nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 C/C++ 기반 이산 사건 시스템 명세(DEVS) 시뮬레이션에서 전송 메시지 변경을 탐지하는 기법을 제안한다. 모델 인스턴스가 생성한 메시지가 다른 모델 인스턴스로 전달될 때, 메시지가 수신자 중 일부가 이를 수정할 수도 있다. 이러한 변경은 시뮬레이션 결과를 오염시킬 수 있으며, 오염된 시뮬레이션 결과는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 제안 기법에서는 모든 모델 인스턴스가 전송 메시지의 사본을 저장한다. 전송 메시지가 삭제되기 전, 인스턴스는 저장된 메시지와 전송 메시지를 비교한다. 변경이 탐지되면 현재 시뮬레이션 실행을 중단시킨다. 모든 절차는 시뮬레이터 인스턴스에 의해 자동으로 수행된다. 그러므로 제안 기법은 개발자에게 시큐어 코딩을 준수하거나 특정 코드를 추가하도록 강요하지 않는다. 제안 기법의 성능을 기존 DEVS 시뮬레이터와 비교한다.

In this paper, the author proposes a method for detecting modification of transmitted messages in C/C++ based Discrete Event System Specification (DEVS) simulation. When a message generated by a model instance is delivered to other model instances, it may be modified by some of the recipients. Such modifications may corrupt simulation results, which may lead to wrong decision making. In the proposed method, every model instance stores a copy of every transmitted message. Before the deletion of the transmitted message, the instance compares them. Once a modification has been detected, the method interrupt the current simulation run. The procedure is automatically performed by a simulator instance. Thus, the method does not require programmers to follow secure coding or to add specific codes in their models. The performance of the method is compared with a DEVS simulator.

(게재일: 2021.01.29)
최근 특이성 교란 미적분 경계값 문제를 해결하기 위해 신경회로망 접근이 연구되고 있다. 특히 다양한 학습 알고리즘을 가진 백프로파게이션 알고리즘에 의해 훈련하는 피드-포워드 신경회로망의 이론적 모델이 제시되고 있으며, 딥러닝, 전이학습, 연합학습 등의 신경회로망 모델이 매우 빠르게 개발되고 있다. 본 논문의 목적은 특이성 교란 문제를 점근법적 방법과 함께 해결하기 위해 고도의 정확성과 속도를 가진 신경회로망 접근법에 관해 연구하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 특이성 교란문제의 결과치와 교란되지 않은 문제의 결과치의 차이에 대해 신경회로망 접근 식을 사용하여 시뮬레이션 하였고 신경회로망 접근식의 효율성도 제시하였다. 결론적으로 특이성 교란 문제를 수식이 아닌 단순한 신경회로망 접근으로 효율적으로 해결할 수 있음을 제시한 것이 본 논문의 주요 기여사항이다.

Recentlly neural network approach for solving a singular perturbed integro-differential boundary value problem have been researched. Especially the model of the feed-forward neural network to be trained by the back propagation algorithm with various learning algorithms were theoretically substantiated, and neural network models such as deep learning, transfer learning, federated learning are very rapidly evolving. The purpose of this paper is to study the approaching method for developing a neural network model with high accuracy and speed for solving singular perturbed problem along with asymptotic methods. In this paper, we propose a method that the simulation for the difference between result value of singular perturbed problem and unperturbed problem by using neural network approach equation. Also, we showed the efficiency of the neural network approach. As a result, the contribution of this paper is to show the possibility of simple neural network approach for singular perturbed problem solution efficiently.

