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멀티캐스트 트래픽을 지원하는 입력 버퍼 ATM 스위치에서의 셀 스케쥴링 기법
조민희(Minhee Cho),송효정(Hyojeong Song),권보섭(Boseob Kwon),윤현수(Hyunsoo Yoon),조정완(Jung Wan Cho) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.27 No.3
온라인 화상회의, VOD 등의 멀티캐스트(multicast) 특성을 갖는 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 스위치 수준에서의 멀티캐스트 트래픽 처리를 위한 연구가 필요하다. ATM 스위치 중 입력버퍼형은 하드웨어 구현 복잡도가 낮아 고속의 트래픽 처리와 대용량 스위치 구현에 적합한 반면, 높은 성능을 가지기 위해서는 임의접근(random access) 입력버퍼와 좋은 셀 스케쥴링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 입력버퍼형 ATM 스위치에서의 멀티캐스트 셀 스케쥴링 알고리즘인 무충돌 시간예약(CFTR) 기법을 제안한다. CFTR 기법은 입력버퍼의 셀의 전송시점을 충돌이 없도록 예약함으로써 높은 처리율을 가질 수 있도록 하며, 이를 위해 입력단, 출력단 스케쥴러에 예약 테이블을 둔다. CFTR 기법은 각 출력단 스케쥴러에서의 예약과정이 간단하고 독립적, 병렬적 수행이 가능하므로 고속 트래픽 처리에 적합하다. CFTR 기법의 성능평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 셀 스케쥴링 방식과 비교하며, 약간의 하드웨어 추가로 매우 좋은 성능을 보임을 알 수 있다. In this paper, we propose a novel multicast cell scheduling algorithm, called CFTR(Conflict-Free Time Reservation), for input-queueing ATM switches. While the existing multicast cell scheduling algorithms have low throughput because of operating in FIFO fashion, CFTR increases the throughput by using non-FIFO input queues and the advance reservation method for contention resolution, for which each input/output keeps a reservation table representing whether time slots in the future are reserved or not. CFTR can operate at high speed because of independent output scheduling and only a few iterations of reservation processes in each time slot. The performance of CFTR is compared with existing unicast and multicast algorithms by simulation. Simulation results show that CFTR performs better than other unicast and multicast algorithms even with the small size of reservation tables and a few iterations of reservation processes.
조민희(Minhee Cho),임형준(Hyung-Jun Yim),김진영(Jinyoung Kim),김성찬(Seong-Chan Kim),송사광(Sa-kwang Song) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
디지털기기를 사용하는 사람들이 늘어나면서 개인이 생산하는 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 개인 민감데이터 보호 및 활용을 위한 다양한 전략들이 요구된다. AI-데이터커먼즈는 개인들이 데이터 주권을 보장하고 AI 모델을 통해 분석 및 활용할 수 있는 개방형 협업 생태계 구축을 지원한다. 본 논문은 연구자를 대상으로 이용자 요구사항을 분석하여 실증서비스 구축에 적합한 설계 및 구현 계획에 반영하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 데이터제어권, 유상거래조건, 데이터/모델 가치평가, 이용 요구사항 등의 내용으로 설문 조사를 실시하였다. 설문조사 결과 AI-데이터 커먼즈 플랫폼에 대하여 78.8%가 활용 의향이 있는 것으로 나타났다. 이용자들이 이용할 수 있는 신뢰할 수준의 플랫폼임이 증명되기 위하여 제공하는 데이터/모델에 대한 보안장치가 마련되어져야하고, 품질을 증명하기 위한 모델 등의 요구사항을 반영하는 것이 매우 중요하다. 이러한 측면에서 본 심층조사 요구 분석 결과를 통해 AI-데이터커먼즈 플랫폼 구축을 위한 요구사항 및 시사점을 도출하고, 실증적인 AI-데이터 커먼즈 플랫폼 개발의 기초 자료로 활용되길 기대한다.
플립러닝 영어수업에서 언어 불안 및 의사소통의지의 변화
조민희(Minhee Cho),표경현(Kyong-Hyon Pyo) 한국중원언어학회 2020 언어학연구 Vol.0 No.55
The current study explores whether flipped classroom helps to lower language anxiety and heighten willingness to communicate (WTC) in English. For the purpose of the research, two questions were established as follows. First, is there positive change in language anxiety before and after English flipped classroom? Second, is there positive change in WTC before and after English flipped classroom? With those research questions in mind, the researcher observed a course during a semester of 15 weeks. A survey questionnaire of 52 students was conducted twice on the 5th and the 14th weeks. For statistical analysis, paired samples t-test and its alternative test were conducted depending on the normality assumption. The study revealed the following results. First, there was no significant change in language anxiety over time. However, in-depth interviews and class observations demonstrated the flipped classroom helped to alleviate students’ speaking anxiety to some extent. Second, there was a significant change in WTC, which means that students showed improved WTC in English through the flipped classroom. Pedagogical implications are provided along with suggestions for future studies.
인공지능 모델 연구 환경 지원을 위한 연구소프트웨어 개발 통합 프레임워크
조민희 ( Minhee Cho ),김다솔 ( Dasol Kim ),송사광 ( Sa-kwang Song ),이상백 ( Sang-baek Lee ),이미경 ( Mikyoung Leehyung-jun Yim ),임형준 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
소프트웨어를 개발하거나 실행하는 환경은 매우 다양하다. 최근에 혁신을 이끌고 있는 인공지능 모델은 오픈소스 프로젝트룰 통해 공개되는 코드나 라이브러리를 활용하여 구현하는 경우가 많다. 하지만 실행을 위한 환경 설치 과정이 쉽지 않고, 데이터 혹은 기학습된 모델 사이즈가 대용량일 경우에는 로컬 컴퓨터에서 실행하는 것이 불가능한 경우도 발생하고, 동료와 작업을 공유하거나 수동 배포의 어려움 등 다양한 문제에 직면한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 소프트웨어가 유연하게 동작할 수 있도록 효율적인 리소스를 관리할 수 있는 컨테이너 기술을 많이 활용한다. 이 기술을 활용하는 이유는 AI 모델이 시스템에 관계없이 정확히 동일하게 재현될 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구에서는 인공지능 모델 개발과 관련하여 코드가 실행되는 환경을 편리하게 관리하기 위하여 소프트웨어를 컨테이너화하여 배포할 수 있는 기능을 제공하는 연구소프트웨어 개발 통합 프레임워크를 제안한다.