본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.
역전파 신경망 (BPNN)은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있다. 뉴런의 활성화 함수는 동일한 값을 가지며, 이로 인해 예측정확도를 증진하는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 난수발생기(Random generator-RG)를 이용하여 뉴런 경사들이 다중값을 가지도록 최적화하였다. 본 기법은 은닉충의 뉴런수의 함수로 고찰하였으며, 종래의 고정된 경사를 갖는 모델과 그 성능을 비교 평가하였다. 평가에 이용된 데이터는 플라즈마 식각 공정데이터이며, 모델에 이용된 응답은 식각률과 프로파일 각이다. 비교결과 종래의 모델에 비해 예측정확도가, 식각률의 경우 19%-43%, 프로파일의 경우 10%-56% 정도 향상하였으며, 이는 제안된 기법이 모델개발에 매우 효과적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 시맨틱 기반의 상호운용성을 지원하는 Fiesta IoT 온톨로지 모델을 기반으로 Protégé에서 새로운 온톨로지를 추가하여 모델링을 하였다. 이를 통해 KT IoTMakers에서 Open API를 통해 받은 JSON 형태의 데이터를 Jena 프레임워크를 이용하여 RDF 데이터로 변환하였다. 또한, 변환된 RDF 데이터를 Fuseki 서버로 전송하여 저장했으며, SPARQL 질의를 통한 결과를 Daum Map API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 수 있는 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.
본 연구는 컴퓨터그래픽스 분야에서 3차원 객체를 사실적으로 표현하기 위해 사용되고 있는 주요 데이터 측정, 모델링, 렌더링 기술을 소개한다. 객체의 최종 외관은 객체의 형상과 표면 재질, 그리고 주변 광 조건에 크게 영향을 받는다. 따라서 임의 가상공간(디스플레이)에서 3차원 객체를 사질적으로 표현하기 위해서는 주요 영향 인자에 대한 정보가 확보되어야 한다. 최근 컴퓨터그래픽스 분야에서는 객체 형상 및 재질 정보 획득을 위한 다양한 기술 및 장비와 객체 가시화를 위한 다양한 기법을 제시하고 있다. 효과적인 객체 가시화하기 위해서는 각 객체의 구성 재질에 대한 광학 특성에 대한 선행 분석을 토대로, 적절한 측정 및 모델링, 렌더링 기법 적용이 필요하다. 본 연구는 측정 데이터 기반의 재질 렌더링 기법에 중심으로 다양한 재질에 적합한 요소 기술과 그 결과를 설명하고, 재질 렌더링 기법을 활용한 건설분야의 향후 연구 계획을 제시한다.
전산화 대상 규모가 확대되면서 새로운 방식의 데이터 모델링 방법론이 필요하게 됨에 따라 자료 설계라는 것에 최근 들어 1980년대 초반 못지 않게 이른 바 데이터 거버넌스 혹은 데이터 질 등의 화두의 모습으로 큰 관심이 재연되고 있다. 그러나 데이터 모델링에 대한 확고한 견해를 가지고 있지 못하기 때문에 막상 데이터베이스 설계를 실무적으로 소화해 내기에는 적지 않은 어려움을 겪게 된다 본 논문에서는 업무의 요구 형성/분석 단계부터 데이터베이스 구현까지 최종 단계까지를 체계적인 방법론을 통해 정보시스템의 데이터 모델을 창출하는 정규화 중시의NS방법론을 적용한 설계방법과 기존의 관행에 의해 역정규화를 어쩔 도리 없이 용인하고 마는 정보공학(Information Engineering, 약칭 IE)방법론 기반의 설계방법과 비교한다. 동일한 업무를 대상으로 설계된 데이터 설계 산출물을 기준으로 각종 측면에서 비교해 봄으로써 정규화 중시 기반의 체계적 방법론이 기업의 정보시스템의 성능 향상에 어느 정도 기여하는지를 정량 파악하였다. 비교 실험 결과, 개체 설정의 타당성, 설계의 균형성 지표인 사각고리형 경로 유무, 그리고 속성중복률 면에서 모두 NS방법론적 설계가 우수하였다.
