• Journal of Navigation and Port Research
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• v.40 no.4
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• pp.165-171
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• 2016

SEEMP (Ship Energy Efficiency Management Plan) has entered into force since 2013 for the reduction of GHG emission of operating ships. SEEMP guidelines include the hardware modification or installation of energy-saving device on ship. It also includes software based energy-saving technology such as optimum routing, speed optimization, etc. Hardware based technologies are not easy to apply to ongoing vessel due to the operational restriction. Therefore, IT based energy-saving technology was applied and its energy efficiency was evaluated using before and after energy-saving system applied voyage data. SEEMP advises a voluntary participation of EEOI (Ship Energy Efficiency Operation Indicator) use as an indicator of ship energy efficiency operation, and those results were also shown to evaluate the improvement efficiency of energy-saving system.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.2
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• pp.119-129
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• 2010

Many algorithms for processing LIDAR data have been developed for diverse applications not limited to patch segmentation, bare-earth filtering and building extraction. However, since we cannot exactly know the true locations of individual LIDAR points, it is difficult to assess the performance of a LIDAR data processing algorithm. In this paper, we thus attempted the performance assessment of the segmentation algorithm developed by Lee (2006) using the LIDAR data generated through simulation based on sensor modelling. Consequently, based on simulation, we can perform the performance assessment of a LIDAR processing algorithm more objectively and quantitatively with an automatic procedure.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.90-90
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• 2020

상수관망시스템은 관할 지역 내 생활 및 공업용수를 공급하기 위한 사회기반시설물로써, 비상시에도 사용자의 용수 수요를 충족하기 위한 안정적인 성능이 요구된다. 이러한 상수관망시스템의 용수공급능력은 비상시 용수공급가능량, 공급수압 등 여러 가지 수리해석 결과를 통해 판단할 수 있다. 그러나, 시스템의 설계 및 운영 과정에서 다양한 성능들을 시간·공간적으로 모두 고려하는 것은 매우 복잡한 과정을 거치므로, 복합적인 용수공급 성능을 집약적으로 평가하기 위한 신뢰도 지수들이 개발되었다. 여기서 신뢰도 지수들은 각각의 이론적 접근방법에 따라 시스템의 특정 성능에 다소 편중된 평가 결과를 갖는 것으로 알려져 있으며, 따라서 상수관망시스템의 설계 및 운영 시, 목적과 특성에 맞는 적합한 신뢰도 지수를 선정하고, 적용하기 위한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 상수관망시스템의 구조적 특성 및 핵심 성능에 따른 신뢰도 지수별 적용성을 평가하기 위해, 다양한 형태의 네트워크에서 몇 가지 공급부하 시나리오를 바탕으로 수리해석 결과와 신뢰도 지수 간의 상관성을 분석하였다. 또한, 다기준 분석기법을 통해 종합적인 시스템 핵심 성능에 대한 신뢰도 지수의 상관성을 분석함으로써, 시스템 전반에 대한 신뢰도 지수별 적용성을 함께 평가하였다. 본 연구 결과는 향후 상수관망시스템의 설계 또는 기존 시스템의 보강 및 운영계획 수립 등을 위한 연구에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.376-376
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• 2022

전 세계적으로 홍수의 발생빈도가 증가함에 따라, 하천 내 홍수피해를 경감하기 위해 설치하는 하천시설에 대한 중요성이 강조되고 있다. 하천시설은 홍수조절, 이수를 위한 흐름의 제어와 유도, 자연환경의 유지 및 개선 등 중요한 역할을 하고 있으나, 구조적으로 물과의 접촉이 많아 물리적 손상이나 노후화가 매우 빠르게 진행되는 특성이 있다. 시설물의 노후화가 지속될수록 안정성을 보장하기 어려워 자연재난의 규모를 증가시킬 위험성이 있다. 하천시설의 선제적 유지관리를 위해, 본 연구에서는 시설물통합정보관리시스템(Facilty Management System; FMS)의 정밀안전진단 결과를 활용하여 시설물의 사용연수에 따른 성능지표의 변화를 기반으로 회귀식 형태의 성능평가모델을 개발하였다. 기존연구와의 비교를 통해 성능평가모델의 적합성을 확인하였으며, 개발한 성능평가모델은 하천시설의 생애주기를 통합적으로 고려함으로써 정량적인 상태를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서 제안된 성능평가모델 결과는 하천시설의 생애주기 관리를 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.9
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• pp.91-100
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• 2020

This paper presents an evaluation framework for prototyping multimedia streaming services including audio and video in a distributed and/or decentralized storage that can evaluate service quality and performance under various network conditions. The evaluation framework focuses on important indicators which measure and improve service quality by applying decentralized storage to multimedia streaming services that can mimic the scalability of the existing server-client software architecture and the issue of a single point of failure. The integrated framework not only measures performance indicators for evaluating the quality and performance of multimedia streaming on open source based multimedia content streaming services, but also adjusts network quality using network virtualization technology for comprehensive evaluations. The experimental results show that the integrated framework has low overhead in building and operating a decentralized storage with multimedia streaming services on a single host computer which validates the scalability of the developed framework.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.34 no.3
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• pp.197-226
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• 2023

Generative Text Summarization is one of the Natural Language Processing tasks. It generates a short abbreviated summary while preserving the content of the long text. ROUGE is a widely used lexical-overlap based metric for text summarization models in generative summarization benchmarks. Although it shows very high performance, the studies report that 30% of the generated summary and the text are still inconsistent. This paper proposes a methodology for evaluating the performance of the summary model without using the correct summary. AggreFACT is a human-annotated dataset that classifies the types of errors in neural text summarization models. Among all the test candidates, the two cases, generation summary, and when errors occurred throughout the summary showed the highest correlation results. We observed that the proposed evaluation score showed a high correlation with models finetuned with BART and PEGASUS, which is pretrained with a large-scale Transformer structure.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.213-214
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 인해 사용자와 단말과의 연결이 증가하면서 악성코드에 의한 침해사고가 증가하였고, 이에 따라, 파일의 상세한 정보인 메타 데이터를 추출하여 악성코드를 탐지하는 파일 스캐닝 도구의 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 오픈소스 기반의 파일 스캐닝 도구인 Strelka, File Scanning Framework (FSF), Laika BOSS를 대상으로 파일 스캐닝 기술에서 주요한 성능 지표인 스캐닝 속도를 비교함으로써 각 도구의 성능을 평가하였다. 다양한 파일 종류를 선정한 테스트 셋을 기반으로 파일의 개수에 따른 속도를 비교하였으며, Laika BOSS, FSF, Strelka 순으로 성능이 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 악의적인 파일을 빠르게 탐지하기 위한 파일 스캐닝 도구로 Laika BOSS가 가장 적합한 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.295-295
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• 2012

영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정 모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.460-460
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• 2012

영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.6
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• pp.179-191
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• 2019

It is not easy to predict the return on investment in the content business, and there is no index to evaluate cast & crew. The absolute number of TV ratings is steadily declining, but there is no substitute index yet. In this study, we tried to predict the relative popularity of the drama by designing the relative superiority of the individual drama viewership as the response variable and designing the relative superiority of the drama participants as the explanatory variables. We used various machine learning algorithms and added explanatory variables that were found to be useful in previous studies. As a result, with properly combined explanatory variables, a high prediction accuracy of 84% is obtained. In this study, we intend to promote the investment efficiency of the entire contents industry by predicting the relative popularity of the contents.