• 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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• 제40권4호
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• pp.337-346
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• 2021

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.33-35
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• 1998

본 논문에서는 형식론적 모델링 및 모의 실험 방법을 사용하여 병렬 디스크의 성능 예측 및 영상 데이터용 비선형 편집기의 개발을 위한 여러 형태의구조에 대해서 모의 실험한 결과 및 성능에 영향을 미치는 요소들에 대해 다루고 있다. 컴퓨터가 발전하기 전에는 테이프를 이용한 선형 편집기를 사용하였으나. 컴퓨터가 발전하고 또한 입출력 장치의 성능이 향상되면서 RAID(Redundant Array of Inexpensive Disk)가 개발되었고, 이것을 이용한 비선형 편집기가 개발되었다. 병렬디스크는 비선형 편집기뿐만 아니라 VOD(Video On Demand)나 데이터 서버등 응용분야가 많고, 요구되는 성능에 따라서 다양한 구조의 병렬디스크가 사용된다. 매우 큰 대역폭이 요구되는 병렬디스크의 경우에는 다양한 버스와 버퍼를 사용한 복잡한 계층적 구조가 요구된다. 그러나 이렇게 복잡한 병렬디스크를 개발하기 에 적당한 개발 도구가 없어 필요한 성능에 꼭 맞는 시스템을 개발하기가 어렵다. 특히 디스크의 성능을 수학저으로 쉽게 구할 수 없다. 또한 시스템이 실물로 완성되기 전에는 디스크의 운영 알고리즘의 개발 및 파일 시스템의 개발이 쉽지 않다. 그래서 쉬운 소프트웨어 개발과 디스크의 성능을 쉽게 측정하기 위해서 객체 지향 성능 예측시스템(OOPPS :Objet Oriented Performance Prediction System)을 개발하였고, 이것을 이용하여 HDTV용 비선형 편집기의성능을 예측하고, 필요한 성능을 만족하는 구조를 선택하여 실물로 개발하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.611-616
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• 2014

데이터 중복 제거를 수행하기 위한 여러 단계 중 청킹에 사용되는 라빈 핑거프린트 값을 구하는 단계가 가장 큰 오버헤드를 차지한다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 데이터 중복 제거를 위한 병렬라빈 핑거프린트 방법을 제안한다. 또한 효율적인 라빈 핑거프린팅의 병렬화를 위해 네 가지 이슈를 고려한다. 첫 번째로 병렬처리를 위해 입력 데이터 스트림을 일정한 크기의 데이터 섹션으로 분할할 때, 데이터 섹션의 경계선에 있는 데이터들에 대해서도 라빈 핑거프린팅을 수행하기 위한 고려, 두 번째로 라빈 핑거프린팅 연산 특징을 효율적으로 이용하기 위한 고려, 세 번째로 순차 방식으로 청크 경계선을 구했을 때와 비교하여 병렬 방식으로 청크 경계선을 구했을 때, 변경 될 수 있는 청크 경계선에 대한 고려를 한다. 마지막으로 최적의 GPGPU 메모리 접근을 위한 고려를 한다. GPGPU를 이용한 병렬 라빈 핑거프린트 방식은 CPU를 이용한 순차 라빈 핑거프린트 방식에 비해 약 16배 성능향상을 보였고, CPU를 이용한 병렬 라빈 핑거프린트 방식에 비해서도 약 5.3배 성능향상을 보였다. 이러한 라빈 핑거프린팅 연산 처리량의 증가는 데이터 중복 제거 기법의 전체적인 성능향상을 가져올 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.114-116
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• 1998

1차원 이상의 공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 공간데이터를 관리하는 공간 index structure는 대부분 serial processing을 위한 구조를 가지고 있다. 많은 application에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 index structure의 query반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 또한 여러개의 disk를 사용하는 병렬처리는 방대한 양의 공간 데이터를 저장하는데 적당하다. 본 논문에서는 PML-tree라는 병렬형 공간 index structure를 제안한다. PML-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 database를 위한 효율적인 index structure로 사용이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.51-58
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• 2007

확장성에서 장점을 가지고 있는 비공유 병렬 프로세서 구조는 병렬 데이터베이스 시스템에서 많이 적용되고 있는 구조이다. 그러나 비공유 병렬 프로세서 구조는 데이터의 분포가 전체 프로세서에게 균일하게 분포되어 있지 않을 경우에는 일부 프로세서에게 부하가 집중되고 이로 인한 성능의 감소가 불가피하게 되는 단점이 있다. 특히 부하의 불균형 정도가 심한 경우에 조인 연산을 수행할 때 이런 성능 감소의 단점은 두드러진다. 본 논문은 비공유 병렬 프로세서 구조에서 부하의 불균형 정도가 심한 경우에도, 조인 연산을 실시하기 전에 부하 불균형을 고려함으로써 성능 감소를 최소화하고, 메모리의 대용량화를 이용하여 성능을 높인 조인 알고리즘을 제시한다. 또한 알고리즘의 성능 분석을 위한 분석 모델을 제시하며, 분석 모델을 통하여 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다른 알고리즘과의 성능을 비교한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.359-360
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• 2016

