최근 산업고도화의 일환으로 공장자동화와 무인화가 추진되고 있으며, 여기에는 여러가지 변환기가 응용되고 있다. 또 변환기도 종합적인 계측, 제어를 위하여 종래의 기계적 구조를 이용한 것으로부터 전기식으로 바뀌어 가고 있으며, 이에 동반하여 개발된 변환기의 올바른 성능평가 방법이 필수 기술로써 요구되고 있는 실정이다. 올바른 성능평가의 방법은 그 결과의 활용에 있어서, 해당제품에 대한 소비자의 요구사항과의 합치여부를 결정짓는 기준일 뿐 아니라 실험결과의 국제적인 비교의 기준이 되므로 매우 중요한 기술이다. 또 성능평가도 이제까지는 보톤 상온의 환경에 대해서만 고려하였지만, 예상되는 사용환경 전부에 대하여 실시하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 변환기 또는 센서의 성능평가방법으로 스트레인 게이지를 이용한 압력변환기를 선정하여 그 사용 환경에 대한 성능시험 방법을 제시하고, 실제물에 적용결과를 나타냈다.
에너지 차분 흥부 X선 화상으로부터 폐종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성 요소로서 필터가 발휘한 역할을 고려한 후, 구체적인 성능 평가 방법을 제안한다. 필터의 성능을 평가할 때 문턱값을 변화시킨 경우, 못보고 빠트린 비율과 잘못 본 비율의 변화를 ROC 곡선으로 나타내어 이것에 기초한 판단을 행하는 접근방법이 있다. 본 연구에서는 이와같은 평가에 대한 구체적인 예를 통하여 문제점을 명확히 하여 그 평가기준을 마련한다. 성능 평가를 행하기 위해 이용된 에너지 차분화상으로서, 임상 데이터 14개의 증예를 이용한다. 즉, 총 종류수 32개 한 개의 증예에 있어서 종류의 개수는 1~8개로 평균 2개, 1mm 당 샘플링 간격 5 픽셀, 비트 분해능 10 bit의 저압화상으로, 그 크기는 1760$\times$1760이다. 계산기 하드웨어의 제약으로부터 원화상을 가우스 함수로 평활화 해서 1/8로 축소한 화상으로 실험을 행한다. 상기 평가 절차에 따라, 이전에 개발된 다중해상도 ∇$^2$G 필터의 성능을 평가하고, 단일해상도 ∇$^2$G 필터와의 비교를 통해 그 성능이 우수함을 확인한다. 본 평가 방법은 화상진단 지원용 필터의 평가에 대해서 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 기존의 단일값(점추정)으로 제시하던 검지기 성능평가 결과를 통계적 신뢰구간(구간추정)으로 제시하기 위한 검지기 성능평가 방안을 제시했다. 일반적으로 구간추정은 점추정에 비해 표본 통계의 더 많은 정보를 제공하기 때문에 기존 단일값으로 제시해 오던 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 방법론은 크게 표본 추출, 평가척도 분석, 평가결과 제시의 세 부분으로 나누어진다. 표본추출 방법에는 다양한 통계적 표본 추출 방법이 있지만 교통, 조도, 기상조건에 따라 변화하는 차량검지기 성능의 특성상 층화추출법이 통계적 신뢰구간 제시를 위한 가장 적합한 방법론으로 간주되었다. 또한 기존에 널리 사용된 검지기 성능평가 척도들의 특징을 면밀히 분석하여 평가자로 하여금 해당 검지자료에 적합한 평가척도를 선택할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 마지막으로 평가기간 전체(예. 30분)와 개별분석 단위(예. 1분) 평가결과의 통계적 신뢰구간을 반영하기 위한 방법론을 제시했다. 본 연구는 기존 검지기 성능평가 결과의 단일값 제시로 인해 불가능 했던 신뢰구간 제시를 가능하게 함에 따라 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 신규 개발품인 자동 싱킹시트의 구조와 작동원리를 파악하고 새롭게 개발하는 제품에 대한 새로운 성능평가 방안에 관한 연구를 수행하였다. 기존 시트와의 변경 사항을 고려하여 자동 싱킹시트의 개발 단계에서 성능을 평가할 수 있는 항목을 도출 하고자 하였다. 이 는 자동 싱킹시트의 특성상 모터가 부착되고 부품이 변경되는 부를 고려하여 3가지 대표 성능 평가항목인 고정부의 유격, 작동력인 토크, 자동 싱킹시트의 작동시간을 주요 평가항목으로 도출하였다. 또 한 각 항목별 성능평가방법에 대해 적절한 방법을 모색하고 자동 싱킹시트에 대한 성능지수로의 적용방법을 연구하였다.
자동분류나 정보검색에 활용되는 문헌 클러스터링 결과의 성능을 평가하는 방법에는 여러가지가 있다. 본 논문에서는 제시된 몇 가지 평가방법의 개념과 특징에 대해 알아본다 학술논문 초록 집합인 KTSET과 신문기사 집합인 KFCM-CL을 대상으로 각각 유사계수를 변화시켜가며 클러스터링한 결과에 대해 각 평가방법을 적응해본 후, 특징과 문제점을 살려 보았다.
