• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.61-65
• /
• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.149-152
• /
• 2019

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04d
• /
• pp.292-294
• /
• 2003

인터넷의 보급과 활용이 증대되고 있고, 이동 통신에 대한 관심과 함께 분산 환경을 통한 컴퓨팅의 성능 향상이 중요시되고 있다. 분산 환경에서 데이터 사용의 성능을 향상시키기 위하여 데이터 중복 기법을 사용하는데, 서로 다른 복사본 사이의 데이터 일치성 유지가 필요하다. 본 논문에서는 데이터 일치성의 대표적인 모델을 Eager, Lazy, Periodic 세 가지로 구분하고. 각 모델의 특징을 알아보고 비용을 분석하여 사용자가 적절한 모델을 사용할 수 있도록 하였다. 또한 무선 컴퓨팅 환경에서의 데이터 일치성에 대한 테스트 베드를 블루투스를 이용하여 구축한 후 실제 성능을 측정하여 비용분석 모델의 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.141-148
• /
• 2004

This paper proposes an IPSec accelerator performance analysis model based a queue model. It assumes Poison distribution as its input traffic load. The decoding delay is employed as a performance analysis measure. Simulation results based on the proposed model show around 15% differences with respect to actual measurements on field traffic for the BCM5820 accelerator device. The performance analysis model provides with reasonable hardware structure of network servers, and can be used to span design spaces statistically.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11b
• /
• pp.963-966
• /
• 2003

IPv6-IPv4 변환시스템은 기존의 IPv4 네트워크와 신규 구축되는 IPv6 네트워크 간의 통신을 가능하게 하는 게이트웨이 기반 기술이다. 이러한 IPv6-IPv4 변환시스템에서는 네트워크 간의 모든 트래픽을 변환해야 하므로 높은 성능을 요구된다. 이에 본 연구에서는 이전 연구에서 구현된 게이트웨이 기반 IPv6-IPv4 변환시스템과 변환기의 성능분석에 적용될 수 있는 큐잉 모델을 제시하고 부과되는 트래픽에 따른 처리 성능을 산출하는 분석적인 방법을 제시하였다. IPv6-IPv4 변환시스템의 분석 모델의 경우, 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/M/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 또한 IPv6-IPv4 변환시스템의 변환기는 트래픽에 대한 변환 처리를 담당하는 핵심 모듈로서, 순차적인 단계로 이루어진다. 즉, 변환시스템의 변환기 자체의 분석 모델의 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/G/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 이렇게 제안된 모델에 대해 상세하게 설명하였으며, 이를 검증하기 위해서 모델을 적용하여 근사한 결과와 실제 측정 결과를 비교하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.32 no.7
• /
• pp.377-392
• /
• 2005

A lot of studies to measure and analyze the system performance have been done in areas such as system modeling, performance measurement, monitoring, and performance prediction since the advent of a computer system. Studies on a framework to unify the performance related areas have rarely been performed although many studies in the various areas have been done, however. In the case of TMO(Time-Triggered Message-Triggered Object), a real-time programming model, it hardly provides tools and frameworks on the performance except a simple run-time monitor. So it is difficult to analyze the performance of the real-time system and the process based on TMO. Thus, in this paper, we propose a framework for the dynamic analysis of the real-time system based on TMO, TDAF(TMO based Dynamic Analysis Framework). TDAF treats all the processes for the performance measurement and analysis, and Provides developers with more reliable information systematically combining a load model, a performance model, and a reporting model. To support this framework, we propose a load model which is extended by applying TMO model to the conventional one, and we provide the load calculation algorithm to compute the load of TMO objects. Additionally, based on TMO model, we propose performance algorithms which implement the conceptual performance metrics, and we present the reporting model and algorithms which can derive the period and deadline for the real-time processes based on the load and performance value. In last, we perform some experiments to validate the reliability of the load calculation algorithm, and provide the experimental result.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.186-190
• /
• 2002

본 논문에서는 WCDMA/TDD시스템에서 실외 환경에 셀 간 간섭 모델과 빌딩내의 층 간 간섭 모델을 비교하여 성능을 분석하였다. 실내 빌딩 환경에서 층 간 간섭 분석 모델을 고려 시, 건축 자재에 의한 전파 투과손실로 인해 인접 셀로부터 오는 간섭의 영향이 작아짐으로 실외환경을 고려한 셀 간 간섭 모델에 비해 성능이 좋음을 알 수 있었다. 따라서 WCDMA/TDD시스템은 광범위한 교외지역이나 피코 셀로 설계된 도심지역보다 층 간 간섭 모델을 기반으로 둔 빌딩내 사무실 환경을 고려한 시스템 설계에 더 적합할 것이라 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.160-163
• /
• 2022

감성 분석(sentiment analysis)은 자연어 문장에 나타나는 감정 상태나 주관적인 의견을 분석하는 작업이다. 최근에는 자연어 처리(Natural Language Processing) 작업에서 딥러닝 기반의 모델이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만, 모델의 복잡한 구조 때문에 모델이 어떠한 근거(rationale)로 판단하였는지 해석하기 어려운 문제가 있다. 모델이 좋은 성능을 보여도 예측에 관한 판단 근거가 없으면 결과를 해석하기 어렵고, 모델에 대한 신뢰가 떨어진다. 본 논문에서는 한국어 감성 분석 작업에 대해 사후 해석 모델을 이용하여 모델의 예측 결과에 대한 근거를 추출하고, 추출한 근거 정보를 이용한 근거 임베딩을 사용하여 근거 정보를 통합하는 방법이 감성 분석 모델의 성능을 개선함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.558-561
• /
• 2021

심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.97-102
• /
• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.