(게재일: 2021.01.29)
본 연구에서는 레이블 임베딩의 분포를 반영하는 딥러닝 모형을 위한 새로운 스태킹 앙상블 방법론을 제안하였다. 제안된 앙상블 방법론은 기본 딥러닝 분류기를 학습하는 과정과 학습된 모형으로 부터 얻어진 레이블 임베딩을 이용한 군집화 결과로부터 소분류기들을 학습하는 과정으로 이루어져 있다. 본 방법론은 주어진 다중 분류 문제를 군집화 결과를 활용하여 소 문제들로 나누는 것을 기본으로 한다. 군집화에 사용되는 레이블 임베딩은 처음 학습한 기본 딥러닝 분류기의 마지막 층의 가중치로부터 얻어질 수 있다. 군집화 결과를 기반으로 군집화 내의 클래스들을 분류하는 소분류기들을 군집의 수만큼 구축하여 학습한다. 실험 결과 기본 분류기로부터의 레이블 임베딩이 클래스 간의 관계를 잘 반영한다는 것을 확인하였고, 이를 기반으로 한 앙상블 방법론이 CIFAR 100 데이터에 대해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

In this paper, we propose a new stacking ensemble framework for deep learning models which reflects the distribution of label embeddings. Our ensemble framework consists of two phases: training the baseline deep learning classifier, and training the sub-classifiers based on the clustering results of label embeddings. Our framework aims to divide a multi-class classification problem into small sub-problems based on the clustering results. The clustering is conducted on the label embeddings obtained from the weight of the last layer of the baseline classifier. After clustering, sub-classifiers are constructed to classify the sub-classes in each cluster. From the experimental results, we found that the label embeddings well reflect the relationships between classification labels, and our ensemble framework can improve the classification performance on a CIFAR 100 dataset.

(게재일: 2021.01.29)
이 논문은 Covid-19 이후 기간의 빅데이터를 활용하여 일상에서 주문하는 음식 배달과 소비의 경향을 분석하는 방법을 제시한다. 빅데이터를 분석하고 데이터베이스 시스템을 이용하여, 날씨를 제외한 네 개의 요소들이 배달의민족 매출과 의미있는 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 이 연구는 KBS, MBC와 SBS 언론매체의 빅데이터 분석에서 Covid-19 관련 기사 다음 날에 음식 배달과 소비 증가가 거의 60%에 달하는 것을 발견하였다. 또한 Naver 검색결과에서도 Covid-19 관련 기사 다음 날에 심각하게 의미있는 음식 배달과 소비 증가를 발견하였다. 그 이외에, 소비의 흐름에 있어서 모바일을 통한 배달이 주류가 될 것이며 밀레니얼 세대가 대세가 될 것이라는 것도 알 수 있었다. 본 연구는 방대하고 구체적인 데이터를 사용하여 똑같은 방법으로 경기 침체기에 다른 산업 분야에 대하여 분석을 가능하게 하는 것으로, 기업의 입장에서 발빠른 대응으로 경기 침체 속의 호황을 맞이할 수 있는 분석과 방법을 제공하는 데 기여할 수 있다.

In this paper, we suggest a method of analysis for daily food delivery & consumption trends through big data of the post-Covid-19 era. Through analysis of big data and the database system, four analyzed factors, excluding weather, was proved to have significant correlation with delivery sales for 'Baedarui Minjok' of a catering delivery application. The research found that KBS, MBC and SBS Media showed remarkable results in food delivery & consumption sales soaring up to about 60 percent increase on the day after the Covid-19 related new article was issued. In addition, it proved that mobile media and web surfing were the main factors in increasing sales of food delivery & consumption applications, suggesting that viral marketing and emotional analysis by crawling data from SNS used by Millennials might be an important factor in sales growth. It can contribute the companies in the economic recession era to survive by providing the method for analyzing the big data and increasing their sales.

(게재일: 2021.01.29)
본 논문에서는 5G 무선 네트워크 D2D 시스템에서 수행될 수 있는 두 가지 액세스 제어 메커니즘들을 비교해 보고 효과적인 액세스 제어 기법을 제안한다. 현재 5G D2D 시스템에서는 액세스 제어 기법이 표준 규격에 제정 되어 있지 않고 있으나, 두 가지 액세스 제어 기법들이 가능하다. 하나의 방식으로는 UE-to-Network Relay 기반의 액세스 제어 기법이고, 다른 하나의 방식으로는 Remote UE 기반의 액세스 제어 기법이다. 전자의 경우는 UE-to-Network Relay가 액세스 제어 검사를 수행하는 것이며, 후자의 경우는 Remote UE가 액세스 제어 검사를 직접 수행하는 방식이다. 실험 평가 결과, 본 논문에서는 5G 무선 네트워크 D2D 시스템에서 효율적인 액세스 제어 방안으로써 Remote UE 기반의 액세스 제어 기법을 최종 제안한다. Remote UE 기반의 액세스 제어 기법은 UE-to-Network Relay 기반의 액세스 제어 기법이 비하여, 신호 오버헤드를 최소화하고, 서로 액세스 제어 기능들이 다른 경우 보다 효율적인 액세스 제어 검사를 수행할 수 있다.

