이산사건시스템명세(DEVS) 형식론은 이산사건시스템을 모듈러하고 계층적으로 모델링할 수 있는 잘 정의된 의미론을 제공하고 있어 이산사건시스템 모델링 시뮬레이션 (M&S)에 많이 사용되어 왔다. 이러한 수학적 표현 대신에 DEVS 다이어그램은 복잡한 시스템을 보다 직관적이며 편리한 표현력을 제공한다. 본 논문은 DEVS 다이어그램을 이용하여 표현된 모델을 시뮬레이션 코드로 체계적으로 구현하며 검증하는 DEVS 클린룸 프로세스를 제안하였다. 구체적으로, 주어진 다이어그램 모델의 적합성 검사, 테이블 DEVS 모델로의 변환, 마지막으로 시뮬레이션 소스코드로 변환하는 방법과 역으로 추적성을 기반으로 한 검사기법을 통해 정적 검증하는 구체적인 방법을 제시하였다. 간단한 예제를 통해 제안된 프로세스를 적용하는 구체적인 방법을 설명하였으며, 적용사례 통해 제안된 기법이 실용적으로 적용 가능한 효과적인 프로세스임을 확인하였다.
요구사항이 복잡하고 다양해지면서 정형적인 방법을 이용한 시스템 명세가 방대해지고 이해하기 어려워진다는 문제들이 생겨났다. 따라서 요구사항의 명세를 위해 모듈화 및 객체화 개념 등을 도입하고 있으며, 특히 복잡한 시스템의 경우에 있어서는 요구사항을 하향식 접근 방법에 의해 분할하고, 이들을 각각 정형적으로 명세하여 합성하는 접근 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 따라 요구사항을 계층적으로 모델링하고, 객체지향 개념을 충분히 표현할 수 있는 정형적인 방법을 제안한다. 제안된 객체지향 페트리 넷인 HOONet은 모듈화, 객체화, 추상화, 및 상세화 등의 개념을 지원하도록 설계되었으며, 복잡한 요구사항을 체계적으로 명세할 수 있는 방법을 제공한다. 특히 요구사항이 부분적으로 제시되었거나, 분석이 전체적으로 완료되지 않은 상황에서도 명세 및 검증이 가능하도록 하였으며, 점진적인 명세의 합성을 통해 시스템 모델링이 이루어지도록 하였다.
본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
최근 ESG (Environmental, Social, and Governance)에 대한 관심이 고조되는 가운데 기업경영의 방향성이 주주의 이익 극대화에서 관련한 다양한 이해관계자들의 이익 극대화로 변화하고 있다. ESG 경영은 기업의 공급망 관리 분야에도 다양한 영향을 주고 있다. 본 연구의 목적은 ESG 경영관점에서 공급망 관리 분야의 이슈들과 과제들에 대해서 탐색하는 것이다. 국내 기사자료 3226편을 대상으로 네트워크 텍스트 분석과 토픽모델링 분석을 시행한 결과, '협력사', '지속가능', '동반성장' '탄소중립', '안전보건', 'Responsible Business Alliance', '공급망 실사법' 등이 주요 이슈인 것으로 파악하였다. 공급망에서의 ESG 노력은 개별기업의 노력만으로 이루어지는 것이 아니기 때문에 향후 연구에서는 복잡한 다계층 공급망에서 ESG 경영 전파를 하는데 어떠한 어려움과 이슈들이 있으며 이를 극복하기 위한 전략들은 무엇들이 있는지 분석할 필요가 있음을 본 연구를 통해 확인하였다.
모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.
장서개발 정책은 도서관 서비스의 근간이며, 도서관의 성격과 정체성이 드러나는 성문화된 문서이다. 본 연구에서는 국립중앙도서관에서 원문 추출이 가능한 장서개발 정책 관련 원문 11개를 대상으로 빈도분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 수행하였다. 장서개발 정책과 관련된 주요 키워드를 추출하고, 해당 키워드 간의 관계를 분석하였다. 그 후 대학도서관과 공공도서관의 관종별 장서개발 정책의 특징을 도출하기 위해 파이 계수 분석을 수행하였다. 분석 결과 '자료', '도서관', '장서개발', '이용자', '수집' 등의 키워드가 빈도 분석과 네트워크 중심성에서 주요 키워드로 나타났으며, 파이 계수 분석 결과 대학도서관은 '대학(0.73)', '구축', '학생', '대상', '비용' 등의 키워드가 나타나므로, 이용자의 학술적 요구와 디지털 자원에 대한 논의가, 공공도서관은 '성인', '설문조사', '특징', '종교' 등 다양한 이용자계층의 정보 요구와 관련된 키워드가 주요 쟁점으로 드러났다.
