• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.4
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• pp.83-90
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• 2012

In e-commerce systems that deal with a large number of items, the function of personalized recommendation is essential. Collaborative filtering that is a successful recommendation algorithm, suffers from the sparsity, cold-start, and scalability restrictions. Additionally, this work raises a new flaw of the algorithm, inconsistent performance of recommendation. This is also not measurable by the current MAE-based evaluation that does not consider the deviation of prediction error, and furthermore is performed independently of precision and recall measurement. To evaluate the collaborative filtering comprehensively, this work proposes an extended evaluation model that includes the current criteria such as MAE, Precision, Recall, deviation, and applies it to cluster-based combined collaborative filtering.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.158-158
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• 2021

도시에 불투수면적이 증가하고, 기후변화가 극심해져감에 따라 홍수 및 열섬현상과 같은 도시의 물 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 정책의 일환으로 우리나라의 녹색건축인증제도(Green Standard for Energy and Environmental Design, G-SEED)에서는 물순환 관리를 평가하고 있다. 하지만, 현재 G-SEED의 평가방법을 살펴보면 빗물관리시설의 설치 정도로 평가하고 있고, 강우 특성 또한 고려되고 있지 않다. 그러므로 본 연구에서는 G-SEED의 빗물관리 및 이용 항목에 대해 수문 모델을 통해 효과를 정량화함으로써 성능에 따라 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 빗물관리 항목에서는 유출저감률을, 빗물이용 항목에서는 빗물이용률을 평가지표로 선정하였고, 각 평가인자를 산출하기 위하여 개념모델을 적용하였다. 빗물이용시설의 경우 초기우수배제장치 용량과 필터 효율에 따른 빗물유입량의 변화와 급수인원에 따른 수요량 변화를 고려한 수문모델을 개발하였고, 수요량과 빗물저장조 용량에 따른 유출저감률과 빗물이용률을 알아보기 위해 MATLAB을 이용하여 모의해보았다. 또한, 옥상녹화의 경우에는 강우, 저류, 증발산, 유출을 고려한 수문흐름모델을 적용하였고, 토층의 두께와 배수(저장) 층의 용량에 따라 모의하여 평가기준을 선정하였다. 제안된 수문모델의 검증을 위하여 서울대학교 기숙사와 35동 옥상녹화의 실측데이터를 비교하였고, 적용성 평가를 위해 RMSE(Root Mean Square Error)와 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 통해 빗물관리시설의 수문학적 성능에 따른 평가가 가능해질 것이며 설계자와 건축가들로 하여금 실질적인 효과를 내는 시설을 설치하게끔 유도할 수 있을 것이다.

• Fire Science and Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.33-40
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• 2010

A numerical model considering the vapor pressure and the creep models, in the form of a analytical program, for tracing the behavior of high strength concrete (HSC) members exposed to fire is presented. The two stages, i.e., spalling procedure and fire resistance time, associated with the thermal, moisture flow, creep and structural analysis, for the prediction of fire resistance behavior are explained. The use of the analytical program for tracing the response of HSC member from the initial pre-loading stage to collapse, due to fire, is demonstrated. The validity of the numerical model used in this program is established by comparing the predictions from this program with results from others fire resistance tests. The analytical program can be used to predict the fire resistance of HSC members for any value of the significant parameters, such as load, sectional dimensions, member length, and concrete strength.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.22-24
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• 2003

작은 데이터에서 베이지안망 분류기(Bayesian network classifier, BNC)를 학습할 때, 과대적합(overfitting)으로 인한 일반화 성능의 저하가 초래된다 이런 경우, 베이지안 모델 평균화(Bayesian model averaging, BMA)는 모델 자체에 대한 불확실성을 분석 과정에서 고려함으로써, 성능 저하를 피할 수 있는 수단을 제공한다. 본 논문에서는 BNC의 BMA의 작은 데이터에 대한 성능을 평가 및 분석한다. 특히, 노드의 순서에 대한 평균화의 효과가 연구된다. 인공데이터에 대한 실험 결과, 노드의 순서가 BNC의 BMA의 분류 성능에 미치는 영향은 지대하며, 이는 데이터의 크기가 극히 작은 경우의 성능 저하에 직접적인 원인이 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.231-231
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• 2004

공학해석기반의 설계/제조 시스템에서의 설계는 설계평가와 설계 trade-offs로 구성되어 진다. 설계평가는 설계의 유용성을 평가하거나 CAD모델을 공학해석 모델로 변환하여 구조해석을 통하여 평가하기 위해 사용되며 이러한 평가결과를 근거로 성능치를 정의하고 CAD모델에서의 치수가 trade-offs 해석을 위한 설계변수로 정의되어 진다. 설길 trade-offs는 개선된 설계를 얻기 위한 목적으로 수행되는 데 설계변경은 CAD와 공학해석 모델로 피드백하게 된다.(중략)

• 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 Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.539-540
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• 2023

최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.634-637
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• 2003

A tele-operated hume concrete pipe laying machine has been developed to solve several problems on safety, quality, productivity, etc. It is required to propose a performance evaluation model and methodology in order to measure productivity, economic feasibility, quality and safety. The primary objective of this study is to propose a model and methodology for the performance evaluation of the developed tele-operated hume concrete pipe laying machine. Furthermore, this study evaluates its performance compared with the existing hume pipe laying work by using data which obtained in field trials. It is anticipated that the proposed model and methodology might be effectively used in analyzing the performance of other automation robots.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.201-208
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• 2010

Mobile Ad Hoc Network(MANET) has highly dynamic topology, hence presents a great challenge on the network performance evaluation and network protocol design. We proposed total path break up time, $\sum_{i}T_i$, as a metric to measure the performance of the total system as well as an individual connection. In this paper, we evaluate and analyze the performance of three mobility models(Random Waypoint, Manhattan, Blocked Manhattan) by applying the total path break up metric, investigate why network parameters such as packet delivery ratio, end-to-end delay, etc. vary by mobility models. We also present analysis result how much AODV Buffer improve packet delivery ratio and increase the end-to-end delay in spite of the path break up.