• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.3
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• pp.377-392
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• 2008

The need for overall assessment of economic effectiveness of library culture program has been suggested, as its importance continues to grow. Our study proposed a new assessment method by applying DM format and IBM format to contingent valuation method that has been used for analyzing the economic value of culture program. This study also illustrates the process through case analysis so that the public library can apply this model. It is meaningful that the study provides basic framework to evaluate the fair value of the public library by minimizing the bias that the contingent valuation method has.

• Journal of Korean Electronics
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• v.5 no.11
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• pp.60-68
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• 1985

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.3
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• pp.229-239
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• 2001

본 논문은 XML 문서의 내용 및 구조 정보를 XSL 스타일시트(stylesheet)의 포맷팅(formatting) 정보를 적용하여 표현하는 포매팅 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 본 시스템은 XML 문서를 XSLT(XSL Transformations) 및 Xpath(XML Path Language)를 이용하여 문서를 변환하고, XSL-fo(XSL Formatting Objects)를 적용하여 포맷팅을 지정하는 XML 문서 표현 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 XML 문서 표현 시스템은 웹 표준화 기구인 W3C에서 제안하는 XSL 포매팅 처리에 대한 구성을 기반으로 구현함으로써 표준화에 입각한 처리시스템으로써 변화에 능동적으로 대처 가증하고 모듈화 되어 있어 부분적인 수정 및 대체가 가능하도록 설계하였다. 본 시스템은 IBM 호환 PC에서 동작하며, 운영체제는 Windows 2000 환경에서 Visual C++6.0을 사용하여 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.424-426
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• 2004

웹서비스란 XML 포맷의 벤더 중립적인 표준을 따라 웹에 산재한 웹 애플리케이션들을 통합하는 새로운 분산 컴퓨팅 기술이다. 웹서비스를 이용해서 비즈니스 로직을 바탕으로 유용한 서비스를 제공하는 새로운 비즈니스 프로세스를 구현하기 위해서 기존의 웹서비스를 조합하여 비즈니스 프로세스를 기술하는 웹서비스 컴포지션 스펙이 제안되었다. IBM과 Microsoft에서는 BPEL4WS, Sun에서는 WSCI, BPMI.org에서는 BPML을 제안하였는데, 그 중에 BPEL4WS와 BPML은 기업 내부 시스템에서 사용되는 실행 가능한 비즈니스 프로세스를 기술한다. 본 논문에서는 실행 가능한 비즈니스 프로세스를 위한 이 두 스펙간의 상호 운영성을 증대하기 위해서 BPEL4WS와 BPML간의 상호 변환 알고리즘을 제안한다. 예를 들어 BPEL4WS 구현 시스템에서 BPEL4WS에서 BPEL4WS로의 변환 알고리즘을 이용하여 BPEL4WS 뿐만 아니라 BPML로 기술된 비즈니스 프로세스를 참조할 수 있고, BPEL4WS에서 BPML로 변환 알고리즘을 이용하여 BPEL4WS 구현 시스템에서 사용 중인 비즈니스 프로세스 인스턴스를 BPML 프로세스로 출력하여 BPML 구현 시스템에서 사용할 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.37 no.1
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• pp.53-62
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• 2022

With increasing size of transformer-based neural networks, a light-weight algorithm and efficient AI accelerator has been developed to train these huge networks in practical design time. In this article, we present a survey of state-of-the-art research on the low-precision computational algorithms especially for floating-point formats and their hardware accelerator. We describe the trends by focusing on the work of two leading research groups-IBM and Seoul National University-which have deep knowledge in both AI algorithm and hardware architecture. For the low-precision algorithm, we summarize two efficient floating-point formats (hybrid FP8 and radix-4 FP4) with accuracy-preserving algorithms for training on the main research stream. Moreover, we describe the AI processor architecture supporting the low-bit mixed precision computing unit including the integer engine.