• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1992년도 제2회 정기총회 및 추계학술 발표회 발표논문 초록
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• pp.9-9
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• 1992

시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.123-136
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• 2013

시각적이고 비정형적인 구조로 표현된 휘처 모델(Feature model)은 구문적 명확성을 보장할 수 없고, 자동화 툴(tool)에 의한 구문(syntax)의 검증이 어렵다. 따라서, 휘처 모델이 가진 구조물의 구문적 명확성을 입증하기 위한 정형적 명세와 모델 검사(model checking)가 필요하다. 본 논문은 Z 언어를 이용한 휘처 모델의 정형적 명세와 모델 검사를 통해서, 휘처 모델의 정확성을 검사하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 휘처 모델과 Z간 변환 규칙을 정의하고, 이 규칙에 의거하여 휘처 모델의 구문에 대해 Z 스키마(schema)로 명세한다. 모델 검사는 Z 스키마 명세에 대해 Z/Eves 툴을 사용하여 구문, 타입 검사(type checking), 그리고 도메인 검사(domain checking)를 수행하여 모델의 모호성을 검사한다. 이로서, 휘처 모델의 구조물을 좀더 명확하게 표현할 수 있으며, 설계된 모델의 오류를 검사할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.703-705
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• 2001

본 논문에서는 PWD 모델을 기반하였을 경우 검사점들에 대한 새로운 일관성 조건이 필요함을 보이고, PWD 모델에 적합한 조정검사점 기법을 제안하고자 한다. 제안된 조정검사점 기법은 전체 프로세스가 일관된 검사점집합을 구성할 때 일관성 조건을 따르는 것이 아니라 PWD 모델에 적합한 새로운 일관성 조건을 따른다. 또한 각 프로세스의 수행상태를 비결정성 사건으로 인해서 발생하는 상태구간으로 구분하여 이전의 검사점 이후에 변화된 상태구간에 새로운 의존성을 생성하는 프로세스만 검사점을 취한다. 제안된 기법은 PWD 모델에 기반한 시스템에서 기존의 조정검사점 기법이 보이는 불필요한 오버헤드를 없애고, 결함발생시 시스템의 제한된 복귀를 보장한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.358-360
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• 2003

모델검사는 시스템과 그 시스템이 만족해야할 속성을 입력받아서 시스템이 속성을 만족하는지를 자동으로 보여주는 기술이다. 시스템이 속성을 만족한다면 참을, 만족하지 않는다면 왜 만족하지 않는지에 대한 반례를 보여준다. 모델검사에서 반례는 시스템의 오류를 발견하는데 중요하게 사용된다. 또한 모델검사를 이용해서 게임시스템을 모델링하고 반례를 이용해서 게임에 대한 풀이를 알 수 있게 되었다. 하지만 이런 반례가 최적의 풀이인지는 알 수 없었다. 이 논문은 모델검사에서 나온 게임 풀이가 최단 풀이 경로인지를 살펴본다. 그리고 최단 풀이경로를 출력하도록 NuSMV를 수정하여 원래 NuSMV에서 생성된 게임 풀이와 길이를 비교해 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.558-561
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• 2021

심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.449-459
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• 2014

시각적인 클래스 모델로 기 제시된 2+1 View 통합 메타모델은 비정형적인 명세에 기인하여 명확하게 모델의 구문을 표현하지 못하고 있으며, 또한 그 모델의 정확성을 보장할 수 없다. 본 논문은 Z와 Object-Z를 사용해서 2+1 View 통합 메타모델의 구문적 의미를 정형적으로 명세하고, Z/Eves 툴을 통해 메타모델의 정확성을 검사하는 것이다. 정형 명세는 클래스 모델과 Z/Object-Z간의 변환규칙을 적용해서 2+1 View 통합 메타모델의 구문과 정적 시멘틱에 대해 Z와 Object-Z 스키마로 각각 표현한다. 메타모델의 검사는 Z 스키마 명세에 대해 Z/Eves 도구를 사용하여 구문, 타입 검사 그리고 도메인 검사를 수행하여 메타모델의 정확성을 입증한다. 이로서, 2+1 View 통합 메타모델 메타모델의 Z/Object-Z 변환을 통해 구조물의 구문적 의미를 명확하게 표현할 수 있으며, 또한 그 메타모델의 정확성을 검사할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1543-1546
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• 2012

반응형 시스템은 외부 환경과 지속적으로 상호작용하는 시스템이다. 반응형 시스템이 요구 사항을 만족하는지를 검사하기 위해서 상호 작용을 수행할 환경 모델을 구축 해야 한다. 환경 모델은 반응형 시스템에게 항상 올바른 입력들을 제공 해야만 검사 결과의 신뢰성을 보장할 수 있기 때문에 올바른 입력들을 포함하는 것은 매우 중요하다. GR(1) Synthesis 는 수학적 정형 기법으로써 논리식으로 표현된 요구 사항을 보장할 수 있는 모델을 자동으로 생성할 수 있다. 이 기법을 이용하여 올바른 환경 모델을 생성하고 반응형 시스템에게 올바른 환경의 입력들을 자동으로 제공 함으로써 반응형 시스템의 행위가 올바른지를 환경 모델 상에서 검사하였다. 또한 사례 연구를 통해 환경 모델을 이용한 검사가 기존 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1-8
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• 2006

본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정 데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.115-120
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• 2001

본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.37-38
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.