• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.8-11
• /
• 2020

4 차 산업혁명 시대의 도래와 함께 AI, ICT 기술의 융합이 진행됨에 따라, 유저 레벨의 디바이스에서도 AI 서비스의 요청이 실현되었다. 이미지 처리와 관련된 AI 서비스는 피사체 판별, 불량품 검사, 자율주행 등에 이용되고 있으며, 특히 Deep Convolutional Neural Network (DCNN)은 이미지의 특색을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만, 이미지의 크기가 커지고, 신경망이 깊어짐에 따라 연산 처리에 있어 낮은 데이터 지역성과 빈번한 메모리 참조를 야기했다. 이에 따라, 기존의 계층적 시스템 구조는 DCNN 을 scalable 하고 빠르게 처리하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 DCNN 의 scalable 하고 빠른 처리를 위해 3 차원 메모리 구조의 Processing-In-Memory (PIM) 가속기를 제안한다. 이를 위해 기존 3 차원 메모리인 Hybrid Memory Cube (HMC)에 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 추가로 구성하였다. 구체적으로, Processing Element (PE)간 데이터를 공유할 수 있는 공유 캐시 및 소프트웨어 스택, 파이프라인화된 곱셈기 및 듀얼 프리페치 버퍼를 구성하였다. 이를 유명 DCNN 알고리즘 LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, RestNet 에 대해 성능 평가를 진행한 결과 기존 HMC 대비 40.3%의 속도 향상을 29.4%의 대역폭 향상을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.180-185
• /
• 2006

자기 유사성(self-similarity)은 다양한 네트워크 환경에서 공통적으로 발생하는 현상인 것으로 정체 제어에서 자기 유사성 트래픽의 장거리 상관 구조를 활용할 가능성과 MTS(Multiple Time Scale) 정체 제어의 프레임워크를 발전시켜, 이 프레임워크가 전송 율 기반 피드백 제어의 성능을 향상시키는 데 시뮬레이션을 통해 트래픽 조건으로 다음과 같이 연구한다. 자기유사성 트래픽 조건에서 3가지 단계로 구성한다. 먼저 TCP의 모듈 형 확장에서 Tahoe, Reno, Vegas등 다양한 버전의 TCP에 적용되는 간단한 인터페이스를 통한 함수 호출을 정의하고, 이것이 성능을 크게 향상시는 것을 입증한다. 두 번째로, 광대역 WAN에서 지연-대역폭의 곱이 높을 경우 더욱 심각해지는 사후 제어의 불확실성 차이를 해소함으로써 MTS TCP가 기반 피드백 제어에 사전성을 부여한다는 것을 입증한다. 세번째는 트래픽 제어의 3가지 차원인, 즉 추적 능력, 연결 지속 기간, 공정성이 성능에 미치는 영향 등을 비교 분석하여 입증한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제3권3호
• /
• pp.31-38
• /
• 2010

사이버 공격의 형태가 나날이 다양해지고 복잡해지는데 반해 기존의 네트워크 보안 메커니즘은 지엽적인 영역의 방어적인 대응에 치중하고 있어 적시에 공격자를 탐지하고 신속하게 대응하는 것이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 광역 네트워크 차원에서 다양한 사이버 공격에 쉽게 대응할 수 있고, 다수의 보안영역 간의 협력을 통해 공격자를 실시간으로 추적하고 고립화할 수 있는 새로운 네트워크 보안 구조를 제안하고자 한다. 제안하는 보안 구조는 액티브 네트워크를 기반으로 하는 이동코드를 포함한 액티브 패킷 기술을 이용하여 위조 IP 공격이나 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 대하여 자율적이고 능동적으로 대응하는 것이 가능하다. 또한 다수의 보안영역 내의 보안 시스템 간의 협업을 통해 기존의 지엽적인 공격 대응 방식에 비해 보다 광역적이고 일괄적인 보안 서비스를 제공한다. 또한, 본 논문에서는 제안한 공격자 대응 프레임워크의 실험 환경을 구축하고 실험한 결과를 분석함으로써 적용 가능성을 검증 하였다.

