• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권4호
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• pp.19-28
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• 2005

본 논문에서는 리프팅 스킴의 2차원 고속 웨이블릿 변환에서 2차원 처리 속도를 향상시키고, 내부 메모리 사이즈를 감소시키는 병렬 처리 하드웨어 구조를 제안한다. 기존의 리프팅 스킴을 이용한 병력 처리 2차원 웨이블릿 변환 구조는 행 방향의 예측, 보상 연산 모듈과 열 방향의 예측 보상 연산 모듈로 구성되며, 2차원 웨이블릿에서 역 방향 변환을 위해서는 행 방향의 결과가 나와야 하고, 열 방향 연산을 위한 데이터가 연속적으로 발생하는 것이 아니라 행 방향의 샘플 데이터 수만큼의 시차를 갖고 발생함으로 내부 버퍼를 사용하고 있다. 이에 제안하는 구조에서는 행 방향 연간에 있어서 짝수 행과 홀수 행을 동시에 할 수 있도록 하드웨어 구조와 데이터 흐름을 구성하여 속도를 향상시키고, 열 방향 연산의 시작 지연 시간을 단축 시켰다. 그리고, 행 방향 처리 결과를 버퍼에 저장하지 않고 열 방향 연산의 입력으로 사용할 수 있도록 열 방향 처리 모듈을 개선하였다. 제안하는 구조는 입력 데이터를 4개의 분한 셋으로 분할하여 기존의 2개의 입력 데이터를 동시에 처리하는 방식에서 4개의 입력 데이터를 동시에 받아 처리 할 수 있도록 데이터의 흐름과 각 모듈의 연산 제어를 구성하였다. 그 결과 행 방향연산 속도를 향상시키고, 열 방향 연산 수행의 지연을 줄여 내부 버퍼 메모리를 절반으로 줄일 수 있었다. 제안하는 데이터흐름과 하드웨어 구조를 이용하여 VHDL을 이용하여 설계한 결과 기존의 $N^2/2+\alpha$의 전체 처리 시간을 $N^2/4+\beta$로 줄이는 결과를 얻었고, 내부 메모리 역시 기존의 방법에 비해 최대 $50\%$까지 줄이는 결과를 얻을 수 있었다.이 길었다. D, F 2개 시험구의 부화된 계통수는 각 48계통, 29계통으로 전체 조사계통의 15.6%, 9.4%를 차지하였다. D, F시험구의 평균부화비율은 각 54.5%, 71.6%였으며 평균사란비율은 각 33.0%, 25.0%였다 이상의 시험 결과를 보면 D, F 두 시험구 모두 최청사란비율이 일반계통보다 높게 나타나 월년잠종의 2년간 냉장보존을 위해서는 최청사란비율에 직접적으로 작용하는 최청 조건의 재검토가 우선적으로 필요함을 알 수 있었다.L)보다 높았다. 특히, 0.5 mM의 salicylic acid를 처리한 경우는 control에 비해 1.74배로 증가하였다. Methyl jasmonate 100 mM을 배양 6일째 첨가했을 때의 세포생장 변화를 보면, 첨가 후 2일이 지나면서부터 세포의 양이 크게 감소하기 시작하여 첨가 4일 후부터는 변화가 없었다. 따라서 methyl jasmonate를 처리 후 4일이 지나면 세포가 모두 죽는다는 것을 알 수 있었다. Methyl jasmonate 100 mM을 첨가한 후 4일째에 수확한 세포로부터 나온 oleanolic acid의 앙은 5.3 mg/L로 매우 적었다. 반면에 첨가 후 2일째에 수확한 세포로부터 나온 양은 94.1 mg/L로 control (43.4 mg/L)에 비해 2.17배로 증가되었다.재래시장과 백화점에서 시판되고 있는 계란 총 446개에 대해서도 동일한 절차와 방법으로 조사하였던바, 재래시장에서 구입했던 계란의 난각부분(Egg-shell)에서만 가금티푸스(fowl Typhoid)의 병원체인 S. gallinarum이 1주$(0.2\%)$만이 분리되었고, 기타 세균으로서는 대장균군이 역시 난각에서 가장 높은 빈도로 분리되었고,

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• 대기
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• 제12권4호
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• pp.20-42
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• 2002