In this paper, we compare two access control mechanisms for D2D(Device-to-Device) systems in 5G wireless networks and propose an effective access control for 5G D2D networks. Currently, there is no specified access control for 5G D2D networks but there can be two access control approaches for 5G D2D networks. One is the UE-to-Network Relay based access control and the other is the Remote UE(User Equipment) based access control. The former is a UE-to-Network Relay carries out the access control check for 5G D2D networks but the latter is a Remote UE performs the access control check for 5G D2D networks. Through simulation and evaluation, we finally propose the Remote UE based access control for D2D systems in 5G wireless networks. The proposed approach minimizes signalling overhead between the UE-to-Network Relay and the Remote UE and more efficiently performs the access control check, when the access control functionalities are different from the UE-to-Network Relay in 5G D2D networks.

(게재일: 2021.01.29)
본 연구에서는 초등학교 3학년 분수 관련 내용을 학습 주제로 하여 재구성한 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육프로그램은 프로젝트 학습 모형을 바탕으로 소프트웨어 교육의 성격과 학습 부진 학습자의 특성을 고려하여 그 구조를 설계하였고, 학습내용을 학습 과정에서 자연스럽게 체득할 수 있도록 의도적으로 배치하였으며, 반복적으로 경험하여 충분히 학습할 수 있도록 매 차시 구축하였다. 프로그램 적용 결과 실험군과 대조군 모두 학업 성취도, 메타인지, 자아존중감, 자기효능감의 유의미한 변화가 있었으나 실험군이 대조군에 비해 모든 영역에서 향상 정도가 큰 것으로 나타났다. 본 교육 프로그램은 학습 부진 개선이라는 측면과, 소프트웨어 교육이 가지고 있는 다양한 교육적 효과를 바탕으로 학습 부진 학생이 프로그램에 재구성된 과목의 학습 내용을 효과적으로 학습할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.

In this paper, we propose the development and application of a software education program for underachievers. The software education program for underachieving students was developed in consideration of the characteristics of learner's suffering from underachievement and the educational effects of software education, and is meaningful in that it proposes a plan to improve the learning gap in distance learning. Learners can acquire digital literacy and learning skills by solving structured tasks in the form of courseware, intelligent tutoring, debugging, and artificial intelligence learning models in educational programs. Based on the effects of software education, such as enhancing logical thinking ability and problem solving ability, this program provides opportunities to solve fusion tasks to underachievers. Based on this, it is expected that it can have a positive effect on the overall academic work.

(게재일: 2021.01.29)
본 연구에서는 2009-2016 보건의료 빅데이터를 활용하여 신체 정보와 혈액 내 지질 농도의 연관성을 다변량 분석하여 주요 요소들 사이의 영향력 정도를 비교 분석함으로써, 한국인의 이상지질혈증 예측모델 개발을 위한 근거를 제시하고자 한다. 3,312,971 명의 건강검진정보 자료를 통해서 신체 정보(나이, 신장, 체중, 허리둘레) 항목과 혈액검사(총콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤) 항목 간의 다차원적 선형상관관계를 도출하고, 항목 간의 영향력을 정준변량(canonical variate)으로 분석하였다. 그 결과 허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 도출하였다. 또한, 나이, 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목은 그 영향력 정도가 성별에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히, 나이에 따른 영향력의 정도는 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목이 40-50 전후 여성에게서 뚜렷한 변화를 보였다. 보건의료 빅데이터를 정준상관분석 기법을 적용하여 분석한 다차원적 상관관계는 비침습적인 방법으로 간편하게 측정 가능한 신체정보를 바탕으로 건강 상태를 평가할 수 있는 예측모델을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다.

