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객체관계형 DBMS에서 타입수준 액세스 패턴을 이용한 선인출 전략 (Prefetching based on the Type-Level Access Pattern in Object-Relational DBMSs)

  • 한욱신;문양세;황규영
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권4호
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    • pp.529-544
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    • 2001
  • 선인출은 데이타베이스 관리 시스템에서 클라이언트와 서버 사이에 발생하는 라운드트립을 줄 일 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 타입수준 액세스 패턴과 타입수준 지역성이라는 새로운 개 념을 제시하고, 이 개념에 기반한 새로운 선인출 방법을 제시한다. 타입수준 액세스 패턴이란 항해에 사 용된 애트리뷰트들의 패턴이며, 타입수준 엑세스 지역성이란 항해 응용에서 타입수준 액세스 패턴이 반복 적으로 나타나는 현상이다. 기존의 선인출 방법은 항해 응용에서 액세스된 객체 흑은 페이지 식별자들간의 패턴인 객체수준 혹은 페이지수준 액세스 패턴을 선인룰에 이용하는데, 이 방법은 동일한 객체 혹은 페이 지들이 반복적으로 액세스될 때에만 선인출 효과를 가지는 문제점이 있다. 이에 반해 제안하는 방법은 항 해 응용에서 같은 객체들이 반복적으로 액세스되지 않더라도 같은 애트리뷰트들이 반복적으로 참조되는 경우. 즉, 타입수준 액세스 지역성이 존재하면, 효과적인 선인출을 수행하는 장점이 있다 객체관계형 DHMS(ORDBMS)의 많은 항해 응용들은 타입수준 액세스 지역성이 있다 따라서, 제안하는 방법을 ORDBMS에 적용하면 라운드트립의 횟수를 효과적으로 줄일 수 있고 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 제 안하는 방법의 우수성을 증명하기 위해, ORDBMS 프로토타입에 구현하여 많은 종류의 실험을 수행하였 다. 실험결과, 복잡한 구조를 탐색하는 007 벤치마크나 실제 GIS 응용에서, 제안하는 선인출 방법은 단순 한 요구인출 방법 및 최근의 문맥 기반 선인출 방법과 비교하여 라운드트림 횟수를 수십 배에서 수백배가 지 줄이고 성능을 수배가지 향상시켰다. 이와 같은 결과로 볼 때, 제안하는 방법은 객체지향 항해 응용의 성능을 크게 향상시키는 결과로서, 상용 ORDBMS에 구현될 수 있는 실용적인 결과라 믿는다.

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프랜차이즈 기업의 지식경영 전략 : 파리바게뜨 사례를 중심으로 (Knowledge Management Strategy of a Franchise Business : The Case of a Paris Baguette Bakery)

  • 조준상;김보영
    • 유통과학연구
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    • 제10권6호
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    • pp.39-53
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    • 2012
  • 기업에 경쟁우위를 가져다주는 많은 자원들 중에서 특히 지식(knowledge)은 생산 활동을 위해 다른 자원을 변화시키거나 확보할 수 있도록 만드는 중요한 자원으로 알려져 있다. 이러한 조직 내 지식은 다양한 형태로 존재하고, 다양한 장소나 개인에게 산재해 있기 때문에, 이를 통합하고 체계적으로 활용하기 위한 기업의 전사적 관리 활동이 필요하다. 특히 지식관리시스템(KMS: knowledge management systems)은 조직 내 지식을 창조하고, 공유하고, 적절히 사용함으로써 지식관리 프로세스를 지원하고 조직이 가진 지식자원의 가치를 극대화하여 기업의 학습조직화와 성과 증진을 이끌 수 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 프랜차이즈 기업인 파리바게뜨의 성공적인 지식관리시스템운영 사례를 분석하여 프랜차이즈 기업들의 지식경영을 강화 및 지식관리시스템(KMS) 구축과 개선을 위한 구체적인 시사점을 제안하고자 하였다. 결과적으로 최고경영층의 관심과 지원, 능동적인 지식 공유와 활용을 위한 학습조직 문화, 네트워크 활성화를 통한 지식의 변환, 정보기술, 지식경영의 내재화를 위한 촉진제도와 보상이라는 5가지 주요 요인이 프랜차이즈 기업의 지식관리시스템의 성공적 운영을 위해 반드시 고려되어야 하는 요인임을 밝혀낼 수 있었다.