한국의 '국가우주개발 중장기계획'에 의거하여 2008년에 첫 번째 정지궤도 통신해양기상위성(COMeS)을 발사하기 위한 사업이 추진되고 있다. 이에, 기상청은 이 위성의 기상분야 임무와 이를 완수하기 위한 요구사항을 작성하고 있다. 좀더 현실적이고 실현 가능한 요구사항을 작성하기 위해 1차적으로 가장 이상적인 위성산출자료에 대한 요구(안)을 작성하여, 실제 센서를 제작할 수 있는 기관에 1차 요구사항에 대한 의견을 요청하였다. 이들 기관에서의 답변과 다른 고려 사항들을 종합하여 2008년 발사에 필요한 수정된 요구사항을 작성하였으며, 본 논문에서는 이 수정(안)에 대해서 간단히 소개한다. 수정된 안은 정지궤도위성의 가장 중요한 임무를 한반도 주변의 악기상 탐지 및 예측성 제고에 두고 있으며, 이를 위해 기존의 정지궤도위성에서 사용하고 있는 탐측기(Sounder)의 핵심 관측파장대를 성능이 향상된 영상기(Imager)에 수용하는 원칠을 두고 작성되었다. 이 경우, 원하는 대부분의 기상요소를 산출하기 위해서는 모두 16 개 정도의 파장대에서 관측이 필요하며, 최소 12개의 파장대 관측이 필요할 것으로 조사되었다. 12개의 최소 파장대는 기존 정지궤도 영상기에서 활용되고 있는 6개의 채널에 2개의 가시채널, 1개의 근적외 채널, 2개의 수증기 채널, 그리고 오존흡수밴드가 포함되어 있다. 이들 관측자료로부터 기존의 정지궤도위성의 산출물과 수증기, 안정도지수, 바람장, 특이기상분석자료(황사, 해무 등) 등의 2차 산출물을 생산하여 활용하고자 한다. 또한, 시간적으로 고해상도의 자료를 얻기 위해서 영상기는 기본적으로 15분 이내에 전구관측이 이루어져야 하며, 필요할 경우에는 제한된 지역을 집중 관측할 수 있는 능력이 확보되도록 요구하고 있다. 요구되는 수평해상도는 가시영역의 경우 1km, 적외영역의 경우에는 2km를 경계값으로 하고, 목표값은 각각 0.5km와 1km로 하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권3호
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• pp.305-316
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• 2009

이 연구에서 우리는 코로나 홀(Coronal hole, CH)의 정보(위치, 면적)를 이용하여 CIR(Corotating Interaction Regions)과 지자기폭퐁(Geomagnetic Storm)에 대한 경험적인 예보를 수행하였다. 이것을 위해 1996년 1월 $\sim$ 2003년 11월까지의 미국 국립 천문대-Kitt Peak 관측소의 He I $1083{\AA}$ 영상으로부터 코로나 홀 자료를 얻고, Choi et al.(2009)로부터 확인된 CIR과 지자기폭풍 자료를 활용하였다. 지자기 폭풍을 일으키는 코로나 홀의 특성을 고려하여 코로나 홀의 중심이 $N40^{\circ}$와 $S40^{\circ}$ 사이, $E40^{\circ}$와 $W20^{\circ}$ 사이에 위치하고 태양 반구에 대한 면적 비율이 다음과 같은 세 가지 경우를 선택하였다: (1) case 1: 0.36% 이상, (2) case 2: 0.66% 이상, (3) case 3: $1996{\sim}2000$년 동안에는 0.36%, $2001{\sim}2003$년 동안에는 0.66% 이상. 우리는 각 경우에 대하여 예보의 성공 유무를 확인할 수 있는 예보 분할표(Contingency Table)를 만들고, 그들의 태양 주기 위상(Solar cycle phase)에 대한 의존성을 조사하였다 분할표로부터 우리는 PODy(the probability of detection yes), FAR(the false alarm ratio), Bias(the ratio of "yes" predictions to "yes" observations) 그리고 CSI(critical success index)와 같은 예보 평가 지수를 결정하였다. 이와 같은 예보에서 PODy와 CSI가 상대적으로 더 중요한 사실을 고려하여, 우리는 가장 좋은 후보가 case 3이라는 것을 발견하였다. 이 경우에 두 가지 예보에 대한 예보평가 지수는 아래와 같다: CH-CIR의 경우는 PODy=0.77, FAR=0.66, Bias=2.28, CSI=0.30이고, CH-storm의 경우는 PODy=0.81, FAR=0.84, Bias=5.00, CSI=0.16이다. 또한 태양 활동 극대기 이후 감쇄기간 동안의 지수들이 태양 극대기 이전의 값들 보다 훨씬 잘 예보되고 있음을 알 수 있다. 따라서 코로나 홀을 이용한 CIR의 예보는 충분한 가능성을 보여주고 있으나, 지자기 폭풍의 예보는 너무 많은 허위 예보로 인하여 다소 어려울 것으로 비상된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제43권4호
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• pp.446-455
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• 2015

