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정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 update

KIPS Transactions on Software and Data Engineering

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
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  • : 월간
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수록정보
수록범위 : 1권1호(2012)~7권8호(2018) |수록논문 수 : 463
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
7권8호(2018년 08월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1패턴 기반 기법을 사용한 용어 간 관계 추출 방법

저자 : 김영태 ( Kim Young Tae ) , 김치수 ( Kim Chi Su )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 8호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 281-286 (6 pages)

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최근 정보의 복잡성과 다양성 및 방대한 양의 가용 정보가 증가함에 따라 대규모 데이터로부터 의미 있는 검색 결과를 추출하는 방법으로서 온톨로지에 대한 관심과 필요성이 증가하고 있다. 주어진 자연어 텍스트로부터 온톨로지를 추출하는 많은 방법이 제안되었지만, 현재 대부분의 방법은 온톨로지의 구조에 일치되도록 추출하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 온톨로지를 구축하기 위해 필요한 용어를 특정 도메인에서 주어진 텍스트와 구별하고 패턴 기반 방법을 기반으로 용어 사이의 다양한 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 용어들 간의 관계를 추출하기 위해 일치 패턴 집합을 고려하고 조인 집합 개념과 패턴의 정렬을 연결하여 검색 공간의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 그 결과 이 방법이 검색 공간으로부터 유용한 어떤 패턴도 제거하지 않고 50-95% 정도로 검색 공간의 크기를 줄이는 결과를 보였다.


With recent increase in complexity and variety of information and massively available information, interest in and necessity of ontology has been on the rise as a method of extracting a meaningful search result from massive data. Although there have been proposed many methods of extracting the ontology from a given text of a natural language, the extraction based on most of the current methods is not consistent with the structure of the ontology. In this paper, we propose a method of automatically creating ontology by distinguishing a term needed for establishing the ontology from a text given in a specific domain and extracting various relationships between the terms based on the pattern-based method. To extract the relationship between the terms, there is proposed a method of reducing the size of a searching space by taking a matching set of patterns into account and connecting a join-set concept and a pattern array. The result is that this method reduces the size of the search space by 50-95% without removing any useful patterns from the search space.

KCI등재

2PL/SQL 응용프로그램 전환을 위한 자동화 도구 설계

저자 : 지정은 ( Jungeun Jee ) , 이정근 ( Jeongkun Lee ) , 최용락 ( Yongrak Choi ) , 신용태 ( Yongta

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 8호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 287-296 (10 pages)

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최근 상용 DBMS 시장은 고가의 라이선스 정책과 신속하지 않은 기술 지원 서비스 등에 대한 사용자들의 부담과 불만이 커지면서, 호환성이나 안정성에 문제가 없는 오픈소스 DBMS의 사용에 대한 관심이 확대되고 있다. 이로 인해 DBMS 시장의 약 60% 점유율을 갖고 있는 오라클사 기반의 응용프로그램을 오픈소스 기반의 DBMS로 전환하여 비용을 절감하는 사례가 많아지고 있다. 그러나 오라클사에서 제공하는 PL/SQL의 사용으로 인한 비호환적 문장을 오픈소스 DBMS로 전환 시, 많은 수작업을 동반하게 되어 시간 및 비용 손실이 크다. 따라서 PL/SQL을 표준 SQL로 자동 전환해주는 도구가 요구된다. 제안하는 응용프로그램 전환을 위한 자동화 도구는 PL/SQL을 ANSI 표준 프로그래밍 언어인 Java SP (Stored Procedure)로 전환한다. 자동화 도구 테스트 실행을 통해 입출력 데이터의 동일성을 확인하고, 발생하는 Java SP 전환 오류 수정으로 신뢰성을 검증하여 응용프로그램 전환의 시간과 비용 절감에 기여할 수 있다는 것을 확인했다.


In the recent commercial DBMS market, as the users' burden and complaint which are related to high price licensing policy and late technical support service are increasingly rising, the concern for use of open source DBMS which has no problem with compatibility or stability is escalating. Due to the fact, the cases saving the cost are growing by converting Oracle Corporation's applications, which has about 60% share in the DBMS market, to an open source DBMS. However, in converting non-interchange sentences to an ANSI standard-based open source DBMS because of the use of PL/SQL in Oracle Corporation provides, a lot of manual work accompanies, so there is a lot of loss of time and money. Therefore, a tool that automatically converts PL/SQL to standard SQL is required. The proposed automation tool for the conversion of applications converts PL/SQL to Java Stored Procedure, an open source DBMS-based ANSI standard programming language. Through carrying out a test on the automation tool, it is proved that the tool will contribute to shortening time and saving cost by verifying the identity of input-output data and its reliability after correcting errors in converting to Java Stored Procedure.

