그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Units)는 그래픽 처리에 특화된 수많은 산술논리연산자 (ALU: Arithmetic Logic Unit)와 이에 관련된 인스트럭션Instruction)으로 인해 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Units) 보다 훨씬 빠른 계산 처리를 수행할 수 있다. 최근에는 FORTRAN에 의해 구현된 많은 수치모형들이 현실적인 모델링 방법의 발달로 인해 더 많은 계산량과 계산시간을 필요로 한다. 이 연구에서는 GPU 상의 범용 계산GPGPU : General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기반 운동파 강우유출모형(Kinematic Wave Rainfall-Runoff Model)이 CUDA(Compute Unified Device Architecture) FORTRAN을 사용하여 구현되었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형의 계산 결과는 검증된 CPU 기반 운동파 강우유출모형의 계산 결과와 비교하여 검증되었으며, 잘 일치함을 보여 주었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형은 CPU 기반 모형에 비해 약 20 배 더 빠른 계산 시간을 보였다. 또한 계산 영역이 커짐에 따라 CPU 버전에 비해 CUDA FORTRAN 버전의 계산 효율이 향상되었다.
유엔임무단에 파병되는 한국군의 평화활동 성과를 측정하는 현행평가방식에 대해 적절성, 타당성, 신뢰성문제가 불가피하게 제기되고 있다. 이에 본고는 유엔현장임무단과 국제개발커뮤니티에서 널리 채택한 바 있는 성과기반평가(RBE)모델을 한국군 파병부대의 평화활동에 부합하도록 보완 및 적용하는 방안을 제시하고자 한다. 연구결과, 논리체계모형을 토대로 기획과 평가단계를 통합하는 RBE모델을 토대로 파병 전기획, 파병기간 중 모니터링과 단계적 평가, 파병 후 영향평가의 사이클로 귀결되는 틀을 제안하였다. 둘째, 현행 한국군 평화활동의 모니터링과 평가체계를 RBE모델 기준을 적용하여 검증한 결과, 평가조직 운용 및 논리체계모형에 해당되는 요소들이 기준을 충족하지 못하거나 부분적으로만 충족하였고 파병사후 영향평가는 거의 수행하지 않은 것으로 나타났다. 결론적으로 전술한 문제점들의 해결방안과 민-관-군 분야 전문가가 참여하는 합동조사단 운용을 정책제안으로 제시하였다.
본 연구는 지상군용 지능형 포탄을 포함한 장갑차량 공격용 K-9 포탄의 전시 소요량을 산정하는 국방 시뮬레이션의 방법론을 개선하려는 것이다. K-2008에서 사용된 분석용 국방 시뮬레이션에 의한 방법에서는 입력자료의 부정확성과 모의논리의 왜곡으로 인하여 산정량이 과도하며, 산출된 각 무기체계별 기대점유비율이 장차전의 실상에서 일반적으로 기대하는 바와 상당한 차이를 보여주고 있다. 본 연구에서는 이러한 입력자료 및 모의논리의 왜곡현상의 원인을 분석하고 이를 바로잡기 위하여 훈련용 및 분석용 국방 시뮬레이션 모형을 상호 연계하여 사용 및 검증하는 하이브리드 국방 시뮬레이션 모형의 필요성을 제시하려는 것이다.
본 연구에서는 초등학교에서 스크래치 프로그램을 활용한 사용자 중심 디자인 모델에 기반한 하이레벨(High Level)단계의 프로토타이핑 기법을 적용하여 응용프로그램 개발 교육모형을 제시하여 적용해 보고 그 효과를 검증해 보고자 한다. 본 연구의 결과는 초등학교에서 문제해결력과 논리적 사고력 신장을 위한 응용프로그램 개발 교육의 새로운 접근방법이 될 것으로 기대한다.
대규모 시스템 명세의 올바름을 검증하기 위한 유한상태 LTS(Labeled Transition System)에 기반을 둔 CTL(Computation Tree Logic) 논리 적용의 문제점은 시스템 내부의 병렬 프로세스간 상호 작용으로 인한 상태폭발이다. 그러나 medal mu-calculus 논리를 시스템 안전성 및 필연성 특성 명세에 사용하면, 행위에 의한 순환적 정의가 가능하므로 상태폭발 문제가 해결된다. 본 논문에서는 LTS 로 명세화 된 철도 신호제어용 프로토콜 모델의 안전성 및 필연성 특성을 모형 검사 기법에 의해 검증하기 위해 시제 논리로 사용된 modal mu-calculus를 사용하여 해당 검정 알고리즘을 구현 및 적용하였다.
