본 논문은 데이타베이스의 동적 기능을 모형화하기 위해서 동적 규칙을 사건과 동적 규칙 객체로 취급하여 개념적 스키마에 표현하는 동적 객체지향 데이타 모델을 제안한다. 제안된 모델에서 정적 구조와 동적 구조에 대한 개념들을 정의하고 모형화 과정에서 사용자의 이해도를 증진시키는 모델의 구성요호에 대한 그래픽 다이어그램을 제시하였다. 그리고 동적 규칙이 데이타베이스 구조에 포함됨으로써 발생가능한 정보의 불법적인 노출 또는 변경을 방지하기 위해서 BLP모델의 보안 정책을 확장하여 제안된 모델에 대한 11가지 종류의 다단계 보안 성질들을 정의하였다. 또한, 정의된 다단계 보안 성질들이 타당한가를 조사하기 위해서 패트리네트를 확장하여, 보안 성질의 검증작업을 수행하였다.
환자의 병력을 서술하는 임상문서에서 임상 개체명들은 그들 사이에 개체명이 아닌 단어들이 위치하기 때문에 거리상으로 서로 떨어져 있고, 임상 개체명인식에 많이 사용되는 조건부무작위장(conditional random fields; CRF) 모델은 Markov 속성을 따르기 때문에 서로 떨어져 있는 개체명 라벨 간의 전이 정보는 모델의 계산에서 무시된다. 본 논문에서는 라벨링 모델에 서로 떨어진 개체명 간 전이 관계를 표현하기 위하여 CRF 모델의 구조를 변경하는 방법론을 소개한다. 제안된 CRF 모델 디자인에서는 모델의 계산효율성을 빠르게 유지하기 위하여 Markov 속성을 유지하는 1차 모델 구조를 유지한다. 모델은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 후행하는 개체명 엔터티에게 전달하기 위하여 선행 개체명의 라벨을 뒤 따르는 비개체명 라벨에 전이시키고 이를 통해 후행하는 개체명은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 알 수 있게 된다. 라벨의 고차 전이 정보를 전달함에도 모델의 구조는 1차 전이 구조를 유지함으로 n차 구조의 모델보다 빠른 계산 속도를 유지할 수 있게 된다. 모델의 성능 평가를 위하여 서울대학교병원 류머티즘내과에서 퇴원한 환자들의 퇴원요약지에 병력과 관련된 엔터티가 태깅된 평가 데이터와 i2b2 2012/VA 임상자연어처리 shared task의 임상 개체명 추출 데이터를 사용하였고 기본 CRF 모델들(1차, 2차)과 비교하였다. 피처 조합에 따라 모델들을 평가한 결과 제안한 모델이 거의 모든 경우에서 기본 모델들에 비하여 F1-score의 성능을 향상시킴을 관찰할 수 있었다.
프리캐스트 콘크리트(P.C) 대형판 구조물은 일체식 현장타설 철근콘크리트 구조물에 비하여 보통 접합부에서 약한 강성을 가지고 있다. 그러나 일반적으로 실무에서 이러한 P.C대형판 구조물의 특성이 고려되지 않고 있으며 일체식 구조물에서와 동일한 해석모델을 사용하고 있는 실정이다. 따라서 이러한 모델을 사용하요 얻은 해석결과는 실제 P.C구조물에서의 발생하는 것들과 매우 상이할 수 있다. 본 연구에서는 이P.C구조물의 해석에 적합한 몇가지 유한요소모델을 시도해 봄으로써 수직접합부에 실제의 낮은 전단강성을 적용함으로 인해 발생하는 구조물에서의 힘과 응력분포 및 처짐의 변화를 관찰하여 보았다. 마지막으로 실부자들을 위해 수직접합부 전단강성의 영향을 감안한 단순화된 모델이 오차범위에 대한 이해를 전제로 하여 제안되고 있다.
지금까지 직물의 역학적 특성을 고찰하기 위하여 직물의 구조에 대한 기하학적인 모델들이 많은 연구자들에 의해 소개되어 왔다. 1937년에 Peirce$^1$가 원형 단면의 모델을 제안하면서부터 이 모델을 기본으로 한 기하학적 모델에 대한 연구가 활발히 진행되어 race track 모델, lenticular 모델, circular arc 모텔, 직선 모델등 여러 가지 모델이 제시되었다. 이러한 모델들은 직물의 종류와 이완상태에 따라 직물의 역학적 특성을 예측하는데 있어 커다란 차이가 있다.(중략)
여기에서는 진동기초에 관한 해석모델로 실무에서 널리 사용되고 있는 참고문헌[1]의 진동기초 해석모델에 관한 문제점들(로킹진동, 보와 기둥의 연결부에 관한 모형화, 기계 질량의 위치지정, 작용하중의 형태)을 알아보았고, 이 문제점들을 개선한 해석모델들을 소개하였다. 참고문헌[1]의 진동기초 해석모델(모델A)과 개선된 해석모델들간의 해석결과로부터 기존의 해석모델 A는 실제보다 훨씬 긴 고유진동주기를 가져오기 때문에 진동기초에 대한 해석모델로서 부적합함을 알 수 있었다. 여기에서 소개한 해석모델중 모델 D를 이용하면 실제에 매우 가까운 진동기초의 고유진동주기와 모드형상을 얻을 수 있을 것으로 생각되며 기계회전 속도의 변화에 의한 진동기초 고유진동수와의 공진현상에 대한 세심한 검토가 필요하다.
