전력계통해석 중 전력조류계산과 안정도 해석에서 부하모델이 필요하다. 부하모델을 만드는 방법 중 미시적 방법에 의한 부하모델 방법은 몇 개의 부하군으로 분류하고, 전압, 주파수 변화에 따른 특성 실험에 의해 부하군의 개별부하 모델을 구축하고 각 부하군이 시간별 구성 비율을 이용하면 합성된 부하모델을 얻을 수 있다. 이 ��, 부하구성비 추정이 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 구성될 새로운 주택모습과 그 안에 구성될 부하기기를 추론하고, 10년전에 이루어 졌던 부하모델 방법의 부하구성비와 스마트 그리스환경에서 구성될 새로운 주택의 부하구성비를 비교함으로써 부하모델을 10년 주기로 새로 예측해야 할 이유에 대해 서술하도록 한다.
본 논문에서는 모델 구성을 통한 교수-학습 활동을 지구과학 수업을 위한 유용한 방법의 하나로 제안하였다. 모델 구성은 지구과학자들이 직접적으로 경험하기 어려운 지구과학적 현상이나 과정을 연구하기 위하여 동원하는 방법으로서, 지구과학의 본질적 속성을 반영한 수업을 개발하는 데 이용할 수 있다. 모델 구성을 통한 지구과학 수업은 학생들이 지구과학적인 현상이나 과정에 대한 모델을 창안하고 학생들이 서로 모델에 대한 의견을 교환하며 지속적으로 모델을 수정해 나가는 순환적인 과정(creation-communication-change cycle)으로 진행될 수 있으며, 학습자들의 사고 과정을 촉진시켜 여러 가지 학습 효과를 가져올 수 있다. 따라서, 지구과학 교육 현장에서 학생들이 능동적으로 참여하는 지구과학 수업을 위하여 모델 구성을 통한 교수-학습 활동이 적극적으로 실천되고 그 효과를 자세히 검토하는 일이 필요하다.
본 연구의 목적은 현재 전 세계적으로 시장을 선도하고 있는 핀테크의 성공적인 비즈니스 모델의 개념을 도출하고 국내의 핀테크 산업에 대한 비즈니스 모델의 구성요소들에 대한 전략을 제안하려 한다. 비즈니스 모델은 전략적적인 차원에서 제시되고 있지만 결국 기업이 가치를 창출하는 데 있다. 기존의 연구에서 비즈니스 모델에 대한 개념적 특성과 구성요소들을 검토하고 핀테크의 산업분야에 적용하고자 한다. 본 연구 내용을 통해 핀테크의 비즈니스 모델에 대한 개념을 이해할 수 있었으며, 성공적인 시장진입을 위한 비즈니스 모델의 구성요소의 방향성을 구축할 것을 제안하고 있다. 본 연구에서는 Alexander Osterwalder 등이 제안한 비즈니스 모델 캔버스를 이용하여 핀테크의 비즈니스 모델의 구성요소에 대한 개념적 이해를 분석하였다. 이 제안된 비즈니스 모델의 구성요소는 목표고객, 가치제안, 채널, 고객관계, 핵심 자원, 핵심 활동, 핵심 파트너십, 수익원 및 비용구조로 구성되어 있다. 이러한 구성요소들을 기반으로 핀테크 산업의 성공적인 시장진입과 정착을 위한 개념적 정의를 분석하였다. 이러한 핀테크의 비즈니스 모델의 구성요소들의 분석을 통해 비즈니스 모델의 지향성을 밝히고자 하였다.
Keyword Spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 입력된 음성에서 미리 정해진 특정단어 또는 복수 개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 음소모델을 이용하여 Keyword Spotting 시스템을 구성할 경우 새로운 keyword의 추가 또는 변경이 필요할 때 단순히 그 발음사전에 따라 음소모델들을 연결시킴으로써 keyword 모델을 구성할 수 있으므로 단어모델에 의한 방법에 비해 장점이 있다. 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM 에 의해 keyword 모델을 구성하고, non-keyword 모델 및 silence 모델을 함께 사용하는 keyword spotting 시스템을 구성하였다. 이러한 시스템에서 non-keyword 모델은 keyword와 keyword가 아닌 음성을 구분 지어주는 역할을 하므로 인식성능의 향상을 위해서는 적절한 non-keyword 모델의 선택이 필요하다. 본 논문에서는 10개의 state를 갖는 단일모델, 조음방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델, 그리고 통계적 방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델들을 각각 non-keyword 모델로 사용하여 그 성능을 비교하였다. 6개의 keyword를 대상으로 한 화자독립 keyword spotting 실험결과, 통계적 방법에 의해 음소들을 6 또는 7개의 그룹으로 clustering 한 방법이 가장 우수한 인식성능을 나타냈다.