This study aims to provide the relevant basis upon which prediction of dyslipidemia should be made based on body information. Using the National Health Insurance big data (3,312,971 people) canonical correlation analysis was performed between body information and lipid-profile. Body information included age, height, weight and waist circumference, while the lipid-profile included total cholesterol, triglycerides, HDL cholesterol and LDL cholesterol. As a result, when the waist circumference and the weight are large, triglycerides increase and HDL cholesterol level decreases. In terms of age, weight, waist circumference, and HDL cholesterol, the canonical variates (the degree of influence) were significantly different according to sex. In particular, the canonical variate was dramatically changed around the forties and fifties in women in terms of weight, waist circumference, and HDL cholesterol. The canonical correlation results of the health care big data presented in this study will help construct a predictive model that can evaluate an individual's health status based on body information that can be easily measured in a non-invasive manner.

(게재일: 2021.01.29)
빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

As a big data is being used in various industries, big data market is expanding from hardware to infrastructure software to service software. Especially it is expanding into a huge platform market that provides applications for holistic and intuitive visualizations such as big data meaning interpretation understandability, and analysis results. Demand for big data extraction and analysis using social media such as SNS is very active not only for companies but also for individuals. However despite such high demand for the collection and analysis of social media data for user trend analysis and marketing, there is a lack of research to address the difficulty of dynamic interlocking and the complexity of building and operating software platforms due to the heterogeneity of various social media service interfaces. In this paper, we propose a method for developing a framework to operate the process from collection to extraction and classification of social media data. The proposed framework solves the problem of heterogeneous social media data collection channels through adapter patterns, and improves the accuracy of social topic extraction and classification through semantic association-based extraction techniques and topic association-based classification techniques.

(게재일: 2021.01.29)
본 연구는 장애 발생이 경제·사회·문화적 배제에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보고, 이들 변수 간의 관계에 있어서 사회환경이 조절변수로서 역할을 하는지에 대해 경험적으로 검증해 봄으로써 신규 장애인을 위한 이론적 정책적 시사점을 도출하는데 연구 목적을 두고 있다. 이를 위해 이 연구에서는 장애인들을 표본추출하여 신규 장애인의 경제·사회·문화적 배제와 사회환경의 조절효과를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 신규장애자의 장애 발생은 경제적 영역에서 배제효과가 있는 것으로 나타났으며, 둘째, 사회문화적 영역에서도 배제효과가 큰 것으로 나타났다. 셋째, 장애 발생에 따른 경제·사회문화적 배제효과에 있어서 사회적 지지의 조절효과가 큰 것으로 나타나, 사회적 지지는 장애 발생이 장애인의 사회적 배제에 미치는 부정적인 영향을 줄이는데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 분석결과를 토대로 장애인에 대한 사회적 지지를 제고시켜주기 위한 정책적 시사점을 제시하였다. 첫째, 장애인에 대한 인식개선 프로그램을 개발하여 어린 시기부터 실천되어야 할 것이다. 둘째, 장애인에 대한 인식 개선을 위해 민간부문을 통한 사회적 캠페인이 적극적으로 추진되어야 할 것이다. 셋째, 장애인들을 위한 공공정책이 물질적 지원뿐만 아니라 정서적 지원으로까지 더욱 확대·강화되어야 할 것이다.

The purpose of this study was to provide some policy implications by analyzing impacts of disability occurrence on economic, social cultural exclusion and testing empirically moderation effects of social environment in their relationships. For this study, 112 disabled persons were sampled and surveyed on economic, social cultural exclusion by disability. Analytical results are the followings. First, new disability caused economic exclusion. Second, it also caused social, cultural exclusion. Third, social support has a strong moderation effects between disability and economic, social cultural exclusion. Social support played the important role for reducing the negative impacts of disability occurrence on social exclusion. This study provided some policy implications about raising social support for the disabled basing on this analytical results. First, programs for improving cognition for the disabled need to be developed and implemented from the early childhood. Second, social campaign for the disabled are promoted positively by non-governmental sector. Third, public policy for the disabled should be strengthened from material support to even emotional support.

