디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
개체 유형 정보를 활용한 지식 그래프 임베딩
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.9.773
지식 그래프 임베딩은 그래프의 구조적 특성을 반영하여 개체와 관계를 특성 공간에 나타내는 기술이다. 대부분의 지식 그래프 임베딩 모델은 그래프 구조 이외의 정보를 가정하지 않고 특징 벡터를 생성한다. 하지만 실생활과 밀접한 지식 그래프는 개체의 유형 정보 등 추가적인 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 개체의 유형이 클러스터의 역할을 수행할 수 있다는 점에 착안하여, 유형 정보를 반영할 수 있는 손실 함수를 통한 지식 그래프 임베딩 모델을 제시한다. 또한, 지식 그래프 내 관계의 주어/술어에 해당하는 유형이 제한적이라는 관찰을 토대로 개체 유형 제한에 특화된 네거티브 샘플링 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 모델에 대한 링크 예측을 평가하기 위해 개체 유형 제한을 가진 지식 그래프인 SMC 데이터 셋을 생성하여 실험을 진행하였다. 링크 예측 결과는 본 모델이 네 개의 베이스라인 모델과 비교해서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
NVMe-oF를 활용한 LSM 트리 컴팩션 오프로딩
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.7.569
NVMe-over-Fabrics(NVMe-oF)는 NVMe 명령을 통한 원격 NVMe SSD로의 빠른 접근을 가능하게 하여 분리형 저장장치(Storage)의 구성 방법으로 주목받고 있다. 본 논문은 NVMe-oF를 활용하여 분리형 저장장치 환경에 최적화된 LSM-트리 기반 키-값 저장소인 RocksDB-oF를 제안한다. RocksDB-oF는 NVMe-oF의 특성을 고려해 컴퓨팅 노드에서 저장장치 노드로 컴팩션을 오프로드 함으로써 컴팩션에 의한 쓰기 멈춤(Write Stall)을 완화했다. 또한, 저장장치 성능 개발 도구(SPDK)를 이용한 파일시스템은 동시에 같은 NVMe SSD에 접근하는 두 노드의 파일시스템 일관성 문제를 효과적으로 해결하였다. NVMe-oF를 활용해 분리형 저장장치 환경을 구성한 실험에서 RocksDB-oF는 기존 RocksDB 보다 높은 쓰기 처리량을 보여주었다.
NUMA의 특성을 고려한 원격 퍼시스턴트 메모리 디스어그리게이션
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.7.735
데이터 센터 등 대규모 시스템에서 효율적인 리소스 관리를 위해 자원이 중심이 되는 디스어그리게이션 방법이 사용되고 있고 각 서버는 다수의 소켓을 가지는 NUMA 구조로 구성된다. NUMA 구조에서는 메모리의 원격 접근과 로컬 접근의 지연시간의 차이가 크고 이는 퍼시스턴트 메모리에서 더 크게 나타난다. 본 연구에서는 퍼시스턴트 메모리 디스어그리게이션 시스템에서 NUMA 구조의 로컬성을 고려하여 원격 NUMA 노드 메모리에 접근하는 수를 줄이는 메모리 디스어그리게이션 프레임워크 Xpass를 설계한다. Xpass는 캐싱한 페이지를 관리하기 위해 동적 해시 테이블 CCEH를 사용하며, NUMA 환경에서 NUMA 노드 간 로드 밸런싱을 고려하는 세그먼트 스플릿 알고리즘을 제안한다.
PCIe 기반 FPGA 보드를 위한 DMA 컨트롤러 구현 및 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.2.141
FPGA는 회로를 필요에 따라 횟수에 제한 없이 재구성할 수 있는 장치로, 딥 러닝, 빅데이터 처리 등의 응용에 높은 성능과 에너지 효율을 보인다. 주요 FPGA 제작 업체들은 FPGA를 가속기로 활용하기 위해 PCIe 기반 보드에 FPGA를 탑재하여 출시하고 있다. 호스트 시스템과 FPGA가 대용량 데이터를 주고받기 위해서는 FPGA 내부의 DMA 컨트롤러가 DMA를 수행해야 한다. 그러나 기존의 DMA 컨트롤러는 PCIe의 대역폭을 모두 활용하지 못하거나, 단방향 대역폭만 활용하는 것으로 밝혀졌다. 본 논문에서는 PCIe의 양방향 대역폭을 활용하는 DMA 컨트롤러 구조를 제안하고, Intel Stratix 10 FPGA에 구현하였다. 구현한 컨트롤러는 Intel FPGA Acceleration Stack에서 제공하는 컨트롤러에 비해 최대 2.3배 높은 성능을 보였다.
독소 조항 분류를 위한 딥러닝 기반 텍스트 분류 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.11.1054
여러 기업들은 과제를 수행하기에 앞서 계약서를 바탕으로 계약을 체결한다. 하지만 계약을 체결하기 전에 계약서 내의 독소 조항을 발견하지 못하고 계약을 진행하게 될 경우 여러 문제가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위하여 전문가를 통해 계약서를 검토하는 과정이 수행되지만 많은 시간과 비용을 요구한다. 만약 계약서의 사전 검토를 통해 독소 조항을 판별 할 수 있는 시스템이 존재한다면, 계약서를 검토하는 과정에서 발생하는 높은 비용과 시간을 절약할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 계약서 내의 각 단락을 입력으로 하여 독소 조항 여부를 분류하는 텍스트 분류 모델을 제안한다. 제안 모델의 분류 성능을 높이기 위하여 단락 내 문장과 분류할 클래스 사이의 유사도 정보를 바탕으로 문장 별 중요도를 계산하고 이를 각 문장에 반영하여 분류를 수행한다. 제안 모델은 실제 계약서 데이터를 사용한 실험에서 F1 점수 84.51%p의 성능을 보였으며 기존 텍스트 분류 모델과의 성능 비교를 위해 WOS-5736 데이터셋을 이용한 실험에서 F1 점수 93.64%p로 가장 높은 성능을 보였다.
