• 과학기술학연구
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• 제2권2호
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• pp.1-23
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• 2002

이 논문은 대중의 과학이해(PUS)의 중심적인 접근방식을 과학과 대중의 관계 변화라는 측면에서 살펴본다. 결점모형이라고 불리는 전통적 접근방식은 과학지식을 실체로 인식하고, 과학지식이 과학자 사회에서 대중으로 일방적으로 확산된다고 가정한다. 이 관점은 기본적으로 과학과 대중 사이의 간격을 전제하면서 동시에 그 간격을 좁히려는 역설적 상황에 직면한다. 1980년대 후반 이후, 환경문제와 과학기술이 야기하는 위험에 대한 대중적 인식이 높아지면서 과학과 대중의 관계는 크게 변화했다. 다른 한편 과학기술학(STS)의 사회적 구성주의는 과학지식의 구성성을 토대로 전통적인 접근방식의 과학과 대중에 대한 관점을 비판하면서 새로운 구성적 PUS를 제기했다. 구성적 PUS는 민간지의 중요성을 제기하고, 전통적 관점에서 대중을 균질적 대상으로 본 것과 달리 이질적이며 국소적인 맥락을 갖는 것으로 파악한다. 구성적 PUS는 STS의 이론적 성과를 실천적으로 발전시켜 과학과 대중의 관계를 새롭게 비추는 중요한 역할을 했다. 그러나 최근 행위자 연결망 이론을 비롯한 STS의 새로운 이론이 제기되면서, 구성적 PUS의 한계를 지적하면서 이질적 PUS의 새로운 접근방식이 제기되고 있다. 이질적 PUS는 구성적 PUS가 대중과 과학을 이분법으로 파악하면서 대중을 낭만화시키는 문제를 안고 있다고 비판한다. 아직까지 이질적 PUS의 이론적, 실천적 적용가능성은 불확실하지만, 새로운 접근방식은 2천 년대에 과학과 대중의 관계가 새롭게 변모하고 있음을 시사한다.

• 기술혁신학회지
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• 제6권2호
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• pp.137-158
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• 2003

This paper examines theoretical trends and policy issues concerning science and public. The dominant perspective about it was changed from “popularization of science” to “public understanding of science (PUS)”. PUS pays attention to active roles of public in the understanding of science based on the contextual model. And recently various concepts are attempted to complement PUS such as “heterogeneous PUS”, “quantitative PUS”, “public understanding of research”, and “public participation in science”. PUS related activities in Korea can be analyzed using the concept of “science and technology culture system”. The characteristics of science and technology culture system in Korea can be summarized as follows: Its purpose is confined to support existing national innovation system; Its constituents have been unevenly and separately developed; Its material and institutional infrastructure is not sufficiently prepared; Its organizing mechanism is strongly influenced by government's execution power.

• 과학기술학연구
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• 제2권2호
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• pp.25-54
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• 2002

그 동안 공중의 과학이해(PUS) 연구는 대규모 서베이조사 중심의 계량적 PUS연구와 사례분석을 중심으로 하는 구성주의 PUS연구로 양분되어 발전해왔다. 이 두 연구방식의 보완적인 성격에도 불구하고 지금까지 방법론적 선호도 뿐 아니라 각 유형의 연구들이 암묵적으로 전제하고 지지하고 있다고 여겨지는 가치지향에 대한 반감이 조사연구 중심의 계량적 PUS연구와 구성주의 PUS연구가 상보적으로 발전하는데 큰장애물로 작용해왔다. 이러한 현실을 극복하기 위해 이 논문은 특히 계량적 PUS연구에 있어서 이 연구들을 인도하는 가치관심이 구성주의 PUS연구자들이 생각하는 것보다 훨씬 다양하고 또 많은 조사연구들이 구성주의 PUS연구의 성과들을 보완하는 결과를 이끌어 내고 있음을 보여준다. 마지막으로 이 논문은 조사연구와 구성주의 PUS가 보완적으로 발전하기 위해 이론 틀의 부족으로 학문적인 발전이 정체되어온 조사연구는 구성주의 PUS가 주장하는 명제들을 검증하는 작업을 통해 PUS의 이론화와 연구결과의 정책화를 제고하는 반면 구성주의 PUS 연구는 일반시민들을 이질적인 존재로 이해하고, 과학에 대한 신뢰도의 변화추이를 중시하며, 추상적인 과학일반에 대한 태도와 특정한 맥락에서의 구체적인 과학에 대한 태도가 어떻게 서로 영향을 미치는지를 고려하는 보다 복합적인 사례연구를 발전시키는데 계량적 PUS연구성과들을 이용할 것을 제안한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권4호
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• pp.360-366
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• 2011

In this paper, we investigate the problem of power allocation in a heterogeneous network that is composed of a pair of cognitive users (CUs) and an infrastructure-based primary network. Since CUs have only limited effective spectrum-sensing ability and primary users (PUs) are not active all the time in all locations and licensed bands, we set up a new multi-area model to characterize the heterogeneous network. A novel combined interference-avoidance policy corresponding to different PU-appearance situations is introduced to protect the primary network from unacceptable disturbance and to increase the spectrum secondary-reuse efficiency. We use dual decomposition to transform the original power allocation problem into a two-layer optimization problem. We propose a low-complexity joint power-optimizing method to maximize the transmission rate between CUs, taking into account both the individual power-transmission constraints and the combined interference power constraint of the PUs. Numerical results show that for various values of the system parameters, the proposed joint optimization method with combined PU protection is significantly better than the opportunistic spectrum access mode and other heuristic approaches.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권1호
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• pp.112-122
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• 2016

Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.

• ETRI Journal
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• 제45권2호
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• pp.318-328
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• 2023

Recently, embedded systems, such as mobile platforms, have multiple processing units that can operate in parallel, such as centralized processing units (CPUs) and neural processing units (NPUs). We can use deep-learning compilers to generate machine code optimized for these embedded systems from a deep neural network (DNN). However, the deep-learning compilers proposed so far generate codes that sequentially execute DNN operators on a single processing unit or parallel codes for graphic processing units (GPUs). In this study, we propose PartitionTuner, an operator scheduler for deep-learning compilers that supports multiple heterogeneous PUs including CPUs and NPUs. PartitionTuner can generate an operator-scheduling plan that uses all available PUs simultaneously to minimize overall DNN inference time. Operator scheduling is based on the analysis of DNN architecture and the performance profiles of individual and group operators measured on heterogeneous processing units. By the experiments for seven DNNs, PartitionTuner generates scheduling plans that perform 5.03% better than a static type-based operator-scheduling technique for SqueezeNet. In addition, PartitionTuner outperforms recent profiling-based operator-scheduling techniques for ResNet50, ResNet18, and SqueezeNet by 7.18%, 5.36%, and 2.73%, respectively.