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얀 라우어스(Jan Lauwers) 공연의 탈서사적 특징들 -<이사벨라의 방(Isabella's Room)>, <랍스터 가게(The Lobster Shop)>, <사슴의 집(Deer House)>을 중심으로- (The post-epic characteristics in Jan Lauwers' theatre -, and -)

  • 남지수
    • 한국연극학
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    • 제48호
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    • pp.447-484
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    • 2012
  • This study aims to analyze the characteristics of post-epic theatre in the Belgian theatre director Jan Lauwers' trilogy titled in "Happy Face/Sad Face": (2004), (2006) and (2008). I regard that it played a very important junction for him to create his own theatrical style compared to earlier years. From this period, Lauwers has tried to create his original plays in order to concentrate the story of our era and has showed to combine a variety of media such as dance, installation, video, singing etc. In this context, I would like to study his own theatricality from the three perspectives of dramaturgy, directing and acting largely based on Hans-Thies Lehmann's theory of post-epic theatre, who pointed out the significance of Lauwer's theatrical leading role very early. First, from the dramaturgical point of view, we need to pay attention to the theme of translunary death; where the living and the dead coexist on the stage. In fact, death is the theme that Lauwers has been struggling to research for quite long time. In his trilogy, the dead never exits the stage. The dead, who is not a representative tragic character, even meddles the things among or with the living and provide comments to people. As a consequence, it happens to reduce a dramaturgical strong tension, leads depreciation of suspense and produces humanism in a way. This approach helps to create his unique comical theatrical atmosphere even though he deals with the contemporary tragic issues such as war, horror and death. Second, from the directing point of view, it is worth to take a look at the polyphonic strategy in terms to applying various media. Among all the things, the arts of dancing and singing in chorus are actively applied in Lauwer's trilogy. The dance is used in individual and microscopic way, on the other hand, singing shows collective and is a macroscopic quality. The dance is the representing media to show Lauwer's simultaneous microscopic mise-en-scene. While main plot takes place around the center-stage, actors perform a dance around the off-centered stage. Instead of exiting from the stage during the performance, the actors would continue dance -sometimes more like movements- around the off-centered stage. This not only describes the narrative, but also shows how each character is engaged to the main plot or incident, and how they look into it as a character. Its simultaneous microscopic mise-en-scene intends to function such as: showing a variety moments of lives, amplifying some moments or incidents, revealing character's emotion, creating illusionary theatrical atmosphere and so on. Meanwhile, singing simple lyrics and tunes are an example of the media to stimulate the audiences' catharsis. As the simple melody lingers in the audiences' mind, it ends up delivering a theatrical message or theme after the performance. This message would be transferred from the singing in chorus functions as a sort of leitmotive in order to make an impression to the audience. This not only richens their emotion but also creates an illusionary effect. Third, from the acting perspective, I'd like to point out the "detachment" aesthetic which Lehmann has pointed out. The actors never go deep into the drama by consistently doing recognize a theatrical illusion. The audience happens to pay attention to their presence through the actor's deliberate gesture, business, movement, rhythm, language, dance etc. The actors are against forming closed action by speaking in various languages or by revealing deliberately stage directions or acts, and by creating expressive mise-en-scene with multiple media. As a consequent, the stage can be transformed to not a metaphoric but a metonymic place. These actions are the ultimate intention for a direct effect to the audience. So to speak, Lauwers uses the anti-illusionary theatrical method: the scenes of fantastic death, interruption of singing and dance, speaking many kinds of languages, acting in detachment-status and so on. These strategies function to make cracks in spectators' desire who has a desire to construct a linear narrative. I'd like to say that it is the numerous potentiality to let the reality penetrate though and collide the reality with a fiction. By doing so, it induces for spectators to see the reality in the fiction. As Lehmann says, "when theatre presents itself as a sketch and not as a finished painting, the spectators are given the chance to feel their own presence, to reflect on it, and to contribute to the unfinished character themselves". In this sense the spectators can perform an objective criticism on our society and world in Lauwer's theatre because there are a number of gaps and cracks in his theatrical illusion where reality can penetrate. This is also the point that we can find out the artists' responsibility in this era of our being.

