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- 저자 : 우영춘(Y. C. Woo) (검색결과 5 건)
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우영춘(Y. C. Woo),장종현(J. H. Jang),노종석(J. S. Nho),박두식(D. S. Park) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
본 논문에서는 행정 전산망 주전산기 Ⅱ(타이컴)에 GNU C 컴파일러를 이식하고 성능 시험한 결과를 기술하였다. 성능 시험 도구로 SPEC Benchmark program과 AIM Ⅲ suite를 사용하였으며 시험 결과 GNU C가 기존에 사용하던 C 컴파일러보다 우수한 것으로 나타났다. 특히 GNU C 컴파일러로 컴파일된 운용 체제하에서의 AIM suite 수행 결과는 기존의 컴파일러로 컴파일된 운영 체제하에서의 AIM suite의 수행 결과에 비해 약 20% 이상 성능이 향상됨을 보여주고 있다.
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정성인,우영춘,Jung, S.I.,Woo, Y.C. 한국전자통신연구원 2006 전자통신동향분석 Vol.21 No.5
소프트웨어 기술 개발의 새로운 방식으로 부상하고 있는 공개 소프트웨어는 북미, 유럽뿐만 아니라 아시아 등을 포함한 전 세계적으로 확산되고 있다. 이에 따라 각국은 공개 소프트웨어를 기반으로 자국의 소프트웨어 산업 육성과 원천 기술을 확보하고자 다양한 정책과 활동을 추진하고 있다. 따라서 본 고에서는 한국을 포함한 각국에서 추진중인 공개 소프트웨어를 육성하고자 하는 정책을 소개한다. 기술 개발 분야로는 공개소프트웨어의 기술 발전 전망과 국내 표준 리눅스 규격인 부요(Booyo)를 소개하며, 공개 소프트웨어가 발전하고 성숙하는 데 주된 역할을 하는 커뮤니티와 각국의 기업 현황도 기술한다. 또한 공개 소프트웨어 기술에 관련되는 표준화 활동을 기술하며, 마지막으로 현재 활발히 진행중인 한.중.일 공개 소프트웨어 활성화 포럼의 현황도 살펴본다.
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최정란,김형환,우영춘,최완,Choi, J.R.,Kim, H.H.,Woo, Y.C.,Choi, W. 한국전자통신연구원 2013 전자통신동향분석 Vol.28 No.1
포레스터 리서치(Forrester Research)에 따르면 클라우드 시장은 2010년 400억 달러를 기점으로 2020년 2,400억 달러로 성장할 것이라고 예측하고 있다. 급격하게 성장하고 있는 클라우드의 pay-per-use는 그동안 시스템 활용의 한계를 느끼던 HPC(High Performance Computing) 사용자에게 상당한 매력으로 작용하고 있다. 그러나 현재 대부분의 클라우드는 HPC와 접목하기에는 한계들이 존재한다. 본고는 HPC가 클라우드로 이동하기 위해 해결해야 하는 도전과제와 장점을 알아보고, 현재 HPC 클라우드의 산업 현황에 대해 살펴본다. HPC와 클라우드 접목에 따른 HPC 위주의 성능 측정의 문제와 새로운 측정 지수 도입의 필요성 및 HPC가 클라우드로 서비스되기 위해 클라우드가 지원해야 할 요소들에 대해 기술하였다. 제기된 이슈들에 대한 접근이 해결된다면 HPC의 클라우드로의 전환도 머지 않을 것이다.
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고속병렬컴퓨터(SPAX)에서 병렬 프로그래밍을 위한 C 언어의 확장
김진미(J. M. Kim),우영춘(Y. C. Woo),이경석(K. S. Lee),신동하(D. H. Shin),이재경(J. K. Lee) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2B
주전산기IV 에서의 고속병렬컴퓨터인 SPAX는 다중 처리기 구조 및 클러스터링 구조의 병렬 시스템이며, 마이크로커널 기반의 다중 서버형 운영체제를 가진다. 이런 구조에서 응용 프로그램을 수행시키기 위하여 병렬 자원을 최대로 사용하도록 하는 병렬 프로그래밍 환경이 필요하다. 본 논문에서 보여지는 병렬 언어는 기존의 ANSI C에 프로그래머가 작업을 분산, 병렬로 수행시킬 수 있는 명시적 병렬화를 표연할 수 있도록 병렬구문을 확장함으로써 병렬 프로그램을 쉽게 작성할 수 있도록 한다. 본 논문은 새로운 병렬 제어 구문, 동기화 구문, 원격 함수 제어 구문을 포함하는 문법적인 확장을 쓰레드 라이브러리, 메시지 전달 라이브러리를 갖는 코드로 번역하는 고속 병렬 컴퓨터용 병렬 C 컴파일 시스템의 설계 내용을 다룬다. 설계의 내용으로 구문 확장을 위한 의미 동작부의 구현이 용이하며 시스템 성능을 충분히 활용할 수 있는 기반을 마련한다.
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김철호,이정훈,이성엽,우영춘,백옥기,원희선,Kim, C.H.,Lee, J.H.,Lee, S.Y.,Woo, Y.C.,Baek, O.K.,Won, H.S. 한국전자통신연구원 2021 전자통신동향분석 Vol.36 No.3
The field of brain science (or neuroscience in a broader sense) has inspired researchers in artificial intelligence (AI) for a long time. The outcomes of neuroscience such as Hebb's rule had profound effects on the early AI models, and the models have developed to become the current state-of-the-art artificial neural networks. However, the recent progress in AI led by deep learning architectures is mainly due to elaborate mathematical methods and the rapid growth of computing power rather than neuroscientific inspiration. Meanwhile, major limitations such as opacity, lack of common sense, narrowness, and brittleness have not been thoroughly resolved. To address those problems, many AI researchers turn their attention to neuroscience to get insights and inspirations again. Biologically plausible neural networks, spiking neural networks, and connectome-based networks exemplify such neuroscience-inspired approaches. In addition, the more recent field of brain network analysis is unveiling complex brain mechanisms by handling the brain as dynamic graph models. We argue that the progress toward the human-level AI, which is the goal of AI, can be accelerated by leveraging the novel findings of the human brain network.
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