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.
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.
최근 웹 정보의 증가와 웹의 효율적인 구축에 대한 요구가 많아짐에 따라 대화형 웹 페이지를 위한 웹 도구로서 Ajax를 이용하는 웹 어플리케이션들이 급격히 증가하고 있다. Ajax의 가장 큰 장점은 Refresh 기능을 이용하여 페이지 이동없이 고속으로 화면을 전환 가능하며, 서버 처리를 기다리지 않고 비동기 요청이 가능하다. 이 논문에서는 이러한 장점의 활용을 위해 Ajax의 기능을 이용한 웹 사이트 구축한 결과 보인다. 기존 Ajax 성능 평가 방법의 분석을 통해 Ajax의 성능 평가의 한계점 및 향후 연구를 위한 추가 고려사항들을 도출한다. 기존 성능 평가 연구에 대한 분석 결과는 향후 Ajax 성능 평가를 위한 기초 자료로 이용 가능하며, 또한 구축된 웹 사이트는 기존 성능 평가 바탕으로 보다 다양한 성능 평가를 위한 실헝 데이터로 활용될 수 있다.
기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.
현재 국내에서는 산학연이 힘을 합쳐 성능 면에서 탁월하고 가장 실용적인 고진공펌프로서 터보분자 펌프와 크라이오 펌프를 선택하여 국산화를 추진 중이다. 진공 펌프의 성공적인 개발은 당연히 핵심 부품들을 얼마나 정교하게 잘 만들고, 전체 시스템을 얼마나 유기적으로 잘 구성하는지에 달려있지만, 펌프 개발과정을 효율적으로 진행시키고 공식적으로 제품 개발을 완결하기 위해서는 필연적으로 성능평가 시스템 기술개발이 병행되어야 한다. 이것은 펌프의 상용화 성공여부가 결국 객관적인 성능입증이 관건이고 이는 보편적인 규정을 따라 만들어진 평가장치를 사용하고 올바른 평가절차를 거쳐서 이루어져야 되기 때문이다. 이런 이유로 표준연과 기기유화연 및 원연은 각각 터보분자 펌프와 크라이오 펌프의 종합 운전특성 평가 시스템을 개발 중에 있다. 이곳에서는 먼저 크라이오 펌프의 작동특성 및 이에 따른 성능평가지표에 대해 개관하고, 또 현재까지 진행된 크라이오 펌프 성능평가 시스템 구성 및 평가절차에 대해 정리하며, 끝으로 올해 제작된 운전성능 평가 장치의 시운전 결과에 대해 보고한다.
본 논문은 기계번역 시스템의 성능평가를 위한 '핵심어 전달율 측정' 방안에 대해서 기술한다. 기계번역 시스템의 성능평가는 두 가지 측면으로 고려될 수 있다. 첫 번째는 객관적인 평가로 IBM에서 주창한 BLEU score 측정이나 NIST의 NIST score 측정이 그 예이다. 객관적인 평가는 평가자의 주관적인 판단이나 언어적인 특성을 배제한 방법으로 프로그램을 통해 자동으로 fluency와 adequacy를 측정하여 성능을 평가한다. 다음은 주관적인 평가이다. 주관적인 평가는 평가자의 평가를 통해 번역의 품질을 평가하는 방법이다. 주관적 평가 방법의 대표적인 것으로는 NESPOLE이나 LDC가 있다. 주관적인 평가는 평가자의 정확한 판단으로 신뢰할만한 성능평가 결과를 도출하지만, 시간과 비용이 많이 들고, 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 번역대상 문장에서 핵심어를 추출하고, 그 핵심어가 기계번역 시스템의 수행결과에 전달된 정도를 자동으로 측정하는 새로운 평가방법인 '핵심어 전달율 측정' 방안을 제안한다. 이는 성능평가의 비용과 시간을 절약하고, 주관적 평가와 유사한 신뢰성 있는 평가결과를 얻을 수 있는 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 기대한다.
