사용자가 요구하는 기능과 특성에 대한 다양한 요구사항은 소프트웨어를 점점 더 복잡하게 만들고 이를 검증하고 검사하는 것은 어려운 문제이다. 게다가 개발된 소프트웨어 코드를 검증하고 검사를 수행하는 과정에서 트레이싱 혹은 로깅 코드를 삽입하는 과정과 검사가 완료되어 삭제하는 과정에서 사용자의 부주의로 버그가 삽일될 수 있는 문제점도 발생한다. 본 논문은 소프트웨어 개발 과정 중에서 검증 및 검사 과정을 지원할 수 있는 Aspect DEVS 검증 틀을 제시한다. Aspect DEVS 검증틀은 관점 지향 프로그래밍 기법을 사용하여 이미 구현되어 있는 소프트웨어와 사용자는 요구사항을 만족하는 지를 확인하는 동시에 소스 코드에 테스팅 코드를 삽입할 때 발생하는 문제들을 해결한다. Aspect DEVS 검증틀을 사용한 검증의 첫 번째 단계는 관찰 대상을 관점 지향 프로그래밍 기법을 사용하여 명세한 하고, 사용자의 요구사항을 DEVS 다이어그램을 명세한 후 이를 DEVSIM++로 구현한다. 마지막으로 프로그램의 수행 과정 중에서 발생하는 이벤트들을 대상으로 구현한 DEVS 모델의 이벤트 입력으로 넣어 소프트웨어가 사용자의 요구사항을 만족하는 지를 검사함으로써 검증 과정 중에 대상 소프트웨어의 수정 없이 검증 및 검사를 수행할 수 있다.
입자 보강 복합재료의 부피분율을 평가하기 위한 초음파 비파괴 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 복합재의 미시구조를 설명할 수 있는 이론 모델과 초음파의 속도 측정을 필요로 한다. 측정한 속도를 이론예측값과 같게 두면 미지의 입자 부피분율이 계산된다. Mori-Tanaka 방법에 기초한 탄성계수 해석 모델이 소개되어 있다. 이러한 접근 방법을 SiC 입자 보강 Al 기지 ($SiC_p/Al$) 복합재에 적용하였다. 이 방법으로 보강재의 부피분율을 비교적 정확하게 결정할 수 있었다. 또한 금속간 화합물이 부피분율 평가에 미치는 영향을 논하였다. 이 방법은 입자 보강 금속기지 복합재의 생산현장에서 복합재의 품질 평가를 위하여 적용될 수 있다.
실시간 검증은 명세와 요구사항과의 논리적 정확성 뿐만 아니라 시간적 정확성을 확인하는 일련의 과정이다. 하지만 시간의 무한성에 의해 시스템 상태가 무한히 증가할 수 있는 상태 폭발 문제가 검증과정에서 중요한 문제점이 되고 있다. 본 논문에서는 형식 검증에 기반을 두며, 시스템의 행위 측면을 시간 오토마타로 기술한 시스템 모델이 Timed mu-calculus로 표현된 시스템의 특성에 만족하는지의 여부를 통해 명세의 완전성을 확인하는 실시간 검증 비법을 기술한다. 이를 위해 초기상태의 논리값에 초점을 두어 검증과정에서 필요로 하는 노드로만 Product Graph를 구성하여 노드 값을 결정해나가는 지역모형검사 기법에 대해 제안한다. 이 방법은 모델의 모든 상태를 조사하지 않으므로 상태 폭발 문제를 최소화 시킬 수 있어 실시간 시스템 검증에 효과적으로 적용이 가능하다.