본 연구는 기업가치를 측정하기 위해서 활용될 수 있는 두 가지의 새로운 모형을 개발하였다. 두 가지 모형은 모두 자산가치와 수익가치의 가중평균으로 기업의 본질가치를 표현할 수 있다는데 공통적인 특징이 있다. 첫째 모형은 도산확률 하의 세후 기업가치 가중평균모형이다. 현금흐름할인법으로 알려진 전체기업가치 평가방법론(entity approach)에 기초한 기업가치 평가모형인 이원흠 최수미(2002)의 지식자산가치 평가모형 및 이원흠 최수미(2004)의 가중평균 가치평가모형으로부터 도산확률 하의 세후 가중평균 기업가치 평가모형을 도출하였다. 이 모형은 기업가치는 수익가치 및 실물자산의 가치와 지급이자의 절세효과, 예상도산비용 등 4부분으로 구성된다는 것을 보여 주고 있다. 둘째 모형은 이익조정에 의한 비정상발생액을 감안한 기업가치 가중평균모형이다. 회계학 분야에 주로 발전한 발생액을 고려한 이익의 질(quality of earnings)을 기업가치 측면에서 평가할 수 있는 새로운 모형이다. 이익의 질을 고려한 기업가치 평가모형도 첫째 모형의 도출논리에 의거하여 세후 혹은 도산확률 하의 세후 기업가치 평가모형으로 확장할 수 있다. 새로이 개발된 가중평균 가치평가모형을 통해 추정한 수익가치와 자산가치의 가중치, 가중평균자본비용 등의 정보는 상장주식의 목표가격 평가, 투자등급 판정 등에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 신규상장주식의 공모가, 비상장기업의 합병가액산정, 지주회사의 가치평가 등 비상장기업의 가치평가 분야에 광범위하게 응용될 수 있을 것이다.
워게임은 전쟁수행능력 평가를 위하여 수많은 변수들이 복잡하게 연결되어 있는 극한상황에서전투수행상황을 신속학 분석할 수 있는 전쟁모의분석 기법의 하나이다. 최근 컴퓨터의 처리능력이 급격히 증대됨에 따라서 워게임의 활용영역이 점진적으로 확대되고 있다. 워게임운용에 있어서 우리의 전쟁상황과 실정에 맞는 전쟁모의모형을 우리가 개발하여 사용하는 것이 가장 이상적이다. 그러나 이러한 모형개발·운영에는 막대한 비용과 시간이 소요되며, 최근까지 초대형모형을 독자적으로 개발할 수 있는 여건이 충분히 성숙되어 있지 않다. 아직가지 워게임 전문연구기관이 국내에 없으며, 워게임모형개발과 전문이력확보에 대한 투자가 미흡함으로써 전쟁연구의 해외의존이 지속되고 있으며, 한국상황에 적합한 전쟁연구는 국내 워게임 관련기관을 중심으로 제한적으로 수행되고 있는 실정이다. 하지만 당면한 국방정책결정과 전쟁수행능력 평가를 효율적으로 수행하기 위해서는, 선진외국의 개밞형을 보전·보완·개선하여 활용하면서 이와 병행하여 중장기적으로 독자적인 한국형 모형을 개발할 수 있는 능력을 보전하여야 한다. 본 논문은 한국형 워게임 보형개발에 있어서 필수적으로 검토 분석되어야 하는 사항과 주요 전투논리를 개선하는데 필요한 개발단계별 검증방법을 제시한다.
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
이 연구에서는 형식적 사고를 요구하는 '기체 분자운동'의 개념 이해에 형식적 조작기로의 인지가속을 목적으로 하는 '생각하는 과학' 활동을 사전에 적용했을 때 어떠한 효과가 있는지 알아보았으며 이 활동에 대한 학생들의 인식을 조사하였다. 교과서 내용 분석을 통하여, 기체 분자 운동의 개념 이해에 필요한 논리적 요소로 변인, 비례, 보상, 형식적 모형 등의 4가지 논리를 추출하였다. 실험 집단 학생들에게 4가지 논리와 관련된 9개의 '생각하는 과학' 활동을 처치한 후에 기체 분자 운동의 수업을 실시하고, 기체 분자 운동의 개념 이해에 대한 성취도 평가를 하였다. 기체 분자 운동 개념에 대한 실험 집단과 통제 집단간의 성취도는 t-검증 결과 유의미한 차이가 없었다. 성 별 분석에서는 사전 인지 수준을 공변인으로 한 공변량 분석 결과 실험 집단의 여학생이 유의미하게 성취도가 향상된 것으로 나타났다. 과학 성취도 평가의 논리 별 정답률에서는 변인 통제, 보상, 형식적 모형논리의 정답률이 통제 집단에 비해 높게 나타났으나 비례 논리는 거의 비슷하게 나타났다. 실험 집단의 '생각하는 과학' 활동에 대한 인식 조사 결과, 활동에 대한 인식이 긍정적일수록 성취도가 높게 나타났으며 과학적 사고력과 태도 영역이 기체 분자 운동의 성취도 사이에 상관관계가 있었다. 특히 구체적 조작기 후기(2B)의 학생들이 가장 긍정적 인식을 가지고 있었으며 성취도도 높았다. 학생들은 교과서에 나와 있지 않는 실험 소재를 다루게 되어 흥미로웠으며 실험 후 토론 시간을 가지면서 연구자가 된 듯한 느낌을 갖게 되어 '생각하는 과학' 활동을 통해 자신의 과학적 사고력이 향상된 것 같다고 답변하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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