디지틀 시스팀에서 착오는 도처에서 발생하고 있으며, 특히 디지틀 교환기에서 발생하는 착오는 교환기 성능 저하의 원천으로 음성왜곡, 정보의 손실, 효율 감소 등의 디지틀 서비스에 영향을 주게 된다. 착오성능 평가는 시스팀 성능 및 서비스 품질의 근거가 되는 기본 자료를 제공하기 때문에 시스팀 전반에서 발생되는 착오에 대한 착오 성능을 평가하고 분석할 필요가 있다. 본 고에서는 최근 연구되고 있는 착오 성능 평가를 CCITT의 Stydy Group 연구 및 권고를 중심으로 해서 알아보고, 착오 성능 파라미터를 시스팀 및 서비스에서 광범위하고 유용하게 이용하기 위해 착오 성능 파라미터를 통계적으로 해석한다.
현재 국내의 침윤소화약제 기술기준은 심부화재 진압용 침윤소화약제의 기술기준인 '소화약제의 형식승인 및 제품검사의 기술기준 고시(2012-57호)'에서 물리적 기술기준인 표면장력에 대한 기준만 존재하며, 침윤소화약제의 성능평가 실험은 NFPA 18에서 명시하고 있는 실험방법으로 국한되어 있어 이를 통한 침윤소화약제의 실질적인 성능평가는 어려운 실정이다. 이 때문에 명확하고 구체적인 침윤소화약제의 성능평가 기법을 제시하기 위해 실험기기를 자체 개발하였으며, NFPA18의 침윤소화약제 성능평가와 자체 개발한 실험기기를 이용한 성능평가의 결과를 비교 분석하여 최적화된 성능평가 방법을 제시하고자 한다. 이에 앞서 본 연구에서는 NFPA 18상에 명시되어 있는 심부화재 테스트를 동일 조건으로 진행하여, 수돗물과 침윤소화약제의 성능 비교에 대한 변별력을 확인하였다.
영상에서의 화질 평가는 학술적으로나 산업적으로나 중요한 문제이지만 지금까지 주로 쓰여온 PSNR 과 같은 방법은 실제 사람이 인식하는 평가에 잘 부합하지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 모든 밝기 영역에서 영상을 평가할 수 있는 HDR-VDP2 와 주목도 지도를 결합하여 범용적으로 사용이 가능하며 성능도 뛰어난 화질 측정 방법을 제시하고, 다양한 주목도 지도에 대하여 그 성능과 화질 평가 성능 사이의 관계를 살펴본다. 구현에는 주목도 지도를 가중치로 사용함으로써 간단하게 더 좋은 성능의 화질 평가 시스템을 만들었고 이를 실험으로 보였다. 또한 주목도 지도의 성능과 화질 평가 시스템의 성능 사이에는 약한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났는데 주목도 지도와 함께 구조적 특징점들의 정보를 성능 평가 시스템에 포함시키면 더 좋은 결과를 얻을 것으로 기대된다.
방사성폐기물 처분장 폐쇄후 처분시설의 성능평가를 수행하기 위해 해안에 위치한 임의의 지역을 가정하여 평가하여 보았다. 성능평가를 위해 영국 AEA Technology가 개발한 확률론적 종합 성능평가 코드인 MASCOT을 이용하였다. 임해지역에 위치한 가상 처분장에 대해 MASCOT을 이용하여 계산하여 본 결과 생태계에서 개인이 받게되는 예상 최대 위험확률은 폐쇄후 4,000년에 9.45$\times$$10^{-7}$yr$^{-1}$로서 이는 성능목표치를 만족할 수 있음을 알 수 있었다. 가상 처분장에 대해 성능평가를 수행함으로써 향후 방사성폐기물 처분부지가 결정되었을 경우, 결정된 처분부지의 특성에 따른 성능평가 및 환경영향평가를 원활히 수행할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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