To meet the scalability and performance requirements of data analyses, which often involve voluminous data, efficient parallel or concurrent algorithms and frameworks are essential. We present a high-performance Korean morphological analyzer which employs the MapReduce framework on the graphics processing unit (GPU). MapReduce is a programming framework introduced by Google to aid the development of web search applications on a large number of central processing units (CPUs). GPUs are designed as a special-purpose co-processor. Their programming interfaces are typically formulated for graphics applications. Compared to CPUs, GPUs have greater computation power and memory bandwidth; however, GPUs are more difficult to program because of the design of their architectures. The performance of the Korean morphological analyzer using the MapReduce framework on the GPU is evaluated in comparison with the CPU-based model. The proposed Korean Morphological analyzer shows promising scalable performance on distributed computing with the GPU.
사람들은 모국어가 아닌 다른 언어를 배울 때 대부분 단어, 문법 등에 많은 부담을 느낀다. 그리고 이런 부분이 언어를 습득하는데 흥미를 반감시키고 쉽게 포기하게 하기도 한다. 다른 언어와 마찬가지로 프로그래밍 언어 또한 문법이 복잡하면 배우는 사람이 쉽게 지치기 마련이다. 이 논문에서는 프로그래밍 언어의 어휘적, 구문적 요소를 이용해 몇 가지 프로그래밍 언어의 크기를 비교하고, 어떤 언어가 프로그래밍 언어를 처음 배우는 사람에게 적합한지 보여준다. 그리고 어떤 순서로 프로그래밍 언어를 배우는 것이 효과적인지 프로그래밍 언어의 크기 측면에서 분석한다.
분산 프로그래밍은 분산 커뮤니케이션에 대한 언어적 지원을 기반으로 상당히 단순화 될 수 있다. 현재, 많은 웹 브라우저들은 다양한 형태의 액티브 객체들을 제공하고 있으며, 그 수와 유형은 빠른 속도의 증가 추세에 있다. 자바애플릿은 널리 알려진 웹 브라우저 관련 액티브 객체중의 하나이다. 이 논문은 인터넷 상에 분산되어 있으면서 서로 정보를 교환할 수 있는 분산 액티브 객체의 구현에 관하여 기술한다. 분산 액티브 객체를 구현함에 있어서, 접근방식이 다르고 상호 호환성이 결여된 주요한 두 프로그래밍 환경은 RMI와 CORBA IDL 방식이다. 분산 액티브 객체의 구현상 쟁점들을 명확하게 하기 위해서, RMI 메커니즘을 채택한 HORB와 CORBA를 채택한 OrbixWeb2.0.1 환경 하에서 하나의 어플리케이션 프로그램을 각각 구현하였다. 부산 객체 사이의 바인딩, 상속성. 다형성, 객체의 전달, 콜백은 구현상 중요한 쟁점들이었다. 실험결과는 분산 액티브 객체를 구현하는데 있어서 작은 차이가 분산 어플리케이션의 구성에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다. 두 프로그래밍 환경 하에서 구현된 어플리케이션 간의 비교는 각각의 환경에서 구현된 어플리케이션 사이의 상호 변환 시스템을 구축하기 위한 기초 연구가 될 것이다.
In recent through development of IOT owing to that mass stream data is being generated in variety of application complex event processing technology is being watched with keen interest as a technology to analyze this kind of real-time continuous data. However, the existing study related with complex event processing only comes to an end at simple event processing based on low-level event or comes to an end at service defect discovery with providing limited operator and so on. Accordingly, there would be limitation to provide useful analysis information. In this paper in consideration of complex event along with aspect-oriented programming an extended complex event model is provided, which is possible to provide more valuable and useful information. Specifically, we extend the model to support hierarchical event structures and let the model recognize point-cuts of aspect-oriented programming as events. We provide the event operators designed to specify the events on instances and handle temporal relations of the instances. It is presented that syntax and semantics of constructs in our event processing language including various and progressive event operators, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, through application studies application possibility of this study would be shown and merits of this event model would be present through comparison with other event model.
인공 중이 (IMEHD, implantable middle ear hearing device)용 플로팅 매스 트랜스듀서는 제작 과정상에서 발생하는 구조적 오차 및 제작 결합시의 문제점들로 인해 설계 시 의도와 다른 진동 특성을 가질 수 있게 되고, 이렇게 제작된 진동 트랜스듀서는 향후 실제 환자에게 이식되었을 때의 진동체 진동 성능을 예측하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 제작된 플로팅 매스형 트랜스듀서에 대해 설계값과의 비교 평가 및 향후 컴퓨터 모델화된 청각 중이 집중 소자 모델에 적용이 가능하도록 기 제작된 진동체의 집중 소자 모델 파라미터들을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법을 LabVIEW 기반의 그래픽 유저 인터페이스 소프트웨어로 구현하였다. 제안된 방법은 실제 제작된 플로팅 매스형 진동체의 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 해당 진동체의 집중 모델 파라미터들을 순차적 이차 프로그래밍 (SQP, sequential quadratic programming) 방법으로 추정하는 방식이다. 구현된 방법을 이용하여 측정 데이터에 가해지는 잡음의 양에 따른 플로팅 매스형 진동 트랜스듀서의 집중 모델 파라미터 추정 시의 발생 오차 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 조사하여 본 방법의 파라미터 추정 정확도를 확인하였다. 또한, 실제로 제작한 인공중이용 진동 트랜스듀서에 대해 측정된 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 진동체의 집중 모델 파라미터들을 추정하였으며, 기존 설계값들과 비교를 통해 제안된 방법의 유용성을 평가하였다.