토목구조물의 설계 패러다임이 2차원에서 3차원으로 전환될 때 효율성과 재활용성의 관건이 되는 기술적 제약사항이 호환성이다. 대부분의 캐드 엔진이 형상모델 수준에서 호환성 혹은 연계성을 지원하고 있지만 3차원 정보모델에서 요구하는 정보모델의 호환성은 지원하고 있지 않은 실정이다. 이 논문에서는 콘크리트 박스 교량에 대해서 3차원 교량 정보 모델을 구성하고 건설 프로세서에서 이를 활용할 수 있는 방안을 시범적으로 적용한 사례를 정리하였다. 적용 대상 구조물은 FSM 공법으로 시공되는 경간 40미터의 콘크리트 박스거더 교량이다. 견적, 시공시뮬레이션, 해석 등의 프로세서의 요구사항을 반영한 분류체계에 따라 형상모델의 체계를 정의하고 각각의 형상모델 단위에 정보를 부여하는 방식을 사용하였다. 개별 프로세서를 위한 솔류션에서 이러한 형상과 정보가 연계된 내용을 받아들이거나 캐드 엔진에서 필요한 형태로 내보내는 방식을 모두 시도하였다. 3차원 형상 모델과 시간이 부여된 4D 시뮬레이션을 활용하여 공사 스케쥴에 따라 모델 레이어 분류 작업으로 공사 진행 단계가 가상으로 보여진다. 시범 적용을 통해서 가상건설 시스템의 구성하는 개별 솔류션 혹은 정보체계에 대한 문제점과 개선사항을 도출하였다.
한반도 중부에 위치한 대전 지진관측소(TJN) 하부의 세부 지각구조를 밝혀내기 위하여 수신함수를 이용한 선형화된 역산(linearized inversion) 방법을 적용하였다. 본 방법의 비단일해(nonuniqueness)와 초기 모델 의존성의 문제를 해결하기 위해 근사 초기 속도 모델로부터 72개의 서로 다른 초기 모델을 구하여 역산을 수행한 후 결과모델들의 평균 속도 모델을 제시하는 방법을 사용하였다. 역산 결과 총 72개의 모델 중 뚜렷한 지각-맨틀 경계를 보이는 43개의 모델만이 조건에 만족하는 결과를 나타내었다. 모든 모델에서 속도 구조는 전체적으로 깊이에 따라 속도의 불연속면이나 급격한 증가없이 연속적인 변화를 하며, 모호면의 깊이는 30~32.5 km의 범위로 나타났다. 평균적인 하부 지각의 속도는 6.5 km/s, 상부 맨틀의 속도는 7.8 km/s로 뚜렷한 속도 변화를 보였다. 결과 모델 군은 중부지각(mid-crust)에서의 속도를 기준으로 약한 저속도층을 나타내는 군과 상대적으로 일정한 속도를 가지는 군으로 구분되었다. 단지 지진파형의 비교만으로 두 모델군 중 합당한 모델군의 선택은 불가능하였다. 따라서 수신 함수를 이용하여 연구 지역의 신뢰할 만한 지각 구조를 구하기 위해서는 그 지역에 대한 지질학적, 지구물리학적 추가정보와의 동반 해석이 요구된다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
산림에서 온실가스 동태를 모의하기 위해서는 탄소 및 질소 순환을 종합적으로 모의하는 모델을 활용할 필요가 있다. 국내에는 한국형 산림 탄소 모델인 FBDC 모델이 개발되어 탄소 저장량 및 변화량을 추정하고 타당성 검토도 진행된 바 있으나, 질소 순환을 모의하는 모델의 개발 사례는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 문헌조사를 바탕으로 우리나라의 실정에 적합한 산림 탄소 및 질소 결합 모델의 개발방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 VISIT, Biome-BGC, Forest-DNDC, O-CN 등 모델의 일반적 특징, 구조, 생태적 과정, 입력 자료, 출력 자료, 탄소 및 질소 순환의 결합 방법을 분석하였으며, FBDC 모델의 구조와 특징도 분석하였다. 이러한 모델을 분석한 결과 기존의 탄소 순환 모델에 질소 순환 구조를 결합하여 개발된 VISIT 모델을 참고하여, FBDC 모델과 질소 순환 구조를 결합하는 방식으로 새로운 모델을 설계할 수 있을 것으로 보인다. 그리고 새로 개발될 모델이 토양 $N_2O$ 배출을 모의하기 위해서는 질소 순환 구조에 VISIT과 Forest-DNDC 모델에서 공통적으로 모의하는 생태적 과정들이 포함될 필요가 있다. 또한 모든 국외 모델들은 임목의 탄소와 질소 흡수, 고사유기물의 분해 과정을 중심으로 탄소 및 질소 순환을 유기적으로 연결하고 있으며, 이러한 연결 구조를 FBDC 모델과 질소 순환 구조의 결합에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 한편 모델 개발에 필요한 기상, 토성, 수종 분포 등의 입력 자료는 국내에서 확보할 수 있으나, 토양에서 배출되는 $N_2O$에 대한 검증 자료와 질소 순환과 관련된 일부 파라미터 자료는 현지조사를 통하여 확보해야 할 것으로 사료된다.
케이블 구조물에 사용되는 케이블은 길이가 길다는 특징을 갖고 있으므로 케이블의 피로 데이터 처리를 위해서는 일반적으로 구조물을 구성하는 강재 요소에 적용되는 통계모델과는 다른 모델을 적용하는 것이 합리적이라 할 수 있다. 즉 케이블과 같이 길이가 긴 요소에서 피로수명에 크게 영향을 미치는 시편의 길이를 포함할 수 있는 모델, 즉 대수정규분포모델과 기존의 극치분포모델을 길이효과를 고려할 수 있도록 유도하여 기존의 케이블 피로 실험 데이터에 적용해 봄으로써, 케이블이 사용되고 있는 실제 구조물에서 케이블의 피로거동을 예측 또는 평가하는 데에 적합한 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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