• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제5권1호
• /
• pp.157-167
• /
• 2004

건설 자동화 장비 개발의 성공여부를 판단하고 이를 실용화하기 위해서는 개발 장비의 성능평가 및 분석을 통해 재래식방식과 비교하여 자동화 방식을 도입함으로써 얻을 수 있는 기대효과에 대한 검증이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 최근 국내에서 개발된 흄관매설 자동화 장비의 성능분석을 위한 평가모델 및 방법론을 구축하고 수차례의 현장실험(field trials)을 통해 수집된 실험 데이터를 바탕으로 재래식 흄관매설 방식과 자동화 방식의 성능을 종합적으로 비교$\cdot$분석함으로써 재래식 방식에 비해 자동화 방식의 도입을 통해 얻을 수 있는 정성적 $\cdot$정량적 기대효과를 제시하였다. 흄관매설 자동화 장비의 성능분석을 위해 본 연구에서 제시한 성능평가 모델 및 방법론은 향후 건설자동화 관련 기술개발 시 자동화 장비의 성능평가 및 분석 모델을 개발함에 있어 기본적 틀(framework)을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.61-66
• /
• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.683-684
• /
• 2021

논문은 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR의 전반에 걸쳐 구조와 성능에 대하여 알아본다. SRCNN 모델과 VDSR 모델의 구조와 각 방법의 알고리즘 프로세스를 간단히 소개하고 성능 평가 함수의 개선에 대하여 알아보도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
• /
• pp.621-623
• /
• 2000

클러스터를 구성하는 단위 노드로 SMP가 새로운 대안으로 시장에 등장하였다. 이러한 멀티프로세서 클러스터(CLUMP)는 하나의 시스템에 다중 메모리 구조를 가지는데, CLUMP가 가지는 다중 메모리 구조를 효과적으로 사용하기 위해서 본 논문에서는 중첩된 병렬화 프로그램 모델을 제안하였다. 중첩된 병렬화 모델은 중첩된 루프 레벨의 병렬화, 중첩된 태스크 레벨의 병렬화, 그리고 다중 중첩된 병렬화로 나뉜다. 본 논문에서는 중첩된 루프 레벨의 병렬화를 실험대상으로 하여 그 성능을 평가하고 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램과 성능을 비교하였다. 실험 결과 시험한 중첩된 병렬화 모델이 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램에 비하여 좋은 성능을 나타내었지만, 실험대상이 된 루프 레벨 병렬화의 잠재적인 특징으로 인해 실행에 참여하는 노드 수가 많아질수록 성능 향상 폭이 감소하는 결과를 보였다. 프로그램의 성능 향상 폭과 확장성은 문제 크기가 클수록 좋은 특성을 보였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권9호
• /
• pp.159-170
• /
• 2023

실종자 수색은 많은 시간과 인력이 필요하다. 그 해결책의 일환으로 YOLO 기반 모델을 활용하여 실종자 수색 AI 시스템을 구현하였다. 객 객체 탐지 모델을 훈련하기 위해 AI-Hub에서 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)을 수집하고 모델을 학습하였다. 또한, 훈련 데이터 세트와 상이한 환경에서의 성능을 평가하기 위해 산악 환경 데이터 세트를 추가 수집하였다. 실종자 수색 AI 시스템의 최적화를 위해 모델 크기 및 하이퍼파라미터에 따른 성능평가, 과대적합 우려에 대한 추가 성능평가를 시행하였다. 성능평가 결과 YOLOv5-L 모델이 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며 데이터 증강 기법을 적용함에 따라 모델의 성능이 보다 향상되었다. 이후 웹 서비스에는 데이터 증강 기법을 적용한 YOLOv5-L 모델을 적용하여 실종자 수색의 효율성을 높였다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제8C권1호
• /
• pp.68-74
• /
• 2001

본 논문에서는 네트워크 관리 시스템에서 SNMP(Simple Network Management Protocol) 프로토콜을 이용한 중앙 집중형 방식과 이동 에이젠트(mobile agent)를 이용한 분산방식 각각의 성능을 평가하기 위한 성능평가 모델을 제시한다. 먼저 균등 네트워크 상에서 적용 가능한 모델을 제시하고 실제 실험을 통하여 각 파라미터 값의 변화에 따른 네트워크 수행 시간을 비교한다. 다음으로 비균등 네트워크에 적용 가능하도록 모델을 확장하고, 제시한 모델을 응용하여 실제 가상의 시나리오 하에서 네트워크 소요시간을 줄일 수 있는 방안과 그에 대한 실험 결과를 제시한다. 본 성능평가 모델은 차후 네트워크 관리시스템을 개발할 때에, 효율적인 패러타임(paradigm)과 수행 구조를 선택하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권6호
• /
• pp.113-132
• /
• 2021