국내외 기계등급제재목(구조재 및 층재)의 등급기준 및 설계강도 산출방법을 비교 분석하고 국내 제재산업 실정을 고려한 평균 탄성계수(modulus of elasticity, 이하 MOE) 기준방법 적용을 제안하였다. 먼저 올바른 기계등급제재목 기준 정착을 위해 기계등급구조재와 기계등급층재의 공통점과 차이점을 설명하였다. 최소 고정 MOE 기준 등급을 사용하는 국내 기준은 등급구분에는 편리하나 휨강도(modulus of rupture, 이하 MOR) 예측과 자원이용도 측면에서는 효율성이 낮은 것으로 파악되었다. 해외에서 사용되는 평균 MOE 기준 방법은 초기 컴퓨터 기반 작동을 요구하나 MOR-MOE 직선회귀에 근거한 합리적인 MOR 예측과 품질관리 측면에서 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 무엇보다도 현 국내 기계등급구조재 등급체계는 수종별 강도 특성을 반영하지 못하고 있다는 것이 가장 큰 문제점으로 분석되었으며 이러한 결과를 기반으로 MOR-MOE 직선회귀분석에 근거한 기계등급제재목 등급기준 및 기준설계값 산출방법 적용을 제안하였다. 이를 통하여 궁극적으로 부가가치가 높은 국산 기계등급구조재 생산 활성화를 이루고, 기계 등급구조재의 층재 전용 가능에 따른 구조용 집성재 가격경쟁력 제고 효과를 얻을 수 있다고 사료되었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권3호
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• pp.165-171
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• 2013

돼지 유전체 전장의 고밀도 단일염기다형 유전자형을 이용하여 혈연관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. 이상치를 제거한 랜드레이스 순종돈 448두의 40,706개 단일염기다형 유전자형 정보를 이용하였으며, G05, GMF, GOF, $GOF^*$ 및 GN의 5가지 방법을 이용하여 유전체 관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. GOF 방법에 의하여 계산된 혈연계수가 기존의 혈통정보를 이용한 혈연계수와 가장 작은 편차를 나타내고 평균소수대립유전자빈도를 이용하는 GMF 방법에서는 큰 차이가 나타나 대립유전자빈도 기준이 혈연계수의 평균이동을 유발함을 확인하였으며, $GOF^*$를 제외한 모든 방법에서 정규 분포형태의 멘델리안샘플링이 나타나는 것을 확인하였다. 등지방두께 평균과 90 kg 도달일령에 대한 육종가 추정 모형을 설정하고 유전체 관계행렬을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정한 결과 혈통정보를 이용한 육종가와의 상관은 GOF 방법에서 가장 높게 나타났으며, 유전체 관계행렬의 척도(scale)에 베타함수를 이용한 $GOF^*$의 경우 모든 형질에서 유전분산이 크게 추정되어 분모부분을 구성하는 척도는 유전모수 추정치 영향하는 것을 확인하였다. 동일한 표현형 정보량을 이용할 경우 유전체관계행렬을 이용한 육종가 추정의 정확도가 혈통정보를 이용한 육종가보다 높게 나타났으며, 90 kg 도달일령보다는 등지방두께 평균에서 그 차이가 더 크게 나타났다. 집단 내 누적 표현형자료가 부족한 경우, 외래 유전자원이 도입되어 집단 내 혈연관계가 부족할 경우 또는 멘델리안 분포가 전혀 고려되지 않는 어린 동복자손의 육종가를 예측해야 하는 경우에 유전체 정보를 활용하면 유전능력 평가의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제46권1호
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• pp.23-31
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• 2013

L, C, X-밴드 마이크로파 산란계 자동측정시스템을 이용하여 밀 생육시기에 따른 밴드 및 편파별 후방산란계수와 생육인자 변화를 측정하였다. 모든 안테나 밴드에서 밀 생육 초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 3월 28일 (DOY 88), C, X-밴드는 4월 2일 (DOY 93)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나에서 편파별 후방산란계수가 5월 16일 (DOY 137)에 최대값을 보였고 그 이후 수확기 (DOY 174, 6월 22일)까지 감소하였는데 초장, 생체중, 건물중, 엽면적지수 등 밀 생육인자들에서도 동일한 경향이 나타났다. 밴드별 후방산란계수와 밀 생육인자들과의 상관관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 생체중 (r=0.98), 건물중 (r=0.96), 식생 수분함량 (r=0.98) 초장 (r=0.96) 등 모든 밀 생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 밀 생육인자를 추정한 결과 생체중 ($R^2$=0.98), 건물중 ($R^2$=0.95), 식생 수분함량($R^2$=0.98) 초장 ($R^2$=0.95)의 결정계수가 각각 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하는 것이 밀 생육을 가장 높게 예측할 수 있었음을 확인하였다.

