최근 토지이용 변화에 관한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, CA)를 이용한 연구방법이 도시성장에 많이 활용되고 있다. CA는 셀 상태가 전이규칙에 따라 새로운 시점의 상태로 변하는 연산을 반복한다. 또한 퍼지-AHP를 이용하여 정보 손실을 최소화하고, 유연한 도시성장 모델링을 유도할 수 있다. 그러나 AHP의 경우 가중치 도출까지 의사수렴 작업이 반복되어야 하는 어려움이 있다. 그리고 셀룰라 오토마타를 이용한 시뮬레이션은 많은 연산 모델링이 필요하고, 도출된 데이터 관리 및 일정 기준 시점마다 일치성을 검증하여야 한다. 이에 본 연구는 변수에 상대적 가중치를 부여하는 AHP 단계부터 셀룰라 오토마타를 이용한 도시성장 및 검증과정을 자동화하여 부산시 도시성장을 분석하고 예측하였다. 이를 통하여 도시성장 모델링의 복잡성과 반복성 문제를 개선할 수 있다. 또한 검증과정 부분을 통해 유용성 높은 모델링을 할 수 있으며, 작성된 모듈을 사용하여 이와 유사한 사례 연구에 적용할 수 있다.
UCC와 SNS 등을 통해 개인 미디어가 다양한 방식으로 생성됨에 따라 미디어를 분석하고 인지하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 객체 인지의 수준이 향상되었다. 그 결과 기존의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용한 추론 방식과 달리 미디어에서 인지되는 객체를 활용하는 영상 분류 추론 연구가 수행되고 있다. 하지만 추론을 위한 미디어 온톨로지 모델링을 사람이 직접 수행해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 모델링의 자동화 방법을 제안한다. 영상에서 인지되는 객체의 빈도에 따른 OWL-DL 공리의 특성을 고려하여 온톨로지 모델 생성의 자동화 방안에 대하여 설명한다. 유튜브에서 수집한 15가지의 카테고리에 대한 영상으로부터 온톨로지 모델을 자동 생성하여 추론을 통해 미디어 분류의 정확도에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과 15가지 영상 이벤트의 행위 약 1500개에 대하여 영상 분류를 수행한 결과, 86%의 정확도를 얻었고, 온톨로지 모델링의 자동화 방법에 대한 타당한 성능을 보였다.
건설산업 영역의 스마트 건설 기술 도입이 빠르게 진행되고 있다. BIM(Building Information Modeling), 드론, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술 등 스마트 건설 기술을 활용하여 시공 현장의 재해율을 낮추고 시공 기간을 단축시키는 효과를 가져온다. 건설 시공 현장 관리를 위한 디지털 트윈 플랫폼을 도입하기 위해서는 실제 시공 현장을 가상의 공간과 동일하게 구축하여 실시간으로 현장 관리를 가능하게 한다. 디지털 트윈 가상공간 구축방법은 시공 전주기 데이터를 수집 및 가공을 하고 3D 모델 파일을 이용하여 시각화 한다. 본 논문에서는 디지털 트윈 공간을 구성하는 3D 모델링을 3차원 공간 데이터를 기반으로 자동생성하여 효율적인 디지털 트윈 공간을 구축하는 모델링 자동화 기법을 소개한다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.21-26
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1998
본 연구는 Zeigler가 제시한 DEVS 모델링 및 시뮬레이션 방법론에 전문가 시스템 및 기호적 시뮬레이션기법등 다양한 추론기법들을 결합시킴에 의해, 캠퍼스 네트워크의 설계 및 성능분석 자동화 방법론과 도구의 개발을 주 목적으로 한다. 이를 위하여, 본 연구에서는 SES/MB를 이용하여 정보시스템의 구성설계 및 성능분석 자동화 방법론을 제시하였고, 캠퍼스 네트워크에 대한 사례 연구를 통하여 그 적용 가능성을 검토하였다. 기존의 연구들과의 차별성은 다음과 같이 요약된다; 첫째, 구성 전문가의 지식베이스를 활용한 구성 설계 자동화, 둘째, 해석적 기법이 아닌 시뮬레이션 기법을 이용한 성능분석, 셋째, 요구조전 및 제약조건들에 따른 행동궤적의 자동생성 및 이를 이용한 성능분석 자동화등을 들 수 있다.
컴퓨팅 사고력은 제 4차 산업혁명 시대에 접어든 우리 사회에서 필요로 하는 미래 역량으로 꼽히고 있으며, 우리나라에서도 2015 개정 문이과 통합형 교육과정을 통해 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 SW교육을 강조하고 있다. 3D 모델링 교육은 컴퓨팅 사고력과 직접적인 관련이 있다. 3D 모델링을 위하여 실제의 구체물을 단순화 하거나, 모델링을 위하여 필요 없는 부분을 삭제하거나 추가하는 것이 컴퓨팅 사고력의 추상화에 해당된다. 그리고 모델링 프로그램을 사용하는 것은 일종의 자동화에 해당된다. 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 3D 모델링 교육에서 권장할만한 3D 모델링 프로그램을 틴커캐드(TinkerCad)로 제시하였으며, 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 틴커캐드 활용 초등 3D 모델링 교육 방법을 제시하였다.
지능 기계 개발을 위한 센서의 지능화는 주변 환경에 대한 인식, 새로운 지식의 창조 및 다른 기계와 지식의 교환 등의 기능을 갖는 것으로 접근된다. 센서의 지능화를 위해서는 센서에 대한 정보의 모델링과 행동의 모델링이 필요하다. 특히 행동의 모델링은 센서가 제공하는 서비스 기반의 접근에 대한 확장이다. 에이전트 입장에서 센서의 지능화는 에이전트의 특징인 자동화, 사회성, 환경 인식성 및 목표 지향성의 실현이다.(중략)
최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.
