• 에너지공학
• /
• 제9권3호
• /
• pp.250-260
• /
• 2000

유동층 연소기술은 다양한 연료의 사용과 SOx와 같은 공해물질의 배출제어가 용이하여 환경규제에 대한 대처능력이 우수한 발전방식으로 널리 적용되고 있는 추세이다. 국내에서도 동해화력 1,2호기(200MWe급)가 유동층 연소방식을 도입하여 운전중에 있으며, 국내 무연탄을 연료로 사용하는 최대 규모의 순환 유동층 보일러라 할 수 있다. 본 논문에서는 IEA-CFBC 모델을 이용하여 개발된 동해화력 순환유동층 성능모사 시뮬레이션 틀을 이용하여 여러 가지 운전변수 변화에 따른 성능예측을 수행하였으며, 특히, 연소로의 성능향상을 위한 방안의 일환으로 사이클론 개조를 수행하고 그에 따른 성능모사를 고찰하였다. 본 성능평가 결과 연소로내 전체 차압을 증가시키는 운전을 지향하는 것이 연소로내 희박상의 온도분포를 낮추고, 탈황효율을 증가시켜 운전 안정화에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 본 시뮬레이션 틀을 이용한 운전변수 변화에 대한 성능예측 결과 동해화력 운전 실측치와 잘 일치하는 것으로 고찰되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권1호
• /
• pp.19-28
• /
• 2022

최근 암호화폐가 많은 주목을 받음에 따라 암호화폐의 종가 예측 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥 러닝 모델을 적용시켜 예측 성능을 높이려는 연구들이 지속되고 있다. 딥 러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델이 다각도로 응용되고 있으나 변동성이 큰 암호화폐 종가 데이터에서는 낮은 예측 성능을 보인다. 이를 해결하기 위해 새로운 입력 변수를 찾아내고, 이를 사용하는 종가 예측 연구가 수행되고 있다. 그러나 딥 러닝 기반의 암호화폐 종가 예측에 사용되는 데이터들의 각 입력 변수들이 예측 성능에 미치는 영향력이나 학습에 효율적인 입력 변수들의 조합에 관한 연구 사례가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 Bitcoin과 Ethereum을 포함한 6가지 암호화폐의 최근 동향 자료를 수집하였고, 통계와 딥 러닝을 통해 입력 변수들이 암호화폐 종가 예측에 미치는 영향력을 분석한다. 실험 결과 모든 암호화폐의 종가 예측 성능 평가에서 종가 변동률을 제외한 개장가, 고가, 저가, 거래량, 종가를 조합했을 때 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.99-108
• /
• 2001

사용자 만족(User satisfaction)은 Bailey와 Pearson(1983) 이후, 정보시스템 분야의 연구에서 시스템의 성능(Performance)을 대변하는 성과변수로서 가장 널리 사용되어져 왔다.[Delone & McLean, 1992]. 그러나 사용자 만족은 실제 시스템의 객관적인 성능이나 품질이 아닌 사용자에 의해 지각된(Perceived) 만족이므로, 인간이 인지과정에서 받는 다른 영향들로 인하여 지각된 성과는 실제의 시스템 성능과 다를 수 있다.[Gatian 1994; Szajna & Scamell, 1993. 따라서 만일 사용자가 지각한 성능이 객관적인 실제의 시스템 성능과 반드시 일치하지 않는다면, 그 원인은 무엇이며, 사용자가 시스템을 평가하는 과정에서 어떤 요인들이 작용하여 이러한 왜곡된 결과를 가져오는지, 사용자 만족이 결정되는 인지적 과정을 규명할 필요가 있다. 이러한 의미에서 본 연구는 마케팅 분야에서 일반상품에 대한 소비자의 만족 결정에 영향을 주는 변수와 그 결정과정을 연구한 소비자 만족/불만족(Consumer Satisfaction / Dissatisfaction)의 연구이론을 도입하여, 정보시스템이란 상품을 대상으로 사용자가 만족을 느끼게 되는 과정을 인지적(Cognitive) 관점에서 규명하고, 만족결정에 영향을 미치는 변수들을 찾아낸 후 소비자 만족을 결정하는 모형을 연구하고자 하였다. 8개 기업의 정보시스템 사용자부터 데이터를 수집하여 LISREL을 이용하여 사용자 만족 연구 모형을 검증하였다. 분석 결과, 결정모형은 유의하였으며 정보시스템의 사용자 만족에 영향을 미치는 변수로는 시스템의 성능 뿐 아니라 기대불일치가 함께 영향을 미치는 것으로 나타나 시스템 성능의 향상과 함께 사용자들의 기대수준 관리에 관심을 기울일 필요가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.727-729
• /
• 2005

나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
• /
• pp.280-282
• /
• 2002