KCI등재

3InfiniBand RDMA 통신을 위한 Apache Storm의 재구성

저자 : 양석우 ( Seokwoo Yang ) , 손시운 ( Siwoon Son ) , 문양세 ( Yang-sae Moon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 8호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 297-306 (10 pages)

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본 논문에서는 분산 스트림 처리 프레임워크인 Apache Storm을 고성능 통신 장비인 InfiniBand에 적용하는 방안을 다룬다. InfiniBand 상에서 Storm을 동작시키는 쉬운 방법은 IPoIB (IP over InfiniBand)를 사용하는 것이다. 그러나 이 방법은 노드에 심각한 CPU 부하를 발생시키는데, 이는 잦은 문맥 전환과 버퍼 복사에서 기인하는 것으로 나타났다. 이를 해결하기 위해, Storm에서 InfiniBand의 RDMA (Remote Direct Memory Access) 기능을 사용하는 새로운 통신 방식을 제안한다. 첫째, Storm에서 RDMA 기능을 이용하기 위해, 기존 통신 프레임워크인 Netty를 대체하는 새로운 프레임워크인 RJ-Netty (RDMA/JXIO Netty)를 설계 및 구현한다. 둘째, Storm이 기존 Netty와 RJ-Netty를 모두 사용할 수 있도록 관련 클래스들을 개선한다. 셋째, RJ-Netty의 성능을 최대화하기 위해 멀티스레드를 지원하도록 JXIO 서버 기능을 개선한다. 실험 결과, 제안한 RJ-Netty는 Ethernet은 물론 IPoIB에 비해서 메시지 처리량을 향상시키면서도 CPU 부하를 크게 줄인 것으로 나타났다. 본 논문은 Apache Storm을 InfiniBand 상에서 동작시킨 최초의 시도로, 고성능의 InfiniBand RDMA를 사용하여 Storm의 처리 성능을 향상시킨 우수한 연구 결과라 사료된다.


In this paper, we address how to apply Apache Storm, a distributed stream processing framework, to InfiniBand, a high performance communication device. An easy way to run Storm on InfiniBand is to simply use IPoIP (IP over InfiniBand). However, this method causes a serious CPU load on the node, which is caused by frequent context switches and buffer copies. To solve this problem, we propose a new communication method using InfiniBand's Remote Direct Memory Access (RDMA) function in Storm. First, we design and implement RJ-Netty (RDMA/JXIO Netty), a new framework that replaces Netty, the legacy framework, to exploit RDMA functionality. Second, we reimplement the related classes so that Storm can use both existing Netty and new RJ-Netty. Third, we extend the JXIO server functionality so as to support multi-threading to maximize the performance of RJ-Netty. Experimental results show that the proposed RJ-Netty significantly reduces CPU load while improving message throughput compared to IPoIB as well as Ethernet. This paper is the first attempt to run Apache Storm on InfiniBand, and we believe that it is an excellent research result that improves the performance of Storm by using InfiniBand RDMA.

KCI등재

4메모리 요소를 활용한 신경망 연구 동향

저자 : 이지환 ( Jihwan Lee ) , 박진욱 ( Jinuk Park ) , 김재형 ( Jaehyung Kim ) , 김재인 ( Jaein Kim

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 8호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 307-324 (18 pages)

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최근 순환 신경 망(Recurrent Neural Networks)은 시간에 대한 의존성을 고려한 구조를 통해 순차 데이터(Sequential data)의 예측 문제 해결에서 각광받고 있다. 하지만 순차 데이터의 시간 스텝이 늘어남에 따라 발생하는 그라디언트 소실(Gradients vanishing)이 문제로 대두되었다. 이를 해결하기 위해 장단기 기억 모델(Long Short-Term Memory)이 제안되었지만, 많은 데이터를 저장하고 장기간 보존하는 데에 한계가 있다. 따라서 순환 신경망과 메모리 요소(Memory component)를 활용한 학습 모델인 메모리-증대 신경망(Memory-Augmented Neural Networks)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝(Deep Learning) 분야의 화두로 떠오른 메모리-증대 신경망 주요 모델들의 구조와 특징을 열거하고, 이를 활용한 최신 기법들과 향후 연구 방향을 제시한다.


Recently, recurrent neural networks have been attracting attention in solving prediction problem of sequential data through structure considering time dependency. However, as the time step of sequential data increases, the problem of the gradient vanishing is occurred. Long short-term memory models have been proposed to solve this problem, but there is a limit to storing a lot of data and preserving it for a long time. Therefore, research on memory-augmented neural network (MANN), which is a learning model using recurrent neural networks and memory elements, has been actively conducted. In this paper, we describe the structure and characteristics of MANN models that emerged as a hot topic in deep learning field and present the latest techniques and future research that utilize MANN.

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1연안해역에서 석유오염물질의 세균학적 분해에 관한 연구

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