지금까지는 데이터의 무결성 보장을 위해 데이터베이스의 개념적 설계단계에서 트랜잭션 모델링은 데이터의 무결성 성질만을 언급하였고 보안 성질은 표현하지 못하였다. 또한, 데이터 모델에서 데이터의 동적 성질을 모델링하는 트랜잭션은 데이터의 무결성을 완전히 보장하기 어려웠다. 응용영역의 효과적인 분석과 설계를 위해서는 데이터 모델링에서 객체, 속성, 관련성 등과 같은 정적 성질 반만 아니라 데이터의 무결성과 보안성을 보장하는 동적 성질의 모텔링이 필요하다. 본 논문은 데이터의 무결성과 보안성 정보를 표현하는 보안 객체 관련성 Secure Object-Relationship Model: SOREM)에서 보안성이 첨가되어 자동으로 생성되는 기본 연산을 바탕으로 응용 트랜잭션을 모델링 하는 방법을 제시한다. 또한, 보안 트랜잭션 모델링 과정을 정확하고 용이하게 수행하기 위한 보안 트랜잭션 정의언어(Secure Transaction Definition Language : STDL)를 사용하여 보안 트랜잭션 모델링 자동화 도구를 X 윈도우 환경에서 설계 및 구현하였다.
화학공장에는 수많은 장치들이 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 화학공장은 장치집약적인 특징으로 인해 항상 장치의 고장 또는 조업자의 실수로 인한 사고가 일어날 가능성을 안고 있다. 따라서 화학공정에서의 사고를 예방하고 안전을 확보하기 위해서는 잠재적인 사고 가능성 및 위험요인을 사전에 분석하고 예방하는 것이 중요하다. HAZOP 분석은 정성적인 평가 방법 중 가장 체계적이고 논리적인 방법으로 평가받고 있다. 이러한 HAZOP 분석과 같은 안정성 평가를 위해서는 많은 인력, 자원, 시간이 필요하다 따라서 전문가의 인력과 시간을 줄이며 일관된 결과를 얻기 위해 위험성 평가의 자동화가 요구된다. 그리고 자동화를 위한 여러 연구와 방법론이 있었으나 나름대로의 한계가 있었다. 본 연구에서는 기존 방법론의 한계를 극복하기 위해서 화학공정의 안정성 분석자동화 시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 일반적인 위험성 평가에 필요한 지식을 모델링한 다중모델 접근방법을 사용하여 물질지식베이스, 구조지식베이스, 장치지식베이스로 분하여 모델링 하였고, 안전성 분석을 수행하는 세가지의 추론 알고리듬 Deviation Analysis Algorithm, Malfunction Analysis Algorithm, Accident Analysis Algorithm을 개발하여 화학공저의 안정성 분석 자동화 시스템 AHA(Automated Hazard Analyzer)를 구축하였다 이것은 전문가 개발 도구인 G2를 이용하여 구축하였고, 제안된 시스템을 Olefin dimerization 공정의 feed section에 적용하여 유용성을 확인하였다.
홍수범람지도는 치수 대책 수립 등 다양한 목적으로 국내 주요하천에서 작성되고 있으며 범람 구역의 정확도를 높이기 위한 노력이 다각도로 수행되고 있다. 최근, 공간적으로 매우 정밀한 LiDAR 측량 성과를 기반한 DEM을 이용하거나 2차원 혹은 3차원 수치모델링을 적용하여 범람지도의 정확성 및 적용성이 획기적으로 개선되고 있다. 또한, 범람구역의 불확도에 관련된 연구도 다수 수행되고 있다. 그러나, 이러한 성과는 정밀 DEM 자료가 가용하거나 치수의 중요도가 높은 국가하천 지역에 국한되고 있으며 중소하천을 포함한 국가 전체 홍수지도 작성은 여전히 제한적으로 수행되고 있다. 중소하천의 경우, 공간해상도 및 정확도가 낮은 DEM과 1차원 모델링에 기반하여 범람지도의 신뢰도가 여전히 낮은 실정이다. 또한, 홍수지도 작성 기법은 비교적 잘 알려진 상황이나 작성 과정은 상당한 시간이 필요한 작업으로 지도 작성 시 실무에서 많은 비용과 시간이 소요되고 있어, 결과적으로 중소하천을 포괄한 홍수범람지도 작성에 장애요인으로 작용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 하천기본계획에서 확보될 수 있는 하도단면 측량 등 표고 측량 성과를 활용하여 공간 해상도가 상대적으로 낮은 DEM을 정교화 및 상세화할 수 있는 개선기법 및 복잡한 범람지도 작성과정을 자동화하여 작성 소요시간을 현저히 줄일 수 있도록 하는 GIS 기반의 홍수범람지도 작성 자동화 툴을 개발하였다. 개발된 GIS 기반의 자동화 툴은 AIM(Automated Inundation Mapping tool)로 명명되었으며 ESRI사의 ArcObjects를 활용하여 개발되어 ArcGIS 기반으로 운영되며 현재 HEC-RAS 홍수위 자료가 입력자료로 작동되도록 설계되었다. 개선된 DEM과 AIM은 시범적으로 제주도 한천 하류에 적용되었으며 2007년 태풍 나리 시 발생한 범람흔적도와 비교했을 때 기존 방식에 비해 범람지도의 정확도와 작성시간(10초 가량 소요)이 상당부분 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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