유한 요소 해석을 위해서는 형상과 경계, 하중 조건 그리고 물성을 결정하여야 한다. 그러나 살아 있는 인체에 대해서는 실험이 어렵기 때문에 정확한 형상과 물성을 얻기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 한국인 표준체형을 가진 젊은 남성의 생체 자기 공명 영상(MRI : magnetic resonance imaging)을 이용하여 내부 장기를 38가지로 구역화 하고 이것을 이용하여 정밀 유한 요소 모델을 만들었다. 또한 인체를 이루고 있는 다양한 물질들 가운데 뼈에 대한 물성을 얻기 위한 연구를 시행하였다. 인체 뼈의 이방성을 표현할 수 있는 물성을 얻기 위해 성인 남성과 여성의 사체에서 얻은 대퇴골두 시편을 RUS(resonant ultrasound spectroscopy)를 사용하여 탄성 계수 행렬을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 체적형 결함과 균열형 결함에 대한초음파산란 현상을 모델링하기 위한 두가지 이론을 설명하였다. 동탄성 Kirchhoff 근사 (EKA)와 기하학적 회절이론 (GTD)이 각각 원주형 기공과 반무한 균열에 적용되었다. 이 두 이론은 고주파수 근사법으로 알려져 있다. 모델 결함들에 평면파가 입사하는 경우의 2차원 동탄성 산란 문제를 고려하였으며 산란장을 반사계수와 회절계수의 항으로 구하였다. 원거리에서 산란파의 변위에 대한 입사파 변위의 비를 관찰 방향의 함수로 구했으며 그 결과를 경계요소법과 비교하였다.
컴퓨터 비전은 카메라를 이용하여 측정대상의 영상을 획득하고, 추출하고자 하는 특징 값, 벡터, 영역 등을 알고리즘과 라이브러리 함수를 응용하여 검출한다. 검출된 데이터는 사용하는 목적에 따라 다양한 형태로 계산되고 분석한다. 컴퓨터 비전은 다양한 곳에 활용되고 있으며, 특히 자동차의 부품을 자동으로 인식하거나 품질을 측정하는 분야에 많이 활용된다. 컴퓨터 비전을 산업분야에서 머신비전이라는 용어로 활용되고 있으며, 인공지능과 연결되어 제품의 품질을 판정하거나 결과를 예측하기도 한다. 본 연구에서는 자동차 부품의 품질을 판정하기 위한 비전시스템을 구축하고, 생산된 데이터에 5개의 머신러닝 분류 모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다.
건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.
실생활과 밀접한 임베디드 시스템들이 인터넷에 연결되어 점차 복잡해지고 시스템 사용 패턴 또한 다양해짐에 따라 임베디드 시스템의 안전성 문제가 대두되고 있다. 임베디드 시스템의 상호작용에 대한 안전성을 분석하기 위서는 시스템 모델을 정형적으로 기술하고 이를 이용하는 체계적인 안전성 분석 방법이 필요하다. 이 연구에서는 Labeled Transition Systems (LTS)를 이용하여 시스템 모델과 속성 모델을 기술하고 안전성 속성이 만족되는지 검사하는 방법을 제공한다. 이 연구에서는 기존 합성적 안전성 분석 방법의 문제점을 해결하기 위해 시스템 모델을 속성모델 관점에서 축약하여 생성한 후에 두 모델 간의 행위 일치 관계를 이용하여 안전성 분석을 수행한다.
현재 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지의 생성은 서비스 개발자의 휴리스틱에 의존하여 많은 시간과 비용을 소모할 뿐만 아니라 서비스와 서비스 온톨로지간의 완벽한 매핑이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한 서비스 온톨로지를 기술하기 위한 마크업 언어를 서비스 개발자가 단기간 내에 학습하기에 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지 생성의 문제점들을 해결하기 위해 MDA 방법론을 사용하여 서비스 온톨로지를 효율적으로 설계 및 생성하기 위한 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 MDA를 기반으로 널리 사용되고 있는 UML을 사용하여 웹 서비스 모델을 설계하고 이를 OWL-S에 최적화된 모델로 변환한 후 XMI를 통해 OWL-S로 기술되는 서비스 온톨로지로 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 이미 널리 사용되는 UML과 같은 소프트웨어 공학적 방법을 사용하기 때문에 서비스 개발자들이 쉽게 서비스 온톨로지를 구축할 수 있으며 하나의 모델로부터 서비스와 서비스 온톨로지 모델을 동시에 이끌어 낼 수 있는 장점을 가진다. 또한 모델로부터 자동적으로 서비스 온톨로지를 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 그리고 플랫폼 변화와 같은 외부 환경 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 끝으로 본 논문에서는 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 웹 서비스 모델을 설계하고 서비스 온톨로지를 생성하는 예를 보인다. 또한 생성된 서비스 온톨로지가 올바르게 생성되었는지를 유효성 검사를 통해 검증한다.
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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