• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.4
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• pp.116-127
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• 2011

This study conducted landslide susceptibility analysis using logistic regression. The performance of prediction model needs to be evaluated considering two aspects such as a goodness of fit and a prediction accuracy. Thus to gain more objective prediction results in this study, the prediction performance of the applied model was evaluated considering two such evaluation aspects. The selected study area is located between Inje-eup and Buk-myeon in the middle of Kwangwon. Landslides in the study area were caused by heavy rain in 2006. Landslide causal factors were extracted from topographic map, forest map and soil map. The evaluation of prediction model was assessed based on the area under the curve of the cumulative gain chart. From the results of experiments, 87.9% in the goodness of fit and 84.8% in the cross validation were evaluated, showing good prediction accuracies and not big difference between the results of the two evaluation methods. The results can be interpreted in terms of the use of environmental factors which are highly related to landslide occurrences and the accuracy of the prediction model.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.6
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• pp.79-89
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• 2010

In this paper, we proposed a method to find out similar sentences from documents to detect plagiarized documents. The proposed model adapts LSA and N-gram techniques to detect every type of Korean plagiarized sentence type. To evaluate the performance of the model, we constructed experimental data using students' essays on the same theme. Students made their essay by intentionally plagiarizing some reference documents. The experimental results showed that our proposed model outperforms the conventional N-gram model, Vector model, LSA model in precision, recall, and F measures.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.381-383
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• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 Bert, GPT 등 Transformer기반의 언어모델 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 언어모델은 대용량의 말뭉치 데이터와 많은 파라미터를 이용하여 사전학습을 진행하여 다양한 자연어처리 테스트에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 Transformer기반의 언어모델인 Bert와 GPT-2의 성능평가를 진행한다. 성능평가는 '네이버 영화 리뷰' 데이터 셋을 통해 긍정 부정의 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과 정확도에서는 GPT-2가 Bert보다 최소 4.16%에서 최대 5.32% 높은 정확도를 나타내었지만 학습시간에서는 Bert가 GPT-2보다 최소 104초에서 116초 빠르게 나타났다. 향후 성능 비교는 더 많은 데이터와 다양한 조건을 통해 구체적인 성능 비교가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.499-501
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• 2001

호스트의 이동성을 지원하기 위한 프로토콜인 Mobile IP는 기본적으로 각각의 이동 노드가 하나의 홈 주소를 이용하여 인터넷상의 임의의 다른 위치에 접속하여 IP 주소를 변경하지 않고 인터넷을 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 smooth 핸드오프를 이용한 mobile IP의 성능을 분석한다. 일반적으로 데이터 트래픽, 바인딩 갱신시간, 버퍼관리 방법 등은 핸드오프 동안 mobile IP의 성능에 많은 영향을 비친다. 따라서 시뮬레이션 모델을 이용하여 다양한 트래픽 환경에서 위에 언급된 성능 파라미터들의 영향을 분석한다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.18 no.2
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• pp.245-256
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• 2016

Prediction of TBM performance is very important for machine selection, and for reliable estimation of construction cost and period. The purpose of this research is to analyze the evaluation process of various prediction models for TBM performance and applied methodology. Based on the solid literature review since 2000, a classification system of TBM performance prediction model is proposed in this study. Classification system suggested in this study can be divided into two stages: selection of input parameter and application of prediction techniques. We also analyzed input and output parameters for prediction model and frequency of use. Lastly, the future research and development trend of TBM performance prediction is suggested.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.13 no.2 s.50
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• pp.29-42
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• 1998

이제까지 대부분의 소프트웨어 작성자들은 순차 유지적(sequential consistency) 메모리모델을 기본으로 생각하여 프로그램을 작성하였다. 그러나 이 모델은 쓰기버퍼, 명령어 재배치 등과 같은 하드웨어적인 성능증가뿐 아니가 소프트웨어적인 성능증가기법들을 사용하는 데 많은 제약으로 작용하였다. 따라서 대규모 성능이 우수한 프로그램 실행환경을 채택하고 있다. 이러한 유연한 메모리모델은 분류하기에 따라 매우 다양하지만 일반적으로 process consistency, weak consistency, release consistency 등을 예로 들 수 있다. 본 고에서는 가장 일반적이고 대표적인 메모리 모델인 sequential consistency에 대해 여러 예를 통해 살펴보고, 이제까지 제안되거나 분류된 여러 메모리 모델에 대해 살펴보고 결론을 맺는다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.174-177
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• 2003

