• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권3호
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• pp.207-212
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• 2004

본 논문은 단일 주문형 비디오 환경에서의 서버/클라이언트 미디어 서비스 모델을 분석하고 이를 병렬 주문형 비디오 환경에 적용함으로써 보다 나른 사용자 QoS(Quality of Service)를 제공하고자 한다. 미디어 서비스 모델로는 클라이언트가 데이터를 요청하고 서버가 전달해주는 Client Pull 모델과 서버 측에서 일방적으로 데이터를 전달해 주는 Server Push 모델 그리고 두 모델을 통합한 IPP(Interleaving Pull & Push) 서비스 모델로 크게 나뉜다. 병렬 주문형 비디오 환경을 위해 병렬형 미디어 스트리밍 서비스, 즉 단일 클라이언트를 위해 다수의 서버들이 동시에 서버에 참여하는 PMSS(Parallel Media Streaming Service) 시스템을 구축하였으며, 단일/병렬 주문형 비디오 환경에서 네트워크상 전달지연과 클라이언트 버퍼 내 데이터 잔여량 인자를 통하여 각 서비스 모델간 성능을 비교 분석하였다. 실험을 통해 병렬 주문형 비디오 환경에서 IPP 서비스 모델이 가장 적은 전달지연과 안정적인 클라이언트 버퍼를 유지함을 알 수 있었다. 이를 통해 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.44-51
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• 1999

본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬계산모델을 제안한다. 음소모델은 연속 Hidden Markov Model(HMM)에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 지식베이스를 기반으로 한다. 또한 지식베이스를 구성하기 위해 계층구조의 semantic network과 병렬 marker-passing을 추론 메카니즘으로 쓰는 memory-based parsing 기술을 사용한다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD(Multiple Instruction Multiple Data) 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험결과, 본 연구의 지식베이스 기반 음성인식 시스템의 인식률이 word network 기반 음성인식 시스템보다 높게 나타났으며 code-phoneme 통계정보를 활용하여 인식성능의 향상도 얻을 수 있었다. 또한, 성능향상도(speedup) 관련 실험들을 통하여 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.391-395
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• 2021

텍스트 스타일 변환은 입력 스타일(source style)로 쓰여진 텍스트의 내용(content)을 유지하며 목적 스타일(target style)의 텍스트로 변환하는 문제이다. 텍스트 스타일 변환을 시퀀스 간 변환 문제(sequence-to-sequence)로 보고 기존 기계학습 모델을 이용해 해결할 수 있지만, 모델 학습에 필요한 각 스타일에 대응되는 병렬 말뭉치를 구하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 최근에는 비병렬 말뭉치를 이용해 텍스트 스타일 변환을 수행하는 방법들이 연구되고 있다. 이 연구들은 주로 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 사용하기 때문에 입력 문장이 가지고 있는 내용이 누락되거나 다른 내용의 문장이 생성될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마스크 언어 모델(masked language model)을 이용해 입력 텍스트의 내용을 유지하면서 원하는 스타일로 변경할 수 있는 텍스트 스타일 변환 방법을 제안하고 한국어 긍정-부정, 채팅체-문어체 변환에 적용한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.455-464
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• 2001

미래의 멀티미디어 서비스들을 가입자망에서 수용하기 위한 중요한 이슈 중의 하나는 액세스 망을 구축하는 것이다. 액세스 망과 서비스 노드 사이의 VB5.2 인터페이스는 ATM 자원의 동적인 할당 및 해제 기능을 수행한다. ITU-T의 SG 13에서는 VB5.2 인터페이스에 대하여 서비스 노드에서 신호 프로토콜들과 순차적으로 연동하는 B-BCC 프로토콜을 표준화하고 있다. 본 논문에서는 순차형 연동 모델의 연결 설정 지연을 최소화하기 위하여 VB5.2 연결 제어 프로토콜과 신호 프로토콜들이 병렬로 진행할 수 있는 병렬형 연동 모델을 제안하였으며, 연결 설정 지연과 완료비 면에서 순차형 연동 모델과 병렬형 연동 모델에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 두 모델의 연결 설정 완료비는 거의 일치하였으며, 연결 설정 지연 면에 있어서는 병렬형 연동 모델에서의 지연이 순차형 연동 모델의 약 7/10로 개선되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.21-24
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• 2011

