• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.138-145
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• 2001

본 논문에서는 분산처리시스템에서 서버에 대한 작업의 서비스요구와 서버의 서비스율이 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 경우, 시스템의 성능을 평가할 수 있는 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 시스템성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 제안한 모델에 작업의 서비스요구와 클라이언트의 수의 변화에 따른 성능평가를 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 확인하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제9권2호
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• pp.50-57
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• 1995

본 논문에서는 지능망설비의 성능평가를 위한 평가모델 분석과 현재 운용 중인 지능망서비스 설비시스템에 적용하여 성능평가 모델 및 평가결과를 제시하였다. 평가 기법에는 시뮬레이션 및 운용해석 방법을 이용하였다. 평가 결과로서, 시뮬레이션과 운용해석 방법의 결과는 대체로 일치하였으며 지능망설비의 지연요소 보다 이용자-망 상호작용시간이 더 큰 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안한 평가모델에서 지능망서비스 설비구조의 특성상 서비스처리용량을 확장할 수 있었고 서비스 성능을 고려한 정보통신설비 계획시 또는 서비스 운용관리시에 유용한 성능예측 기법으로 제공될 수 있으며 지능망서비스 설계시 서비스 성능을 고려한 통신설비 설계에 유용하게 이용되리라 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.171-176
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• 2023

최근 등장한 대규모 데이터로 사전학습된 자연어 생성 모델들은 대화 능력 및 코드 생성 태스크등에서 인상적인 성능을 보여주고 있어, 본 논문에서는 대형 언어 모델 (LLM)의 한국어 질문을 SQL 쿼리 (Text-to-SQL) 변환하는 성능을 평가하고자 한다. 먼저, 영어 Text-to-SQL 벤치마크 데이터셋을 활용하여 영어 질의문을 한국어 질의문으로 번역하여 한국어 Text-to-SQL 데이터셋으로 만들었다. 대형 생성형 모델 (GPT-3 davinci, GPT-3 turbo) 의 few-shot 세팅에서 성능 평가를 진행하며, fine-tuning 없이도 대형 언어 모델들의 경쟁력있는 한국어 Text-to-SQL 변환 성능을 확인한다. 또한, 에러 분석을 수행하여 한국어 문장을 데이터베이스 쿼리문으로 변환하는 과정에서 발생하는 다양한 문제와 프롬프트 기법을 활용한 가능한 해결책을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.411-412
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• 2008

본 논문에서는 차세대원자로인 APR1400(Advanced Power Reactor 1400)의 출력제어방법으로 모델예측제어 알고리즘을 적용하고, 일일부하추종 운전을 하였을 때 최적의 제어기 구현을 위해 제어 로직의 주요 변수인 예측구간, 제어구간, 모델 차수의 변화에 따른 제어 성능을 평가하였다. 성능 평가는 원자로 출력제어 성능 검증시 사용하는 방법으로 제어대상인 차세대 원자로(APR1400)를 3차원 노심해석 전산코드인 MASTER(Multipurpose Analyzer for Static and Transient Effects of Reactor)로 시뮬레이션하여 제어 성능을 평가하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.94-94
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• 2012

맥동관형 크라이오펌프 개발 2단계를 맞아 우성진공(유)을 중심으로 상용화 시제품 제작이 진행되고 있다. 최종 크라이오 펌프 개발품은 흡기구 직경(내경) 16.5 (14) 인치에 질소 배기속도 3,600 L/s를 목표로 하고 있다. 상용품 완성 전에 거쳐야 할 필수적인 시험과정으로 시제품의 공정대응성 현장평가를 위해 KAIST 나노팹에 개발품을 투입하는 프로그램이 계획되어 있어서 공정장치에 장착할 수 있도록 10인치 크라이오 펌프 제작이 추가로 진행되고 있다. 개발품의 성능확인은 우선 몬테카를로 계산을 통해 배기속도를 예측하고 구조설계를 최적화했으며 이를 바탕으로 가공 조립된 크라이오펌프 시제품의 성능을 표준화된 장치에서 표준화된 절차를 통해 평가하여 설계 목표값과 비교했다. 한편 개발품의 성능 수준을 상대적으로 규정하기 위해 기존 상용품들을 같은 방식을 따라 평가하여 성능을 서로 비교하는 작업을 수행했다. 10인치 모델로는 국산 Genesis HPM200, CTI-8 수직형 및 수평형 GM 크라이오 펌프를 성능 시험했으며 16.5인치 개발품의 유사모델로 CTI-12 GM 크라이오 펌프를 시험해서 비교했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.702-714
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• 2020

주식 투자는 재테크의 하나로 금리 인하와 비과세 제도의 축소에 따라 주목을 받기 시작했다. 그러나 투자에 전문적인 지식이 필요할 뿐 아니라 위험 부담이 크다는 단점이 있다. 따라서 주가 경향의 정확한 예측은 개인투자자에게나 주식 투자 관련 서비스를 제공하는 회사에 중요한 능력이며, 더욱 정확한 예측을 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 예측 연구들의 공정한 비교와 최고의 예측 모델을 얻기 위한 하이퍼-파라미터의 최적화에는 예측 모델의 성능을 정확하게 평가하는 방법이 필요한데, 지금까지 예측 모델의 성능 평가에 대한 연구는 미진한 상태이며, 기존 방법들을 그대로 답습하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 주가 예측 모델 성능 평가를 측정기준과 데이터 구성의 관점에서 분석하고, 예측 불균형 비율을 이용한 주가 경향 예측 모델의 공정한 성능 평가 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-689
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• 2024