본 논문에서는 초고화질의 비디오 실시간 복호화를 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 지원하는 병렬화 기술인 Slice와 Tile 기술을 이용하여 초고해상도 영상에 대한 복호화기 병렬화 성능을 비교한다. Slice와 Tile은 분할 데이터간 의존성이 존재하지 않으므로 분할된 데이터를 다중 스레드에 할당하여 데이터-레벨 병렬화를 수행하였다. 실험 결과에서는 병렬화된 복호화기 성능이 기존 순차 복호화기에 비해 최대 2.08배 고속화 되었고, 분할 데이터 수가 증가하여도 화질 손실이 거의 없는 결과를 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 II
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• pp.867-870
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• 2003

본 논문은 멀티미디어 데이터 처리를 위한 효율적인 RISC 프로세서 유닛의 설계를 목표로 Vector 프로세서의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 개념을 바탕으로 고정된 연산기 데이터 비트 수에 비해 상대적으로 작은 비트수의 데이터 연산의 부분 병렬화를 통하여 멀티미디어 데이터 연산의 기본이 되는 곱셈누적(MAC : Multiply and Accumulate) 연산의 성능을 향상 시킨다. 또한 기존의 MMX나 VIS 등과 같은 범용 프로세서들의 부분 병렬화를 위해 전 처리 과정의 필요충분조건인 데이터의 연속성을 위해 서로 다른 길이의 데이터 흑은 비트 수가 작은 멀티미디어의 데이터를 하나의 데이터로 재처리 하는 재정렬 혹은 Packing/Unpacking 과정이 성능 전체적인 성능 저하에 작용하게 되므로 본 논문에서는 기존의 프로세서의 연산기 구조를 재이용하여 병렬 곱셈을 위한 연산기 구조를 구현하고 이를 위한 데이터 정렬 연산 구조를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.115-116
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• 2019

SVM (Support Vector Machine)은 견고성으로 인해 다양한 분류 문제에 적용 할 수 있는 효율적인 기계 학습 기술이다. 그러나 훈련 데이터의 수가 증가함에 따라 시간 복잡도가 급격히 증가하므로 대규모 데이터 세트의 경우 SVM이 비실용적이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 중복 된 학습 데이터를 효율적으로 제거하는 새로운 병렬 평면(Parallel Hyperplane) 기법을 소개한다. 제안 기법에서 PH는 재귀 적으로 형성되는 반면 PH의 외부에 있는 데이터 포인트의 클러스터는 매 반복마다 제거된다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존의 클러스터링 기반 감축 기법과 SMO 기법에 비해 학습 시간을 크게 단축시키면서 데이터 축소 없이 분류의 정확성을 높일 수 있음을 확인 하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.383-396
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• 2018

빅데이터의 시대가 열림에 따라 데이터의 빠른 처리와 분석을 위한 방법의 하나로 R 프로그램 기반의 다양한 병렬처리 패키지가 사용되고 있다. 병렬처리는 수행하려는 작업이 상호의존적이지 않은 작업들로 분해될 수 있을 때 사용하게 되는데, 경우에 따라서는 병렬처리를 위해 분해된 각각의 작업들이 또 다시 상호의존적이지 않은 세부작업으로 분해되기도 한다. 이러한 중첩병렬화 상황에서는 일반적으로 처음 단계에서 분해된 작업들에 대해 병렬처리를 할지, 두 번째 단계에서 세분화되는 작업들에 대해 병렬처리를 할지 선택하게 된다. 그러한 선택이 계산 속도에 상당한 영향을 주는 경우가 많기 때문에 수행하고자 하는 작업의 상황에 따라 병렬처리를 실시할 곳을 잘 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 병렬화 포인트 선택이라는 문제에 대한 이해를 돕고 자신의 문제에 효과적으로 병렬컴퓨팅을 적용하려는 사람들에게 필요한 아이디어를 제공하려는 시도의 하나로 비모수적 함수 추정의 평활량 선택이라는 구체적인 통계문제에 대해 효율적인 계산을 위한 병렬화 포인트 선택 과정을 제시하였다.