• 과학교육연구지
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• 제33권1호
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• pp.12-30
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• 2009

이 연구의 목적은 과학 영재 학생들의 사고 양식에 따른 지구시스템에 대한 인지 특성을 분석하는 것이다. 연구 대상은 광역시 소재 대학 부설 과학영재교육원에 재학 중인 24명이다. 연구 방법은 먼저 과학 영재 학생들을 대상으로 Sternberg의 정신자치제 이론에 근거로 사고양식 측정 검사를 실시한 후, 그 유형에 따라 Type I(입법적, 사법적, 전체적, 진보적)과 Type II(행정적, 지엽적, 보수적)집단으로 구분하였다. 그 후 각 집단에 대해 설문지 3종(A, B, C형), 단어 연상, 그림 분석, 개념 지도, 숨겨진 차원파악하기 (hidden dimension inventory), 자료해석 및 그 결과에 대한 심층 면담을 실시하였다. 과학 영재 학생들의 사고양식 유형은 입법적, 사법적, 무정부적, 전체적, 외부적, 그리고 진보적 사고 양식의 특성을 나타내어 새로운 과제를 선호하며, 창의적인 방식으로 문제를 해결하려는 경향을 보여주었다. 사고 유형에 따른 지구시스템에 대한 인지 특성에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, '시스템 이해'에서 Type I, II 집단의 양적 측정치는 비슷하였으나, 세부적으로 살펴보면 상당한 차이가 존재한다. 둘째, '시스템 내 관계 파악'은 사고양식 유형과 상당히 밀접한 관계를 가지고 있으며, Type I집단이 보다 다각적, 역동적, 순환적으로 접근하여 보다 유리하다. 셋째, '시스템 일반화'에서 시스템에 대한 단순 해석 능력은 두 집단 모두 비슷하나, 숨겨진 차원 요소를 가미하여 추정할 경우 일반화 경향이 Type I집단이 우수하다. 하지만 시스템 예측 측면에서는 집단에 관계없이 미약하다. 이러한 결과를 볼 때 시스템 학습 프로그램 개발과 적용에 있어 다양한 대상에 대한 구체적인 개발 전략이 요구되며, 이를 통한 시스템 인지와 관련된 여러 분야에서의 활용성과 기대 효과가 클 것이라 생각된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.215-222
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• 2017

감귤 중 우리나라에서 가장 많은 면적을 차지하는 온주밀감(Citrus unshiu Marc.)과 '부지화'[Shiranuhi, (Citrus unshiu ${\times}$ C. sinensis) ${\times}$ C. reticulata]를 대상으로 1981년부터 2010년까지를 기준년도로 하여 2090년까지 잠재적 재배지 변화를 예측하였다. 재배지 변화는 국가농림기상센터와 기상청에서 제공하는 기상자료와 RCP 8.5 기후변화시나리오를 바탕으로 제작된 30m 해상도를 가진 농업용전자기후도를 이용하였다. 온주밀감의 잠재적 재배적지는 기준년도에서는 대부분 제주 지역이 해당되었으며, 재배가능지는 제주 동부지역과 남해안 일부지역이 포함되었다. 2030년대에는 온주밀감 재배적지는 증가하였으며 재배가능지도 전남지역의 해안 지역을 중심으로 증가하였다. 2060년대부터는 재배적지는 제주 산간과 전남과 경남, 강원도 해안지역으로 점차 증가하고 재배가능지도 경북, 충남, 전북 지역까지 확대되었다. '부지화' 감귤인 경우 기준년도에서 재배적지는 제주 해안 지역 일부만 포함되었으며 재배가능지는 제주지역과 전남 남해안 일부 지역만 해당되었다. 2030년대 재배적지는 현재 온주밀감 재배지가 해당되었으며 재배가능지도 남해안 일부 지역까지 북상하였다. 2090년대에는 재배적지가 점점 증가하여 제주지역 전체와 전남, 경남, 강원도 해안지역이 재배적지가 되었으며 재배가능지도 점점 해안가를 중심으로 북상하였다. 이상의 결과를 종합하여 RCP 8.5 기후변화시나리오를 근거로 감귤의 재배적지변화를 예측해 본 결과 온주밀감재배적지는 감소하고 '부지화' 감귤의 재배적지는 증가하는 것으로 나타났으며, 21세기 말에는 강원도 지역까지 감귤이 재배될 것으로 예측되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.