%로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 멀티모달 학습이 감정 분류와 같은 복잡한 자연어 처리 작업에서 의미 있는 성능 개선을 제공할 수 있음을 보여준다.