지구 온난화 문제와 화석 연료 양의 한계 때문에 재생 가능한 전력 생산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 재생 에너지 중 태양광 에너지의 전력 생산 비율은 점차 증가함에 따라 집광형 태양광발전 시스템은 높은 전력 생산량으로 각광받고 있다. 하지만 이 시스템은 태양광 중첩률이 높을 때 가장 높은 발전 효율을 내기 때문에 허용 오차 범위가 작은 정밀 태양 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 복잡한 환경에 대응할 수 있는 베이지안 네트워크와 나이브 베이즈 분류기를 이용한 계층적 추적 시스템을 제안한다. 베이지안 네트워크는 불완전하고 불확실한 상황을 모델링 하는데 강력한 모델로 충분한 양의 데이터가 없을 경우에도 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 계층적 확률 시스템에서는 불확실한 하늘 상황을 9개로 분류하고 모듈형 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 날씨 상황을 추론한다. 또한 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 추론된 날씨 상황을 고려한 효율적인 추적 방법을 분류하고 선택한다. 베이지안 네트워크의 유용성을 평가하기 위해 실제 날씨 데이터를 수집하였고 평균 93.9%의 정확도(Accuracy)를 보였다. 또한, 제안하는 시스템과 핀홀 카메라 시스템의 태양광발전 효율을 비교한 결과 약 16.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.
최근의 단일 혹은 다중 프로세서 시스템은 일반적으로 계층적 메모리를 사용한다 이는 프로세서의 클럭 속도와 메모리로의 데이타 접근 시간의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 막기 위한 노력 중 하나이다. 특히 프로세서와의 속도 차이를 줄이기 위해 사용되는 캐쉬는 이단계에서 삼단계에 이르는 다양한 형태의 계층을 포함하는 메모리 시스템으로 구성된다. 이 중에서도 특히 상위 캐쉬는 프로세서와 직접 인터페이스가 이루어지기 때문에, 해당 캐쉬의 적중률은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이러한 상위 캐쉬의 하나로써, 희생 캐쉬는 일차 캐쉬의 충돌 미스(Conflict Miss)를 줄이기 위해 추가된 모듈이다. 이는 프로세서 입장에서 보면 절차상 일차 캐쉬와 동등한 관계에서 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 이러한 상위 캐쉬의 관리 정책 중, 기존의 일차 캐쉬와 희생 캐쉬의 구현시 배제되어 왔던 프로세서의 재사용 정보를 이용하는 캐쉬 라인의 효율적인 관리 정책을 제안하고자 한다. 이 기법은 프로세서의 데이타 사용 빈도에 의한 캐쉬 교체 정책으로, 프로세서에 의해 특정 데이타가 얼마나 자주 접근되었는가에 따라, 사용 빈도수가 높은 데이타에 대해 캐쉬에 위치시키는 시간을 연장시키는 기법이다. 본 논문에서는 제안된 메모리 시스템의 성능을 평가하기 위해, 이를 프로그램 기반 시뮬레이터인 Augmint를 통해 모델링한 후, 시뮬레이션을 수행한다. 그리고 이를 기존의 단순한 회생 캐쉬 교체 정책과 비교하여 성능상의 차이점을 비교 분석한다. 실험 결과 제안된 LIVMR 기법은 최대 6.7%, 평균 0.5%의 성능 향상을 보였다.
손상 또는 균열된 구조물의 내구성을 향상시키려는 과제는 연구자들과 엔지니어들에게 중요한 과제로 떠오르고 있다. 팻취로 보강되지 않은 균열판과 팻취보강된 균열판의 응력확대계수 및 응력등고선의 산정 및 비교에 의한 균열선단에서의 파괴거동의 특성을 적분형 르장드르 다항식에 기초를 둔 계층적 무강성요소를 사용하여 표현하고자 한다. 이 연구에서는 등가단층이론이 채택되므로, 제안된 무강성요소는 불연속 균열부를 강성이 0인 연속체로 간주된다. 그러므로 균열을 모델링하는 무강성요소의 변장비는 매우 커질 수밖에 없다. 제안된 요소의 강건성을 보이기 위해 형상비 변화에 따른 에너지방출률, 변위 및 응력값에 대한 유한요소해의 민감도는 변장비를 2000까지 증가시켜 가면서 평가되었다. 한편, 강성도미분법과 변위외삽법이 인장모우드가 발생되는 문제의 응력확대계수를 예측하는데 사용된다. 제안된 계층적 무강성요소는 팻취보강된 균열문제를 해석할 수 있는 대안중의 하나라 평가된다.
As a work analysis technique, Work Domain Analysis (WDA) aims to identify the design knowledge structure of a work domain that human operators interact with through human-system interfaces. Abstraction hierarchy (AH) is a multi-level, hierarchical knowledge representation framework for modeling the functional structure of any kinds of systems. Thus, WDA based on AH aims to identify the functional knowledge structure of a work domain. AH has been used in a range of work domains and problems to model their functional knowledge structure and has proven its generality and usefulness. However, many of researchers and system designers have reported that it is never easy to understand the concepts underlying AH and use it effectively for WDA. This would be because WDA is a form of work analysis that is different from other types of work analysis techniques such as task analysis and AH has several unique characteristics that are differentiated from other types of function analysis techniques used in systems engineering. With this issue in mind, this paper introduces the concepts of WDA based on AH and offers a comprehensive list of references. Next, this paper proposes a set of principles for effectively applying AH for work domain analysis, which are developed based on the author's experiences, consultation with experts, and literature reviews.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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