본 연구는 국내외 사서 채용 동향을 분석하기 위해 수행되었다. 연구 대상으로 국내데이터는 인터넷 포털 사이트인 "사서e마을"에 게시된 사서 채용 공고를 총 489개를 수집하였고, 해외데이터는 "ALAJobList"에서 6,600개의 자료를 수집하였다. 기간은 2020년 1월부터 2022년 8월까지이며 수집된 데이터를 대상으로 지역 분포도 분석, 빈도 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 채용 공고의 지역분포도는 국내데이터에서 서울이 280건으로 가장 많았으며, 해외데이터는 캘리포니아(California)가 662건으로 상위로 도출되었다. 빈도분석 결과, 국내데이터의 담당업무에서는 '관리' 23.42% 키워드가 높게 나왔고, 자격요건은 '자격증' 16.61%이 가장 많은 비율을 차지했다. 해외데이터의 담당업무에서는 'LibraryService' 8.72% 비율이 높게 나왔으며, 자격요건은 'CommunicationSkills' 10.13% 키워드가 가장 높은 순위에 위치함을 확인했다. 토픽모델링에서는 국내외 담당업무, 자격요건으로 나눠 총 4가지의 영역을 살펴보았다. 분석 결과, 국내외 채용 공고에서 도출된 사서의 담당업무 및 자격요건이 미국도서관협회(ALA) 및 한국도서관협회 등 주요 도서관 관련 협회에서 제시한 핵심 역량과 연관이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실험데이터를 이용해서 가스터빈 제어시스템의 수학적인 모델링을 구하였다. 제어대상은 군산 화력발전소에 설치되어 었는 가스터빈을 모델로 선정하였고 터빈의 정격속도에서 계통병입 및 전부하까지의 운전구간에 국한하여 모델링올 구현하였다. 모델링은 최소자승 알고리즘을 이용하였으며 플랜트는 2차 시스템이라 가정하였고 망각지수는 0.98, 그리고 입.출력신호의 주기는 1sec로 선택하였다. 시뮬레이션 결과, 실제 시스템과 모델링에 의한 입.출력특성이 일치한디는 것을 알 수 있었다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 확산되면서 대량 트랜잭션 환경에서의 RDBMS 성능에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대량 트랜잭션 환경에서 DBMS가 SQL문을 처리하면서 발생시키는 I/O의 특징을 고려하여 데이터의 쓰기 블록 수와 트랜잭션 간에 발생하는 배타적 Lock의 빈도를 최소화시키기 위한 모델링을 제안하고 일반적인 모델링과 성능 비교 실험을 하였다. 실험 분석 결과 DBMS의 트랜잭션 처리량이 많고 트랜잭션 간의 교착 빈도가 높게 발생할수록 일반적인 모델링보다 제안하는 모델링에서의 SQL문 처리 성능이 우수하였다.
본 연구의 목적은 대학생의 중도탈락 현상 데이터를 실증적으로 분석하여 대학의 학생지원정책을 수립하기 위한 시사점을 제공하는 데 있다. 이를 위해 D대학의 2017~2019년 입학생 데이터를 토픽모델링 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 재학생과 제적생으로 나누어 분석하였다. 연구결과 제적생에서 특징있게 나타난 토픽은 '학적'관련하여 '학기등록 1회', '전공'관련하여 '어문계열학과', '학점'관련하여 '학사경고'이고, '대학생활'관련하여 '비교과 프로그램'에 대한 토픽은 나타나지 않았다. 다음으로 '재학생 토픽'과 '제적생 토픽'의 상호 식별 성능을 측정한 결과, SVM(Support Vector Machines)이 가장 우수한 식별 성능을 보여주었다. 이러한 실험을 통해 기계학습을 활용한 인공지능 기반의 학생 데이터 분류 기법 연구의 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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