• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.16-21
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• 2022

사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.108-110
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• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.3
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• pp.395-406
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• 2009

Korean government has operated EA by the act on efficient introduction of information system and operation, etc. But the evaluation system for EA and the criteria don't prepare well. Particularly, There is no model for EA performance measurement and the way is insufficient. In this study, we derived 8 areas and 17 criteria for the performance evaluation based on the Performance Reference Model of U.S FEA and Korea. And we also derived 8 areas and 10 criteria for it based on the OMB EA Assessment Framework and the EA maturity model in Korea. We propose the performance evaluation model of the five areas that consists of the business performance, customer performance, process, human resource and the technology for EA performance evaluation. To verify the model, we applied the model to three organizations and evaluated EA performance. In addition, we compared the performance result with the performance evaluation area of EA maturity model of Korea to verify the result. We also analyzed the criteria of the proposed performance evaluation model with the current EA maturity model and Performance Reference Model of Korea. As a result of the evaluation, we verified of the proposed performance evaluation model, too.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.823-825
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• 2003

보안 시스템에 대해서 고등급 평가를 받기 위해서는 정형적 방법론을 사용하여, 보안 모델을 설계하고, 보안 속성을 정확히 기술해야만 한다. 본 논문에서는 정형적 설계 방법을 통해 보안모델을 설계하고 검증하기 위한, SPR(Safety Problem Resolver) 정형검증도구의 검증방법 및 기능에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1746-1753
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• 2006

본 논문에서는 L-마트 상온 제품 종합물류센터 실시설계 대안별 검증을 통해 신뢰성을 향상하고 추가 보완사항을 발굴하여 개선하고 설계의 편의를 제공하기 위한 시뮬레이션 모델을 개발하여 물류센터 설비 및 레이아웃, 운영 방안에 대해 종합적인 대안을 제시하였다. 다양한 대안 검증을 위해 유연한 구조의 시뮬레이션 모델을 설계하였으며, 컨베이어 소터의 처리량과 컨베이어 선적 작업자와 컨베이어 하역 작업자의 이용률 및 필요 인원, 각 입/출고도크의 이용률 등을 컨베이어 소터 운영의 성능평가 요소로 정의 하였으며, 비소터 물량을 처리하는 수작업장의 운영의 성능평가 요소로서는 작업자의 이용률과 입고도크의 이용률을 반영하였다. 마지막으로 팔레트 물량을 처리하는 팔레트 작업에서는 팔레트 운반장비의 이용률과 입고도크의 이용률을 성능평가 요소로 반영하였다. 시뮬레이션 모델에서는 물류센터 설비 대안, Layout 변화에 따른 특성 분석을 반영하여 L-마트 물류센터 운영 프로세스를 정의하였다. 개발된 시뮬레이션 모델에서는 입력 데이터의 분석과 시뮬레이션 모델의 신뢰성 검증을 위해 운영을 위한 파라미터를 설정하고, 실제감이 있는 2D Animation을 통해 시뮬레이션 상의 물류의 이상 발생을 시각화하여 보여주도록 하였다. 시뮬레이션의 결과치에 대한 평가 요소 및 대안별 정량적 분석을 통해 L-마트 상온 제품 종합물류센터의 종합적인 운영방안을 제시하였다

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.328-331
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• 2010

본 연구는 IMO에서 제안하고 있는 피난모델에 대한 검증 및 확인 절차를 알아보고 이를 SIMULEX 모델에 적용하여 분석해보았다. 결과적으로 볼때 이 검증절차가 현재 사용되고 있는 피난모델들을 검증하기에는 아직 보완해야할 점이 많은 것으로 판단된다. 피난모델을 검증, 평가하기 위한 평가체계에 대한 연구가 필요하다 생각된다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.5
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• pp.601-607
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• 2013

This paper presents the development and validation of a wheel loader simulation model. The objective of doing so is to evaluate the performance of the wheel loader and improve its overall performance using Matlab/Simulink. The wheel loader simulation model consists of 4 parts: mechanical/hydraulic powertrain model and vehicle/working dynamic model. An integrated simulation model is required to evaluate and improve the performance of the wheel loader. It is expected that this model will be applied to fuel economizing, improving the pace of operation by using the hybrid system, and the intelligent wheel loader. The performance of the proposed simulation model has been validated by using Matlab/Simulink to compare the driving and the working experimental data.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.35-42
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• 2007

본 연구는 정보화 사업 및 전자정부 사업 평가를 위한 표준모델과 통합성과지표를 제시하고 관련법 검토와 중앙행정기관의 담당 공무원들의 설문조사를 토대로 이의 타당성을 검증하기 위한 연구이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.234-234
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• 2023

유해 남조 대발생(Harmful Algal blooms, HABs)이 담수호에 발생하면 마이크로시스틴과 같은 독성물질과 맛·냄새 물질을 생성하여 상수원이용과 친수활동을 방해한다. 그래서 유해 남조 대발생 전 유해남조 세포수를 예측하여 선제적 대응하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구는 머신러닝기반 Random Forest(RF)를 활용하여 팔당댐 앞의 유해남조 세포수를 예측하는 모델을 개발하고 성능을 평가하고자 한다. 모델 구축을 위해 2012년 4월부터 2021년 12월까지의 팔당호(삼봉리, 경안천) 및 남북한강(의암댐~이포보)권역의 조류, 수질, 수리/수문, 기상 자료를 수집하여 입력 및 출력 자료로 이용하였다. 수집된 데이터에는 다양한 입력변수들이 있어 남조 세포수 예측 성능 비교를 위한 전체 26개 변수 적용과 통계학적으로 상관관계가 높은 12개 변수 적용을 통해 모델을 구축하였다. 입력, 출력 자료로 이용한 유해남조 세포수는 로그변환된 값으로 사용하였으며 일반적인 조류 시료 채취기간이 7일이므로 7일 후를 예측하기 위한 모델을 구축하였다. 구축한 모델의 성능은 실측데이터와 예측데이터의 R²로 산출하여 평가하였다. 전체 26개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 결과 R²의 학습 0.803, 검증 0.729로 나타났고, 유해남조 세포수와 유의미한 상관관계를 보이는 12개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 R²은 학습 0.784, 검증 0.731로 나타났다. 두 모델의 성능을 살펴본 결과 입력변수 개수의 변화에 따른 성능차이는 크지 않은 것으로 나타났으며, 남조세포수 예측을 위한 모델로서 활용가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Random Forest 외 다른 기계학습 모델들과 딥러닝 모델을 통해 남조세포수 예측 성능이 높은 모델을 구축해볼 필요성이 있다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.12 no.1
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• pp.44-52
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• 2007

This study reviewed the overall process of application of contaminant fate and transport model as part of risk assessment. Site characterization and establishment of a conceptual model prior to establishing or selecting a appropriate model were described. Types of models, model selection guidance, and generic site conditions for model application were presented, the process of model calibration, validation, and sensitivity analysis were reviewed. Objectives of modeling should be defined before model selection, and the complexity of selected models should balance the quantity and quality of available input data with the desired model output. If model output is highly sensitive to an assumed or default value of input parameter, or fate and transport models cannot be adequately calibrated or validated, consideration should be given to other options such as using measured data or using another model.