본 연구의 목적은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 적용한 야외지질학습에서 학생들이 만드는 조별 모델 구성 과정에 대해 제약조건을 중심으로 이해하는 것이다. S 영재원 지구과학분과 3조, 12명의 학생들을 대상으로 진행하였다. '관악산은 어떻게 형성되었을까?'를 주제로 야외지질답사 2차시, 과학적 모델의 사회적 구성 수업 3차시로 진행하였다. 조별 모델 구성과정에 관해서는 Nersessian (2008)이 제시한 제약조건을 이론적 근거로 하여 반-구조화된 인터뷰, 야외지질답사, '과학적 모델의 사회적 구성 수업'의 모든 담화, 활동지를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째 야외지질학습에 적용한 과학적 모델의 사회적 구성 수업에 나타난 제약조건의 출처는 과학 이론, 야외지질답사에서 관찰한 내용, 과학적 모델의 사회적 구성 수업에서 추가로 제공된 것이 있었다. 두 번째 조별 모델링에 영향을 미치는 3가지 종류의 제약조건이 있다. 조별 모델에는 조별 구성원 모두가 동일하게 가지고 있던 것으로 '공통적인 제약조건', 조별 구성원 일부가 가지고 있던 것 중 조별 모델에 반영된 '채택된 제약조건', 마지막으로 초기 모델에는 없었으나 조별 모델 구성과정에서 새롭게 나타난 '생성된 제약조건'이 있었다. 이번 연구는 학교 과학에서 제약조건을 기반으로 조별 모델이 만들어지는 과정을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 야외지질학습이라는 수업 사례를 보여줌으로서 실제 적용하는데 이바지 하고자 하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구의 목적은 공동생성적 대화가 인식론적 측면에서 학습자의 과학 모델에 관한 이해와, 실행 과정의 측면에서 모델 구성에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 서울 소재 여자중학교 1학년 49명의 학생들에게 총 5차시 모델 구성 수업을 실시한 후 공동생성적 대화에 참여한 2개 조(8명)의 학생들과 참여하지 않은 2개 조(9명)의 학생들의 모델에 관한 이해와 모델 구성을 비교하였다. 모델에 관한 이해는 Upmeier zu Belzen and $Kr{\ddot{u}ger$ (2010)의 분석틀을 사용하였고, 모델 구성 과정은 Baek et al. (2011)의 분석틀을 수정 및 보완하여 분석하였다. 그 결과 전반적으로 공동생성적 대화에 참여한 학생들은 그렇지 않은 학생보다 과학적 모델에 관한 이해와 모델 구성 수준이 높게 나타났다. 공동생성적 대화에 참여한 조의 학생들은 모델을 새로운 현상을 설명할 수 있는 가설로 인식하였지만, 참여하지 않은 조의 학생들은 모델을 현상을 이해하는 수단으로 인식하였다. 본 연구는 학생들의 모델 구성 과정을 측정하는 분석틀을 마련하여 학교 현장에 유용하게 사용할 수 있게 하였다. 또한 새로운 학습 방법으로써 공동생성적 대화를 모델 구성 수업에 적용했다는 점에서 의의가 있다.
취약성 진단을 위한 시뮬레이션 시스템의 주요 구성 요소인 네트워크 모델의 설계 및 구현을 소개한다. 특히, 네트워크에 존재하는 취약점을 진단, 분석하기 위한 모델링 방법론을 제시하고, 구체적인 모델의 설계와 구현을 수행하였다. 네트워크 모델은 네트워크 구성요소인 허브, 라우터 및 네트워크 호스트들을 추상화한 모델들의 결합(Coupling) 형태로 구성되며, 각 구성 요소들은 각자의 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 각 구성요소의 취약성의 집합으로 네트워크를 표현하고, 취약성을 기반으로 한 네트워크 모델의 구조적인 특성과 동적인 특성을 제시한다. 취약성 진단을 위해 제시된 모델링 방법을 통해 구현된 네트워크 모델은 시뮬레이션 실행을 통해 분석되어 그 유효성을 검증하였다.
제품 및 환경에 대한 감성평가를 위한 한국인 체형에 맞는 인체모델을 개발하기 위해 인체측정자료를 수집 및 분석한다. 분석된 인체측정 자료를 이용하여 15개의 지체와 14개의 조인트로 구성된 인체모델을 구성하고 기구학적 특성 값을 기술한다. 구성된 인체모델은 3차원 그래픽 기술을 통해 가시화하며, 가상현실 상에서 제품 및 환경과 상호 작용하도록 구성함으로써 감성평가가 가능하도록 구성한다. 정면충돌 상황시의 각 지체의 거동을 분석하고 국제 인체모델과 비교함으로써 동역학적으로 인체모델이 타당한지를 평가한다. 가상환경에서 차량 내부의 감성평가에 인체모델을 이용한다.
본 논문에서는 다수의 화자 모델을 구성함으로써 잡음에 강인한 화자확인 방법을 제안한다. Non-stationary한 잡음을 가진 입력음성의 SNR을 측정하는 것은 어렵기 때문에, 각 화자에 대해 잡음이 없을 때의 화자모델에 여러 SNR에 대한 잡음 모델을 결합시킴으로써 여러 개의 잡음 첨가된 화자 모델을 구성한다. 그리고, 화자확인에서는 이렇게 구한 각 모델에 대한 입력 음성의 likelihood를 구해 그 중 가장 큰 likelihood만을 선택한다. 이 값을 이용하여 화자확인을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법은 입력음성의 SNR을 모르는 잡음환경에서 일반적으로 하나의 모델을 사용하는 것보다 훨씬 좋은 성능을 보였다.
DEVS 형식론을 비롯한 모듈러한 시스템 모델링 방법은 복잡한 시스템을 모델링 할 때 유리하다. 반면에, 모듈러한 구성요소 모델들은 타 구성요소 모델의 상태 정보를 참조, 복사함으로써 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 모델 합성법(Composition)은 여러 개의 요소모델들을 하나로 통합시키는 연산으로서 시스템 검증 분야에서 많이 사용되어져 왔다. 본 논문은 모델 합성법을 이용하여 구성요소 모델들 간에 주고받는 메시지 수를 줄이고 시뮬레이션 속도를 개선시키는 방법을 제안한다. 간단한 예제를 통하여 제안한 방법을 자세히 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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