• Title/Summary/Keyword: 연구모델

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Analyze GPT sentence generation performance based on Image by training data capacity and number of iterations (학습 데이터 용량 및 반복 학습 횟수에 따른 이미지 기반 GPT 문장생성 및 성능 분석)

  • Dong-Hee Lee;Bong-Jun Choi
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.363-364
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    • 2023
  • 현재 많은 사람이 GPT를 통해 다양한 활동 및 연구를 진행하고 있다. 사람들은 GPT를 통해 문장생성 시 문장에 대한 정확도를 중요하게 생각한다. 하지만 용도에 따라 GPT를 통해 생성하는 문장의 문체와 같은 표현방식이 다르다. 그래서 생성된 문장이 유의미한 문장이라는 것에 판단이 매우 주관적이기 때문에 수치적 평가가 어렵다. 본 논문에서는 자연어처리 모델이 생성한 문장의 유의미함을 판단하기 위해 각 모델을 학습하는 데이터 용량과 반복 학습의 횟수에 따른 결과물을 비교하였다. 본 연구에서는 Fine-Tuning을 통해 총 4개의 GPT 모델을 구축하였다. 각 모델로 생성 문장을 BLEU 평가지표를 통해 평가한 결과 본 연구에 BLEU 모델은 부적합하다는 결과를 도출하였다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 생성된 모델을 평가하고자 설문지를 만들어 평가를 진행하였다. 그 결과 사람에게 긍정적인 평가를 받는 결과를 얻을 수 있었다.

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Multi-Decoder DNN Model for High Accuracy Segmentation using Pseudo Depth-Map and Efficient Training Strategy (의사 깊이맵을 이용한 다중 디코더 기반의 고정밀 분할 딥러닝 모델 개발 및 효율적인 학습 전략)

  • Yu-Jin Kim;Dongyoung Kim;Jeong-Gun Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.727-730
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    • 2024
  • 최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

The Business Model for the Sharing Economy between SMEs based on Business Model Canvas (비즈니스 모델 캔버스 기반의 기업 간 공유경제 비즈니스 모델)

  • Woo, Chae-ryeon;Cho, Min-Je;Choi, Hyung-Rim;Lee, Kang-Bae;Kim, Doo-Hwan
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.21 no.5
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    • pp.41-54
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    • 2016
  • Because of the recession of the world economy, small businesses face with many problems in securing their required labor force, capital, technology, among others. As an alternative to address those difficulties, there is a research to introduce the "sharing economy", which shares and changes resources. However SMEs have difficulties in actually introducing the sharing economy and the introduction of inter-company because sharing economy business models do not exist. This research has presented the business model for the sharing economy that is necessary in the introduction and operation of the said economy among SMEs. In order to design the business model for the B2B sharing economy, this research has drawn the components needed to design the business model through a preceding study on existing business models. Based on this and the preceding study, this research has presented the business model, which can be introduced to the sharing economy among SMEs. In addition Business model presented in this study will be a guideline for introducing shared economic conditions for each SMEs.

RBAC 모델의 Java 2 환경 적용연구 동향 및 활용연구

  • 이형효;이동익;노봉남
    • Review of KIISC
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    • v.10 no.4
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    • pp.69-82
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    • 2000
  • 자바기술은 플랫폼에 독립적인 프로그래밍 언어와 실행환경 특성으로 인터넷의 확산과 함께 활용분야를 넓혀가고 있다. 초기의 매우 엄격한 자비 보안모델은 네트워크 환경에서 유용한 기능을 수행하는 프로그램 개발에 장애가 되었으나, 현재는 보안정책에 기반한 유연한 접근통제기능을 제공하도록 수정, 보완되었다. 그러나 현재의 자바 보안모델이 코드 기반의 접근통제기능만을 제공하고 있어 네트워크 환경에서 여러 사용자에 의해 수행되는 응용 프로그램 실행환경에 적합하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 자바 환경에 역할기반 접근통제모델을 적용하는 연구들에 대해 살펴보고 역할기반 접근통제모델이 적용된 자바 기술이 활용될 수 있는 분야에 대해 기술한다.

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A Performance Evaluation Model for Order Picking System Using AutoMod (AutoMod를 이용한 오더피킹시스템의 능력산정 모델의 연구)

  • 황흥석
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 1999.04a
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    • pp.42-46
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    • 1999
  • 본 연구는 AutoMod를 이용한 오더피킹시스템의 최적설계 성능산정을 위한 모델의 연구로서 오더피킹 방법은 통로끝오터피킹(End-of-Aisle OP)의 방법을 사용하였다. 오더피피킹방법으로 시스템의 성능 산정을 위한 수리 모델과 이의 전산프로그램을 개발하였다. 수리모델의 제한사항들을 보완하기 위하여 AutoMod를 이용한 시뮬레이션방법을 응용하고 과정을 보였다. 예제를 통해서 구해진 각 시스템의 오더피킹 능력산정에의 응용결과를 구하였고, 주어진 수리모델의 결과와 AutoMod를 이용한 시뮬레이션방법으로 구한 결과를 도출하고 결과를 비교하여 보았다.