에너지 차분 흉부 단순 X선 화상으로부터 폐종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 그 성능을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 더욱이 그 평가방법을 이용해서 기존에 제안된 필터인 다중 해상도 ▽2G 필터의 평가를 행한다. 방사선과 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성요소로서 필터가 발휘한 역할을 고려한 후, 필터가 만족해야 할 조건 및 그 조건을 만족한 경우에 있어서 몇가지 성능평가 척도를 명확히 한다. 제안한 평가방법을 통해서 다중 해상도 필터가 단일 해상도 필터에 비해 높은 성능을 나타내고 있음을 명확히 한다.
친환경자동차의 고전압시스템에 대한 인체 감전 사고 예방을 위한 전기안전 평가요소는 절연성능 평가이다. 고전압시스템을 사용하는 자동차의 절연성능은 $100{\Omega}/Vdc$, $500{\Omega}/Vac$ 이상으로 규정하고 있으며, 평가방법은 UNECE WP.29의 GTR 등에서 여러 가지 방법을 제시하고 있지만, 실차에 대한 측정을 통하여 몇 가지 문제점이 도출되었다. 본 연구에서는 실차상태의 절연성능 평가의 문제점 분석을 통하여 In Use 상태와 Post Crash 상태의 실차에 대한 절연성능 평가 방법을 제시하였다.
성능에 기초한 내진설계 분야에서 구조물의 내진성능평가를 위해서는 비탄성 지진거동을 보다 정확하게 예즉할 필요가 있다. 성능기초 설계기준에 반영되어 있는 내진성능 평가 방법 가운데 하나인 pushover해석을 이용한 방법은 몇몇 연구자들에 의하여 다양한 해석 방법론이 개발되었다. 이 방법을 사용하여 비탄성 전체 또는 국부적 지진응답을 보다 정확하게 평가하기 위해서는 사용되는 횡하중 분배가 구조시스템과 지반운동의 동적특성에 부합되도록 반영되어야 한다. 그리고 구조물의 변형능력을 합리적으로 평가하여 성능점을 보다 정확하게 산정해야 한다. 본 연구에서는 개선된 적응적 횡하중 분배방법과 건물의 등가응답을 이용하여 비탄성 지진응답을 정확하고 효율적으로 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 건물의 전체 비탄성 거동에 대한 내진성능을 평가하고 국부적인 비탄성 지진응답을 정확하게 산정하는데 사용될 수 있다. 또한 제안된 방법의 정확성과 타당성을 검증하기 위해서 비탄성 시간이력해석과 기존의 다른 해석방법들에 의한 비탄성 지진응답과 비교하였다.
본 연구에서는 차음성능 기준과 평가방법 설정을 위한 기초작업으로 국내 공동주택 바닥구조에 대한 차음성능 실태조사를 실시 차음성능수준을 파악 하고, 주민반응, 주요 내부소음원, 측정방법상의 문제점 등을 고려하여 우리 의 실정에 적합한 평가방법의 설정방향을 모색코자 한다. 본 연구의 결과는 우리나라 공동주택의 독특한 바닥구조인 온돌에 적합한 차음등급의 제정에 필수적인 자료로 활용될 수 있으며, 더 나아가서는 건축물이 차음성능 보장 을 위한 설계 지침으로도 활용될 수 있을 것이다.
LLM(Largescale Language Model)의 성능 향상을 위한 비용 효율적인 방법으로 ChatGPT, GPT-4와 같은 초거대 모델의 output에 대해 SLM(Small Language Model)을 finetune하는 방법이 주목받고 있다. 그러나, 이러한 접근법은 주로 범용적인 지시사항 모델을 위한 학습 방법으로 사용되며, 제한된 특정 도메인에서는 추가적인 성능 개선의 여지가 있다. 본 연구는 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 성능 향상을 위한 새로운 방법인 Self-Guided Approach를 제안한다. Self-Guided Approach는 (1) LLM을 활용해 시드 데이터에 대해 도메인 특화된 metric(유용성, 관련성, 정확성, 세부사항의 수준별) 점수를 매기고, (2) 점수가 매겨진 데이터와 점수가 매겨지지 않은 데이터를 모두 활용하여 supervised 방식으로 SLM을 미세 조정한다. Vicuna에서 제안된 평가 방법인, GPT-4를 활용한 자동평가 프레임워크를 사용하여 Self-Guided Approach로 학습된 SLM의 성능을 평가하였다. 평가 결과 Self-Guided Approach가 Self-instruct, alpaca와 같이, 생성된 instruction 데이터에 튜닝하는 기존의 훈련 방법에 비해 성능이 향상됨을 확인했다. 다양한 스케일의 한국어 오픈 소스 LLM(Polyglot1.3B, PolyGlot3.8B, PolyGlot5.8B)에 대해서 Self-Guided Approach를 활용한 성능 개선을 확인했다. 평가는 GPT-4를 활용한 자동 평가를 진행했으며, Korean Novel Generation 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.547점에서 6.286점의 성능 향상이 발생했으며, Korean scenario Genration 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.038점에서 5.795 점의 성능 향상이 발생했으며, 다른 유사 도메인들에서도 비슷한 점수 향상을 확인했다. Self-Guided Approach의 활용을 통해 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 SLM의 성능 개선 가능성을 확인했으며 이는 LLM에 비용부담을 크게 줄이면서도 제한된 도메인에서 성능을 유지하며, LLM을 활용한 응용 서비스에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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