• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.486-489
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• 2021

본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.268-270
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• 2001

데이터웨어하우스내에서 실체뷰는 소스 데이터에서 갱신이 발생하였을 경우 질의에 정확한 결과를 제공하기 위하여 릴레이션의 변경사항과 동일하게 갱신되어야 한다. 이 뷰를 갱신할 때 전체 릴레이션이 아닌 갱신된 부분만 이용하여 점진적으로 뷰를 관리하는 것이 효과적이다. 뷰의 점진적인 갱신 방법중에서 부가화일을 이용한 방법은 부가적으로 유지하는 정보의 양이 적고 뷰 관리 비용이 적게 든다는 장점이 있다. 이 논문에서는 이 방법에 의해 뷰를 관리할 때의성능을 평가하기 위하여 이 방법의 비용 모델을 분석적으로 제시하였으며, 이 모델을 기반으로 성능을 비교, 분석하여 부가 파일을 이용한 방법이 다른 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.779-788
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• 1992

일반적으로 높은 성능의 컴퓨터 시스템은 입력/출력 서브시스템에서 자주 병목현상이 나타난다. 일반적으로 시스템 성능평가 모델은 I/O 시스템의 영향을 포함하여 다루어진다. 본 논문에서는 컴퓨터 자원의 분배에 필수적인 장치인 터미널 서버를 모델링 하여 연구한다. 시스템 성능의 주요 요소를 찾아 보기 위해 M/M/I 큐잉 모델을 사용한다. 터미널 서버의 FIFO버퍼 크기는 시스템 설계에 중요 요소이며 전체 시스템 성능에 영향을 비칠 수 있다. 본 논문에서는 시스템 성능을 향상 시키기 위해 터미널 서버모델의 최적 버퍼 크기를 제시한다. 또한 큐잉 모델을 이용하여 터미널서버의 지연시간을 분석하고 시뮬레이션 결과에서 참조 모델을 찾는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.22-24
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• 2003

작은 데이터에서 베이지안망 분류기(Bayesian network classifier, BNC)를 학습할 때, 과대적합(overfitting)으로 인한 일반화 성능의 저하가 초래된다 이런 경우, 베이지안 모델 평균화(Bayesian model averaging, BMA)는 모델 자체에 대한 불확실성을 분석 과정에서 고려함으로써, 성능 저하를 피할 수 있는 수단을 제공한다. 본 논문에서는 BNC의 BMA의 작은 데이터에 대한 성능을 평가 및 분석한다. 특히, 노드의 순서에 대한 평균화의 효과가 연구된다. 인공데이터에 대한 실험 결과, 노드의 순서가 BNC의 BMA의 분류 성능에 미치는 영향은 지대하며, 이는 데이터의 크기가 극히 작은 경우의 성능 저하에 직접적인 원인이 된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권2호
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• pp.49-68
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• 2005

본 연구의 목적은 정보검색 분야에서의 언어모델의 적용에 관한 연구동향을 개관하고 이 분야의 선행연구 결과들을 분석해 보는 것이다. 선행연구들은 (1)전통적인 모델 기반 정보검색과 언어모델링 정보검색의 성능 비교 실험에 초점을 두고 있는 1세대 언어모델링 정보검색(LMIR)과 (2)기본적인 언어모델링 정보검색과 확장된 언어모델링 정보검색의 성능 비교를 통해 보다 우수한 언어모델링 확장기법을 찾아내는 것에 초점을 두고 있는 2세대 LMIR로 구분하여 분석하였다. 선행연구들의 실험결과를 분석해 본 결과 첫째, 언어모델링 정보검색은 확률모델, 벡터모델 정보검색보다 그 성능이 뛰어나고 둘째 확장된 언어모델들은 기본적인 언어 모델 정보검색보다 그 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.40-47
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• 2006

본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식 거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권9호
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• pp.9-16
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• 2004

본 논문에서는 IPSec 가속기를 보안서버에 장착하였을 경우의 성능분석모델을 제안하였다. 제안된 보안서버는 M/M/1 시스템으로 모델링하였으며 트래픽 로드는 포아송분포를 이용하였다 보안서버의 성능변수를 통합하여 디코딩지연이라고 정의하였으며 IPSec 가속기인 BCM5820의 실측 결과와 비교하여 15%정도의 차이를 갖는 디코딩지연을 추출하였다 디코딩 지연을 제안된 성능분석모델에 대입하여 시뮬레이션 하였을 경우 보안연결은 BCM5820의 발표된 성능의 75%의 처리량을 보였다. 그리고 데이터전달은 발표된 성능의 각각 3.125%(패킷크기 64byte), 14.28%(패킷크기 1024byte)의 처리량을 보였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.403-406
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• 2006

본 연구에서는 양극의 two-phase simulation 모델을 확립하고 GDL 물성과 작동조건이 전지성능에 미치는 영향에 대해 시행하였다. 모델로는 Multi-phase $mixture(M^2)$ 모델을 사용하였는데 이 모델은 각 상의 balance식을 하나의 mixture-phase식으로 통합하여 수학적 계산이 용이할 뿐만 아니라 실제 전지 성능에 매우 근사하여 신뢰성성도 확보할 수 있었다. 최적의 GDL 구조와 작동조건을 규명하기 위해 기체투과도, 접촉각, 기공도, 기체 공급가스 차이에 따른 전지 성능 분석을 시행하였는데 그 결과 모든 파라미터들이 증가할수록 비례적으로 전지 성능이 증가하였다. 기체 공급가스>기공도>>접촉각>기체투과도 순으로 전지에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.498-508
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• 1991

본 논문은 비트레벨에서, 3 - 상태 마코프체인의 모델을 사용한 종단대 종단 디지털 접속부에서의 개개 링크들의 에러성능을 평가하는 성능 분석 알고리즘을 표현했다. 링크모델은 개개링크의 버스트에러를 제안했으며, 또한 그것은 여러가지 개개링크들을 연결시키는 방법과 종단대 종단 디지털 접속부에 대한 모델을 추출하는 방법을 나타냈다. 이 결과적인 종단대 종단 모델이 주어진 블럭크기에 대한 비트에러율과 블럭에러와 같은 성능 파라미터를 계산하는데 사용될 수 있다.