• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.131-143
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• 2013

BIM 지침을 통해 기본적인 모델링 기준을 제공하고 있지만, BIM 모델링 업무를 수행하는 참여자 별로 기준이 상이하고 BIM 모델의 활용목적에 따른 적용기준이 다르기 때문에 BIM 적용 지침에 대한 이행여부의 평가는 BIM 모델의 활용목적에 따른 품질을 만족시키기 위한 중요한 절차이다. 하지만 지침에 따라 작성된 BIM 모델의 검토항목 및 방법이 제시되지 않고 있다. 본 연구는 BIM 모델의 완성도를 높이기 위해 국내 BIM 지침의 BIM 기반 품질검토 항목을 도출하고 자동 품질검토 수행을 위한 룰 정의서를 제시한다. 먼저 국내 BIM 지침을 분석하여 품질검토 항목을 도출하고 플로우차트 및 의사코드를 활용한 구조화를 통해 룰 정의서를 작성한다. 작성된 룰 정의서를 기반으로 사례적용을 실시하여 자동 품질검토 과정을 수행한다. 본 연구는 3차원의 방대한 데이터를 포함한 BIM 모델의 설계품질과 완성도를 높이는데 기여할 것이다. 향후 활용목적에 따른 BIM 지침의 개발이 필수적으로 이루어져야 하며 BIM모델의 품질검토를 위한 구체적인 절차나 기준이 제공되어야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.283-285
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• 2001

최근 고객에게 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법의 하나인 CRM 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 룰 기반 CRM에서의 효율적인 룰 매칭을 목적으로 하는 시간요소를 고려한 룰 모델을 제안하고자 한다. 룰 매칭 시점관련조건을 고객관련조건과 구분함으로써 룰의 의미를 구조적으로 명백히 파악할 수 있고 룰 매칭 시에 룰 매칭 시점관련조건을 고객관련조건보다 먼저 수행할 수 있으므로 현재 시점에 룰 매칭을 해야 하는 룰들만을 대상으로 전체 고객 데이터를 검색할 수 있다. 이 때 룰 매칭 시간요소조건을 분류하기 위하여 필요한 카데고리 정보를 저장하고 계산 로직의 반복 수행을 막기 위한 목적으로 어휘를 정의하여 사용하는 방법에 대해서 설명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.418-424
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• 1994

GF(q2) 위의 Hermitian 함수체와 마찬가지로, q+1을 나누는 정수 s에 대해 y + y=x 로 정의되는 부분체들도 Hasse-Weil 한계식에 의해 허용되는 최대수의 1차 점들을 가지므로 최상이 된다. 본 논문에 서는 Hermitian 함수체의 이러한 부분체들로부터 생성되는 기하 Goppa 부호(혹은 대수기하부호)룰 연구한다. n을 부호장, m을 이들 부호의 차원과 최소거리를 결정하는 패러미터라 할때, n보다 작은 임의의 m에 대해 차원과 최소거리가 명확하면서도 완전하게 주어진다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 1990

잡음이 멀티톤 재밍이 있을때 비동기 주파수 도약 FSK(noncoherent frequency hopping/FSK) 시스템의 성능을 분석한다. 랜돔과 조직적 재밍은 멀티톤 재밍을 모델로 생각하였으며, 확률 밀도 함수는 최악의 방해신호하에서 재밍톤 수, 재밍 대 신호적력비, 재밍 신호 위상, 그리고 1개의 통 재밍 전력대 신호 전력비를 변수로 하여 각각에 대한 오율을 정의하고 최적 결정 룰에 적용하였다. 그 결과 한개의 재밍톤 전력 대신호 전력이 1일때 오율이 최대가 되며 또한 랜돔과 조직적 재밍에서의 오율 성능이 거의 같음을 알 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권2호
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• pp.119-123
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• 2010

녹비작물 헤어리베치, 보리, 호밀을 이용하여 벼 재배 시에 토양 물리성, glomalin 함량 및 벼 수량 변화를 구명하고자 본 시험을 수행하였다. 보리와 호밀은 10a 당 질소와 인산을 각각 6.3 kg과 3.2 kg을 시용하였고 헤어리베치는 화학비료 시용 없이 벼를 재배하였다. 시험장소는 경기도 수원시에 소재하고 있는 국립식량과학원 벼연구포장인 신흥통에서 중생종인 풍미벼를 재배하였다. 녹비작물 이용 벼 수확 후 토심 10-20cm에서의 토양물리성이 뚜렷한 차이가 없었으나 0-10cm에서 용적 밀도가 감소하고 공극룰이 증가하였다. 헤어리베치 투입구에서 용적밀도와 공극률이 뚜렷이 개선되었다. 내수성 입단화율은 모든 녹비투입구에서 증가되는 경향이었다. Glomalin의 함량은 1모작 관행시비구에 비하여 모두 증가하는 경향이었고 헤어리베치구에서 유의적으로 증가하였다. 심토에서는 헤어리베치와 같이 보리 시용구에서도 증가되었다. Glomalin 함량과 내수성입단화율이 정의 유의한 상관관계가 인정되었고 토양탄소함량과는 상관관계가 없었다. 벼 수량은 관행시비한 1모작에 비하여 보리+화학비료 시비구는 비슷하였으나 호밀+화학비료 투입구는 낮았다. 화학비료를 전혀 투입하지 않은 헤어리베치구의 벼 수량은 포장도복으로 감소하였다. 따라서 논토양에서 녹비작물 헤어리베치 이용 벼 재배 시 토양의 물리성이 변화하기 때문에 투입량, 본답 물관리 등에 유의해야 될 것으로 생각되었다.