• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.1_2
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• pp.164-172
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• 2003

Web service implementations are now rapidly growing. Web services are easily achieved by XML messaging for most programming languages. Applications usually utilize web services through APIs tied to a specific implementation of SOAP. nML is a dialect of SML and OCaml made in ROPAS. The soaptype type in nML is defined for the value of SOAP encoding. SOAP encoding specification defines rules for serialization of a graph of typed objects using XML Schema. XML Schema validates XML SOAP value. The soaptype type is encoded to XML and decoded from XML. It is necessary to guarantee safe encoding and decoding. So, the definitions for element and type definition in XML Schema are specified by element type and typeinfo type, which include the part of the definitions of XML Schema specification.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.8-11
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• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.8
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• pp.178-186
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• 2018

Subject classification of thesis units is essential to serve scholarly information deliverables. However, to date, there is a journal-based topic classification, and there are not many article-level subject classification services. In the case of academic papers among domestic works, subject classification can be a more important information because it can cover a larger area of service and can provide service by setting a range. However, the problem of classifying themes by field requires the hands of experts in various fields, and various methods of verification are needed to increase accuracy. In this paper, we try to classify topics using the unsupervised learning algorithm to find the correct answer in the unknown state and compare the results of the subject classification algorithms using the coherence and perplexity. The unsupervised learning algorithms are a well-known Hierarchical Dirichlet Process (HDP), Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Latent Semantic Indexing (LSI) algorithm.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.15 no.2
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• pp.75-80
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• 2008

e-Science는 고성능 컴퓨팅 장비와 네트워킹 장비를 이용하여 각종 첨단 실험장비, 대용량 데이터, 연구인력 등을 시간 공간의 제약 없이 동시에 활용하도록 하여 연구 생산성을 혁신적으로 향상시킬 수 있다. 이를 효과적으로 지원하기 위해서는 서로 떨어져 있는 연구자들 간의 협업을 위한 기반을 제공하는 것은 매우 기본적인 서비스이다. e-Science로 진행되는 미래형 협업을 위한 지원은 연구자간의 단순한 화상회의에서부터 고성능 네트워크와 컴퓨팅 자원에 기반을 두어 과학적 가시화(scientific visualization)를 공유하는 환경을 제공하는 것까지 다양하게 망라되어 있다. 본 논문에서는 원격지의 협업 연구자간에 데이터를 공유하고 공유된 시각화를 제공하는 e-Science 협업 환경 기술에 대한 소개를 하고자 한다. 특히 Access Grid를 중심으로 한다양한 협업 환경의 구축 노력들을 소개하면서, 이들 노력을 바탕으로 한 향후의 협업 환경 기술의 발전 방향에 대해 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.793-795
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• 2008

최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 자기 센서노드에서 측정한 자기 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 자기 센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.361-381
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• 2023

Research on corporate bankruptcy prediction has been focused on financial information. Since the company's financial information is updated quarterly, there is a problem that timeliness is insufficient in predicting the possibility of a company's business closure in real time. Evaluated companies that want to improve this need a method of judging the soundness of a company that uses information other than financial information to judge the soundness of a target company. To this end, as information technology has made it easier to collect non-financial information about companies, research has been conducted to apply additional variables and various methodologies other than financial information to predict corporate bankruptcy. It has become an important research task to determine whether it has an effect. In this study, we examined the impact of electronic payment-related information, which constitutes non-financial information, when predicting the closure of business operators using electronic payment service and examined the difference in closure prediction accuracy according to the combination of financial and non-financial information. Specifically, three research models consisting of a financial information model, a non-financial information model, and a combined model were designed, and the closure prediction accuracy was confirmed with six algorithms including the Multi Layer Perceptron (MLP) algorithm. The model combining financial and non-financial information showed the highest prediction accuracy, followed by the non-financial information model and the financial information model in order. As for the prediction accuracy of business closure by algorithm, XGBoost showed the highest prediction accuracy among the six algorithms. As a result of examining the relative importance of a total of 87 variables used to predict business closure, it was confirmed that more than 70% of the top 20 variables that had a significant impact on the prediction of business closure were non-financial information. Through this, it was confirmed that electronic payment-related information of non-financial information is an important variable in predicting business closure, and the possibility of using non-financial information as an alternative to financial information was also examined. Based on this study, the importance of collecting and utilizing non-financial information as information that can predict business closure is recognized, and a plan to utilize it for corporate decision-making is also proposed.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.429-431
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• 2010