• 한국사회복지학
• /
• 제53권
• /
• pp.179-207
• /
• 2003

본 연구의 목적은 여성복지 관련 조직들간의 네트워크 실태, 특히, 네트워크의 구조적 특성을 파악함으로써 부천 지역내 여성복지기관들간의 보다 긴밀한 네트워크 구축의 중요성을 강조하고, 여성들의 욕구 충족과 임파워먼트에 필요한 네트워크 구축의 방향에 대한 기초자료를 제시하는데 있다. 본 연구의 조사대상은 부천시 여성들을 대상으로 서비스를 제공하는 사회복지기관, 민간차원의 여성단체, 여성의 자원봉사활동을 목적으로 하는 여성봉사단체, 여성활동을 지원하는 여성관련 공공기관 등을 포함하여 총 30개 단체이며, 정보교환, 대상자의뢰, 단체간협의, 자원교환 영역에서의 조직간 네트워크 분석을 통해 네트워크의 중심조직을 찾고, 유사한 관계양상을 가지는 조직들을 하나의 구획으로 모형화하여 조직간 네트워크의 구조와 특성을 보여주었다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 네트워크 영역마다 차이는 있지만 여성관련 공공기관들이 네트워크에서 중심적 역할을 하고 있었고, 네트워크의 모든 영역에서 봉사단체들은 소외되어 있었으며, 봉사단체와 여타 여성단체들간의 소원한 관계에서 공공조직들이 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 조직의 유형에 따라 민간여성단체와 여성관련 공공기관끼리, 복지기관끼리, 여성봉사단체끼리 "끼리 네트워크"이 두드러진 특징으로 나타났다. 이러한 부천지역 여성복지 관련 조직들간의 네트워크의 결과는 앞으로의 네트워크 활성화를 위한 중요한 전략과 시사점을 제공해 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.131-138
• /
• 2013

본 논문에서는 등장인물이 대사에서사용한감정어를 이용하여 등장인물의 감정 유형을 분류하는 방법을 제안하고 성능을 평가한다. 감정 유형은 긍정, 부정, 중립의 3 종류로 분류하며, 등장인물이 사용한 감정어를 누적하여 3 종류의 감정 유형 중에 어디에 속하는지를 파악한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안하고 감정어가 가진 감정 성분을 벡터로 표현하는 방식을 제안한다. WordNet은 영어 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정항목과의 거리를 계산하여 단어별감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터 성분들을 긍정, 부정, 중립의 3가지 차원으로 축소하여 표현한 후, 등장인물의 감정 성향이 어떻게 나타나는지를 추출한다. 또한 감정 성향의 추출 성능에 대해 헐리우드 영화 4개의 영화에서 12명의 등장인물을 선정하여 평가하여 제안한 방법의 효율성을 측정하였다. 대사는 영어로 이루어진 대사만을 사용하였다. 추출된 감정 성향 판단 성능은 75%의 정확도로 우수한 추출 성능을 나타내었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권3호
• /
• pp.81-94
• /
• 2023

본 연구는 2022년 Skytrax가 실시한 항공사 평가 중 최상위 등급에 해당하는 카타르 항공, 싱가포르 항공, 에미레이트 항공, ANA 항공과 9위인 대한항공을 대상으로 Twitter 상의 소셜 네트워크 구조를 비교 분석하여 그 차이점을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 소셜 네트워크 분석 프로그램인 NodeXL를 활용하였다. 항공사별 소셜 네트워크의 차이를 비교하기 위한 지표로 Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, 그리고 Average Betweenness Centrality를 활용한 결과, 종합적으로 싱가포르 항공의 소셜 네트워크가 다른 항공사의 것이 비해 강한 연결망을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 항공사별 소셜 네트워크내에서 정보 및 자원의 흐름뿐만 아니라 상호작용에 큰 영향을 미치는 유력자(Influencer)가 누구이며, 어떤 역할을 하는지를 확인 결과에서도 카타르 항공과 싱가포르 항공이 다른 항공사에 비해 우수한 것으로 평가되었다. 본 연구는 이런 분석 결과를 토대로, 항공사의 소셜 네트워크 활용 필요성과 유용성 제고 차원에서 시사점을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
• /
• pp.23-26
• /
• 2024

본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.12-18
• /
• 2001

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.

• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.72-80
• /
• 2010

본 연구에서는 모든 발생 가능한 철도 사고시나리오를 기반으로 비상대응절차를 정의하여 철도사고 별 비상대응 절차를 구축하였으며 이를 유비쿼터스 센서 네트워크 시스템과 연동하여 u-철도 방재시스템을 제안하였다. u-철도 방재 시스템은 u-예방 시스템, u-대비시스템, u-대응 시스템, u-복구 시스템 4개의 단위 시스템들로 구성되어 있으며 각각의 데이터베이스별로 분리되어 있다. 수집된 정보는 각 시스템별로 분석되고 각종 매체를 통해 정보를 제공하며, 연계된 타 시스템과 유기적으로 정보를 교환하는 구조로 설계되었다. 특히 u-철도 방재 시스템은 오감인지기능을 바탕으로 한 센서 네트워크와 모니터링 시스템을 통하여 비상사고 발생 시 적절한 초기 대응이 가능하도록 설계되었다. 또한 2차원, 3차원 공간 정보 인터페이스에 유비쿼너스 센서 네트워크와 예상 시나리오를 함께 연동시키므로 서 종합적 의사 결정이 가능하도록 구축하였다.

• 영재교육연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.17-35
• /
• 2017

이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.