기존의 관계 추출 태스크에서의 많은 연구들은 사전학습 언어모델을 파인튜닝하여 뛰어난 성능을 달성해왔다. 하지만, 파인튜닝은 사전학습 시의 학습 기법과의 간극으로 인해 일반화 능력을 저해한다. 본 연구는 다운스트림 태스크를 사전학습의 Masked Language Modeling (MLM) 기법을 통해 해결하는 프롬프트 기반의 학습 기법을 활용하여, 특정 한국어 도메인에서의 관계 추출을 위한 프롬프트 기반 파인튜닝 방법론을 제안한다. 실험의 경우, 도메인의 특성이 뚜렷한 전통문화유산 말뭉치를 대상으로 실험을 진행하여 본 방법론의 도메인 적응력을 보이며, 메타 정보 즉, 개체 유형 및 관계 유형의 의미론적 정보를 일종의 지식 정보로 활용하여 프롬프트 기반 지식 주입의 효과성을 검증한다. 프롬프트에의 메타 정보의 주입과 함께 프롬프트 기반으로 파인튜닝된 모델은 오직 MLM 기법만을 이용하여 태스크를 수행하여 기존 파인튜닝 방법론 대비 파라미터 수가 적음에도, 성능 면에서 대부분 소폭 상승하는 경향을 보여줌으로써 그 효과성 및 효율성을 보인다.
데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.
생산 공정의 다변량 데이터에 기반한 지능적 공정 감시 및 진단 시스템은 조업의 안정성과 고품질의 제품을 달성하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 필수적인 업무 중 하나로 간주되고 있는데, 이와 같은 추세는 공정 이상이 발생하는 경우 안정적이고 경제적인 조업에 큰 영향을 미치는 것에 기인한다. 본 연구에서는 다변량 공정 데이터에 기반한 진단기법을 제시하고 이를 시뮬레이션 공정 데이터를 활용하여 그 성능을 평가하고자 한다. 또한 원 데이터의 전처리 과정의 유무와 비선형 방법론의 활용이 진단 성능에 마치는 영향을 시뮬레이션 공정에서 제시된 15개의 공정 이상에 대해 평가하였다. 그 결과 제안된 방법론이 신뢰할 만한 결과를 주었으며 다른 비교 방법론인 전처리 과정이 없거나 선형 방법론을 사용한 타 방법론 대비 우월한 성능을 보여주었다. 제시된 방법론은 공정 데이터에 기반한 방법론으로서 공정에 대한 수학적 모델이나 지식 모델에 비하여 상대적으로 모델링이 간편하며 공정 데이터의 잡음에 강건하다는 장점을 가진다.
디지털 시대로의 급격한 변화와 경영환경의 복잡성 증가는 미래에 대한 불확실성을 높여왔다, 이에 기업들은 미래를 대비하고 경쟁력을 강화하는 방법의 일환으로 교육에 대한 꾸준한 투자를 해 왔으며 경영 교육의 하나로 경영 시뮬레이션 게임이 활용되었다. 본 연구에서는 저자가 직접 개발에 참여했던 웹 기반의 에듀테인먼트 경영 시뮬레이션 게임들(제조, 유통, 금융)을 중심으로 그 설계와 개발 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 개발 방법론은 크게 나누어 비즈니스 시뮬레이션 게임 설계 방법론과 비즈니스 시뮬레이션 게임 개발 방법론으로 나누어 볼 수 있다. 기존의 개발 방법론 연구 모형이 존재치 않아 개발 사례를 중심으로 경험적 바탕으로 개발 모형을 제시 하였다. 본 논문에서는 전체적인 컨텐츠 개발 방법을 제시하였고, 그에 따른 세분화된 과정의 방법론을 제시 하였다.
설계기준을 초과하는 지진 재해는 원자력 시설물에 상당한 위험을 유발할 수 있다. 이러한 위험성을 확률론적으로 정량화하는 방법이 확률론적 지진 안전성 평가(seismic probabilistic safety assessment)이다. 이에 따라 지진 PSA는 국내외 다수의 원자력 발전소에 적용되어 지진 재해에 대한 원전의 안전성을 확률론적으로 평가하고 이에 대비토록 하고 있다. 그러나 원전에 비해 상대적으로 규모가 작은 연구용 원자로와 같은 경우에는 지진 PSA가 적용된 예가 거의 없다. 따라서, 본 연구에서는 지진 PSA기법을 실제 완공된 연구로에 적용하여 안전성을 분석하였다. 또한, 이를 바탕으로 연구로를 구성하는 시스템의 지진 내력에 대한 최적화 연구를 수행하였다. 그 결과, 지진 재해 하에서 연구로에 발생할 수 있는 노심 손상 가능성을 정량화하였고, 현재 설계안과 비교하여 적은 비용으로 최대의 안전성을 확보하는 최적 지진 내력 분포를 도출하였다. 이러한 결과는 향후 지진에 대비하여 연구로 안전성을 효과적으로 제고할 수 있는 정량적 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
