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김세진 한글학회 2011 한글 Vol.- No.293
성조가 중고한음의 4성(평성(◱), 상성(◰), 거성(◳), 입성(◲)) 중에서 평성(◱)으로만 나타나는 616자의 한자 형태소, 그리고 평성과 상성(◱, ◰) 두 가지로, 평성과 거성(◱, ◳) 두 가지로, 평성과 상성과 거성(◱, ◰, ◳)의 세 가지로 나타나는 한자들을 합쳐서 73자의 한자 형태소가 창원 방언에서 평성(□), 상성(:□), 거성(·□)의 세 성조 중에서 어떠한 방점(들)(/성조(들))로 반영되는가를 계량적 방법으로 조사ㆍ분석하였다. 중고한음 성조의 기초 자료는 1970년대에 발간된 중‧고등학교 교육용 한자 사전이며, 창원 방언의 제보자는 창원 방언 토박이이며 성조학자인 김 차균 님이다. 그리고 이 연구의 바탕 이론은 대립과 중화에 근거를 둔 ‘방점법 이론’이다. 이 이론의 분석 방법에 따라, 표면적인 음조형에서 성조형으로, 다시 성조형에서 방점형으로 역추적하여, (616+73=)689개 창원 방언 한자 형태소의 기저 방점을 분석해 내었다. 제보자가 모르는 낱말들과 첫 성분 평성형화에 의해 도출된 13개의 음운론적인 낱말을 제외하면, 분석 자료는 2, 3, 또는 4음절로 이루어진 8,000여 개의 창원 방언 한자어였다. 조사 대상 한자 형태소의 75% 정도가 창원 방언에서 평성으로 반영되었고, 19% 정도가 상성으로 반영되었으며, 거성으로 나타난 것은 6% 정도이다. 결론적으로 중고한음의 평성(◱)은 우리말에 들어와서 2,000년이 지난 지금까지도 매우 충실하게 창원 방언에 평성(□)으로 반영되었고, 그 일부가 상성과 거성으로 자리를 옮겼다고 할 수 있다. Thousands of medieval Chinese morphemes had been borrowed with even tone(平聲, píngshēng, ◱), rising tone(上聲, shàngshēng, ◰), departing tone(去聲, qùshēng, ◳) and urgent tone(入聲, rùshēng, ◲) into ancient and medieval Korean, through middle Korean, remained current Changwon dialect morphemes. In this paper, I have studied the relationship between each medieval Chinese morphemes with even tone and its counterpart in current Changwon dialect. I have researched a total of 689 morphemes among which 616 morphemes were used as only even tone, 73 morphemes as even and rising, or even and departing in medieval Chinese. The results are as the following tables. Table A: from medieval Chinese into Changwon dialect
GPU 컨테이너 동시 실행에 따른 응용의 간섭 측정 프레임워크 설계
김세진,김윤희 한국통신학회 2020 KNOM Review Vol.23 No.1
As General Purpose Graphics Processing Unit (GPGPU) recently plays an essential role in high-performance computing, several cloud service providers offer GPU service. Most cluster orchestration platforms in a cloud environment using containers allocate the integer number of GPU to jobs and do not allow a node shared with other jobs. In this case, resource utilization of a GPU node might be low if a job does not intensively require either many cores or large size of memory in GPU. GPU virtualization brings opportunities to realize kernel concurrency and share resources. However, performance may vary depending on characteristics of applications running concurrently and interference among them due to resource contention on a node. This paper proposes GPU container co-execution framework with multiple server creation and execution based on Kubernetes, container orchestration platform for measuring interference which may be occurred by sharing GPU resources. Performance changes according to scheduling policies were investigated by executing several jobs on GPU. The result shows that optimal scheduling is not possible only considering GPU memory and computing resource usage. Interference caused by co-execution among applications is measured using the framework. 범용 그래픽 처리 장치(General Purpose Graphics Processing Unit, GPGPU)는 최근 고성능 컴퓨팅에서 중요한 역할을 함으로써, 여러 클라우드 서비스 공급업체들은 GPU 서비스를 제공하기 시작했다. 컨테이너를 사용하는 클라우드 환경에서 대부분의 클러스터 오케스트레이션 플랫폼은 정수 개의 GPU를 작업에 할당하고 다른 작업과 이를 공유하는 것을 허용하지 않는다. 이 경우 작업이 GPU에서 코어 및 메모리 등 자원이 집중적으로 필요하지 않다면 GPU 노드의 리소스 사용률이 저하될 수 있다. GPU 가상화는 응용의 동시 수행을 가능하게 하며 자원을 공유할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 응용의 동시 수행 성능은 동시 수행되는 응용의 특성과 노드 안에서 자원 경쟁으로 인한 간섭에 따라 달라질 수 있다. 본 논문은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스 (Kubernetes)를 기반으로 다중 서버 생성 및 실행을 통하여 GPU를 공유함으로써 발생할 수 있는 간섭을 측정하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크를 통해 다양한 스케줄링 방법으로 GPU에서 여러 작업을 실행함으로써 이에 따른 성능 변화를 조사하였으며, 이를 통해 GPU 메모리 사용량 및 컴퓨팅 리소스만 고려해서는 최적의 스케줄링을 할 수 없음을 보인다. 마지막으로 해당 프레임워크를 사용하여 응용들의 동시 실행에 따라 발생한 간섭을 측정한다.