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한국 계산과학플랫폼 활용 위해 세계 양자역학자들이 모이다!
Get PDF한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)은 첨단사이언스·교육허브개발사업(EDISON*)으로 개발한 계산과학 플랫폼을 양자역학 분야에 활용하기 위해 ｢EDISON 플랫폼 활용 국제 양자역학 SW 워크숍(이하 NHISS-2020**)｣을 2020년 11월 23일(월)부터 26일(목)까지 제주도 부영호텔에서 오프라인과 화상회의 애플리케이션 웨비나를 통한 온라인으로 개최한다고 밝혔다
공공 디지털 플랫폼의 역할과 활성화 방안
Get PDF한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)은 공공 부문의 디지털 플랫폼에 대한 국내외의 구축 및 운영 사례를 파악하고, 역할 및 특성, 요구 기능을 분석하여 향후의 활성화 방안을 제시하는 『KISTI 이슈브리프*』 제27호를 발간했다
Development of Online Project Management System for the Efficient Management of the Contract Project
No full textWith a view to improving the work efficiency and transparency of the project management work for joint projects or contract projects, which are not independent projects, among national research & development projects that is still conducted manually between different performing institutions, the present study was conducted on the implementation of online management systems that can standardize the work processing methods and procedures and enable joint utilization of the standardized work processing methods and procedures
Study on Efficiency of Joint Research on National R&D Projects by Research Entity and Technology Life Cycle
No full textWith the recent growth of industry, there has been a rising demand for evaluation of efficiency of collaborative R&D projects among industries, universities, and research institutes against R&D investments.
In this paper, we analyzed the efficiency of the joint national R&D projects performed on the display technology fields, which is considered as an out-performed area as South Korea possesses number of world-leading technologies in the area. To evaluate the efficiency of the joint R&D projects, we mainly used the research outputs of the national R&D projects such as research papers, domestic and overseas patents, technology transfer, and commercialization.
The results show that the efficiency of the early stages of the joint R&D projects is higher than other life stages in terms of the productivity of the research papers and patents, and the efficiency of the growth and maturity stages is superior on the productivity of the technology transfer and commercialization. Furthermore, the productivity of the research papers of the university is higher than the other research entities while the industry has higher productivity on the technology transfer and commercialization
실시간 뉴스 기반의 이슈 분석을 위한 점증적 군집화 및 다중 문서 요약
No full text실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 대량의 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집 및 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 정성 및 정량 평가 방법을 모두 사용하였다. 그 결과, 정성 평가에서 군집 및 요약 성능은 각각 평균 66%, 요약 성능은 평균 92%를 얻었으며, 정량 평가에서 군집 성능은 평균 53.95%, 요약 성능은 ROUGE-1: 0.2269, ROUGE-2: 0.1018, ROUGE-L: 0.1689의 결과를 얻었다
Visualization Pipeline Design and Implementation for Cluster-based Scientific Visualization Tools
No full text본 논문은 클러스터 기반 과학적 가시화 도구를 위한 가시화 파이프라인의 설계를 제안하고 그 구현 사례를 공유한다. 본 연구의 파이프라인은 각각의 가시화 기법을 표현하는 가시화 파이프들로 구성되며, 가시화 파이프들은 정형화된 파이프 구조를 사용함으로서 상호 유연한 연결을 보장한다. 또한 파이프라인을 사용하는 가시화 도구와 통신을 전담하는 특수 파이프(인터페이스 파이프)를 사용함으로서, 가시화 도구에 독립적인 구현 및 관리가 가능하다. 제안된 가시화 파이프라인은 인터페이스 파이프들을 제외한 하위 파이프라인을 각 연산 노드에 배치하고, 이들을 마스터 노드에 있는 인터페이스 파이프에 연결함으로서 클러스터 기반 가시화 파이프라인으로 간단히 확장된다. 파이프라인은 사용자의 가시화 요청을 처리할 수 있는 파이프의 조합으로 실시간으로 생성된다. 본 연구는 제안하는 가시화 파이프라인을 클러스터 기반 가시화 프레임워크 중 하나인 GLOVE를 기반으로 32개의 연산노드로 구성된 클러스터에 구현하였으며, 네 종류의 대용량 과학데이터의 가시화에 적용하였다. 그 결과 다양한 조합의 가시화 요청을 성공적으로 처리하였으며, 연산 노드 수 증가에도 안정적으로 동작하는 모습을 확인 할 수 있었다. 또한 동일한 조합의 가시화 요청에 대해, 파이프라인을 적용하기 전 GLOVE 대비 최대 7.72배 높은 가시화 성능을 보여주었다. 이는 제안한 가시화 파이프라인의 효용성 및 확장성을 보여주는 결과다
Automatic Text Summarization based on Selective Copy mechanism against for Addressing OOV
No full text문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다