이중 포물면 맵 기반 실시간 간접조명 렌더링
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.11.1099
빛 표현을 세밀하고 섬세하게 표현하는 간접조명 효과는 물리적 연산 과정의 부하로 인해 효과를 근사한 광전파볼륨 기법이 연구되었다. 빛의 정보를 담고 있는 볼륨을 인접한 볼륨에 전파하는 방식으로 간접조명 효과를 근사하여 실시간 성능을 달성하였지만 렌더링 과정에서 빛의 정보를 담고 있는 반사적 그림자 맵을 큐브 맵으로 생성함에 따라 기하 객체의 양이 많아질수록 성능 저하가 발생한다. 반사적 그림자 맵을 큐브 맵 이외의 다른 형태의 텍스처로 대체하여 병목현상을 감소하는 접근이 가능하지만 다른 형태 텍스처의 비선형적 투영 변환 특성상 왜곡이 발생한다. 이에 본 연구에서는 반사적 그림자 맵을 이중 포물면 맵으로 대체하여 병목 현상을 줄이고 포물면 맵 투영 변환 과정에 발생하는 왜곡을 고정점 반복 기반의 역방향 와핑으로 보정하여 광전파볼륨 기법에 적용한다.
이미지 정보를 이용한 영어-한국어 자동 번역
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.7.690
기계 번역 연구는 하나의 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 자동 변환하는 기술이다. 기존의 기계 번역 연구는 번역을 위해 오직 텍스트 데이터만 사용하였다. 따라서 기존 기계 번역 연구는 입력 텍스트와 관련된 다양한 정보들을 활용할 수 없다는 단점이 있다. 최근에는 텍스트 데이터만 사용하는 기존 기계 번역과 달리 입력 텍스트와 관련된 이미지 정보를 기계 번역 시스템의 추가 입력으로 사용하는 멀티모달 기계 번역 모델이 등장했다. 본 연구에서는 최근 연구 동향에 맞추어 기계 번역의 디코딩 타임에 이미지 정보를 추가하고 이를 영어-한국어 자동 번역에 적용한다. 또한 디코딩 타임에 텍스트 정보와 이미지 정보를 적절히 조절하기 위한 별도의 게이트를 적용한 모델을 제안하고, 실험을 통해 게이트를 적용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 보인다.
전방향 안전서명을 사용하는 빠른 블록체인 합의 알고리즘
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.5.397
최근 블록체인은 중앙 집중형 데이터 관리 방식에 대한 대안으로 급부상하고 있다. 비트코인, 이더리움과 같은 기존의 블록체인에서는 신규블록을 신뢰성 있게 추가하는 방법으로 PoW(Proof of Work) 알고리즘을 사용하였는데, PoW는 해시함수 계산을 수행하기 때문에 빠른 거래가 불가능하고, 해시함수 계산에 필요한 전력비용은 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 기존의 PoW방식을 대체할 수 있는 대표자 기반의 블록체인을 제안하며, 제안하는 블록체인에서는 기존 대표자 기반 블록체인(Delegated Proof of Stake)의 보안성을 강화하는 방법으로 전방향 안전서명(Forward secure signatures)을 사용하였다. 본 논문에서는 대표자 기반의 블록체인에 사용할 수 있는 전방향 안전서명을 구현하고, 전방향 안전서명으로 구축한 블록체인의 성능 및 안전성을 분석하였다.
IoT 단말 및 서비스 자동 구성을 위한 MQTT 기반의 게이트웨이 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.4.385
MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)는 OASIS (Organization for the Advancement of Structured Information Standards)에서 선정한 사물인터넷을 위한 메시징 프로토콜로 저전력, 신뢰할 수 없는 네트워크에서 효율적인 데이터 전송이 가능하다. 그러나 MQTT는 멀티캐스트를 사용하지 않고 네트워크 내의 자원 정보를 관리하기 위한 자원 디렉터리가 존재하지 않기 때문에 서비스 탐색이 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 게이트웨이가 자원 디렉터리의 역할을 함으로써 MQTT의 Publish/Subscribe 메시지 전송 방식을 이용하여 서비스 탐색 및 디바이스 운용을 가능하게 하는 Auto-configuration 시스템을 제안한다. 구현 결과를 통해 제안하는 Auto-configuration 시스템을 이용해서 로컬 네트워크에 존재하는 디바이스 및 서비스를 탐색하고 운용할 수 있음을 확인하였다.
음수 미포함 행렬 분해를 통한 지식베이스 확장 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.9.918
지식베이스는 기계가 이해할 수 있도록 세상에 존재하는 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것에 그 목적이 있다. 지식베이스가 유용하게 사용될 수 있기 위해서는 지속적으로 새로운 지식을 획득하여 추가해야 하는데, 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달리고 있다. 지식 획득은 주로 자연언어문장을 분석하여 새로운 지식을 추출하는 외부적인 지식 획득에 의해서 이루어지지만, 지식베이스 내부에 있는 지식만을 이용하여 내부적으로 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀이 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 음수 미포함 행렬 분해를 통한 내부적인 지식베이스 확장에 관하여 소개한다. 본 논문에서 소개하는 모델은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤에 음수 미포함 행렬 분해를 통해 개체쌍과 관계의 특징 벡터들을 학습하고, 이를 다시 재조합하여 새로운 지식에 대한 신뢰도를 계산한다. 모델의 실효성을 입증하기 위하여 한국어 디비피디아를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 소개한다.
