도메인에 대한 전문 지식 획득(Acquisition of expert knowlegde)은 지식 제공자인 인간 전문가에 의존한다. 도메인이 복잡해 질수록 인간 전문가로부터 관련된 모든 지식을 획득하기란 어렵다. 이런 지식 획득의 어려움을 부분 흑은 완전 자동화된 지식 획득 시스템을 통해 해결하려는 많은 연구가 있어 왔다. 그러나 지식 획득을 위한 여러 시도들은 지식 제공자의 촛점이 도메인이 아닌 표현 구조나 도구- representation environment -에 보다 치우치게 하여, 잘못된 지식을 획득하게 하거나 주요지식이 생략되는 경우를 보이기도 한다. 또한 정적인 관계(relationship)에 의해서만 지식(Static Knowledge)을 생성하므로 시간흐름에 따라변화하는 지식을 나타내기는 어렵다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 자동 지식 획득(Simulation Based automatic Knowledge Acquisition) 방법을 제시한다. 이 방법은 1) 도메인에 관한 초기 인과관계 정보를 입력 받고, 2) 입력된 정보를 일정한 프레임에 따라 구조화 시켜 경험 베이스를 구성하고 이를 탐색하여 도메인과 관련된 확장된 정보를 얻은 후, 3) 위의1),2)를 통해 얻어진 정보를 분석하여 주어지는 입력에 대해 다양한 출력을 낼 수 있는 시뮬레이션 모델을 생성한다. 이 모델은 다음 단계의 지식 생성을 위한 수단(resource)이 되며, 구간값과 같은 불확실한 정보를 포함할 수 있는 구조이다. 마지막으로 4) 생성된 모델을 시뮬레이션하여 결과로 생성된 지식을 획득한다. 위의 과정에서, 지식획득을 위한 수단인 시뮬레이션 모델이 지식 제공자의 개입 없이 자동 생성됨에 따라, 지식 제공자는 도메인 관련 지식 그 자체에 집중할 수 있으며, 생성된 모델을 시뮬레이션한 결과에 의해 지식을 생성함으로써 동적인 지식이 얻어질 수 있다. DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다. 에탄올투여로 증가된 유리기 해독계 효소인 GSH-Px활성을 큰 폭으로 감소시키고 에탄올투여로 감소된 비효소적 항산화작용을 나타내는 GSH함량을 다량 증가시킴으로서 지질과산화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$$[W1]_{XO}$ ]$
본 연구는 시뮬레이션 기반 성인간호 실습교육이 간호대학생의 회복탄력성, 임상수행능력과 간호사역할이행에 미치는 효과를 확인하고자 시행되었다. 단일군 전·후 설계의 유사실험 연구로, 일개 대학의 간호대학생 4학년 52명을 대상으로 자가보고식 설문지를 이용하여 실시하였다. 실험처치로 2017년 1학기에 1회 5시간씩 총 30시간 동안 디브리핑을 포함한 구조화된 성인간호학 시뮬레이션 수업을 적용하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 분석하였고, 대상자의 일반적 특성은 기술적 통계를, 시뮬레이션 교육의 효과 측정을 위해 Shapiro-Wilk test를 실시한 결과 정규성을 만족하여, paired t-test로 분석하였다. 연구결과 성인간호분야 시뮬레이션 교육 후 대상자의 회복탄력성은 교육 전 3.38점에서 교육 후 3.51점으로 유의하게 상승하였고(t=-2.51, p=.016), 임상수행능력도 시뮬레이션 교육 후 3.50점에서 3.75점으로 상승하여 통계적으로 유의하였다(t=-4.18, p<.001). 또한 간호사역할이행도 교육 전 3.48점에서 교육 후 3.63점으로 유의하게 상승하였다(t=-2.89, p=.006). 본 연구의 결과를 바탕으로 성인간호학 시뮬레이션 교육이 간호대학생의 간호실무영역의 임상수행능력뿐 아니라 회복탄력성과 간호사 역할이행에 효과가 있는 것으로 확인되므로, 향후 신규간호사의 현장 적응을 도와 이직률을 감소시킬 수 있는 교육적 중재로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
화강토와 관련된 지반문제의 거동예측을 위한 수치해석의 적용이 양적인 면에서는 많이 확대되어왔지만 해석결과에 지대한 영향을 미치는 구성방정식 등 수치해석 모델링을 개선하고자 하는 노력은 부족하였다. 화강토 거동의 특징은 내재적 결합력으로 인한 구조화의 거동을 나타내는 것이며, 항복면이 평균유효응력 축에 대칭이고 Non-associated 소성거동을 보인다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 화강토 거동을 표현하기 위하여 일반화된 한계상태모델을 도입하고, 이를 화강토의 경화거동 모델링이 가능하도록 확장하였다. 제안된 모델을 이용한 삼축시험의 유한요소 시뮬레이션 결과는 측정결과와 좋은 일치를 보였다. 화강토 지반내 터널에 대한 유한요소해석을 수행한 결과, 비선형 탄성모델과 조합된 확장된 한계상태모델이 현장계측결과와 잘 일치하는 결과를 주었다.