본 논문에선 기계 기술 언어(machine descriptions language)인 LISA(Language for Instruction Set Architecture)를 통하여 시뮬레이션 모델로 설계한 새로운 네트워크 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor)을 제안한다. 제안한 네트워크 ASIP은 라우터(router)에서 패킷 프로세싱을 담당하는 전용엔진을 목적으로 설계되었다. 이를 위해 MIPS(Microprocessor without Interlock Pipeline Stages) 아키텍처를 기반으로 한 일반적인 ASIP에 패킷을 빠른 속도로 처리하기 위해 필요한 새로운 명령어 셋을 추가하였다. 새로 추가된 명령어 셋은 "classification" 명령어 그룹과 "modification" 명령어 그룹으로 나눌 수 있으며, 각 그룹은 실행 단계(execution stage)에 위치한 각각의 기능 유닛(function unit)에 의해서 처리된다. 그리고 각각의 기능 유닛은 Verilog HDL을 통해 면적과 속도 측면에서 최적화하였으며, 이를 합성하여 면적과 동작 지연시간을 비교하였다. 또한 CKF(Compiler Known Function)을 이용하여 C 언어 레벨의 매크로 함수에 할당하였으며, 어플리케이션 프로그램에 대한 실행 싸이클을 비교 분석하여 성능 향상을 확인하였다.
Hadoop is a framework to process large data sets in a distributed way across clusters of nodes. It has been a popular platform to process big data, but in recent years, other platforms became competitive ones depending on the characteristics of the application. Spark is one of distributed platforms to enable real-time data processing and improve overall processing performance over Hadoop by introducing in-memory processing instead of disk I/O. Whereas Hadoop is designed to work on Java and data analysis is processed using Java API, Spark provides a variety of APIs with Scala, Python, Java and R. In this paper, the goal is to find out whether the APIs of different programming languages af ect the performances in Spark. We chose two popular APIs: Python and Scala. Python is easy to learn and is used in AI domain in a wide range. Scala is a programming language with advantages of parallelism. Our experiment shows much faster processing with Scala API than Python API. For the performance issues on AI-based analysis, further study is needed.
최근 2015개정 교육과정의 적용으로 소프트웨어 교육이 학교 현장에서 이루어지고 있다. 소프트웨어 교육의 목적은 컴퓨팅 사고력 신장에 있으며, 이를 위해 언플러그드 활동, 교육용 프로그래밍언어, 피지컬 컴퓨팅 등의 방법을 활용하고 있다. 이 중 언플러그드 활동과 관련된 국내 73편, 해외 85편의 연구물들을 시맨틱 네트워크 분석 기법을 활용하여 비교 분석하였다. 주제어 분석 결과 해외에서는 1998년부터, 국내에서는 2006년부터 연구가 시작되었으나, 4차 산업 혁명의 이슈와 맞물려 전 세계적으로 컴퓨팅 사고력이 미래 사회를 위한 핵심역량으로 인식되면서 국내외 모두 2016년 이후 연구가 급증하고 있음을 알 수 있었다. 국내 연구에서 소프트웨어 교육에서 활용되는 '언플러그드 활동', '로봇 활용', '교육용 프로그래밍 언어' 등의 수단적 요소에 관한 주제어가 많이 나타난 것으로 분석되었다. 언플러그드 활동이 컴퓨팅 사고력을 함양시키기 위한 방법으로 활용되어야할 것이며 이를 위해 컴퓨터 과학의 목적인 '컴퓨팅 사고력' 에 대한 고찰을 바탕으로 연구가 진행될 필요가 있다.
본 논문에서는 데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빅데이터 분석을 수행할 때 발생하는 문제점을 분석하고, 빅데이터의 분산 처리를 효과적으로 지원하는 스파크와 R을 연계한 SparkR을 이용한 분석의 유용성을 제시하고자 한다. 먼저, 대량의 데이터를 로딩하고 연산을 수행할 때 발생하는 R의 메모리 할당 문제점과 R과 비교한 SparkR의 특징 및 프로그래밍 환경을 분석한다. 그리고, 선형 회귀 분석을 각각의 환경에서 수행할 때의 실행 성능을 비교 분석한다. 분석 결과 SparkR을 통해 추가적인 언어 학습 없이도 R을 그대로 이용하여 데이터 분석에 활용할 수 있음을 보였으며, SparkR을 이용하여 R로 작성된 코드를 클러스터 내 노드 수의 증가에 따라 효과적으로 분산 처리할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 클라이언트-서버 응용 개발 도구에 비해서 멀티미디어 처리 기능이 강화되고, 분산 시스템 소프트웨어의 전위(Front-End) 역할을 수행하는 멀티미 디어 클라이언트-서버 응용 개발 도구(한우리/C)를 제안한다. 한우리/C는 분산 처리 환경(Distributed Computing Environment:DCE)위에서 멀티미디어 응용 개발을 지원하 는 제 4세대 언어 형태의 클라이언트-서버 도구이다. 본 논문에서는 한우리/C를 구성 하는 요소등을 중에서 미들웨어 부분에 대한 설계와 구현된 내용을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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