(게재일: 2021.01.29)
본 논문에서는 실제 도로의 다양한 상황에서도 차량 번호판을 정확하게 탐지하기 위해 차량 번호판의 후보 지역을 공간 집중 영역으로 사용하는 차량 번호판 탐지 모델을 제안하였다. 먼저, 기존의 WPOD-NET이 전처리 과정에서 검출된 차량 영역을 이용하기 때문에 넓은 탐지 후보 영역으로 인해 불필요한 노이즈가 포함되어 탐지 정확도가 낮아짐을 확인하였다. 이를 개선하기 위해 차량 번호판의 후보 지역을 공간 집중 영역으로 사용하는 차량 번호판 탐지 모델을 제안하였고, 제안한 방법이 기존 WPOD-NET보다 탐지 정확도를 어느 정도 개선하는지 분석하기 위해 GT 데이터를 기반으로 최적의 공간 집중 영역을 설정한 경우와 함께 탐지 정확도를 비교하였다. 실험에 따르면 제안된 모델이 기존 WPOD-NET에 비해 타이트한 탐지 후보 영역을 갖기 때문에 약 20% 더 높은 탐지 정확도를 보임을 확인하였다.

In this paper, a vehicle license plate detection scheme is proposed that uses the spatial attention areas to detect accurately the license plates in various real-road situations. First, the previous WPOD-NET was analyzed, and its detection accuracy is evaluated as lower due to the unnecessary noises in the wide detection candidate areas. To resolve this problem, a vehicle license plate detection model is proposed that uses the candidate area of the license plate as a spatial attention areas. And we compared its performance to that of the WPOD-NET, together with the case of using the optimal spatial attention areas using the ground truth data. The experimental results show that the proposed model has about 20% higher detection accuracy than the original WPOD-NET since the proposed scheme uses tight detection candidate areas.

(게재일: 2021.01.29)
최근 딥 러닝(Deep Learning) 분석에 이질적인 데이터를 함께 사용하는 멀티모달(Multi-modal) 딥러닝 기술이 많이 활용되고 있으며, 특히 텍스트로부터 자동으로 이미지를 생성해내는 Text to Image 합성에 관한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이미지 합성을 위한 딥러닝 학습은 방대한 양의 이미지와 이미지를 설명하는 텍스트의 쌍으로 구성된 데이터를 필요로 하므로, 소량의 데이터로부터 다량의 데이터를 생성하기 위한 데이터 증강 기법이 고안되어 왔다. 텍스트 데이터 증강의 경우 유의어 대체에 기반을 둔 기법들이 다수 사용되고 있지만, 이들 기법은 명사 단어의 유의어 대체 시 이미지의 내용과 상이한 텍스트를 생성할 가능성이 있다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 단어가 갖는 품사별 특징을 활용하는 텍스트 데이터 증강 방안, 즉 일부 품사에 대해 단어 계층 정보를 활용하여 단어를 대체하는 방안을 제시하였다. 또한 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 MSCOCO 데이터를 사용하여 실험을 수행하여 결과를 제시하였다.

Recently, multi-modal deep learning techniques that combine heterogeneous data for deep learning analysis have been utilized a lot. In particular, studies on the synthesis of Text to Image that automatically generate images from text are being actively conducted. Deep learning for image synthesis requires a vast amount of data consisting of pairs of images and text describing the image. Therefore, various data augmentation techniques have been devised to generate a large amount of data from small data. A number of text augmentation techniques based on synonym replacement have been proposed so far. However, these techniques have a common limitation in that there is a possibility of generating a incorrect text from the content of an image when replacing the synonym for a noun word. In this study, we propose a text augmentation method to replace words using word hierarchy information for noun words. Additionally, we performed experiments using MSCOCO data in order to evaluate the performance of the proposed methodology.

