기초세굴에 따른 교각에서의 1차 모드 고유진동수 변화를 이용하여 교량 세굴 건전성을 정량적으로 평가하기 위하여 공용중인 광탄1교의 T형 교각 1기에 대하여 충격진동실험을 수행하였으며, 교축직각방향의 1차 모드 고유진동수를 수치해석결과와 비교하였다. 교량 상부구조물의 모델링 방법에 따라 상부구조물을 전체 모델링한 방법과 교각만을 모델링하고 상부구조물의 영향범위를 가정하여 교량받침 위치에 질점질량으로 변환하여 적용한 방법으로 구분하여 수치해석을 수행하였다. 상부구조물을 전체 모델링한 경우와 집중하중 형태로 상부구조물을 모델링한 경우 모두 고유진동수는 충격진동실험결과와 큰 차이를 보였다. 충격진동실험을 통해 얻은 고유진동수는 교각의 국부적인 진동수로 사료되는 반면, 수치해석을 통해 구한 결과는 교량 상부와 하부의 Coupling 효과가 반영된 시스템 전체의 고유진동수이기 때문에 결과의 큰 편차가 생기는 것으로 판단된다. 따라서 충격진동실험에서 구한 고유치 양상을 올바로 구현하기 위한 모델링을 찾기 위해서는 새로운 접근 방법이 필요할 것으로 사료된다.
XML을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 B2B 시스템 구축 시 가장 중요한 부분은 모델링을 어떻게 하느냐 일 것이다. 기존의 관계형 데이터베이스에 저장된 정보를 XML 문서로 변환하는 것뿐만 아니라 신규로 정의하여 사용하는 정보에 대하여서도 확장성 있고 만족할 만한 성능을 보장하도록 구조화시킬 것인지가 관건이다. XML 문서는 그 자체로 하나의 객체이며 객체지향 모델링의 표준인 UML을 사용하여 문서정보 뿐만 아니라 시스템 전체를 모델링하는 것이 가장 바람직한 접근 방법이다. 따라서 본 논문은 계층구조를 갖는 XML 데이터를 관계형 데이터베이스로 저장이 가능하도록 하는 모델링 방법론을 제안하였다. 이를 위하여 우선적으로 객체지향 설계언어인 UML를 이용해서 클래스 다이어그램을 도출한 후, 클래스 다이어그램에 의해서 XML DTD 설계를 위한 XML 모델링을 소개하고 이들의 모델링으로 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안하였다. 아울러 변환 방법에 의해 관계형 데이터베이스 스키마 스크립트를 구현했다.
3차원 의상 모델링과 시뮬레이션은. 디지털 콘텐츠에서 중요한 요소가 되었다. 이를 위한 여러 도구들이 개발되었으나, 고유한 의복을 표현하는 가상 의상의 디자인은 그래픽 디자이너에게 어려운 작업이며 의상에 대한 전문지식을 필요로 한다. 특히, 한복의 경우는 옷감, 재단방식, 착용법 등에서 양복과는 구성학적 차이점을 지니므로 모델링이 더욱 어렵다. 본 연구에서는 한복 제작에 대한 전문성이 없이도 한복을 쉽게 모델링 할 수 있도록 하는 지식 기반 접근법을 제안한다. 특히, 실사 및 가상 옷감의 시각적 유사성 판단 방법에 의해 옷감 소재 특성 규칙베이스를 구축하고, 신체 특성이 다른 캐릭터들의 체형 특성을 반영한 한복 사이즈의 부분별 다단계 조정 방법을 지식베이스 화하였다. 제안된 지식 기반 모델링 방법은 마야의 플러그-인으로서 제작되었고 다양한 신체형에 대한 드레이핑(착용 시뮬레이션) 실험을 통해 적용 가능성을 보였다.