특허수명은 특허가치를 평가하는 척도로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 특허수명을 예측하여 개별특허의 가치를 평가함에 있어, 특허의 내적가치요소와 외적가치요소를 하나의 모델로 평가하기 위하여 화학반응속도 추정식으로 널리 알려진 아레니우스식을 사용한 새로운 평가모델을 제시하였다. 한국의 소멸된 특허데이터를 활용하여 평가모델의 성능을 검증하였으며, 선행연구에서 특허평가모델로 사용되었던 SVM, Logistic reg., ANN 모델과 성능을 비교하였다. 결과적으로, 제안한 평가모델이 다른 모델 보다 정확도가 높았으며, 특허권자의 특성을 고려한 상대체감비용지수 반영 시 여러 평가모델에서 정확도가 상승하는 경향을 보였다. 또한, 특허의 예측수명등급과 특허의 실제수명과는 강한 상관관계가 있었다. 이러한 평가모델은 대량의 특허를 객관적으로 신속하게 평가할 수 있으며 특허의 유지여부에 대한 의사결정 혹은 기술거래나 평가에 활용할 수 있다. 특히, 평가목적에 따라 특허만을 평가하거나 사업화주체나 기술적 특성을 고려한 평가가 필요한 경우에 각각 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
• /
• pp.245-246
• /
• 2009

TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델은 실시간 분산 처리 모델로써 설계 단계에서 명시된 주기를 가지고 분산된 노드들 사이에 메시지가 전달되며 이 메시지를 통해 각 노드들에게 주어진 작업이 수행되는 구조를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 TMO 모델을 TMO Tele Operation 모델을 이용하여 기존의 분산 처리 모델(HPJava, MPI 등)과 비교하여 TMO 모델의 성능의 장, 단점 및 더 좋은 실시간 분산 처리 모델을 제시하기 위한 성능평가 방법을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.83-90
• /
• 2012

대규모의 상품을 다루는 전자상거래 시스템에서 개인화된 추천은 필수적인 기능이 되고 있다. 대표적 추천 알고리즘인 협업필터링은 내용기반 추천에 비하여 뛰어난 추천성능을 제공해 주고 있으나, 희박성, 신규 아이템 문제(Cold-start), 확장성 등의 근본적인 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 추가적으로 협업필터링이 목표 대상자에 따라 비일관된 예측 능력의 차이를 보이는 추천 성능의 편차 문제를 제기하고자 한다. 추천성능의 편차는 기존의 Mean Absolute Error(MAE)에 의해서는 측정되기 어려우며 또한 정확도, 재현율 지표와도 독립적으로 평가되고 있다. 협업알고리즘의 정확한 성능평가를 위해서 본 연구에서는 MAE, MAE 편차, 정확도, 재현율을 포괄적으로 평가할 수 있는 확장 성능평가모델을 제안하고 이를 클러스터링 기반 협업필터링에 적용하여 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.55-60
• /
• 2021

최근 한국어에 대한 자연어 처리 연구는 딥러닝 기반의 자연어 이해 모델을 중심으로 각 모델의 성능에 대한 비교 분석과 평가가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 한국어 생성 모델에 대해서도 자연어 이해 영역의 하위 과제(e.g. 감정 분류, 문장 유사도 측정 등)에 대한 수행 능력만을 정량적으로 평가하여, 생성 모델의 한국어 문장 구성 능력이나 상식 추론 과정을 충분히 평가하지 못하고 있다. 또한 대부분의 생성 모델은 여전히 간단하고 일반적인 상식에 부합하는 자연스러운 문장을 생성하는 것에도 큰 어려움을 겪고 있기에 이를 해결하기 위한 개선 연구가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 한국어 생성 모델이 일반 상식 추론 능력을 바탕으로 문장을 생성하도록 KommonGen 데이터셋을 제안한다. 그리고 KommonGen을 통해 한국어 생성 모델의 성능을 정량적으로 비교 분석할 수 있도록 평가 기준을 구성하고, 한국어 기반 자연어 생성 모델의 개선 방향을 제시하고자 한다.