• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.881-882
• /
• 2020

최근 딥 러닝 (deep learning) 기술의 큰 발전으로 기존 기계 학습 분야의 기술들이 성공적으로 해결하지 못하던 많은 문제들을 해결할 수 있게 되었다. 이러한 딥 러닝의 학습 과정은 매우 많은 연산을 요구하기에 다수의 노드들로 모델을 학습하는 분산 학습 (distributed training) 기술이 연구되었다. 대표적인 분산 학습 기법으로 파라미터 서버 기반의 분산 학습 기법들이 있으며, 이 기법들은 파라미터 서버 노드가 학습의 병목이 될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 파라미터 서버 병목 문제를 해결하는 파라미터 샤딩 기법에 대해 소개하고, 각 기법 별 학습 성능을 비교하고 그 결과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.1168-1171
• /
• 2021

일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.99-101
• /
• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.721-722
• /
• 2024

문헌자료에 나타나는 분자구조 정보를 인식하고, 분석에 용이한 형태로의 데이터 변환하는 기술은 화학정보학 데이터 수집을 용이하게 만드는 중요 정보처리 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 분자구조 인식 기술이 여럿 개발되었으나, 소규모 분자구조 이미지 데이터집합에 대해서는 학습이 충분하기 어려워 인식 정확도를 향상시키기 위한 학습 전략이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 부족으로 인한 학습 효율 저하 문제를 극복하기 위해 이미지 생성 모델을 활용한 준지도학습 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 대조군 대비 5.4%p 성능 향상을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.50-55
• /
• 2005

웹 서비스와 웹 프로세스(Web Processes)는 다양한 시스템 상에서 이종의 소프트웨어 컴포넌트들을 효과적으로 통합할 수 있는 기술이다. 웹 서비스의 활용이 증대함에 따라 성능(performance), 비용(cost) 등 005(Quality of Service)는 서비스 제공자들 간의 차별화를 위한 요건으로 그 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스 성능 분석 도구인 sPAC(Web Service Performance Analysis Center)을 소개하여, 웹 서비스 조합시 성능의 만족 여부를 미리 고려할 수 있음을 보인다. sPAC은 1) 그래픽 기반 웹 프로세스 구성 환경을 제공, 2) 경부하(light load) 조건에서의 성능 테스트를 위해 웹 서비스를 호출, 3) 웹 프로세스에 대한 시뮬레이션 모델을 자동 생성 하여, 과부하(heavy load) 조건에서 시뮬레이션 기반의 성능 분석 수행, 4) 웹 서비스의 성능 분석 결과와 평가 데이터의 보고서 생성을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.661-664
• /
• 2004

임베디드 소프트웨어는 제한된 자원을 이용해 빠르고 정확한 기능 수행이 가능하도록 설계 되어야한다. 본 논문은 임베디드 기반 소프트웨어의 효율적인 개발을 위해 개발 소프트웨어의 실행 성능을 분석할 수 있는 프로파일(profile) 도구를 제안한다. 제안하는 시스템은 교차환경(cross-platform environment)에서의 테스트 코드 및 결과 전송을 위한 에이젼트 모듈과 프로파일링을 위한 테스팅 엔진 그리고 내장형 소프트웨어의 프로그램 실행 최적화를 위해 개선되어야 할 함수 정보를 GUI 형태로 출력하는 레포팅 모듈로 구성된다. 본 시스템은 효율성과 신뢰성 있는 임베디드 기반 소프트웨어 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
• /
• v.9 no.6
• /
• pp.45-50
• /
• 2023

In software development, the elicitation and analysis of requirements is a crucial phase, and it involves considerable time and effort due to the involvement of various stakeholders. ChatGPT, having been trained on a diverse array of documents, is a large language model that possesses not only the ability to generate code and perform debugging but also the capability to be utilized in the domain of software analysis and design. This paper proposes a method of requirements engineering that leverages ChatGPT's capabilities for eliciting software requirements, analyzing them to align with system goals, and documenting them in the form of use cases. In software requirements engineering, it suggests that stakeholders, analysts, and ChatGPT should engage in a collaborative model. The process should involve using the outputs of ChatGPT as initial requirements, which are then reviewed and augmented by analysts and stakeholders. As ChatGPT's capability improves, it is anticipated that the accuracy of requirements elicitation and analysis will increase, leading to time and cost savings in the field of software requirements engineering.

• Convergence Security Journal
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.99-111
• /
• 2022

With current battlefield environment relying heavily on Network Centric Warfare(NCW), existing weaponary systems are evolving into a new concept that converges IT technology. Majority of the weaponary systems are implemented with numerous embedded softwares which makes such softwares a key factor influencing the performance of such systems. Furthermore, due to the advancements in both IoT technoogies and embedded softwares cyber threats are targeting various embedded systems as their scope of application expands in the real world. Weaponary systems have been developed in various forms from single systems to interlocking networks. hence, system level cyber security is more favorable compared to application level cyber security. In this paper, a secure real-time operating system has been designed, implemented and measured to protect embedded softwares used in weaponary systems from unknown cyber threats at the operating system level.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.10 no.11
• /
• pp.225-234
• /
• 2012

OSS(Open source software) pursues the freedom to have access to open source and offers several advantages, over the proprietary software, to enterprises. Based upon Rogers(1995)' innovation-diffusion process, we assume that attributes of innovations includes five characteristics of innovations: relative advantage, compatibility, complexity, trialability, and observability, and that firms' perceptions of these characteristics predict the rate of adoption of OSS. To test this hypothesis, we presents a survey result from 201 companies and institutions concerning the use of OSS. Statistical analysis shows that adoption is highly correlated with each of those characteristics of innovations, but the regression analysis indicates that only compatibility and observability have effects on the adoption of OSS. This implies that intrinsic value of OSS is important, but unless the appropriate service package for improving IT environment is provided, it is not easy to change the perspective of corporate customers more favorable toward OSS use. As a conclusion, the academic and practical implications are also discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.118-121
• /
• 2021

슈퍼컴퓨터는 수백~수천 노드의 컴퓨팅 자원이 연결되어 복잡한 계산이나 대규모 데이터를 병렬 처리하며 일부 노드에서 발생하는 예상치 못한 문제는 전체적인 시스템 성능 저하로 이어질 수 있기 때문에 슈퍼컴퓨터 모니터링과 성능 분석은 슈퍼컴퓨터를 구축하고 운영하는데 필수적인 요소로 볼 수 있다. 본 논문에서는 오픈소스 소프트웨어인 Performance Co-Pilot, Bpftrace, Grafana를 활용한 슈퍼컴퓨터 모니터링 및 성능분석 시스템 구축 방안을 제안하였으며 이를 통해서 확장가능하면서도 유연한 구조의 슈퍼컴퓨터 모니터링 및 성능 분석이 가능함을 보였다.