위암은 전 세계적인 주요 건강문제이며, 근치적 위절제술은 위암의 표준치료이다. 근치적 위절제술 후 치료목표는 합병증 발생을 낮춰 병전 상태로 빠르게 회복하는 데 있다. 따라서, 근치적 위절제술 후 합병증 발생 여부를 선별하여 예측할 수 있는 성능이 좋은 모델을 개발하는 것은 위암환자의 회복에 매우 중요하다. 랜덤포레스트 모델은 여러 개의 결정트리를 활용한 배깅 방식의 대표적인 알고리즘으로 의료 데이터를 기반으로 한 예측에 있어 뛰어난 성능을 보여 주었다. 그러나 실제 데이터는 불균형이 빈번하게 발생하여 모델의 예측 성능에 영향을 미치므로, 최적의 분류 임계값을 설정하여 다수 클래스에 대한 편향을 줄이는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 최근 10년 간 일개 대학병원의 전자의무기록 데이터를 활용하여 근치적 위절제술 후 합병증 발생을 예측하는 랜덤포레스트 모델을 개발하고, 임계값 설정을 통해 불균형 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하고자 한다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제12권4호
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• pp.315-334
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• 2014

월성원자력환경센터 중저준위방사성폐기물 처분시설은 서로 다른 방식의 처분시설이 혼재하고, 월성 원자력발전소와도 인접해있다. 이와 같은 높은 복잡성으로 인해 처분시설 안전성 평가 시 보다 면밀한 현상이해가 필요하다. 기존 1단계 사일로 처분시설의 성능평가모델들에 포함된 불필요한 보수성을 줄이고 복합처분시설에 대한 보다 실제적인 성능을 파악하기 위해서는 다차원 수리/핵종이동 모델이 필요하다. 이와 함께 향후 복합처분시스템의 특성에 기인한 다양한 불확실성을 관리하고 파라미터의 중요도를 분석하기 위해 많은 계산이 필요할 것으로 예상하며, 이를 위해 보다 효율적인 성능평가 모델이 요구된다. 본 논문에서는 두 요건을 충족시키기 위해 수리성능 모델과 핵종이동 모델을 연계한 2단계 천층처분시설의 근계영역 2차원 통합성능평가 모델을 개발하였다. 수리 및 핵종이동은 PORFLOW와 GoldSim 전산 코드를 이용해 평가하였으며, GoldSim 핵종이동 모델은 PORFLOW 핵종이동 모델과의 벤치마크를 통해 검증하였다. GoldSim 모델은 계산효율이 뛰어났으며 기존의 모델에 비해 핵종이동거동을 이해하는데 용이하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.162-167
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• 2023

본 논문은 거대언어모델에 대한 한국어 상식추론 기반의 새로운 평가 방식을 제안한다. 제안하는 평가 방식은 한국어의 일반 상식을 기초로 삼으며, 이는 거대언어모델이 주어진 정보를 얼마나 잘 이해하고, 그에 부합하는 결과물을 생성할 수 있는지를 판단하기 위함이다. 기존의 한국어 상식추론 능력 평가로 사용하던 Korean-CommonGEN에서 언어 모델은 이미 높은 수준의 성능을 보이며, GPT-3와 같은 거대언어모델은 사람의 상한선을 넘어선 성능을 기록한다. 따라서, 기존의 평가 방식으로는 거대언어모델의 발전된 상식추론 능력을 정교하게 평가하기 어렵다. 더 나아가, 상식 추론 능력을 평가하는 과정에서 사회적 편견이나 환각 현상을 충분히 고려하지 못하고 있다. 본 연구의 평가 방법은 거대언어모델이 야기하는 문제점을 반영하여, 다가오는 거대언어모델 시대에 한국어 자연어 처리 연구가 지속적으로 발전할 수 있도록 하는 상식추론 벤치마크 구성 방식을 새롭게 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-260
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• 2020

사전 학습을 기반으로 하는 BERT계열의 모델들이 다양한 언어 및 자연어 처리 태스크들에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, masked language model의 경우 입력 문장의 15%만 마스킹을 함으로써 학습 효율이 떨어지고 미세 조정 시 마스킹 토큰이 등장하지 않는 불일치 문제도 존재한다. 이러한 문제를 효과적으로 해결한 ELECTRA는 영어 벤치마크에서 기존의 언어모델들 보다 뛰어난 성능을 보여주었지만 한국어에 대한 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ELECTRA를 한국어 코퍼스에 대해 학습시키고, 다양한 한국어 자연어 이해 태스크들에 대해 실험을 진행한다. 실험을 통해 ELECTRA의 모델 크기별 성능 평가를 진행하였고, 여러 한국어 태스크들에 대해서 평가함으로써 ELECTRA 모델이 기존의 언어 모델들보다 좋은 성능을 보인다는 것을 입증하였다.