잔혹소리극 <내다리내놔>의 가치 교육적 활용에 대한 고찰 (Brutal sorigeuk of the use of educational view of )

  • 김정선
    • 공연문화연구
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    • 제32호
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    • pp.595-628
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    • 2016
  • 창작판소리 집단 판소리공장 바닥소리가 2006년 시연한 잔혹소리극 <내다리내놔>는 전설의 고향 '덕대골'을 각색하여 창작판소리로 재탄생시킨 작품이다. 전설의 고향 '덕대골'은 KBS에서 방영된 전설의 고향 중에서도 "내다리 내놔"라는 대사를 통해 무서운 작품의 대명사로 꼽힌다. 북과 대금이 연주하고 소리와 그림자극으로 전개되는 잔혹소리극 '내다리내놔'를 접하면서 관객의 정서는 잔혹함을 중심으로 형성되게 된다. 잔혹함의 정서는 공포를 기반으로 한다. 어릴 적 접했던 전설의 고향의 섬뜩함을 주된 감정의 기반으로 하면서, 이야기 속에 담겨 있는 효에 대한 가치를 짧은 시간 안에 교육 대상에게 제공한다. 판소리라는 장르를 이용하여 우리의 생활 속에서 이루어지는 정서 및 가치에 대한 교육을 효율적으로 학습시킬 수 있음을 알 수 있다. 소리와 이야기, 몸짓 등 다양한 자극이 한데 어우러진 판소리는 훌륭한 교육의 수단이 될 수 있고, 판소리로 공연되는 작품이 어떠한 내용과 가치를 지녔는가에 따라 효율적이고 다양한 가치 교육과 그로 인한 정서 함양을 이루어낼 수 있다. 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 친근하면서도 다양한 소재를 통해 우리 고유의 언어와 풍속에 담긴 가치와 정서, 문화에 대해 각 연령대에 많이 사용하는 어휘나 각 연령대별 선호하는 리듬을 통해 접할 수 있도록 한다면 판소리를 접하는 대상이 호기심과 흥미를 갖고 그것에 대해 지속적인 관심을 가질 수 있다. 그러므로 이러한 장르를 교육에 활용한다면 교육적 효과는 클 것으로 기대된다. 이러한 효과적인 접근성에 기반을 두고 각 연령대에 맞는 어휘를 구사함으로써 그 내용을 쉽게 이해하게 함으로써 교훈적 내용을 원활하게 습득할 수 있는 기회를 제공하므로, 중요한 교육적 가치를 가지고 있다고 할 수 있다.

상업용 올리브 잎 추출물의 화합물 특성과 이들의 oleuropein 함량 비교분석 (Characterization of compounds and quantitative analysis of oleuropein in commercial olive leaf extracts)

  • 박미현;김두영;알판 대니 아르비안토;김정희;이성미;류형원;오세량
    • Journal of Applied Biological Chemistry
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    • 제64권2호
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    • pp.113-119
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    • 2021
  • 올리브 (Olea europaea L.) 잎은 풍부한 폴리 페놀을 함유하고 있으며, 이는 항산화, 항균, 항 바이러스, 항암 활성을 연관시키고 혈소판 활성화를 억제하는 것으로 보고 되어있다. 올리브 잎은 건강기능성식품 및 기능성 화장품의 원료로 상업적으로 사용되고 있으며, 이러한 건강상의 이점은 올리브 잎의 주요 생리활성 물질인 oleuropein와 관련이 있다. Oleuropein은 항산화, 항노화, 항염증, 항암, 항미생물, 항바이러스, 항죽상동맥혈증, 지질 저하 효과, 혈당 저하 효과, 피부 보호 효과가 보고되어 있다. oleuropein이 올리브 잎의 중요한 화합물 임에도 불구하고 상업용 제품에서 oleuropein 함량을 밝히는 정량적 접근 방법은 아직 없다. 본 연구에서는 UPLC-QTof/MS, PDA, CAD로 개발된 방법을 이용하여 10개의 상업용 올리브 잎 추출물의 성분 및 oleuropein 함량을 분석 하였다. Iridoids (1, 3, 4, 14, and 16-18), coumarin (2), phenylethanoids (5, 9, and 11), flavonoids (6-8, 10, 12, and 13), lignan (15)을 포함한 총 18종의 화합물이 올리브 잎에서 예상되었다. 총 10종의 올리브 잎 추출물 분석은 3종의 제품(A, G, H)에서 제품에서 제시한 oleuropein 함량보다 높게, 5종의 제품(B, E, H, I, J)에서 5-10%의 오차범위로 나타났고 C, D에서 함량 미달로 검출되었다. 본 연구에서 oleuropein의 함량분석이 올리브 잎의 품질 관리에 도움이 될 수 있음을 판단하였다.

