해양환경을 정량적으로 평가하기 위해 수질평가지수(water quality index, WQI)가 사용되고 있다. 우리나라는 해양수산부고시 해양환경기준에 따라 WQI를 5개 등급으로 구분하여 수질을 평가한다. 하지만, 방대한 수질 조사 자료에 대한 WQI 계산은 복잡하고 많은 시간이 요구된다. 이 연구는 기존의 조사된 수질 자료를 활용하여 WQI 등급을 예측할 수 있는 기계학습(machine learning, ML) 기반의 모델을 제안하고자 한다. 특별관리해역인 시화호를 모델링 지역으로 선정하였다. AdaBoost와 TPOT 알고리즘을 모델 훈련을 위해 사용하였으며, 분류 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, F1, Log loss)로 모델 성능을 평가하였다. 훈련하기 전, 각 알고리즘 모델의 최적 입력자료 조합을 탐색하기 위해 변수 중요도와 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 저층 용존산소(dissolved oxygen, DO)는 모델의 성능에서 가장 중요한 인자였다. 반면, 표층 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN)와 표층 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)은 상대적으로 영향이 적었다. 한편, 최적 모델의 시공간적 민감도와 WQI 등급 별 민감도를 비교한 결과 각 조사 정점 및 시기, 등급 별 모델의 예측 성능이 상이하였다. 결론적으로 TPOT 알고리즘이 모든 입력자료 조합에서 성능이 더 우수하여 충분한 자료로 훈련된 최적 모델은 새로운 수질 조사 자료의 WQI 등급을 정확하게 분류할 수 있을 거라 판단된다.
XML이 인터넷의 표준언어로 자리잡고 있음에 따라 XML을 중심으로 한 많은 데이타 관리기술이 개발되고 있다. 특히 XML 문서를 저장하는 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 기존 저장 기법들에 대해 동일한 기준으로 성능을 평가하여 효율적인 저장 기법을 제안하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 객체-관계형 데이타베이스 모델을 이용해 XML 문서를 효율적으로 저장할 수 있는 새로운 저장 기법을 제안한다. 그리고 저장 기법들에 대한 성능 평가를 통해, 제안된 저장 기법을 효과적인 저장 기법으로 제시한다. 본 논문의 의의는 기존의 데이타 관리 모델을 사용하여 XML 문서를 보다 쉽게 효율적으로 저장할 수 있는 저장 기법을 제안하였으며, 동일한 기준을 사용한 성능 평가를 통해 XML 문서의 저장 기법들에 대한 성능을 평가하였다는 점이다.
본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.
현재 XML은 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 자리잡아 가고 있으며 다양한 응용분야에 도입되어 사용되고 있다. 따라서 데이터베이스 분야에서도 XML문서를 효과적으로 저장하고 검색하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 여러 상용 DBMS에서 XML을 지원하고 있다. 그리고 최근에는 XML 데이터베이스의 성능을 평가하기 위해 다양한 종류의 XML 벤치마크가 제안되고 있는데, 본 논문에서는 특정 상용객체 관계형 DBMS를 사용해서 XBench 벤치마크를 순수 관계형 기능과 객고 관계형 기능을 사용하여 모델링하고 성능 측정한 결과를 보이고, 이를 통해 각각의 데이터베이스에 대해 성능을 평가하고, 장단점을 비교 분석한다
본 논문에서는 디스크캐쉬 관리 기법의 하나인 동반쓰기 기법을 개선한 복합동반 쓰기 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 디스 크 시스템을 모델화 하여 실제 디스크시스템에 근접한 시뮬레이션 모델을 구현하고 trace-driven 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션의 결과 본 연구에서 제안된 복합 동반쓰기 기법이 기존의 동반쓰기 기법에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 증명하였다.