본 논문에서는 주파수 자원 고갈에 대한 문제를 해결할 수 있는 실내 UWB (Ultra Wide Band) 무선 채널에 대해 소개하고, UWB 무선 채널에서의 신호를 획득하는 방법에 대해 제안한다. IEEE 802.15.TG3a 표준화 위원회에서 제시하는 채널 모델에 대한 이해를 바탕으로 차등 부호 상관을 적용한 신호 획득에 대해 설명하며 이를 UWB 무선 채널에 적용하여 모의 실험을 통해 성능을 분석한다. 신호 획득의 성능 평가 기준으로 신호대 잡음비에 따른 검파 확률을 (Detection Probability) 보여주며, 한 채널 모델에 대해 m-수열의 길이에 따른 성능과 수열의 종류에 따른 성능, 그리고 부호 상관을 적용하는 방법에 따른 성능을 분석한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.32 no.2
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• pp.93-101
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• 2019

The objective of this study is to develop a model which can predict the seismic performance of the slope relatively accurately and efficiently by using artificial neural network(ANN) technique. The quantification of such the seismic performance of the slope is not easy task due to the randomness and the uncertainty of the earthquake input and slope model. Under these circumstances, probabilistic seismic fragility analyses of slope have been carried out by several researchers, and a closed-form equation for slope seismic performance was proposed through a multiple linear regression analysis. However, a traditional statistical linear regression analysis has shown a limit that cannot accurately represent the nonlinearistic relationship between the slope of various conditions and seismic performance. In order to overcome these problems, in this study, we attempted to apply the ANN to generate prediction models of the seismic performance of the slope. The validity of the derived model was verified by comparing this with the conventional multi-linear and multi-nonlinear regression models. As a result, the models obtained through the ANN basically showed excellent performance in predicting the seismic performance of the slope, compared to the models obtained by the statistical regression analyses of the previous study.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.4
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• pp.1502-1508
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• 2011

One dimensional simulation model of an EFI small engine has been developed based on the commercial small engine. Newly developed simulation model has been evaluated comparing with the experimental results to check the validity. Simulation result shows very good agreement having margin of error of 3 percentage compared with experimental torque and power values. Also, to improve the small engine performance, the influence of the intake valve timing and duration on the engine performance has been analyzed using the simulation model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.69-71
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• 2023

본 논문은 YOLO 기반 모델의 철도 시스템 내 선로 고정장치 탐지 성능을 비교하고 분석한다. 여기서 철도 시스템은 열차가 주행하기 위한 선로, 침목, 패스너 등의 구성요소를 포함한다. 침목은 지반과 직접적으로 연결되며, 선로를 지반 위에 안정적으로 지지하고 궤간을 정확하게 유지하는 역할을 한다. 또한, 패스너는 선로를 침목에 단단히 고정시키는 역할을 한다. 이러한 선로 고정장치의 부재는 인명 사고로 이어질 수 있어 지속적인 관리와 유지 보수가 필수적이다. 본 논문에서는 철도 시스템의 선로 고정장치 탐지를 위해 YOLO V5 및 V8 딥러닝 모델의 적용 가능성을 실험적으로 접근하며, 두 모델의 탐지 성능을 비교한다. 실험 결과, YOLO V8 및 V5 모델은 모두 뛰어난 성능을 보이는데, 특히 YOLO V8 모델이 더욱 우수한 성능을 보인다. 이로써 YOLO 알고리즘은 선로 고정장치 탐지에 적합하다는 것을 증명한다. 그러나 일부 False Positive Sample이 관측되었음을 확인하고, 이로부터 모델 성능의 개선이 필요하다는 결론을 도출하였다.