본 연구는 프라스카가 제시한 파이디아와 루두스의 개념을 통해 오픈 월드의 중첩적 플레이 구성 형식을 고찰한다. 구조화된 시뮬레이션적 체계로 구성된 오픈 월드는, 비선형적 이벤트와 선형적 퀘스트를 통해 광활한 지리적 공간을 중첩적으로 구성한다. 이때 파이디아적 상호작용 과정을 통해 공간을 탐험하며 고유의 시퀀스를 축적한 플레이어는, 완결적 스크립트를 기반하는 루두스적 퀘스트의 결과와 충돌한다. 대안으로 제시된 메타시뮬레이션은 메타 모델의 편집 및 생성 도구로 운용되며, 대안적이고 확장된 의미의 게임 플레이 활용을 제시한다.
시뮬레이션 교육 시 구조화된 디브리핑 유형이 간호대학생의 학습몰입, 비판적사고성향과 임상수행능력에 미치는 효과를 검증하고자 시도된 비동등성 대조군 사후 시차설계의 유사실험 연구이다. 연구대상자는 P 대학교 간호학과 4학년 학생으로, 실험군 22명, 비교군 24명, 대조군 20명으로 총 66명이었다. 실험군에게는 LCJR 질문을 이용한 구조화된 비디오 디브리핑, 비교군은 구조화된 구두 디브리핑, 대조군은 구조화된 그룹 토론 디브리핑을 실시하였다. 연구결과 학습몰입과 비판적사고성향 및 임상수행능력은 세 군간 유의한 차이가 없었으나 사전-사후 차이 검정시 모두 향상되었다. 또한 임상수행능력의 세부영역 중 계획과 중재는 실험군이 다른 두 군에 비해 유의하게 향상되었다. 이를 통해 LCJR의 임상판단 루브릭을 활용한 디브리핑은 시뮬레이션교육에 효과적이며 특히 비디오를 활용한 구조화된 디브리핑 유형은 임상수행능력을 높이는데 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
구조화된 P2P (Structured Peer-to-peer) 네트워크는 지금까지 많은 관심을 받아왔다. 중앙 서버가 없는 분산 환경에서 구조화된 P2P 네트워크를 사용하면 원하는 자료를 로그 스케일의 검색 시간 안에 찾을 수 있다. 구조화된 P2P 네트워크의 이러한 특성을 유지하려면 그것의 링크 구조를 유지해야 한다. 네트워크에 노드가 빈번하게 참여, 이탈하는 상황에서 구조화된 P2P 네트워크를 운용하면 유효하지 않은 (unavailable) 링크가 발생하게 되고, 이러한 링크가 많아지면 검색 성능이 점차 떨어지게 된다. 구조화된 P2P 네트워크의 특성을 유지하기 위해 주로 사용 되어온 방법은 주기적으로 링크를 복구하는 것이다. 그러나 이 방법은 노드의 참여, 이탈 속도가 빈번하게 변하는 환경에서 충분히 링크를 복구하지 못하거나, 필요 이상의 메시지를 사용할 수 있는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 노드의 참여, 이탈 속도에 대응하여 링크 복구 주기를 결정함으로써 노드가 참여, 이탈하는 속도가 동적으로 변화하는 환경에서 구조화된 P2P 네트워크의 특성을 유지할 수 있는 알고리듬을 제시한다. 시뮬레이션 결과 제시한 알고리듬은 다양한 노드의 이탈 속도에 대해 적절한 QoS를 유지함을 확인할 수 있었다.
결정질 실리콘 웨이퍼를 이용한 고효율 태양전지를 제작하기 위해서는 반드시 고려해야 할 주요 인자들이 있다. 그 중에서도 Base resistivity, Thickness, Doping concentration, Texture size, Texture angle등의 주요 인자를 PC1D 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 최적화 해 보았다. 그 결과, Base resistivity값은 낮을수록 좋으나 지나치게 낮을 경우 재결합으로 인해 효율이 떨어지기 때문에 Base resistivity = $1{\Omega}{\cdot}cm$에서 최대 효율을 얻을 수 있었다. 또한, Thickness는 두꺼울수록 R=${\rho}$(L/A)의 식에 의해 직렬저항이 증가하여 효율이 감소하므로 Thickness = $200{\mu}m$ 정도가 적정 값임을 확인할 수 있었다. Doping concentration의 경우 높을수록 재결합으로 인해 효율이 떨어지며 Doping concentration = $3.69{\times}10^{-20}cm^{-3}$에서 가장 좋은 효율을 보였다. Textrure size와 Textrure angle은 그 값이 클수록 빛의 흡수 정도가 증가해 효율이 증가함을 볼 수 있었고 Textrure size = $2{\sim}4{\mu}m$, Texture angle = $79^{\circ}$에서 높은 효율을 보여주었다. 이와 같은 조건에서 고효율 태양전지를 제작을 위한 시뮬레이션을 한 결과, 16.23%의 변환효율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 먼저 노무현 정부의 부동산 정책이 어떠한 정책 실패의 요인들을 안고 있는지를 논의한다. 그리고 이러한 정책 실패 요인들이 어떻게 지속적으로 작동할 수 있었는지를 심층적으로 살펴보기 위하여 부동산 정책 시스템에 관한 정책결정자 및 정책 비판자의 인지지도를 구축하고, 이를 기반으로 하여 시뮬레이션모델을 구축하고 시뮬레이션 결과를 논의한다. 