• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1588-1597
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• 1996

본 논문은 한국어 어휘 중의성 해소(lexical disambiguation)에서 어휘 확률 (lexical probability) 평가방법에 대해 기술하고 있다. 통계적 접근 방법의 어휘 중 의성 해소에서는 일반적으로 말뭉치(corpus)로부터 추출된 통계 자료에 기초하여 어 휘 확률과 문맥 확률(contextual probability)을 평가한다. 한국어는 어절별로 띄어 쓰기가 이루어지므로 어절 단위로 어휘 확률을 적용하는 것이 바람직하다. 하지만 한 국어는 어절의 다양성이 심하기 때문에 상당히 큰 말뭉치를 사용하더라도 어절 단위 로는 어휘 확률을 직접 평가할 수 없는 경우가 다소 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 어휘 분석 측면에서 어절의 유사성을 정의하고 이에 기반을 둔 한국어 어휘 확률 평가 방법을 제안한다. 이 방법에서는 어떤 어절에 대해 어휘 확률 을 직접 평가할 수 없는 경우 이와 어휘 분석이 유사한 어절들을 통해 간접적으로 평 가한다. 실험결과 제안된 접근방법이 한국어 어휘 중의성 해소에 효과적인 것으로 나 타나고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.541-544
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• 2023

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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.183-192
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• 2005

이동 통신 가입자 수가 빠르게 늘어가면서 무선 인터넷 기술은 다양한 형태의 데이터 제공이 가능해 지고 이에 대한 교육적 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 무선 인터넷만의 장점인 이동성, 실시간성, 휴대성, 편리성, 개별화, 차별화 등을 이용하여 학습에 적용하는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 또한 학습에 있어서 학습하고자 하는 욕구인 동기가 중요시되어야 하며 이에 따라 학습 성취도는 큰 영향을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 보편적으로 잘 알려진 Keller의 ARCS 모형을 기반으로 하여 무선 인터넷 환경에 적합하도록 수정, 보완하여 동기 모형을 제시하고 적용하고자 한다. 본 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 개별화 및 차별화에 중점을 두었다. 모바일 환경의 가장 큰 특징인 개별화, 차별성을 부각시켜 동기 전략에 적용하였다. 둘째, 학습자 진단에 비중을 두어 설계하였다. 모바일에서 개별화의 가장 큰 기준이 되므로 정확한 진단을 할 수 있도록 한다. 셋째, 무선 인터넷에 적합한 동기 전략을 제시하여 단계별 적용을 용이하도록 하였다. 넷째, 평가 및 피드백 후 교사에 의한 학생 개개인의 결과를 제시하도록 하였으며, 이를 통해 후속 학습에 도움이 되도록 하였다. 또한, 본 동기 모형을 초등학교 3학년 쓰기 활동에 적용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.40-43
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• 2017

OS-level 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로서, 가상 머신을 대체할 수 있는 기술이다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point)와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 RoW(Redirect-on-Write), CoW(Copy-on-Write) 등의 스냅숏 기능을 제공하는 특정 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 어플리케이션의 특징에 따라 적절한 파일 시스템을 사용해야한다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너 이미지의 레이어구조를 사용할 수 있는 파일 시스템들의 특징을 설명하고 이에 따른 쓰기 작업의 성능 평가를 진행한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.37-40
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• 2000

'바른 우리글 쓰기' 학습시스템은 우리말 작문 학습에 필요한 지식을 익히도록 하고자 만들었다. 이 논문의 궁극적인 목표는 한국어 철자/문법 검사기와 국어 학습시스템을 연계하여 학습자가 적극적으로 학습에 참여하도록 동기를 부여하는 능동적인 언어 학습 시스템의 구현이다. 흔히 웹에 기반한 학습시스템에서 학습자는 일방적으로 정보를 제공받거나 독립적인 위치에서 자율적인 학습을 해나가야 하므로 끊임없는 흥미와 관심이 없이는 효율적인 성과를 거두기 어렵다. 이와 같은 약점을 보완하려는 맥락에서 이 학습시스템은 학습자가 스스로 학습한 후 그 결과를 평가 문제나 한국어 철자/문법 검사기를 통해 즉각적으로 확인해 보고 부족한 내용을 공부할 수 있도록 한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1995년도 제2회 학술대회 논문집
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• pp.11-14
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• 1995

기존의 한글 자동 색인 방법들은 어절 단위 색인법과 형태소 단위 색인법으로 분류될 수 있다. 전자는 문서내의 어절에서 색인어의 부분으로서 가치가 없는 음절들을 제거함으로써 색인어를 추출하는 방법으로, 문서에 복합 명사들이 많이 포함되어 있을 경우 검색효과가 저하되는 문제점을 지니고 있다. 후자는 형태소 해석이나 구문 해석을 이용하여 중요한 의미를 갖는 명사나 명사구를 추출하는 방법으로, 단일 명사를 추출함으로써 복합 명사의 띄어 쓰기 문제를 극복할 수 있다. 그러나, 색인 과정에서 요구되는 많은 언어 정보를 개발하고 유지 보수해야 하는 부담을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 색인 방법들의 문제점들을 완화할 수 있는 새로운 색인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.773-774
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• 2009

