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.
본 논문은 다양한 워드 임베딩 모델(word embedding model)들과 하이퍼 파라미터(hyper parameter)들을 조합하였을 때 특정 영역에 어떠한 성능을 보여주는지에 대한 연구이다. 3 가지의 워드 임베딩 모델인 Word2Vec, FastText, Glove의 차원(dimension)과 윈도우 사이즈(window size), 최소 횟수(min count)를 각기 달리하여 총 36개의 임베딩 벡터(embedding vector)를 만들었다. 각 임베딩 벡터를 Fast and Accurate Dependency Parser 모델에 적용하여 각 모들의 성능을 측정하였다. 모든 모델에서 차원이 높을수록 성능이 개선되었으며, FastText가 대부분의 경우에서 높은 성능을 내는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 모델 체킹을 시스템의 성능상의 효율성 분석에 적용하는 방법에 대해 논한다. 시뮬레이션이나 실험적인 측정을 통해 시스템의 성능저하를 찾는 건은 쉽지만, 성능을 저하시키는 요인을 분석해 내는 젓은 사실상 매우 어렵다. 특히, 시스템 지체가 매우 복잡해지고, 주위 다른 시스템과의 상호 동작을 하게 되면 소스코드의 분을 통한 오류 발견은 거의 불가능해진다. 이에 본 논문에서는 모델 체킹에 사용되는 시제논리를 통해 시스템의 자원 활용도를 명세하고, 이를 이용해서 모델 체킹을 수행함으로써 성능 저하를 발생시키는 요인을 찾아내는 방법에 대해 논한다
사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERTbase 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERTlarge 모델에서는 BERTbase보다 높은 성능을 보였다.
5대 주요 수계의 소수력자원에 대하여 연구를 수행하였고, 하천의 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었으며, 이를 이용하면 강우사상으로 야기되는 유입량의 변화에 대한 분석이 가능하다. 또한 소수력발전소의 성능을 예측할 수 있는 모델도 개발되었다. 안동댐에서 측정된 월유입량 자료를 분석하였으며,. 본 연구를 통해 개발된 모델을 이용하여 예측한 결과는 안동댐에서 오랜기간 동안 측정된 결과와 거의 일치되는 것으로 나타났다. 이는 개발된 모델들이 소수력발전입지의 이용가능한 잠재량과 기술적 잠재량을 예측하는데 효과적인 것으로 밝혀졌다. 본 모델들을 이용하여 수계별로 소수력발전입지에 대한 수문학적 성능을 분석하였다. 분석결과 소수력발전 입지의 수문학적 성능특성은 수계별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 북한강과 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지의 비설계유량과 비출력량은 다른 수계들 보다 차이가 큰 것으로 나타났다. 그림 1은 수계별 비설계유량에 따른 비출력량의 변화를 나타낸다.
수계별 소수력자원의 특성에 대한 연구가 수행되었다. 이를 분석하기 위하여 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었고, 이를 기반으로 하여 소수력발전소의 수문학적 성능특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었다. 개발된 모델의 효용성을 확인하기 위하여 안동댐에서 측정된 월유입량자료를 분석하였다. 안동댐에서의 장기유입량을 분석한 결과, 본 연구에서 개발된 예측모델로부터 획득한 결과가 실측자료와 잘 일치하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 소수력발전지점의 수력가용량과 연간출력량을 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 개발된 모델을 이용하여 주요 수계에 위치한 소수력발전입지의 수문학적 성능특성을 분석한 결과 수계별로 차이를 나타냈다. 특히 북한강수계와 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지는 다른 수계에 위치한 소수력발전입지에 비하여 비설계유량과 비출력 등에 대한 수문학적 성능에 많은 차이를 나타냈다.
본 논문은 배터리 팩 내부 셀 파라미터의 불균일도에 대한 분석을 실시하고 이를 기반으로 과방전을 사전에 진단할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 배터리 팩 내부 셀간 편차가 발생하는 셀을 선정하여 두 셀간 특성 분석을 실시하였으며, 이를 기준으로 예측 모델을 구성하였다. 예측 성능을 통해 배터리 전압 예측 성능에 영향을 미치는 인자를 분석하였으며, 배터리 전기적 등가회로 모델을 기반으로 예측 모델을 제안한다. 예측 모델은 실제 과방전이 발생한 셀을 기준으로 실험데이터와 비교하여 예측 성능을 검증하였다.
확률론적 위험성 평가는 하중, 재료특성 등과 같은 불확실성 인자를 고려하여 구조물의 안전성을 평가하는 기법이지만 모든 불확실성을 고려하는 것은 현실적으로 불가능하다. 또한 원전 격납건물은 콘크리트, 철근, 라이너, 텐던이 복잡하게 결합되어 있다. 따라서 전역민감도 분석을 통해 격납건물의 불확실성 인자 검토하고 선정하는 작업은 필요하다. 따라서 본 연구는 대리모델을 기반으로 축소규모 원전 격납건물의 전역 민감도 분석을 수행하고 격납건물의 주요 영향인자를 분석하고자 한다. 유한요소 해석 모델을 기반으로 대리모델의 학습데이터를 생성하였으며 구축된 대리모델의 성능지표를 분석하였을 때 높은 회귀성능을 갖는 것으로 판단된다. 대리모델을 기반으로 전역 민감도 분석을 수행한 결과 콘크리트의 인장균열이 발생하는 내압수준에서 민감도 지수는 콘크리트의 압축강도가 높지만, 전체적인 내압 구간에서 민감도 지수는 텐던의 탄성계수 및 항복강도가 높은 것으로 나타났다.
ATM 통신망의 성공 및 확산을 위해서는 신규서비스의 창출과 함께 기존 서비스의 가격 경쟁력 있는 수용이 요구되는데, 인터넷 (IP)은 그 사용자 및 서비스의 수요를 고려할 때 ATM 망에서 가장 먼저 수용해야 할 서비스로서 현재 ATM 통신망에서의 인터넷 수용방안이 다양하게 논의되고 있다. 본 논문에서는 전력정보통신망을 전제로 하여 ATM WAN 통신망에서의 IP 서비스 수용에 관심을 두고 이를 위한 두 가지 방안으로 LAN Emulation 모델과 간단한 형태의 IP Internetworking 모델을 설정하고, LAN 과 WAN 접속구간의 서비스 카테고리가 ABR(Available Bit Rate)과 UBR(Unspecified Bit Rate)인 경우에 대해서 각 모델별로 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 비교를 위해 TCP 계층과 ATM 계층에서의 end-to-end delay를 분석한 결과, LAN-Emulation 모델을 적용하는 경우 간단한 형태의 IP Internetworking 모델에서 보다 성능효율이 우수하고, LAN과 WAN 접속구간의 서비스 카테고리는 백본 ATM 교환기와 Edge 단말에서의 버퍼크기가 동일한 경우 ABR이 UBR보다 성능효율이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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