본 논문에서 구축된 인지지도와 시스템 다이내믹스 모델은 정책 실패가 어떻게 구조화될 수 있는지를 보다 심층적으로 논의할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 병원 전 외상환자 시뮬레이션에서 동영상을 이용한 사전브리핑이 전통적 사전브리핑을 적용한 그룹에 비해 시뮬레이션 몰입감, 시뮬레이션 자신감, 시뮬레이션 만족도에 차이가 있는지 비교하기 위해 대조군 실험설계 연구이다. 실험군과 대조군 모두 시뮬레이션 환경에서 오리엔테이션을 수행했다. 이후 실험 그룹은 훈련의 목표와 결과가 제시된 시나리오 상황과 유사한 약 8분 분량의 비디오를 시청했으며. 반면 통제 그룹은 같은 시간 동안 시나리오와 관련된 고전적인 오리엔테이션 방식을 수행했다. 또한, 실험 집단과 통제 집단은 같은 상황에서 12분 동안 시뮬레이션 실습을 하였으며, 같은 연구자가 40분 동안 디브리핑을 수행하였다. 그 후 참가자들의 시뮬레이션 몰입감, 자신감, 만족도를 측정했다. 데이터는 SPSS 22.0 프로그램을 사용하여 t-test를 사용하여 분석하였다. 결과적으로 영상을 활용한 사전브리핑을 실시한 실험군이 대조군보다 몰입감과 자신감이 더 높은 것으로 나타났다. 반면 만족도는 두 그룹 간에 유의한 차이가 없었다. 즉 구조화 된 비디오를 사용한 사전브리핑이 시뮬레이션 몰입감과 시뮬레이션 자신감을 높이는 효과적인 교육 방법이라는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 두 가지 수업 방식 (강의 중심 수업과 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 수업)이 학습자의 구조화된 문제 해결력과 비구조화된 문제 해결력 및 동기 수준에 미치는 영향을 탐색하였다. 29명의 공과대 학생이 연구에 참여하였고 반복 측정 설계법이 적용되었다. 연구 결과, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 수업은 학습자의 비구조화된 문제 해결력에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 동기 하위 수준중에는 관련성 요인에만 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.
최근 몇 십년간 이산사건시스템명세(DEVS) 형식론은 이산사건시스템을 모듈러하고 계층적으로 모델링할 수 있는 잘 정의된 의미론을 제공하여 왔다. 그럼에도 불구하고 실용 엔지니어들은 실세계의 시스템을 모델링에 적용하는데 어려움을 겪기도 하는데 이는 DEVS가 많은 상태와 사건들을 구조화되지 않은 형태로 명세해야 하는 것 때문이다. 본 논문은 집합 이론을 바탕으로 그러한 사건 및 상태집합들을 구조화된 형태로 표현하는 Structured DEVS 형식론과 이와 연관된 DEVS 다이어그램을 제안하고자 한다. 위상, 변수, 포트 등의 개념을 사용하여 집합들을 명세한 구조적 DEVS 형식론은 원래의 DEVS 형식론과 동등함을 증명하였다. DEVS 다이어그램을 이용하여 구조적 DEVS 형식론으로 표현된 예시 모델이 쉽게 객체지향 시뮬레이션 환경에서 구현될 수 있음을 보임으로써 제안된 형식론이 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 고속도로 통행량을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 통행량에 대한 누적분포함수를 이용한 동적 예측 알고리즘을 제시한다. 여기서 누적분포함수의 근사함수를 수치적 방법인 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline) 보간법과 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 통해 얻는다. 이 알고리즘은 금융수학에서 활용하는 누적 분포함수를 이용한 난수 생성 알고리즘을 통행량 예측에 알맞도록 새롭게 구조화한 것이다. 이 알고리즘으로 고속도로 통행량을 시뮬레이션하면 실제 통행량과 매우 흡사한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 이 알고리즘은 고속도로뿐만 아니라 통행량 예측이 필요한 다양한 분야에서 활용할 수 있는 새로운 알고리즘이다.
시스템 모델링은 규모와 크기에 따라서 방법이 모두 다르며, 시스템 요구사항에 따라서 설계를 하는 방법이다. 하지만 현재까지의 기법은 개별적인 방법만 고려했기 때문에 시스템 요구사항의 모든 것을 적용하기 어려운 단점이 있다. 따라서 요구사항에 따른 시스템의 완성도를 높이기 위해서는 복합적인 모델링 방법의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 절차지향 및 객체지향 모델링 방법에 대한 접근을 통합 할 수 있는 DEVS기반 하이브리드 모델링 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 프로세스와 객체와의 관계를 계층형으로 구조화 시킬 수 있으며, 수학적 명세가 가능하다. 또한, 하이브리드 모델링의 시뮬레이션을 위한 분산처리 환경에서 DEVS 기반 하이브리드 시뮬레이션에 대해 제안을 한다. 제안하는 모델을 통해서 복잡한 시스템에 대한 명세와 검증이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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