SP 방법의 장점중 하나는 개인의 응답자로부터 다수의 응답(Repeated observations)을 받을 수 있는 점이다. 그러나 이렇게 얻은 개인의 다중응답을 각각의 응답이 독립적이라는 것을 가정하고 있는 단순한 모델링방법을 이용해서 분석하면 t값이 상향되는 문제를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)라고 한다 본 연구는 다양한 접근을 통해서 이러한 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)를 다루고, 단순한 모델링방법을 통한 모델추정치가 신뢰할 만한가를 검증하도록 한다. 다양한 접근중에서 본 연구에서는 Jackknife와 Kocurs 방법을 적용하였다. Jackknife 방법은 JACKKNIFE란 소프트웨어를 사용해서 분석하였다. Jackknife 추정치와 Kocurs 추정치를 단순한 모델링기법을 적용한 모델추정치와 비교하여서 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)의 발생여부와 모델추정치에 어느정도 영향을 미치는 지를 분석하였다. 단순모델링의 추정치와 Jackknife 추정치의 표준오차도 비교하였다. 결과를 요약하면. Kocurs방법의 추정치의 t값은 단순한 모델링기법과 Jackknife 추정치의 t값보다 매우 낮게 나타났으며, 이는 Kocurs방법은 파라미터의 유의성을 지나치게 하향추정하는 것을 의미한다. Jackknife 방법의 추정치는 단순한 모델링기법의 추정치와 계수값은 거의 유사하나 t값이 다소 적은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 단순한 모델링기법의 계수값은 정확하나 유의정도가 다소 과장되는 것을 의미한다. 결론적으로 본 연구에서 사용한 데이터에는 다중응답의 문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.
이 논문에서는 TCP의 최근 버전인 TCP Reno 버전의 동작을 모델링 하는 방법을 통하여 살펴본다. 이 논문에서 사용한 방법은 하나의 소스를 마코비안 모델을 사용하여 ON-OFF 형태로 구성하며 이 방법을 통하여 빠르고 정확한 TCP 성능 측정 도구를 구성하고자 한다. 결과적으로 이러한 접근은 네트워크 성능과 관련된 출력률, 지연, 패킷 손실률 등을 측정할 수 있다. 또한 이렇게 얻어진 결과는 동일한 트래픽 설정을 사용한 시뮬레이션을 통하여 유효성을 증명하여 본다.
케이스 벤더들이 ORDBMS 지원에 본격적인 모습을 보이기 시작했음에도 불구하고, 여전히 툴의 수준이나 기능은 미약한 형편이다. ORDBMS 구축 및 적용을 위해서는 기존 자원을 변형할 것인지, 새로운 개발을 추진할 것인지 결정해야 한다. 또 가용한 툴들의 수용능력과 방법론적인 접근에 대해 이해하는 것도 중요하다. 모델링 툴에 새롭게 요구되고 있는 객체관계형의 특징과 문제점을 진단한다. 또한 대표적인 툴들의 현황을 점검함으로써 향후 모델링 및 툴의 방향을 제시한다.
본 연구에서는 명시적-반성적 접근을 활용한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 이해에 미치는 영향을 탐색했다. 연구를 위해 서울 J 초등학교 4학년 2개의 학급을 선정하여 각 학급을 실험반과 통제반으로 선정하였다. 실험반에서는 명시적-반성적인 방법으로 모델링 수업을 5차시 동안 진행하였으며, 통제반에서는 4차시 동안 암시적 방법으로 모델링 수업을 진행하였다. 수업 사전·사후에 메타모델링 지식 다섯 가지 요소인 '모델의 의미, 목적, 설계와 구성, 가변성, 다중성'에 대해 설문 및 면담을 수행하였다. 연구 결과 메타모델링 지식 요소 중 실험반에서는 '모델의 의미(모델의 예)', '모델의 목적', '모델의 가변성', '모델의 다양성' 영역에 대한 이해가 높아지는 변화가 나타났지만, 통제반에서는 여전히 모델의 의미를 파악하지 못하는 학생이 다수였으며 모델과 모델링의 본성에 대해 다양하고 폭넓은 이해가 아닌 모델링 수업과 관련된 제한된 이해에 머물렀다. 본 연구를 통해 명시적-반성적 메타모델링 지식을 강조한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 변화에 긍정적인 영향을 미침을 알 수 있었다.
레이더법은 건축구조물에 대한 비파괴 검사의 대표적인 방법의 하나이다. 레이더로 측정된 결과들을 분석하기 위해서는 전자기파의 전파에 대한 수치적인 모델링을 통한 이론적인 접근이 필요하다. 콘크리트 시편에 전파되는 전자기파를 모델링하기 위해 유한차분 시간영역법을 적용하고자 한다. 유한차분 시간영역법은 전자파 해석과 모델링을 통한 시뮬레이션에 매우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 유한차분 시간영역법을 이용하여 두께가 다른 5개의 시편을 3차원으로 모델링하였다. 모델링 결과와 실험 결과를 비교하여 실험에서 시편 뒷 표면을 찾으며 시편두께를 측정한다.
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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