This paper presents the robust control simulation of a composite beam using self-sensing actuators(SSA). The self-sensing actuator is a new concept for intelligent material, where a single piezoelectric element simultaneously functions as both a sensor and an actuator. In a practical implementation of the self-sensing actuator an electrical bridge circuit is used to measure strain. The circuit could provide significant information about strain in the element if it were well-balanced. Our aim is design a robust controller which guarantees that the performance of a self-sensing actuator is robust against perturbation of the bridge balance and to confirm the advantages of this technique. Simulation results show that the self-sensing actuator driven by the designed controller exhibits excellent performance in suppressing the vibration of a composite beam.
Dynamic Source Routing(DSR) 프로토콜은 이동 노드의 Multi-hop wireless ad hoc 망사용을 위해 특별히 디자인된 효율적인 라우팅 프로토콜이다. DSR은 일한 관리 없이 운용될 수 있도록 자기구조화 되어있으며 자기조직화 되어있다. "Router Discovery"와 "Router Maintenance"의 두 매카니즘으로 프로토콜은 구성되어 작동하며, 전적으로 on-demand로 작동한다. 본 논문에서는 multi-hop wireless ad hoc 망 상에서의 DSR 프로토콜 동작을 살펴보고, 시뮬레이션을 통한 DSR 프로토콜의 성능을 도시하여 DSR 알고리즘을 분석하고자 한다. DSR 알고리즘을 분석하고자 한다.
본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.
Purpose: This study was aimed to compare and contrast the evaluation scores on students OSCE performance between the instructors and students according to the Bloom's taxonomy. Methods: A total of sixty six students in a nursing college in Seoul, Korea and four instructors were recruited in the study. The 28 sophomore students were assigned to an OSCE on intravenous injection, whereas 38 junior students on tracheostomy care. Knowledge levels were measured by the students using the researcher developed knowledge questionnaires, and the attitudes and skills by the students and instructors by the modified clinical performance checklists. The data were analyzed by SPSS 22.0 program. Results: For knowledge, the higher GPA of the previous semester was only significant factor of higher knowledge scores. There were statistically significant differences in scores of total (t=-2.740, p=.008) and skill (t=-2.528, p=0.014), but not in attitude between the instructors and students' evaluations. The students evaluated their skill scores significantly higher than those of the instructors. For knowledge, the higher GPA of the previous semester was the only significant factor of higher knowledge scores. In attitude scores, the students in higher grade significantly overestimated themselves (t=3.076, p=.003). Conclusion: Clinical performance assessment requires methodological validity and reliability for student to attain necessary clinical skills properly and efficiently. The findings of this study mandate various assessment methods for nursing simulation evaluations to be valid.