(게재일: 2021.01.29)
역사적 지역에서 발굴되는 문화재는 시대적 배경을 바탕으로 고유의 특징을 가지고 있으며, 역사와 전파 지역의 흐름에 따라 그 문양과 특징이 조금씩 변화하는 것을 볼 수 있다. 어떤 지역에서 발굴된 문화재는 그 당시의 문화를 대표하며 온전한 모습을 유지하는 것도 있지만, 대부분이 파손/손실되거나 일부분으로 나누어져 그 구성을 연구하고 파손된 부분을 복구하기 위해 많은 전문가가 동원된다. 이 연구의 목적은 이러한 복원연구에 인공지능 신경망을 통해 과거의 문양과 패턴들을 학습시키고, 출토된 문화재에서 손실된 부분을 복원시키는 데 있으며, 문화재를 복원하기 위해 기본적인 생성적 적대 신경망인 GAN(Generative Adversarial Network)[1]을 사용한다. 연구에서는 GAN을 기반으로 출토된 문화재 일부를 기반으로 하여 손상/손실된 나머지 부분을 복구한 연구 과정으로, 학습에 기반이 되는 온전한 문화재의 이미지로 훈련을 하고, 일부를 마음대로 손상해 복구할 수 있도록 했다. 연구는 문화재 복구에 있어, 시대적 특징을 어느 정도 복구하는지, 색상과 재질을 복구하는지에 중점을 두고 있다. 마지막으로는 실제 출토된 비슷한 문화재를 기반으로 훈련된 신경망을 사용하여 문양을 복구함으로써 인공신경망의 적용 범위를 연구한다.

Cultural assets excavated in historical areas have their own characteristics based on the background of the times, and it can be seen that their patterns and characteristics change little by little according to the history and the flow of the spreading area. Cultural properties excavated in some areas represent the culture of the time and some maintain their intact appearance, but most of them are damaged/lost or divided into parts, and many experts are mobilized to research the composition and repair the damaged parts. The purpose of this research is to learn patterns and characteristics of the past through artificial intelligence neural networks for such restoration research, and to restore the lost parts of the excavated cultural assets based on Generative Adversarial Network(GAN)[1]. The research is a process in which the rest of the damaged/lost parts are restored based on some of the cultural assets excavated based on the GAN. To recover some parts of dammed of cultural asset, through training with the 2D image of a complete cultural asset. This research is focused on how much recovered not only damaged parts but also reproduce colors and materials. Finally, through adopted this trained neural network to real damaged cultural, confirmed area of recovered area and limitation.

(게재일: 2021.01.29)
해군 전투력의 핵심이라고 할 수 있는 함정전투체계(통칭 CMS)는 1993년 국산화에 성공한 이후 다방면에서 꾸준한 발전을 이루어왔다. 반면 CMS 소프트웨어는 컴퓨팅 시스템 환경이 비약적으로 발전해 왔음에도 불구하고 방위산업의 구조적인 특성 때문에 기술 및 구조적 발전이 미비했다. 따라서 CMS 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 진보된 프로그래밍 패러다임인 객체지향 프로그래밍과 그 설계 원칙인 SOLID를 준수하는 함정전투체계 표준 연동 아키텍처로서 Naval Shield Component Platform(NSCP)를 제시하고 각 컴포넌트들의 구조와 기능 및 특징을 소개한다. 더 나아가 이를 통해 CMS 소프트웨어 개발에 있어 높은 재사용성, 동시성 그리고 유지보수성을 기대한다. 향후연구로 NSCP를 차기 CMS 소프트웨어 개발 프로젝트에 시범 적용하고 정량적, 정성적 평가를 통해 NSCP의 효용성을 평가할 예정이다.

Naval Combat Management System(a.k.a. CMS) is the core combat power of ROK Navy. CMS which has been localized since 1993 has been developed in various categories. However, in the characteristic of defense industry, CMS software has been rarely developed technically and structurally while the environment of computing system has been developed dramatically. A need for a new paradigm of CMS software development was raised. This paper suggests Naval Shield Component Platform(NSCP) as a standard interface architecture of CMS based on SOLID of OOP which is an advanced programming paradigm and introduce its functionality and feature. We expect NSCP's higher reusability, concurrency and maintainability in CMS software development. As a future work, we are going to apply NSCP to the next CMS software development project and evaluate quantitative, qualitative method.

