• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.6
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• pp.935-948
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• 2003

An online scaling method adds new nodes to the shared-nothing database cluster and makes tables be reorganized while the system is running. The objective is to share the workload with many nodes and increase the capacity of cluster systems. The existing online scaling method, however, has two problems. One is the degradation of response time and transactions throughput due to the additional overheads of data transfer and replica's condidtency. The other is and inefficient recovery mechanism in which the overall scaling transaction is aborted by a fault. These problems deteriorate the availability of shared-nothing database cluster. To avoid the additional overheads throughout the scaling period, our scalingmethod consists of twophases : a parallel data transfer phase and a combination phase. The parallel data transferred datausing reduces the size of data transfer by dividing the data into the number of replicas. The combination phase combines the transferred datausing resources of spare nodes. Also, our method reduces the possibility of failure throughout the scaling period and improves the availability of the database cluster.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.881-884
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• 2017

좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.

• Journal of Chest Surgery
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• v.36 no.4
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• pp.255-260
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• 2003

Background: Stenosis of the left pulmonary artery (LPA) after repair of tetralogy of Fallot (TOF) is troublesome. A new technique of LPA angioplasty using an autologous MPA flap was performed in patients with TOF Material and Method: From October 1998 to January 2001, 24 patients (median age; 10 months, range; 4 to 145 months) underwent total correction of TOF with LPA angioplasty using the autologous MPA flap. Five patients underwent pulmonary angioplasty without any patch over the MPA and LPA. The patches were required to enlarge only the MPA in 4 patients, and transannular RVOT widening was performed in 15. Result: There were no operative or late deaths. During follow-up (range: 6~42 months), reoperation for LPA stenosis was not required in any patients, but balloon angioplasty for branch pulmonary artery stenosis was performed in 3 patients. Echocardiography and CT angiography at the recent follow-up showed an obtuse angle between the MPA and LPA. Conclusion: Although further follow-up is needed, the angioplasty using the autologous MPA flap can be easily performed, avoiding patch-related complications, and allowing growth of the MPA flap. This angioplasty technique creates a more natural and obtuse angle between the MPA and LPA, which can minimize kinking of the LPA, especially in the patients who underwent transannular patch widening.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.222-228
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• 1996

기존의 미등록어 추정 방법은 대부분 단일 어절 접근 방법으로 단일 어절에서 추출할 수 있는 추정 정보가 부족하여 과분석과 오분석의 가능성이 높았다. 그래서 동일 미등록어를 가진 어절들을 동시에 분석하는 유사 어절 접근 방법이 제시되었다. 그러나 이 방법도 유사 어절의 범위를 조사나 어미만 다른 어절로 정의함으로써 수집될 수 있는 유사 어절의 수가 제한되어 대략의 텍스트에서만 적용이 가능하였다. 이에 본 논문은 유사어절을 동일 음절열을 공유하는 어절들로 확장 정의하여 작은 크기 N의 텍스트 윈도우에서 유사 어절의 발견 가능성을 높임으로써 실시간으로 미등록어를 추정할 수 있게 하는 방법을 제시한다. N을 100으로 한 실험결과는 미등록어 추정 정확도가 99.3%였고 재현율은 약 32%였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.202-204
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• 2003

경성 실시간 시스템(Hard Real-Time System)어서는 주기 태스크들의 엄격한 마감시간(Deadline) 보장이 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 CPU의 이용률(Utilization)이 높아 비율단조 정책으로는 마감시간을 보장 할 수 없는 주기 태스크들을 위해 확장된 스케줄 가능성 검사를 통해 수행할 태스크들의 공통 주기(L.C.M : Least Common Multiple)내에서 EDF(Earliest-Deadline First) 정책을 기반으로 마감시간 보장 수행패턴(Feasible Pattern)을 찾고, 이를 참조하여 우선순위를 고려하지 않고 태스크들을 강제 수행할 수 있게 하는 비율단조 기반의 스케쥴링 기법을 제안한다. EDF를 기반으로 생성된 패턴은 EDF 정책의 특성에 따라 CPU의 이용률을 100% 까지 가능하게 하며 패턴을 참조하여 강제 수행함으로써 EDF 정책이 갖는 실행시간 스케쥴링 오버헤드를 없앨 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.132-135
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• 2021

