• Title/Summary/Keyword: 과학기술 데이터

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Using of CDS/ISIS on Information Processing (정보처리시(情報處理時)의 CDS/ISIS 이용(利用))

  • Seo, Jinn-Y
    • Journal of Information Management
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    • v.23 no.2
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    • pp.57-72
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    • 1992
  • Look for definition and characters of information and data, CDS/ISIS which is one of the total system in information processing are introduced. Explain the main function, characters and advantages of CDS/ISIS and forethermore try to encourage of the function of current ISIS. We need program for Korean language are available.

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Survey on demand prediction methods in the cloud (클라우드 자원 수요 예측 기법 조사)

  • Ha, Yun-Gi;Youn, Chan-Hyun
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2013.11a
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    • pp.203-204
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    • 2013
  • 분산되어 있는 컴퓨팅 자원을 가상화시킨 이후 접근하여 사용하는 클라우드 컴퓨팅은 인터넷의 발전과 대규모의 데이터센터를 지니는 IT 기업의 등장으로 그 모습을 드러내게 되었다. 복잡도가 높은 다중 클라우드 환경에서 클라우드 브로커(CSB)는 클라우드 사용자(CSC)와 클라우드 제공자(CSP)를 중개하여 최적의 가상 머신(VM) 배치를 할 수 있도록 한다. CSB의 과제는 가장 좋은 성능을 보이며 동시에 가장 경제적인 VM들을 다른 CSP들로부터 제공받아 CSC가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 초기 VM 배치를 위해 CSC에서 요구하는 자원의 양을 예측하는 기법들을 소개하고, 관련된 미래 기술의 발전 방향에 대해 논의하고자 한다.

A Preliminary Study on the Performance of Multi-programmed Container-based HPC Workloads (멀티 프로그램화된 컨테이너 기반의 HPC 워크로드 성능에 대한 사전 연구)

  • Yu, Jung-Lok;Yoon, Hee-Jun
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2020.11a
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    • pp.84-87
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    • 2020
  • 최근, 응용 프로그램의 이식성, 확장성, 낮은 오버헤드 및 관리의 용이성 등을 제공하는 컨테이너 기술을 고성능 컴퓨팅 (high performance computing, HPC) 환경에 접목하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 멀티 프로그램화된 환경, 즉, 컨테이너 기반의 다수개의 HPC 워크로드들이 동시에 실행되는 환경에서 멀티 프로그래밍 수준, 통신 패턴 및 비율에 따른 HPC 워크로드들의 성능 특성을 분석하고, HPC 워크로드가 실행되는 동일한 컨테이너 그룹에 속한 컨테이너들의 스케쥴링 시간 부조화가 데이터 교환 지연 시간을 증가시키고 그 결과 응용 성능을 크게 저하시킬 수 있음을 확인한다. 또한 HPC 워크로드가 수행되는 동일 그룹 컨테이너들의 CPU 점유 가능값(CPU Shares)을 동적으로 조절하는 휴리스틱을 제안, 적용함으로써, HPC 워크로드의 성능(통신소비시간 최대 약 42.5%, 워크로드 실행시간 최대 약 23.6% 감소)을 크게 향상시킬 수 있음을 확인한다.

Patent-Based Similar Company Recommendation Model (특허 기반 유사기업 추천 모델)

  • Gwangseon Jang;Hyun Ji Jeong;Yunjeong Kim
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2023.11a
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    • pp.495-497
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    • 2023
  • 본 연구는 기업 간 협력과 경쟁력 강화를 위한 특허 기반 유사 기업 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 특허 데이터와 한국표준산업분류(KSIC) 정보를 활용하여, 특허 정보를 기반으로 기업 간 유사성을 평가하고 유사한 기업을 추천한다. 제안 모델은 특허 초록 정보와 한국표준산업분류를 사용하여 기술 측면에서 기업별 특성을 고려한 기업 대표 벡터를 생성한다. 또한, 기업의 특허 수를 고려하여 정확한 유사기업 추천을 제공합니다. 제안 모델은 기업들이 협력 파트너를 찾고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 현재는 NTIS(www.ntis.go.kr)의 분류기반 특허분석 서비스에서 사용 중이다.