(게재일: 2021.01.29)
본 논문에서는 검색 키워드와 상품 상세정보를 활용한 Doc2vec 기반의 새로운 추천 모형을 제안한다. 지금까지 추천 시스템에 관한 많은 기존 연구에서는 고객의 구매 이력이나 평점 같은 정형 데이터만을 사용하는 협업 필터링(CF) 알고리즘에 기반한 추천 모델이 제안되었다. 그러나 CF에서 온라인 고객 리뷰와 같은 비정형 데이터를 사용하면, 보다 나은 추천결과를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 거의 활용되지 않았던 검색 키워드 정보와 상품 상세정보를 제품 추천에 활용할 것을 제안한다. 본 연구의 제안 모형은 고객이 구매한 상품에 대한 평점, 검색어, 상품 상세정보를 종합적으로 고려한 CF 알고리즘을 이용해 추천결과를 생성한다. 이 때 비정형 데이터로부터 정량적인 패턴을 추출하기 위한 방법으로는 Doc2vec이 적용된다. 실험 결과 제안 모형이 기존 추천 모형보다 더 나은 성능을 보이는 것을 알 수 있었고, 검색어 및 상품 상세정보가 추천에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 온라인 행동 정보를 추천시스템에 적용하였다는 점과 전통적인 CF의 한계 중 하나인 콜드 스타트 문제를 완화하였다는 점에서 학술적 의의가 있다.

In this paper, we propose a novel recommendation model based on Doc2vec using search keywords and product details. Until now, a lot of prior studies on recommender systems have proposed collaborative filtering (CF) as the main algorithm for recommendation, which uses only structured input data such as customers' purchase history or ratings. However, the use of unstructured data like online customer review in CF may lead to better recommendation. Under this background, we propose to use search keyword data and product detail information, which are seldom used in previous studies, for product recommendation. The proposed model makes recommendation by using CF which simultaneously considers ratings, search keywords and detailed information of the products purchased by customers. To extract quantitative patterns from these unstructured data, Doc2vec is applied. As a result of the experiment, the proposed model was found to outperform the conventional recommendation model. In addition, it was confirmed that search keywords and product details had a significant effect on recommendation. This study has academic significance in that it tries to apply the customers' online behavior information to the recommendation system and that it mitigates the cold start problem, which is one of the critical limitations of CF.

(게재일: 2021.01.29)
OpenGL compute shader는 다른 shader 단계와 다르게 동작하며, 병렬로 모든 데이터를 계산하는데 사용할 수 있다. 본 논문은 OpenGL compute shader에서 반복 켤레 기울기 방법을 통해 희소선형 시스템을 계산하기 위한 GPU 기반의 병렬 알고리즘 제안하였다. 제안된 희소 선형 해결 방법은 대칭인 양의 정부호 행렬과 같은 대형 선형 시스템을 해결하기 위해 사용된다. 본 논문은 이 알고리즘을 사용하여 매트릭스 형식이 다른 8가지 예제들에 대해서 CPU와 GPU를 기반으로한 성능 비교 결과를 제공한다. 본 논문은 4가지 잘 알려져 있는 매트릭스 형식(Dense, COO, ELL and CSR)을 매트릭스 저장소를 사용하였다. 8개의 희소 매트릭스를 사용한 성능 비교 실험에서 GPU 기반 선형 해결 시스템이 CPU 기반 선형 해결 시스템보다 훨씬 빠르며, GPU 기반에서 0.64ms, CPU 기반에서 15.37ms의 평균 컴퓨팅 시간을 제공한다.

OpenGL compute shader is a shader stage that operate differently from other shader stage and it can be used for the calculating purpose of any data in parallel. This paper proposes a GPU-based parallel algorithm for computing sparse linear systems through conjugate gradient using an iterative method, which perform calculation on OpenGL compute shader. Basically, this sparse linear solver is used to solve large linear systems such as symmetric positive definite matrix. Four well-known matrix formats (Dense, COO, ELL and CSR) have been used for matrix storage. The performance comparison from our experimental tests using eight sparse matrices shows that GPU-based linear solving system much faster than CPU-based linear solving system with the best average computing time 0.64ms in GPU-based and 15.37ms in CPU-based.

(게재일: 2021.01.29)