인터넷과 정보기술의 발전으로 최근 이러닝 시스템을 포함한 다양한 학습 시스템이 연구 발전되고 있다. 학습자의 관점에서는 학습의 형태 혹은 학습자의 학습 패턴등을 분석하여 지능적인 학습시스템으로 발전하고 있으며, 교수자의 관점에서는 교수학습 모델 연구와 학습 컨텐츠 계발 방법론 연구 등이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 지능형 튜터링 시스템을 위한 메타러닝 설계 연구를 제안하였다. 메타러닝은 학습자 자신이 어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하는지에 대해 학습할 수 있는 방법을 설명한다. 동일한 학습내용을 같은 순서 혹은 같은 방법으로 학습하는 것은 서로 다른 학습자에게 동일한 학습 결과를 나타낼 수 없기 때문에 개인 맞춤형 학습 서비스 형태를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 메타러닝 설계를 기반으로 지능형 튜터링 시스템을 개발 할 수 있는 방법을 설명하고자 한다. 향후 본 논문에 설계를 기반으로 지능형 튜터링 플랫폼을 표준으로 개발하여 국제적 표준의 ITS(Intelligent Tutoring System)로 발전되기를 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1346-1349
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• 2011

슈퍼컴퓨터 시스템의 성능과 보유 용량이 증가함에 따라 전력소비, 전산실 냉각, 시스템 설치 공간, 유지비용 등의 여러 가지 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제의 시작은 슈퍼컴퓨터의 성능증가에 따라 전력밀도가 증가하는 것과 관계가 있다. 그래서 제조사에서는 저전력 서버, 고효율 서버를 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 또한, 시스템 관리측면에서도 시스템 가상화, 통합화를 통하여 서버의 수를 줄여서 전력소비를 줄이는 방안도 나오고 있다. 본 논문에서는 24시간 365일 서비스를 하는 시스템을 위하여 시스템을 사용하지 않는 시간에는 전원을 끄고 작업이 시작되면 다시 서버에 전원을 공급하여 살리는 기능을 자동적으로 하는 전원자동관리 시스템(Automatic Power Management System, APMS)을 개발하였다. APMS를 이용하여 에너지 절감효과를 기술하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.575-578
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• 2020

최근 교육부는 초등학교부터 중학교까지 정보통신기술(ICT)와 인공지능(AI)에 관한 소양을 길러주기 위해 AI, VR 등 최첨단 기술을 적용한 '지능형 과학실'을 2024년까지 모든 학교에 구축할 방침이라고 한다. 하지만 국내 VR 교육은 학년별, 교과과정에 맞춘 콘텐츠가 부족하고, VR 교육 전용 LMS(학습관리 시스템)의 부재로 현실로 도입하기에 부족하다. 본 논문에서는 VR 교육 특성에 맞는 LMS 대안과 10분 내외의 VR 체험을 뒷받침할 맞춤 콘텐츠로서 'Web & VR Hybrid Content'를 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1092-1093
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• 2023

본 논문에서는 한국무역협회(KITA)의 오픈상담 자료들을 바탕으로, 딥러닝 기술을 이용하여 구현한 해상물류 대화형 챗봇 ShipMate를 제안한다. 챗봇 ShipMate는 KoGPT2를 활용한 답변과 Doc2Vec 기반의 유사 상담사례 추천이 가능하고, 무역상담을 시간제약 없이 진행할 수 있기 때문에, 기존 해상물류 서비스의 접근성을 한층 더 높일 수 있으며 이를 실험을 통해 입증하였다.