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FLEXURE-SHEAR INTERACTION BEHAVIOR OF RC COLUMNS UNDER CYCLIC LOADING (주기하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 휨-전단간의 상호거동)

  • DoHyungLee
    • Journal of the Korean Geophysical Society
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    • v.4 no.3
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    • pp.219-226
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    • 2001
  • 본 연구에서는 주기적인 하중하에서의 철근콘크리트 기둥의 이력응답거동을 예측할 수 있는 해석적인 모델의 개발을 다루고 있다. 철근콘크리트 기둥의 비탄성 휨, 전단 및 휨-전단 변형은 개발된 모델을 통하여 주기적인 변위하에서 검토되었다. 개발된 모델들을 포함한 해석치와 실험치와의 비교분석을 통하여 본 연구에서 개발된 모델들의 검증을 실시하였고, 이 비교분석을 통하여 휨-전단간의 상호작용의 중요성을 강조하였으며, 본 연구에서 개발된 모델들의 정확성, 효율성 및 타당성을 입증하였다.

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The Design of Configuration Management Model Supporting CBSD (CBSD를 지원하는 형상관리 모델 설계)

  • 최상균;송영재
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.325-327
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    • 2003
  • 형상관리가 소프트웨어 개발과 유지보수 단계에서 중요하게 사용되고 있다. 연구와 실제 구축을 거듭하면서 형상관리는 소프트웨어 개발의 성숙한 기술이 되었다. CBSD(Component Based Software Development)는 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있다. 즉. CBSD가 소프트웨어 재사용과 소프트웨어 컴포넌트 기술에 관한 연구로 시작되어 왔고. 소프트웨어 개발에 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 그러나 CBSD에 관한 형상관리 연구가 뒤따르지 못하였고, 관련 문헌도 상당히 미흡한 실정이다. 본 논문에서 설계한 모델은 CBSD를 더 효율적으로 지원하기 위하여 사용될 것이다. 또한 본 모델은 CBSD 개념을 이용한다. 이 모델은 전통적인 소프트웨어 형상관리(SCM ; Software Configuration Management)와 관련이 있고 이를 컴포넌트 환경을 지원하도록 개선시킨 모델이다.

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Flexure-Shear Interaction Behavior of RC Columns under Cyclic Loading (주기하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 휨-전단간의 상호거동)

  • Lee, Do-Hyung
    • The Journal of Engineering Research
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    • v.4 no.1
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    • pp.151-158
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    • 2002
  • 본 연구에서는 주기적인 하중하에서의 철근콘크리트 기둥의 이력응답거동을 예측할 수 있는 해석적인 모델의 개발을 다루고 있다. 철근콘크리트 기둥의 비탄성 휨, 전단 및 휨-전단 변형은 개발된 모델을 통항 주기적인 변위하에서 검토되었다. 개발된 모델들을 포함한 해석치와 실험치와의 비교분석를 통하여 본 연구에서 개발된 모델들의 검증을 실시하였고, 이 비교분석을 통하여 휨-전단간의 상호작용의 중요성을 강조하였으며, 본 연구에서 개발된 모델들의 정확성, 효율성 및 타당성을 입증하였다.

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A Proposal of Evaluation of Large Language Models Built Based on Research Data (연구데이터 관점에서 본 거대언어모델 품질 평가 기준 제언)

  • Na-eun Han;Sujeong Seo;Jung-ho Um
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.40 no.3
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    • pp.77-98
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    • 2023
  • Large Language Models (LLMs) are becoming the major trend in the natural language processing field. These models were built based on research data, but information such as types, limitations, and risks of using research data are unknown. This research would present how to analyze and evaluate the LLMs that were built with research data: LLaMA or LLaMA base models such as Alpaca of Stanford, Vicuna of the large model systems organization, and ChatGPT from OpenAI from the perspective of research data. This quality evaluation focuses on the validity, functionality, and reliability of Data Quality Management (DQM). Furthermore, we adopted the Holistic Evaluation of Language Models (HELM) to understand its evaluation criteria and then discussed its limitations. This study presents quality evaluation criteria for LLMs using research data and future development directions.

Generation of Land Surface Model based Hydrometeorological Data using High Resolution Local Soil Properties in South Korea (국내 토양 특성을 반영한 지면모델기반 수문기상정보 산출)

  • Ryu, Young;Ji, Heesook;Bae, Hyedeuk;Lim, Yoon-Jin;Kim, Baek-Jo;Han, Gwang-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.525-525
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    • 2015
  • 국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

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