• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.245-250
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• 2023

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 강화학습) 방법론이 최근 고성능 언어 모델에 많이 적용되고 있다. 이 방법은 보상 모델과 사람의 피드백을 활용하여 언어 모델로 하여금 사람이 선호할 가능성이 높은 응답을 생성하도록 한다. 하지만 상업용 언어 모델에 적용된 RLHF의 경우 구현 방법에 대하여 정확히 밝히고 있지 않다. 특히 강화학습에서 환경(environment)을 담당하는 보상 모델을 어떻게 설정하는지가 가장 중요하지만 그 부분에 대하여 오픈소스 모델들의 구현은 각각 다른 실정이다. 본 연구에서는 보상 모델을 훈련하는 큰 두 가지 갈래인 '순위 기반 훈련 방법'과 '분류 기반 훈련 방법'에 대하여 어떤 방법이 더 효율적인지 실험한다. 또한 실험 결과 분석을 근거로 효율성의 차이가 나는 이유에 대하여 추정한다.

• Archives of design research
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• v.16 no.2
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• pp.355-364
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• 2003

This research verified efficiency of 2 design process models; 2-stage model and 3-stage model. 2-stage model means subjective and sensitive design process based on designer's creative mind. Contrarily, 3-stage model means objective, logical and consumer-oriented design process. Past researches have suggested inconsistent conclusions on efficiency of 2 design process models. This study suggested efficiency of 2 design process model based on the concept of market leader strategy and market seeker strategy. The study results imply that, in condition of high prestige brand, 2-stage model based on market leader strategy is more effective and contrarily in case of low prestige brand, 3-stage model based on market seeker strategy is more efficient. However, it is requested to perform various investigation about situations in which each design process model is more effective for the generalization of the study results.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.8
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• pp.85-92
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• 2024

In this paper presents a comparative analysis of the performance between the latest object detection model, YOLOv10, and its previous versions. YOLOv10 introduces NMS-Free training, an enhanced model architecture, and an efficiency-centric design, resulting in outstanding performance. Experimental results using the COCO dataset demonstrate that YOLOv10-N maintains high accuracy of 39.5% and low latency of 1.84ms, despite having only 2.3M parameters and 6.7G floating-point operations (FLOPs). The key performance metrics used include the number of model parameters, FLOPs, average precision (AP), and latency. The analysis confirms the effectiveness of YOLOv10 as a real-time object detection model across various applications. Future research directions include testing on diverse datasets, further model optimization, and expanding application scenarios. These efforts aim to further enhance YOLOv10's versatility and efficiency.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.4 no.4
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• pp.53-61
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• 2000

능동 제어기를 설계하기 위해서는 제어대상 구조물의 수학모델의 구해야한다. 그러나, 무한차원의 구조물에 대하여 정확한 모델을 구하는 것은 불가능하므로 유한차원인 저차원화된 모델을 사용하여 제어기를 설계한다. 그러나, 실제 구조물과 저차원화된 모델사이의 오차에 의하여 제어기의 성능이 저하가 되면 제어기와 구조물의 상호작용, 지진과 같은 오란 등의 불확실성, 지진시 구조물의 동적 특성 변화로 인하여 제어기의 성능이 더욱 저하가 된다. 이러한 저하 요인은 제어기 설계시 요구되는 구조물의 수학모델에 대한 불확실한 요소로 작용하기 때문에 제어성능의 저하를 일으키며 응답의 불안정을 유발하기로 한다. 본 연구에서는 질량형 능동제어기(AMD)가 설치된 3층 건물 모형의 모델 오차에 관한 불확실성을 반영한 강인제어기법을 적용하여 제어성능과 안정성을 실험을 통하여 분석하였다. 강인제어 기법인 $\mu$ 합성법에 요구되는 여러 가지 가중함수인 주파수필터는 건물과 AMD의 특성, 모델 오차, 제어율과 AMD 성능의 , 측정잡음 및 지진외란의 특성 등을 고려하여 정량적으로 선택되었다. $\mu$합성법에 의하여 제어기를 설계하였으며 강인성을 비교하기 위하여 불확실성이 고려되지 않는 LQG 기법에 의한 제어기를 선택하였다. $\mu$합성법은 규정된 불확성에 대하여 제어의 강인성을 가지므로 동적특성이 바뀐 건물모형에 관한 강인성을 LQG 기법에 의한 제어성능과 비교하였다. 그 결과 동적특성이 변화된 건물에 대하여 $\mu$합성법만이 제어의 효율성이 유지되는 강인성을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.904-906
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 부각되면서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모델 검증을 위해 기존의 심볼릭 검증 모델을 응용한 매우 크고 여러 콤포넌트로 구성된 모델 검증 대상이 빈번히 변화하는 상황을 가정한 모델 검증 기술이 요구되었다. 본 논문에서는 빈번히 변화하는 모델 검증을 위해 새로운 알고리즘을 제시하고 완전히 증명하였으며 기존의 모델과 새로운 모델간의 성능 비교 실험으로 새로운 모델의 효율성을 증명하였다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.10 no.2
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• pp.263-271
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• 2013

