• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.790-797
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• 1997

에어로졸 재부유현상은 중대사고 방사선원항 평가에서 그 중요성이 인식되고 있으나 거의 모든 사고해석 코드에서 다루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 지금까지 제시된 몇가지 유형의 에어로졸 재부유모델을 ORNL에서 실시된 에어로졸 재부유실험 데이터를 이용하여 정확도와 중대사고 해석코드에 적용가능성을 분석하였다. 본 연구에서 고려한 모델은 시간의 멱승함수와 지수함수형으로 표시된 모델들이다. 본 연구에서 분석한 바에 의하면 두 유형에 속하는 대부분의 모델이 재부유량뿐만 아니라 재부유율을 계산하는 데서 실험데이터와 상당한 편차를 보여 현재의 형태로 중대사고 해석 코드에 접목하는 데는 문제가 있는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 광범위한 실험데이터를 통한 보완이 이루어진다면 모델식 자체의 간편함으로 접목이 용이할 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.2
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• pp.121-130
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• 2020

This paper suggests evaluating the military closed network data as an image which is generated by Generative Adversarial Network (GAN), applying an image evaluation method such as the InceptionV3 model-based Inception Score (IS) and Frechet Inception Distance (FID). We employed the famous image classification models instead of the InceptionV3, added layers to those models, and converted the network data to an image in diverse ways. Experimental results show that the Densenet121 model with one added Dense Layer achieves the best performance in data converted using the arctangent algorithm and 8 * 8 size of the image.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.579-588
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• 2015

The data model for structural experiment information formally organizes the information involved in the structural experiments before the data repository using the data model is implemented. The data model is particularly required for the data repositories for the large-scale structural experiment information and the general information for various types of experiments, such as the NEEShub Project Warehouse developed by NEES. This paper proposes criteria for evaluating the organization and the use of design model for structural experiment information. The term of AVE(attribute value existence) indicates the ratio of attributes who values exist in objects, and then used for defining the Attribute AVE for the use of an attribute, the Class AVE for a class, the Class Level AVE for a class including its lower-level classes, the Project AVE for a project including all classes at class levels, and the Data Model AVE for a data model including projects. These criteria are applied to the projects in the NEES data model, and it is successively possible to numerically describe the evaluation of the use of classes and attributes in the data model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.13-14
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• 2021

본 논문은 생성모델의 학습데이터 제작기법에 대한 실험 및 결과와 향후 관련 연구의 방향을 기술한다. GAN으로 대표되는 생성모델이 아티스트에게 얼마만큼의 만족도와 영감을 주는지를 비교 실험 및 평가하기 위해서는 정제된 학습데이터가 필요하다. 하지만 현실적으로 아티스트의 작품은 데이터 세트를 만들기에는 그 수가 적고 인공지능이 학습하기에도 정제되어있지 않다. 2차 가공작업을 통하여 아티스트의 원본 작업과 유사한 데이터 세트의 구축은 생성모델의 성능향상을 위해 매우 중요하다. 연구의 결과 생성모델이 표현하기 어려운 스타일의 작가 작품을 선정한 뒤 최적의 학습데이터를 만들기 위한 다양한 실험과 기법을 통해 구축한 데이터 세트를 생성모델 알고리즘에 적용하고 실험을 통해 창작자의 작품제작 의도인 작가 진술에 최대한 유사한 이미지의 생성과 더 나아가 작가가 생각하지 못했던 창조적 모방의 결과물을 도출하였고 작가평가를 통해 높은 만족도를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.479-480
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• 2024

본 논문에서는 원자력 안전조치 용어를 미세조정(fine tuning) 알고리즘을 활용해 추가 학습한 공개 거대 언어모델(Large Language Model, LLM)이 안전조치 관련 질문에 대해 답변한 결과를 정성적으로 평가하였다. 평가 결과, 학습 데이터 범위 내 질문에 대해 학습 모델은 기반 모델 답변에 추가 학습 데이터를 활용한 낮은 수준의 추론을 수행한 답변을 출력하였다. 평가 결과를 통해 추가 학습 개선 방향을 도출하였으며 저비용 전문 분야 언어 모델 구축에 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.546-551
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• 2023

일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.5 no.4
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• pp.21-25
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• 2014

Now, almost enterprise is applying data analysis method using the information systems on based information technology. The data analysis is focusing on the Quality of the data affecting the decision-making of various companies. This is the result of the data quality is due to the important role in the various parts as well as the effective operation of the enterprise. In this study, we describe about the data quality assessment models that are currently being studied. Based on this, we describe about the adaptive DQnA model being utilized for data quality analysis, and discuss about the quality analysis using this method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.113-114
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• 2012

게임이 기획, 그래픽, 프로그램의 복합적 기능을 가진 콘텐츠이지만 특별히 수준 높은 그래픽 데이터는 이용자의 만족도, 몰입 등에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 영역이다. 그러나 아직 국내외에 게임 그래픽 데이터의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 기준이 마련되어 있지 않다. 이에 따라 본 논문에서는 게임 그래픽 데이터의 품질 평가를 위한 지표를 개발하는 프로세스를 제안한다. 제안된 프로세스는 그래픽 데이터의 품질 평가 영역 추출을 위한 방법과 세부 평가 지표 마련을 위한 평가 항목 추출방법들로 구성된다. 본 연구 결과는 고품질 게임 개발을 위한 품질평가 지표 개발에 적용될 것이며 관련 분야의 품질평가 모델 개발의 참조 모델이 될 것이다. 향후 본 연구는 국내외 게임 그래픽 데이터의 품질평가 표준안 설계 개발로 진행될 예정이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.22-27
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• 1998

본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.4
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• pp.119-128
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• 2007

In this paper, We study on the Data Quality Model of ISO/IEC 25012 among the Software product Quality Requirements and Evaluation(SQuaRE) in ISO/IEC 25000 Series. Because of the increasing data, user require the accuracy data, recent data, suitable data for used tools, complied security and not open to be public. We research the data quality management in the point of application of be affect influenced low quality in business. We propose the testing items and we propose the method of the evaluation proposed testing items. We study on the basis international Standards ISO/IEC 25012 and ISO/IEC 9126-2 and we proposed the testing method quantitatively on the basis of ISO/IEC 25000.