증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용한 공모주의 상장 이후 주가 등락 예측 (The prediction of the stock price movement after IPO using machine learning and text analysis based on TF-IDF)

  • 양수연;이채록;원종관;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.237-262
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    • 2022
  • 본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

딥러닝을 활용한 위성영상 기반의 강원도 지역의 배추와 무 수확량 예측 (Satellite-Based Cabbage and Radish Yield Prediction Using Deep Learning in Kangwon-do)

  • 박혜빈;이예진;박선영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.1031-1042
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    • 2023
  • 인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Himawari-8 정지궤도 위성 영상을 활용한 딥러닝 기반 산불 탐지의 효율적 방안 제시 (Efficient Deep Learning Approaches for Active Fire Detection Using Himawari-8 Geostationary Satellite Images)

  • 이시현;강유진;성태준;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.979-995
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    • 2023
  • 산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.99-107
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    • 2024
  • 경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

딥러닝을 활용한 고대 수막새 이미지 분류 검토 (Application of Deep Learning for Classification of Ancient Korean Roof-end Tile Images)

  • 김영현
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제57권3호
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    • pp.24-35
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    • 2024
  • 최근 의료, 제조, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능과 컨볼루션 신경망 등 딥러닝 기술을 활용한 연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 사회 전반에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 본 연구 또한 이러한 흐름에 맞춰서 고고학 유물 분류에 딥러닝을 활용해 보았다. 즉, 연구는 고고학 조사를 통해 출토된 고대 수막새의 이미지 분류에 딥러닝 기술을 적용하는 초보적 시도로서, 고구려, 백제, 신라 시대의 수막새 이미지를 CNN 모델로 학습시켜 분류를 진행하였다. 고구려, 백제, 신라 수막새 이미지 각각 100장씩 총 300장을 기반으로 기본 데이터셋을 형성하였고, 데이터 증강 기법을 활용하여 4배를 증가시킴으로써 총 1,200장을 데이터셋으로 구축하였다. 사전 훈련된 EfficientNetB0 모델의 전이학습을 통하여 모델을 구축한 후, 5겹 교차검증을 실시한 결과 평균 학습 정확도 98.06%, 검증 정확도 97.08%를 기록하였다. 또한 학습된 모델을 240장의 테스트 데이터셋으로 성능을 평가한 결과, 최소 91% 이상의 높은 정확도로 삼국의 수막새 이미지를 시대별로 구분할 수 있음을 확인하였다. 특히 학습률 0.0001에서 정확도 92.92%, 정밀도 92.96%, 재현율 92.92%, F1 점수 92.93%로 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 다양한 학습률 설정을 통하여 과적합과 과소적합 문제를 방지함과 동시에 최적의 매개변수를 찾는 과정에서 이루어졌다. 본 연구의 결과는 한국 고고학 자료의 분류에 딥러닝 기술 활용 가능성을 확인했다는 점에서 의의가 있다고 생각된다. 또한 기존에 축적·제작된 ImageNet 데이터셋 및 파라미터가 고고 자료 분석에도 긍정적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 접근은 향후 고고학 데이터베이스 축적이나 활용, 박물관의 유물 분류 및 정리 등 다양한 방식의 모델을 창출할 수 있을 것이다.