LAN 의 사용이 증가하면서 정보의 정확성과 전달 속도뿐만 아니라 신뢰성이 점점 더 중요해짐에 따라 보안 서비스를 LAN 에 적용하는 것이 필요하게 되었다. 그러나, 정보 보호를 위해 보안 서비스를 적용하여 정보를 LAN 을 통해 교환할 경우 메시지 전달 지연 시간이 길어지고, LAN 의 처리량에도 영향을 미치게 된다. 따라서 적용되는 암호 시스템과 전체 정보량에서의 암호화 정보량이 LAN 의 성능에 미치는 영향을 미리 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이와 같은 필요성에 의해 보안 서비스를 LAN 상에 적용할 수 있는 방법을 제시하기 위해서 Ethernet, Token Ring, FDDI 를 사용하였고, DES, Knaspsack, RSA와 같은 암호 시스템을 적용하였다. 이와 같은 다양한 LAN 환경과 그에 적용할 암호 시스템을 선택하여 교체 적용함으로서 여러 가지 다른 조건의 환경에서의 성능을 평가할 수 있는 보안 서비스가 적용된 LAN 의 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 또한 이러한 시뮬레이션 모델을 이용하여 보안 서비스를 LAN 에 적용했을 때의 성능을 평가하였다.
공동주택의 비중이 점차 확대되고, 고층화되는 추세에 따라 공동주택 유지관리의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 필요성에 의해 최근 기존 건축물의 종합성능 평가모델이 개발되었으나, 업무의 분석이 미흡한 한계가 있다. 따라서 본 연구는 공동주택 유지관리 성능평가의 기반이 되는 유지관리 업무를 분석하여 성능평가 대상항목 도출을 목적으로 한다 유지관리 성능평가 후보항목은 기존문헌과 업무체계를 분석하여 도출하였고, 학계 전문가 및 주택관리사를 대상으로 설문을 실시하여 성능평가의 용이성, 체계성을 보완하였다. 최종적으로 결정된 성능평가 대상항목은 운영적 유지관리 성능평가 항목 14개와 기술적 유지관리 성능평가 항목 15개 항목이다.
신경망 기반 심층학습 기술은 대화처리 분야에서 대폭적인 성능 개선을 가져왔다. 특히 GPT-2와 같은 대규모 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 하고 특정 도메인 타스크 대화 데이터에 대해서 미세조정 방식으로 생성되는 종단형 대화모델의 경우, 해당 도메인 타스크에 대해서 높은 성능을 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 대부분 하나의 도메인에 대해서만 초점을 맞출 뿐 싱글 모델로 두 개 이상의 도메인을 고려하고 있지는 않다. 특히 순차적인 미세 조정은 이전에 학습된 도메인에 대해서는 catastrophic forgetting 문제를 발생시킴으로써 해당 도메인 타스크에 대한 성능 하락이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MultiWoz 목적지향 대화 데이터에 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 유사도에 기반하여 추가하는 데이터 증강 방식을 통해 사용자 입력 및 문맥에 따라 MultiWoz 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화를 함께 생성할 수 있도록 하였다. 또한 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화가 혼합된 대화에서의 시스템 응답 생성 성능을 평가하기 위하여 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 수작업으로 추가한 확장된 MultiWoz 평가셋을 구축하였다.
설계성능이 검증된 70 N급 하이드라진 추력기에 대한 성능평가 시험이 수행되었다. 각각의 개발모델 추력기는 추력실 직경 변화에 따라 펄스모드로 연소시험이 수행되었으며, 비추력, 임펄스 비트 및 특성속도 등의 성능변수로 평가되었다. 추력실 직경의 증가와 감소에 따라 비추력과 특성속도가 감소하였으며, 성능평가 결과 표준모델의 성능특성이 가장 우수한 것으로 확인되었다.
최근 딥러닝 기술이 모바일 기기에 활발히 적용됨에 따라 다양한 엣지 디바이스에서 신경망 모델의 추론 성능을 측정하는 것이 중요해지고 있다. 하지만 디바이스 별 환경 구성과 런타임별 모델 변환 방식이 다르기 때문에 이를 실제로 수행하는 것은 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이기종 환경을 고려하여 추론 성능을 측정할 수 있는 Docker 기반의 프로그램을 구현하였고, 이를 이용하여 다양한 엣지 디바이스에서 최신 모델들의 추론 성능을 측정하였다. 또한, 본 프로그램으로 확보 가능한 추론시간 데이터 기반 추론 성능 예측 연구의 사전 연구로서, 대표적 경량모델인 MobilenetV1 에 대한 연산자별 프로파일링을 수행하여 추론시간의 변화 양상을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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