대법원은 97후2200에서 균등관계가 성립하기 위한 5가지 요건을 제시하였다. 이 중에서 세 번째 요건인 '치환자명성'이 특허요건 중 하나인 진보성을 판단할 때의 자명성과 같은 수준의 것으로 해석할 수 있는 것인지의 여부에 대하여 논쟁이 있다. 이들을 다르게 해석해야 한다는 입장에서는, 치환자명성 요건이 자명성 요건에 비하여 협소하다고 설명한다. 그리고 이들을 동일하게 볼 경우 특허발명에 대하여 진보성이 인정되지 않는 한 모두 균등영역에 포함되는 것으로 보게 되어 균등침해의 영역을 과도하게 확장하게 되는 문제가 있다고 한다. 반면에 이들을 같은 정도의 것으로 해석해야 한다는 입장에서는, 특허발명으로부터 용이하게 실시할 수 있는 기술 즉, 특허발명에 대하여 진보성이 없는 영역에 속하는 확인대상발명은 모두 균등침해에 해당하는 것으로 보아야 한다고 주장한다. 또한 균등론상 치환자명성과 진보성의 자명성을 서로 다르게 해석할 경우 특허법이 작용할 수 없는 소위 '회색영역'이 존재하게 되는 문제가 있다는 점을 지적한다. 이러한 견해의 차이는 권리범위확인 또는 균등론에 의한 침해 여부를 판단함에 있어서 상반되는 결과를 가져올 수 있다. 즉, 치환자명성 요건을 자명성 요건보다 좁게 보는 경우는 이들을 동일하게 보는 경우에 비하여 특허권의 권리범위를 좁게 해석하기 때문에 회색영역에 속하는 확인대상발명에 대하여 침해를 부인하게 된다. 그러나 반대로 이들을 동일하게 보는 경우 회색영역은 사라지고 확인대상발명은 균등론에 의하여 침해의 영역에 속하게 된다. 이 논문은 이러한 문제를 해결해 보고자 하는 시도에서 출발한 것이다. 이를 위하여 특허요건의 진보성 판단과 균등론의 치환자명성 판단을 각각 검토하고, 이들을 동일하게 보는 경우와 다르게 보는 경우를 기술혁신의 경제학적 관점에서 서로 대비한 결과 동일하게 보는 것이 합리적이라는 결론을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 복합금융그룹의 부실위험을 그룹전체기반 측도로 측정하는 방법론을 비교하고 국내 복합금융그룹의 자료를 이용하여 실증분석한다. Joint Forum(2001a) 방법은 연결기준을 사용하여 그룹내 자본의 중복요소들을 상계한 후 필요자본 대비 자기자본비율을 구한다. 신BIS 규제자본 방법은 Vasicek(1987)의 점근적 단일위험 모형을 가정하여 자산의 전체기반 위험을 측정하고 연결기준을 사용하여 자본의 중복계상을 배제하여 측정한다. 개별 경제적 자본 방법은 개별 경제적 위험을 수준별로 합산하여 전체기반 경제적 자본을 빌딩블록 방식으로 합산한다. 경제적 자본 방법은 위험 측정시 겪게 되는 극단적 손실 문제와 결합분포의 비대칭성을 반영할 수 있는 방법을 측정시 포함시킬 수 있다. 국내 복합금융그룹의 자료를 이용하여 실증분석을 한 결과, 첫째, 개별 재무지표에서 복합금융그룹 소속회사들의 ROA, ROA 변동성 그리고 총자산 대비 자기자본비율이 우량한 것으로 나타났다. 특히 가장 비중이 큰 은행산업에서 위 개별 재무지표는 복합금융그룹 소속회사에서 우량하게 나타난다. 둘째, 그룹전체기반 위험자본 측도로서 필요자본 대비 자기자본 비율과 연결기준 BIS비율을 살펴본 결과 은행계열 금융그룹의 부실위험이 낮은 것으로 판단된다. 전체적으로 국내 복합금융그룹의 부실위험은 높지 않은 것으로 판단된다. 이상의 결과를 바탕으로 복합금융그룹에 대한 리스크상시감시방안에의 시사점을 살펴보면, 첫째, 복합금융그룹 소속 금융회사에 대한 리스크 평가시 그룹전체기반 부실위험평가를 반영하여 이를 측정할 필요가 있다. 둘째, 권역별로 통일된 리스크감시를 위해 권역별 자기자본규제의 형평성을 제고할 필요가 있다.
기존의 기계시각의 문제점을 극복하기 위해 최근에는 인간시각의 모델에 관한 연구가 진행 중이다. 인간시각에 관한 연구의 시발점으로 생리학과 생물학적 연구를 바탕으로 망막의 메커니즘에 대해서 분석한다. 망막에서는 정보축약, 경계선검출, 영역대비강조 등 3가지 정보처리가 일어나며, 각 정보처리에 의해 가공된 영상은 뇌로 전달되어 인식하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿을 이용하여 정보축약과 경계선을 검출하고, 영역대비강조에 의한 망막의 메커니즘을 제안한다. 실험에서는 각 단계에서의 세포의 결과를 모의실험하고, 제안된 알고리즘에 의해 영역이 강조된 결과영상을 비교하였다.
자동차보험의 손해율이란 지급보험금의 수입보험료에 대한 비율을 의미한다. 손해율이 매우 큰 값을 갖는 대형손실이 일어나는 경우에는 보험회사의 재무적인 부분에 큰 악영향을 미치게 된다. 따라서 보험회사가 이에 대비할 수 있도록 하기 위하여 손해율의 극단 분위수(extreme quantile)를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 다른 종류의 보험 관련 데이터와 같이 손해율의 분포는 오른쪽으로 긴 꼬리를 갖는 두꺼운 꼬리분포(heavy-tailed distribution)를 갖는다. 이런 자료에서 극단 분위수룰 추정하기 위하여 가장 많이 사용되는 방법론은 POT(Peaks over threshold)와 Hill 추정(Hill estimation)이다. 본 논문에서는 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)의 다양한 모수추정방법론의 성능을 모의실험과 실제 손해율 데이터를 사용하여 비교, 분석하였다. 또한 Hill 추정치를 사용하여 극단 분위수를 추정하였다. 그 결과 대부분의 경우에 POT 방법론이 Hill 추정치를 이용한 방법보다 정확한 분위수를 추정하였고, 모수추정방법론 중에서는 MLE, Zhang, NLS-2 방법론이 가장 좋은 결과를 보여주었다.
현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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