• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.376-378
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• 2018

한국의 과학기술정보 유통 및 분석 전문기관인 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 동북아시아 국가들간의 정보 협력과 국제 협력을 위하여 오랜기간 일본과 중국의 정보 유통 전문기관들인 JST와 ISTIC과 함께 CJK(Chinese, Japanese, Korean) 국제회의와 연구협력을 지속해오고 있다. 본 논문에서는 이들 국가간 인용정보를 매개로 하는 새로운 학술정보의 개발을 위한 기초 연구를 수행하여, KSCD 참고문헌에 출현하는 일본 및 중국의 고인용 학술지와 양국간 주제분야별 인용특성을 살펴보고 응용 서비스 사례를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1563-1566
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• 2002

차세대 기술 기반의 네트워크에서는 불필요한 트래픽을 줄여 인프라를 효율적으로 사용할 수 있는 멀티캐스트 기술이 널리 사용될 것이다. 연구 시험망 단계에 머물고 있는 현 시점에서 멀티캐스트 네트워크에 대한 성능 분석 소프트웨어가 부족하다. 본 논문에서는 멀티캐스트 기반 그룹간 회의를 위한 AccessGrid를 위해 개발된 NLANR Beacon을 바탕으로 타임시리즈 데이터를 보여주는 성능 분석 소프트웨어를 개발하여 차세대 초고속 연구망인 KREONet2에 적용한 사례를 기술하고 측정된 결과를 분석하여 개발된 소프트웨어의 발진 가능성을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.24-25
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• 2020

한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 5호기인 누리온과 보조시스템인 뉴론 시스템을 이용하여 공동 활용 서비스를 진행하고 있다. 다수의 사용자가 접속하여 사용하는 이와 같은 컴퓨팅 시스템들은 구축비용 뿐 아니라 운영 중에 발생하는 전력 소비 비용이 상당하다. 본 논문에서는 뉴론에서 수행되는 사용자의 작업별 전력 사용량을 생성하는 기법에 대해 소개하고 전력 소비량을 조절할 수 있는 방안에 대해 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.5-7
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• 2023

한국과학기술정보연구원(KISTI)의 슈퍼컴퓨터 보조시스템인 Neuron은 이기종 가속기인 GPU가 탑재된 클러스터 시스템으로 작업관리 소프트웨어인 SLURM을 통해 국내 연구자들에게 서비스되고 있다. 본 논문에서는 SLURM 작업관리 소프트웨어의 작업 스케줄링 정책을 이용하여 연구자들이 제출하는 복수 개의 대기작업을 공정하게 처리하는 방안에 대해서 소개한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.12-24
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• 2022

This study attempted to investigate changes in collaboration structure for each stage of national Research and Development (R&D) in the artificial intelligence (AI) field through analysis of a co-author network for papers written under national R&D projects. For this, author information was extracted from national R&D outcomes in AI from 2014 to 2019. For such R&D outcomes, NTIS (National Science & Technology Information Service) information from the KISTI (Korea Institute of Science and Technology Information) was utilized. In research collaboration in AI, power function structure, in which research efforts are led by some influential researchers, is found. In other words, less than 30 percent is linked to the largest cluster, and a segmented network pattern in which small groups are primarily developed is observed. This means a large research group with high connectivity and a small group are connected with each other, and a sporadic link is found. However, the largest cluster grew larger and denser over time, which means that as research became more intensified, new researchers joined a mainstream network, expanding a scope of collaboration. Such research intensification has expanded the scale of a collaborative researcher group and increased the number of large studies. Instead of maintaining conventional collaborative relationships, in addition, the number of new researchers has risen, forming new relationships over time.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.99-108
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• 2017

오픈 사이언스는 연구 결과의 공유뿐 아니라 연구 과정을 공개하는 방향으로 발전하고 있다. 우리는 계산과학공학 분야의 오픈 사이언스 활성화를 위해 EDISON 플랫폼을 개발하고 있다. EDISON 플랫폼은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션의 온라인 서비스를 제공할 뿐만 아니라 소스코드, 데이터, 관련 연구 출판물에 대해서도 공유할 수 있는 환경을 제공해준다. EDISON 플랫폼에 성공적인 서비스를 위해서는 시뮬레이션 소프트웨어의 효율적인 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 제공하기 위한 등록 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 통해 개발자는 관리자의 개입 없이 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 등록할 수 있으며, 웹 기반의 시뮬레이션 제공 환경을 효과적으로 구축할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권3호
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• pp.159-166
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• 2009

As shown in Wikipedia, tagging or cross-linking through major keywords in a document collection improves not only the readability of documents but also responsive and adaptive navigation among related documents. In recent years, the Semantic Web has increased the importance of social tagging as a key feature of the Web 2.0 and, as its crucial phenotype, Tag Cloud has emerged to the public. In this paper we provide an efficient method of automated in-text keyword tagging based on large-scale controlled term collection or keyword dictionary, where the computational complexity of O(mN) - if a pattern matching algorithm is used - can be reduced to O(mlogN) - if an Information Retrieval technique is adopted - while m is the length of target document and N is the total number of candidate terms to be tagged. The result shows that automatic in-text tagging with keywords filtered by Information Retrieval speeds up to about 6 $\sim$ 40 times compared with the fastest pattern matching algorithm.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.476-477
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• 2018

한국과학기술정보연구원에서는 최근 빅데이터, 인공지능에 관한 연구 인프라 수요를 대응하기 위해 슈퍼컴퓨터 4호기 보조 가속기 시스템인 GPU 클러스터를 운영 중에 있다. GPU 클러스터 시스템은 사용자들 간에 효율적인 작업 배분을 위해 SLURM JOB 스케줄러를 이용하고 있다. 본 논문에서는 SLURM JOB 스케줄러를 통해 실행되는 사용자의 작업별 GPU 사용 통계 정보를 획득하는 방안에 대하여 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.104-106
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• 2012

KISTI 슈퍼컴퓨터 시스템은 슈퍼컴사용자가 하나의 계정(account)으로 여러 번에 걸쳐서 CPU Time을 구매하여 사용하는 체계이며, 그 계정에 소속된 다수의 연구원에게 각각 로그인 아이디가 발급되어 하나의 계정으로 슈퍼컴 사용량이 과금(charging)되는 것이 계정관리 체계이다. 그리고, 슈퍼컴을 유료로 사용하는 방법이외에 창의적인 아이디어 또는 거대과학 문제를 가진 국내 연구자가 슈퍼컴퓨팅 자원을 이용하여 세계 수준의 연구 성과를 창출할 수 있도록 슈퍼컴퓨팅 자원을 무료로 제공하는 지원사업이 있다. 사용자는 유료계정외에 무료인 지원사업 계정을 보유 관리하여야 하며, 지원사업 운영정책과 통계 정보 관리상 슈퍼컴퓨터 사용은 별개의 계정과 로그인 아이디로 각각 사용하여야 하는 이원체계로 되어 있다. 만약, 사용자가 작업에 따라 과금계정을 개별적으로 지정할 수 있는 기능이 있다면, 하나의 아이디를 계속 사용하는 단일체계의 활용이 되는 것이다. 본 논문에서는 하나의 로그인 아이디로 여러 개의 계정으로 과금할 수 있도록 사용자가 과금계정을 선택할 수 있는 동적자원할당시스템(Dynamic Resource Allocation System, DRAS)을 만들어 계정관리 체계를 개선하고자 한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2011년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.161-173
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• 2011