최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.422-426
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• 2007

음성 질의에서 효율적으로 onset을 검출하기 위한 연구는 다양하게 이루어져 왔다. 특히 대부분의 연구는 확률론적 모델에서 큰 성과를 나타내고 있다. 그러나 이러한 모델들은 변화나 확장이 쉽지 않다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 동적 확장 가능한 다중 계층 신경망(Dynamic Expansible MLP)을 제안하여, 기존 방법론의 확장 가능성을 모색한다. 또한, 음성 질의의 onset을 검출하기 위해 MLP를 활용하기 위한 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.57-60
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• 2021

오디오 대역 확장 기술은 저 해상도의 오디오 신호를 고 해상도의 오디오 신호로 복원 또는 생성해 내는 기술이다. 이와 관련하여 오디오 코덱에서는 고 대역 오디오 신호의 저 비트 부호화를 위해 사람이 청각이 둔감하게 인지하는 고 대역의 오디오 신호에 대해 실제 신호에 대한 양자화를 수행하지 않고, 코딩 되어 전송된 저 대역 신호와 고 대역의 파라미터를 이용하여 신호를 합성하는 스펙트럼 대역 복제 기술이 널리 사용된다. 본 연구에서는 선형 예측 기반의 주파수 대역 복제 방법을 통해 추가 정보를 활용한 오디오 대역 확장을 수행하고 신경망 기반의 오디오 신호 개선을 통해 복제된 신호의 개선 가능성을 검토하였다. 실험 평가는 MPEG 에서 코덱 평가용으로 사용되는 테스트 시퀀스를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 방법을 적용하여 기존 오디오 대역 확장 기술 대비 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.43-44
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• 2023

대화형 독해 튜터링 시스템을 위한 학생주도 대화 데이터셋 생성 및 확장에 ChatGPT 의 활용 가능성을 평가하였다. 단순히 수동으로만 구축한 기존의 데이터셋과 ChatGPT 에 의해 반자동으로 확장된 데이터셋을 비교한 결과, 구축량, 소요 시간, 비용 및 반복 작업 측면에서 ChatGPT 가 가진 유용성을 알 수 있었다. 그러나, 유형별 배분의 편중과, 부적절한 데이터 생성 등의 한계도 나타났다. Chat GPT 의 빠른 발전이 예상됨에 따라 대화형 튜터링 분야에 ChatGPT 에 의한 반자동 데이터 확장 방법이 널리 활용될 것으로 기대된다.

• The Journal of Information Systems
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• v.18 no.4
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• pp.105-130
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• 2009

정교화가능성모형과 기술수용모형에 의해 정보기술 수용의 설득과정을 시도한 연구들이 이론적으로 미친 영향은 매우 크다. 그러나 이들 연구의 대부분은 횡단면적 접근에 기반한 정적 모형을 사용했기 때문에 시간 흐름에 따른 변수 간의 관계 변화를 적절히 설명하지 못하고 있다. 가령, 교육 프로그램을 통한 정보기술 수용은 일정기간의 시간을 요하는데 설득경로가 유용성의 지각에 미치는 영향력은 달라질 수 있다. 따라서 정보기술 수용과정을 충분히 규명하기 위해서는 기존의 연구모형은 종단적으로 확장되어 시간 흐름에 따른 시스템 사용을 평가해야 한다. 한편 정보기술수용 연구에서 내재적 동기의 중요성이 강조되고 있음에도 불구하고 수용 설득과정에서 내재적 동기에 대한 고려는 별로 없었고 대부분의 연구는 유용성과 같은 외재적 동기를 중심으로 이루어졌다. 본 연구의 목적은 정보기술수용 설득과정의 이해를 넓히기 기존 연구에서 제시된 연구모형에 내재된 동기에 관련된 변수를 포함하고 전체적인 모형을 종단적으로 확장했고, 실증적 검증을 위해 정규 대학과정 과목의 학생들을 대상으로 두 번에 걸친 표본 조사를 하였다.