기존의 네트워크에서는 혼잡상황이 감지된 이후에 네트워크 성능이 급격하게 저하된다. 이러한 문제를 해결하고자 RED(Random Early Detection)기법이 소개되어 게이트웨이에서 혼잡상황에 대하여 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이 제시되었다. 하지만, RED는 매개변수 설정이라는 문제가 남아있다. 그리하여, 잘못된 변수값 설정으로 인한 네트워크 성능 저하가 현저하게 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 Effective RED를 제안한다. Effective RED는 RED 알고리즘의 문제점을 개선하여 네트워크의 상황에 맞추어 동적으로 매개 변수 값을 조정하는 알고리즘이다. 그리고, ns를 이용하여 Effective RED의 성능을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
• /
• pp.1237-1238
• /
• 2015

이 논문은 타이어 변형량을 측정하는 변형량 센서의 시제품을 modeling하여 COMSOL Multiphysics FEM 해석 프로그램을 통해 시뮬레이션을 수행한 것을 다룬 것이다. 센서의 구조 중에 센서의 성능에 큰 영향력을 미치는 구조를 변수로 잡아 각 변수에 따른 센서의 capacitance의 linearity와 sensitivity을 시뮬레이션을 통해 도출했다. 도출한 값을 토대로 센서 구조에 대한 최적의 범위를 구하고 센서의 시제품의 구조 변수의 값이 이 범위 내에 있는 것을 보여 시제품의 성능에 대한 검증했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
• /
• pp.3021-3023
• /
• 1999

엄격한 시간 제약성에 의해 특성화되는 실시간 시스템의 성능을 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수가 포함된 이산 사건 모델을 제시한다. 실시간 시스템의 정확성은 출력의 논리적 결과 뿐 아니라 반응시간에도 의존하므로, 본 논문에서는 실시간 시스템의 성능을 유연하게 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수에 의해 적절하게 변형된 상태 오토마타를 제시하고 그 오토마타를 적용한 수치 예제를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.372-376
• /
• 2023

본 연구에서는 비디오 하이라이트 검출 및 장면 추출을 위한 경량화된 모델인 Visual Context Learner (VCL)을 제안한다. 기존 연구에서는 매개변수가 고정된 CLIP을 비롯한 여러 피쳐 추출기에 학습 가능한 DETR과 같은 트랜스포머를 이어붙여서 학습을 한다. 하지만 본 연구는 경량화된 구조로 하이라이트 검출 성능을 개선시킬 수 있음을 보인다. 그리고 해당 형태로 장면 추출도 가능함을 보이며 장면 추출의 추가 연구 가능성을 시사한다. VCL은 매개변수가 고정된 CLIP에 학습가능한 프롬프트와 MLP로 하이라이트 검출과 장면 추출을 진행한다. 총 2,141개의 학습가능한 매개변수를 사용하여 하이라이트 검출의 HIT@1(>=Very Good) 성능을 기존 CLIP보다 2.71% 개선된 성능과 최소한의 장면 추출 성능을 보인다.

• 콘크리트학회지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.151-158
• /
• 1998

최근 들어 구조물을 보강하는 방법으로 강판 또는 섬유쉬트를 외부에 부착시키는 공법이 많이 사용되고 있다. 섬유쉬트 중에서 가장 널리 사용되는 것은 탄소섬유쉬트이지만, 성능면에서 뒤지지 않고 가격면에서는 오히려 유리한 아라미드섬유쉬트에 관한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 아라미드섬유쉬트로 휨보강한 RC보의 파괴양상 및 강도성능, 변형성능을조사하고, 여섯 개의 보강변수에 대한 보강효과를 조사하였다. 인장철근비, 보강길이, 보강겹수, 앵커볼트 정착 유무가 각각 다른 16개의 실험체와 밑면 마감처리 및 부재손상 여부가 다른 2개의 실험체, 그리고 이들 보강 실험체의 비교 근거가 되는 비보강 실험체 2개를 실험하여 그 특성을 연구하였다. 실험결과, 보강성능과 파괴양상에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 보강길이로 나타났다. 보강겹수도 어느 정도의 영향을 미치는 것으로 나타났으나 그외 다른 변수들의 영향은 미비한 것으로 판단된다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
• /
• pp.529-535
• /
• 2017

본 연구에서는 복합재 압력용기의 성능지수를 최대화하기 위한 적층 설계변수의 영향도 평가 및 최적설계를 수행하였다. 복합재 압력용기의 성능지수에는 용기의 내부체적을 포함한 내압성능 및 경량화 개념이 함축되어 있다. 따라서 성능지수를 최대화하기 위하여 압력용기의 내부체적이 고정되어 있다는 가정 하에 헬리컬 및 후프 층의 두께와 후프 층의 길이, 총 세 가지 변수를 고려하였다. 선정된 변수들의 최적화를 위하여 대체모델의 구축에 필요한 반응표면법이 도입되었고, 변수의 영향도를 평가하기 위한 분산분석이 수행되었다. 최적설계 문제는 내압성능 제약조건 하에 성능지수를 최대화하는 문제로 정식화하였다. 도출된 최적화 모델에 대한 추가적인 수치해석을 통해 본 연구의 효용성을 입증하였다.