최근 낸드 플래시 메모리가 차세대 저장장치로 부상하면서 수십 년간 DBMS의 저장장치였던 하드디스크의 대안으로 주목 받고 있다. 낸드 플래시 메모리는 하드 디스크와 인터페이스가 다르기 때문에 일반적으로 플래시 변환 계층을 사용하여 기존 소프트웨어와 호환성을 유지한다. 하지만 플래시 변환 계층은 소량의 랜덤 쓰기가 빈번한 DBMS 환경에서 비효율적인 방식이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 DBMS의 특성을 고려한 In-Page Logging(IPL) 기법이 제안되었다. IPL 기법은 우수한 성능과 복구의 용이성 외에도 DBMS 구조를 크게 변경하지 않고 구현이 가능한 것이 장점이다. 본 논문의 목적은 IPL 기법을 활용하여 상용 DBMS에서 최소한의 변화만으로 낸드 플래시 메모리를 저장 장치로 사용 할 수 있음을 증명하는 것이다. 이를 위해 Berkeley DBMS에 IPL 기법을 구현하며 성능 평가를 통해 IPL 기법이 상용 DBMS 에서도 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다.

• 환경영향평가
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• 제22권2호
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• pp.157-170
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• 2013

수질오염총량관리제 시행 하천에 대해서는 객관적이고 과학적 방법으로 유역내 각 지역의 오염부하량을 할당할 필요가 있다. 본 연구에서는 대도시에서 배출되는 오염부하의 영향을 크게 받는 영산강수계의 중상류부를 대상으로 오염부하량 할당 방법에 대해 검토하였다. 오염부하량 할당을 위한 수질모델링은, 수질관리에 흔히 적용되어온 QUAL2E의 최근 판인, QUAL2Kw를 이용해서 수행하였다. 모델 적용 대상 지역의 각 reach의 수질매개변수는 QUAL2Kw의 자동보정 기능을 이용해서 추정하였다. 오염부하량 할당의 최적화는 유전알고리즘(genetic algorithm)을 이용하였고, 최소부하량 삭감법(least waste load removal allocation), 일정 부하량 이상 최소부하량 삭감법(least waste load removal over a certain value), 동일삭감률 할당법(equal removal rate)의 세가지 방법을 적용하고 비교 검토하였다. 동일삭감률 할당법은 다른 방법보다 유역 전체 부하량 삭감량이 훨씬 크기 때문에 효과적이지 않았고, 이 방법을 쓰기 위해서는 부하량 삭감대상인 각 소유역과 하수처리장을 그 규모와 특성에 따라 세분화할 필요가 있다. 동일삭감률 할당법의 적용시 세가지 범주로 나누어서 삭감률을 적용하였다. 오염부하량 삭감의 효율성을 감안할 때 최소 부하량 삭감법보다 일정 부하량 이상 최소부하량 삭감법이 더 적절한 것으로 검토되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.275-282
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• 2015

NAND 플래쉬메모리는 전원이 꺼져도 데이터를 유지할 수 있고 저비용, 고용량의 특징을 가지기 때문에 휴대용 기기에서 많이 활용되고 있다. 플래쉬메모리에서 대용량의 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 색인을 필수적으로 사용해야 한다. 그러나 플래쉬메모리는 쓰기 연산의 비용이 크고 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 기존의 디스크기반 색인을 사용하면 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 플래쉬메모리에서 고정그리드화일 색인을 구현하고 다양한 조건에서 성능 평가를 수행한다. 이를 위하여 질의연산과 변경 연산의 비율에 따른 평균 수행 시간을 측정한다. 그리고 디스크에서의 수행 시간과 비교한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.261-279
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• 2009

순열과 조합은 수학 I 교과서의 여러 단원 중에서 가장 가르치기 어렵다고 느끼는 단원중의 하나이다. 이에, 본고에서는 순열과 조합 단원의 불안요인과 평가문항에 대하여 살펴보고, 불안요인을 감소시키는 방안을 찾고자 하였다. 이 연구는 2006년 11월부터 2008년 2월까지 약 1년여에 걸쳐서 Y고등학교 학생 2명을 대상으로 진행되었으며, 평가문항의 분석과정에 동료교사 2명이 참여하였다. 그 결과, 비형식적 평가문항이 불안의 주요 요인이며 협동학습과 문제 읽기 및 쓰기가 수학불안을 감소시키는 데 도움이 된다는 것을 알 수 있었다. 또한 이러한 수학불안 요인을 고려한 적절한 교수 학습법이 요구된다고 결론지었다.