본 논문은 확장성(scalability)과 견고함(robustness)을 강조하는 새로운 형태의 병렬 분산 메타-휴리스틱 프레임워크를 제안하고 있다. PADO (Parallel And Distributed Optimization framework) 라고 이름 지어진 본 프레임워크는 이종의 계산 및 통신 자원들을 활용하여 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화하고 스케일러블한 속도 향상을 얻을 수 있다. 본 프레임워크는 기존의 시퀀셜(sequential) 최적화 프레임워크에 메타-휴리스틱 알고리즘의 병렬화 기법중 하나인 island 모델을 개선하여 구현하였다. 본 연구는 부분적으로 정렬된 지식 공유 방법(Partially Ordered Knowledge Sharing) 모델을 이용하여 병렬 환경 코디네이션(coordination) 오버헤드를 줄였고 계산 노드에 대한 확장성을 얻었다. 본 프레임워크를 통해 기존의 많은 메타-휴리스틱 알고리즘들을 재사용 할 수 있고 다양한 분야의 최적화 문제에 적용 할 수 있으며 계산량이 많은 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화를 통해 문제를 푸는 시간을 단축 할 수 있다. 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem)를 통해 프레임워크의 실효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-473
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• 2018

최근 제안된 순환 신경망 기반 Encoder-Decoder 모델은 기계번역에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 이는 대량의 병렬 코퍼스를 전제로 하며 병렬 코퍼스가 소량일 경우 데이터 희소성 문제가 발생하며 번역의 품질은 다소 제한적이다. 본 논문에서는 기계번역의 이러한 문제를 해결하기 위하여 단일-언어(Monolingual) 데이터를 학습과정에 사용하였다. 즉, 역-번역(Back-translation)을 이용하여 단일-언어 데이터를 가상 병렬(Pseudo Parallel) 데이터로 변환하는 방식으로 기존 병렬 코퍼스를 확장하여 번역 모델을 학습시켰다. 역-번역 방법을 이용하여 영-한 번역 실험을 수행한 결과 +0.48 BLEU 점수의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.64-68
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• 2020

텍스트 스타일 변환은 문장 내 컨텐츠는 유지하면서 문장의 스타일을 변경하는 것이다. 스타일의 정의가 모호하기 때문에 텍스트 스타일 변환에 대한 연구는 대부분 지도 학습으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 병렬 데이터 구축이 되지 않은 데이터를 학습하기 위해 비병렬 데이터를 이용하여 스타일 변환을 시도한다. 트랜스포머 기반의 문장 생성기를 이용하여 문장을 생성하고, 해당 스타일을 분류하는 판별기로 이루어진 모델을 제안한다. 제안 모델을 통해, 감정 변환의 성능은 정확도(Accuracy) 56.9%, self-BLEU 0.393(긍정→부정), 0.366(부정→긍정), 유창성(fluency) 798.23(긍정→부정), 1381.05(부정→긍정)을 보였다. 본 연구는 비병렬 데이터에 대해 스타일 변환을 적용함으로써, 병렬 데이터가 없는 다양한 도메인에도 적용가능 할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.603-611
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• 2003

본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.318-321
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• 2008

본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 포인트 자료로부터 정규 격자 형태의 수치 표면 모델을 고속으로 생성하기 위하여 가상격자와 병렬처리를 기반으로 한 자료 처리 기법을 제안하였다. 수십$\sim$수백 평방 킬로미터 영역에 대하여 항공 레이저 스캔을 중복적으로 수행할 경우 포인트 수는 수억$\sim$수십억에 이르며 이를 일반적인 시스템에서 처리하는 데에는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 병렬처리를 위해 구성한 피씨 클러스터 상에서 자료를 분산시켜 가상격자를 이용하여 처리하는 방식을 제안하였다. 즉, 마스터 노드는 포인트 자료를 읽어 들여 포인트의 평면 좌표 값에 따라 슬래이브 노드로 전송하고 각 슬래이브 노드에서는 전송받은 포인트를 가상 격자에 저장한 후 보간(interpolation)을 수행한다. 보간 방식으로는 IDW(Inverse Distance Weightin)을 사용하였으며 제안한 방식의 효율성을 평가하기 위하여 사용된 슬래이브 노드 수에 대한 처리 시간을 측정하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12C호
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• pp.218-224
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• 2001

분산병렬처리의 목적은 다양한 내재 병렬 형태의 특징을 갖는 연산 집약적 문제를 고속 네트웍으로 연결되어진 다수의 고성능 및 병렬 컴퓨터들의 각기 다른 능력을 최대한 이용하여 해결함에 있다. 본 논문에서는 분산병렬시스템을 이용하는 경우의 성능 향상 분석을 위해 일반적인 그래프 표현 방법을 포함하는 계산 모델을 제안하고 프로그램의 수행을 위한 스케쥴링 시에 성능 향상이 어떠한 요인에 의해 달성되는지를 분석한다. 제안된 표현 방법은 동기종 및 이기종 시스템 모두에 적용되어질 수 있다. 분산병렬 시스템에서 스케줄링을 통하여 더 많은 속도향상을 얻기 위해서는 태스크와 병렬 컴퓨터간의 병렬특성의 일치가 주의 질게 다루어져야 하며 태스크의 이동으로 인한 통신 오버 헤드가 최소화 되어야 한다.