최근 CAN, Chord, Pastry와 Tapestry 등과 같이 안전한 분산 시스템기반의 P2P (Peer to Peer) 오버레이 네트워크가 일반화되고 있다. 이러한 시스템은 효율적이고 결함에 허용적인 라우팅과 개체의 위치추정 및 스스로 초기화시킬 수 있는 오버레이 네트워크가 갖는 로드 밸런싱을 제공한다. CDN (Contents Delivery Network)온 네트워크 하부구조의 중간 단계로서 궁극적으로 CP(Contents Provider)가 고객에게 전달하고자하는 멀터미디어 데이터를 포함한 컨텐츠의 효율적인 전송을 돕는다. 본 논문에서는 CDN에 적합한 토폴로지-인식 P2P 오버레이 네트워크를 새롭게 제안하였다. 제안된 기법인 Rosary에서 CDN 서버는 구조화된 오버레이 네트워크상에서 두 단계의 Inter-pastry와 Intra-pastry 라우팅을 수행한다. Rosary는 기존의 Pastry 기법을 CDN 환경에 맞도록 적응적으로 수정, 보완 및 추가하였으며 언급한 Intra-pastry 방식과 동적인 랜드마크 토폴로지 기법에 기반을 둔 세미-해싱방법을 제공하고 토폴로지-인식 오버레이 네트워크의 구성과 운용에 이용되었다. NS-2를 이용한 시뮬레이션에서 Rosary 기법은 네트워크 구성 후 안정화 된 컨텐츠 전송에서 보다 전송실패가 적고 효율적이며 견고한 것으로 증명되었다.
과거에는 경영의사결정에 적절한 정보를 적시에 제공할 수 없기 때문에 불확실한 경영을 했으며 경영자는 주관적인 경험과 판단 등에 의지하였다. 정보기술의 발달과 더불어 발전한 정보시스템과 기술은 비즈니스 운영면에서 고도의 효율성과 생산성을 달성하기 위하여 관리자가 활용할 수 있는 가장 중요한 도구 중에 속한다. 이것의 효과는 비즈니스 실무와 관리행태의 변화가 동반되었을때 더욱 크게 나타난다. 본 연구에서는 기업의 전략적 의사결정에 필요한 문제를 해결하기 위하여 정보기술을 활용하여 필요한 정보를 획득하고 문제해결 방법론을 시뮬레이션 하여 객관적이고 정형화된 경영의사결정을 지원하는 시스템을 개발하기위한 기능요소 및 솔루션을 구조화하였다. 본 연구에서 제안하는 전략의사결정지원 시스템은 기업경영 지원기술에 관련된 것으로 IT기술을 활용하여 경영의사결정에서 요구되는 전략의사결정 문제에 있어서 최적의 시나리오를 선택하도록 하여 신뢰성 있는 기업경영에 도움을 줄 수 있는 시스템이다. 전략의사결정시스템은 개별사업 시뮬레이션과 전사사업 시뮬레이션, 전사사업 포트폴리오 관리 등 크게 세 가지 기능부문으로 나누어 볼 수 있다. 본 시스템은 객관적이고 정형화된 컨설팅 결과를 제공함으로써 신뢰성을 보장할 수 있고, 급변하는 경영 여건에 효율적으로 대응할 수 있는 유용한 효과를 기대할 수 있다.
본 논문은 광고형 게임 구현을 위해서 확장 스크립트 지식구조를 제안하고 이를 기반으로 게임모듈과 광고모듈을 개발한다. 게임에 대한 부정적인 인식을 재고하기 위한 기존의 연구가 교육용 시스템, 광고형 게임, 훈련용 시뮬레이션 게임등으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 게임구조에 대한 높은 수준의 상세화를 시뮬레이션 하기 위해서 시뮬레이션 상황구조와 이에 수반되는 제반 요소를 수학적으로 표현하며, 게임 전개는 인과성을 이용한다. 게임이 진행되는 상황은 현실세계의 시공간적인 상황을 반영한다. 이를 위해서 구조화된 스크립트구조를 적용한다. 게임이 진행되는 도중 광고형 모듈이 특정 미디어를 이용하여 사용자에게 자사의 광고를 홍보하는 방법으로 진행한다. 이러한 접근 방법의 장점은 게임 제작자가 아닌 초보자가 자사의 홍보 미디어를 게임에 삽입하여 효과적인 광고를 가능하게 한다. 제안하는 방법으로 여러 게임중의 하나인 바둑알 던지기 게임에 적용하여 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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