A Survey on Deep Learing Model Extraction Attacks (딥 러닝 모델 추출 공격 기법 동향)

  • Jihun Baek;Hyungon Moon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.05a
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    • pp.302-305
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    • 2024
  • 딥 러닝 기술의 급속한 발전과 더불어, 이를 활용한 모델들에 대한 보안 위협도 증가하고 있다. 이들 중, 모델의 입출력 데이터를 이용해 내부 구조를 복제하려는 모델 추출 공격은 딥 러닝 모델 훈련에 높은 비용이 필요하다는 점에서 반드시 막아야 할 중요한 위협 중 하나라고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 모델 추출 공격 기법과 이를 방어하기 위한 최신 연구 동향을 종합적으로 조사하고 분석하는 것을 목표로 하며, 또한 이를 통해 현재 존재하는 방어 메커니즘의 효과성을 평가하고, 향후 발전 가능성이 있는 새로운 방어 전략에 대한 통찰력을 제공하고자 한다.

Development of an AR Service for Ingredient-Based Food Recommendation Using AI Similarity (인공지능 유사도를 활용한 재료 기반 음식 추천 AR 서비스 개발)

  • Sojeong Lee;Jihoon Kim;Kanghyun Kim;Junghoo Ahn;Seungyeon Han;Jaehyun Moon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.10a
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    • pp.966-967
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    • 2024
  • 개인의 건강 관리와 맞춤형 식단 제공의 중요성이 강조되며, 특히 1인 가구와 초개인화 소비 성향에 따른 맞춤형 식단 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구를 충족시키기 위해, 인공지능과 증강 현실 기술을 결합하여 사용자 데이터를 기반으로 맞춤형 음식 추천을 제공하는 서비스를 제안한다.

Buying Customer Classification in Automotive Corporation with Decision Tree (의사결정트리를 통한 자동차산업의 구매패턴분류)

  • Lee, Byoung-Yup;Park, Yong-Hoon;Yoo, Jae-Soo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.10 no.2
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    • pp.372-380
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    • 2010
  • Generally, data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Data mining is one of the fastest growing field in the computer industry. Because of According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer buying patterns in automotive market with data mining using decision tree as a quinlan C4.5 and basic statics methods.

Regional Boundary Operation for Character Recognition Using Skeleton (골격을 이용한 문자 인식을 위한 지역경계 연산)

  • Yoo, Suk Won
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.4 no.4
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    • pp.361-366
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    • 2018
  • For each character constituting learning data, different fonts are added in pixel unit to create MASK, and then pixel values belonging to the MASK are divided into three groups. The experimental data are modified into skeletal forms, and then regional boundary operation is used to create a boundary that distinguishes the background region adjacent to the skeleton of the character from the background of the modified experimental data. Discordance values between the modified experimental data and the MASKs are calculated, and then the MASK with the minimum value is found. This MASK is selected as a finally recognized result for the given experiment data. The recognition algorithm using skeleton of the character and the regional boundary operation can easily extend the learning data set by adding new fonts to the given learning data, and also it is simple to implement, and high character recognition rate can be obtained.

A Study on the Development of Phased Big Data Distribution Model Based on Big Data Distribution Ecology (빅데이터 유통 생태계에 기반한 단계별 빅데이터 유통 모델 개발에 관한 연구)

  • Kim, Shinkon;Lee, Sukjun;Kim, Jeonggon
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.14 no.5
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    • pp.95-106
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    • 2016
  • The major thrust of this research focuses on the development of phased big data distribution model based on the big data ecosystem. This model consists of 3 phases. In phase 1, data intermediaries are participated in this model and transaction functions are provided. This system consists of general control systems, registrations, and transaction management systems. In phase 2, trading support systems with data storage, analysis, supply, and customer relation management functions are designed. In phase 3, transaction support systems and linked big data distribution portal systems are developed. Recently, emerging new data distribution models and systems are evolving and substituting for past data management system using new technology and the processes in data science. The proposed model may be referred as criteria for industrial standard establishment for big data distribution and transaction models in the future.

Development of STSAT-2 Ground Station Baseband Control System (과학기술위성2호 지상관제를 위한 기저대역 제어 시스템 개발)

  • O, Seung-Han;O, Dae-Su
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.34 no.1
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    • pp.110-115
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    • 2006
  • STSAT-2 is the first satellite which will be launched by the first Korean Space Launch Vehicle(KSLV). Ground station Baseband Control system(GBC) is now developed for STSAT-2. GBC has two functions. One is control data path between satellite control computers and ground station antennas(1.5M, 3.7M, 13M) automatically. The other is sending and receiving data between ground station and satellite. GBC is implemented by FPGA(Field-Programmable Gate Array) which includes almost all logic(for MODEM, PROTOCOL and GBC system control). MODEM in GBC has two uplink FSK modulators(1.2[kbps], 9.6[kbps]) and six downlink FSK demodulators(9.6[kbps], 38.4[kbps]). In hardware, STSAT-2 GBC is smaller than STSAT-1 GBC. In function, STSAT-2 GBC has more features than STSAT-1 GBC. This paper is about GBC structure, functions and test results.