In this paper, we propose a new XMDR-based data model to efficiently manage ontology schema structured in OWL format. The proposed model would be better equipped to manage the relationship between concepts, which is a problematic area in the existing MDR model. Moreover, we present an algorithm to manage ontology schema in the database. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments were conducted to recreate OWL documents for the various expressive types of OWL ontology schema that are stored in the database. These experimental results demonstrated that the proposed model effectively managed the various types of OWL ontology schema.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.9
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• pp.269-274
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• 2016

In this paper We focuses on suggestion to quality model for IoT infrastructure services for Internet of Things. Quality model is suggested on security set out in ISO25000 quality factors and assessment of the existing traditional software application of ISO 9126 quality model. We validated that the proposed model can be realized it was applied to evaluate the 4 elements and related security in Metrics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.658-660
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• 2003

경매 프로토콜의 우수성은 보안성, 효율성, 안정성의 측면에 있다. 기존에 제안된 경매 프로토콜은 보안을 강화함으로 인해 많은 계산량과 메시지 전승이 요구되어 높은 트래픽을 발생한다. 또한 경매의 규모가 커짐에 따라 Auctioneer의 부담이 가중된다. 본 논문에서는 다항함수의 특성과 개인 정보 분할을 통해 기존의 보안성을 유지하면서도 효율성을 높인 경매 프로토콜 PAP를 제안하고자 한다. 효율성을 높이기 위해 곱연산을 피하고 xor연산을 이용하여 계산량을 줄이고. 안전성을 높이기 위해 다항함수(Polynomial)의 기본 성질을 이용해서 Bidder들의 정보를 분할한다. 제안한 경매 프로토콜은 계산량을 줄이면서도 Bidder들의 정보는 보호된다.

• Transactions on Semiconductor Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.17-20
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• 2024

This paper presents a novel lightweight object detection model tailored for low-powered edge devices, addressing the limitations of traditional resource-intensive computer vision models. Our proposed detector, inspired by the Single Shot Detector (SSD), employs a compact yet robust network design. Crucially, it integrates an 'enhancer block' that significantly boosts its efficiency in detecting smaller objects. The model comprises two primary components: the Light_Block for efficient feature extraction using Depth-wise and Pointwise Convolution layers, and the Enhancer_Block for enhanced detection of tiny objects. Trained from scratch on the Udacity Annotated Dataset with image dimensions of 300x480, our model eschews the need for pre-trained classification weights. Weighing only 5.5MB with approximately 0.43M parameters, our detector achieved a mean average precision (mAP) of 27.7% and processed at 140 FPS, outperforming conventional models in both precision and efficiency. This research underscores the potential of lightweight designs in advancing object detection for edge devices without compromising accuracy.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.438-450
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• 2003

LBS의 등장은 무선인터넷의 이동성 특징에서 기인한다. 이 이동성을 대변하는 것은 바로 위치정보이고, 무선인터넷 시장이 확산되면서 무선인터넷의 킬러 애플리케이션으로 등장하게 되었다. 본 연구는 무선인터넷 서비스의 한 분야로 급속하게 확장되고 있는 위치기반 서비스의 기술모델을 수립하고 관련 기술들에 대한 중요도 등의 수요조사를 수행하는 것이다. 위치기반 서비스의 기술모델 구성 부분에서는 해외 모델들에 대한 특징을 분석하여 각 기술구분에 의한 개념적 모델을 구성하였다. 이 모델은 일반화된 위치기반 서비스의 구성을 제시하고 있으며 이를 바탕으로 각 기술분야의 기술수요조사를 가능하게 한다 기술수요 조사에서는 다양한 위치기반서비스의 개발과 제공에 대비한 수요자별 기술수요를 조사하고, 이에 대한 중요도를 분석함으로써 합리적인 기술개발, 관련 산업정책, 사업추진 및 산업 활성화 등에 효율성 및 적정성 유도할 수 있게 하였다.