설계 개체의 결함경향성을 판별하는 위험도 예측 모델은 분석이나 설계 같은 소프트웨어 개발 초기 단계에서 시스템의 문제 부분들을 찾아 내는데 사용된다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었다. 하지만 대부분의 개발집단은 훈련데이터 집합을 보유하고 있지 않기 때문에 이들 모델들은 대부분의 개발집단에서 사용될 수 없다는 커다란 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Kohonen SOM 신경망을 이용하여 훈련데이터 집합을 사용하지 않는 새로운 예측 모델 KSM을 제안한다. 여러 내부 특성들과 모델 사용의 용이성 그리고 모의실험을 통한 예측 정확도 비교를 통해 KSM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였으며 그 결과 KSM의 성능이 BPM에 근접하다는 것을 보였다.
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.
IDEF는 전통적인 구조적 소프트웨어 개발에 많이 사용된 방법론이다. 객체지향 소프트웨어가 널리 사용됨으로 이에 맞는 모델을 IDEF 개발 기관에서 제시한 것이 IDEF4다. UML은 객체지향 소프트웨어의 산업표준으로서 널리 이용되는 도구이다. IDEF는 CALS/EC 등에서 많이 사용하고 UML은 일반적인 객체지향 소프트웨어 개발할 때 많이 사용하기 때문에 소프트웨어 개발자들은 IDEF4모델의 표현법 보다는 UML의 표현법에 익숙하다. 또한 UML을 사용한 CASE 도구가 많이 개발되어 있어 IDEF4 모델을 UML 모델로 표현하면 이런 도구를 사용하여 소프트웨어 개발을 좀 더 효율적으로 할 수 있다. 본 논문은 IDEF4 모델을 UML 모델로의 변환하는 방법에 관하여 기술하였다. 변환 규칙을 제시하고 이를 사례에 적용하였다.
본 논문에서는 제어기 기능이 표현 된 변경된 MATLAB Simulink/Stateflow(SL/SF) 모델의 재사용 가능한 테스트 케이스 도출 기법을 제안한다. 자동차의 ECU(Electrical Control Unit)와 같이 복잡한 SL/SF 모델의 테스트 케이스를 작성하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 모델이 수정 될 때마다 새로 만들어낼 테스트 케이스를 줄이기 위한 직관적인 방법은 수정 전 모델에서 생성한 테스트 케이스 중 일부를 재사용하는 것이다. 본 논문에서는 모델 행동을 정의하고 테스트 케이스 별 모델 동등성을 판단하여 수정 후 SL/SF에 재사용 가능한 테스트 케이스를 도출하는 방법을 제안한다. 제안된 테스트 케이스 재사용 기법은 상용 자동차 제어기 모델을 이용하여 성능을 평가한다.
본 논문에서는 위성 궤도 정보를 사용하지 않는 새로운 에피폴라 기하모델을 제안하고, 선형 Pushbroom 영상의 에피폴라 기하모델을 위한 방법들과 정량적으로 비교 분석을 한다. 정량적 분석에 사용된 에피폴라 기하모델은 항공영상에 적용되는 중심투영(Perspective) 센서의 에피폴라 기하모델, Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델, 궤도정보를 사용하는 Orun과 Natarajan 센서모델의 에피폴라 기하모델이다. 대전과 보령의 SPOT 영상과 대전과 논산의 KOMPSAT 영상에 대해 지상기준점, 지상기준점에서 생성한 모델링데이터, 위성 궤도정보 및 숙련된 운영자가 추출한 독립검사점을 사용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면 중심투영 센서의 에피폴라 기하모델과 Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델은 평균적으로 1픽셀 이내의 정확도를 보였으나 일부 검사점에서 높은 오차를 보였다. 제안한 에피폴라 기하모델은 중심투영 센서나 Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델보다 정확도가 높고, 궤도 정보를 사용하는 Orun과 Natarajan 센서 모델의 에피폴라 기하모델과 유사한 정확도를 보였다.
미국에서는 품질 관리 문제를 해결할 수 있는 아이디어로 지급(Pay) Factor가 사용되어왔으며 현재는 생애주기비용까지 고려한 한층 진보된 지급조정모델 개발에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 이러한 지급조정모델절차의 개발은 품질특성변수 선택의 문제, 품질특성변수의 확률적 분포와 도로 공용성간의 관계 분석의 문제, 그리고 하나의 전체 지급조정모델 개발의 문제 등으로 미 교통부에서 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 극복하기 위한 방법론으로 생애주기비용분석을 고려한 몬테카를로 시뮬레이션 접근 방식이 사용되었다. 미 여러 교통부에서 적용 가능한 견본이 될 수 있도록 현 위스콘신 교통국에서 사용중인 도로관리 관련 시스템들에서 데이터를 축출하여 지급조정을 격정하기 위한 분석 절차를 제시하고 이를 근간으로 지급조정모델 결정 지원 시스템을 개발하였으며 민감도 분석을 실행하여 실제 데이터를 사용하여 개발된 지급조정모델의 적정성을 평가하였다. 본 논문에서 사용된 지급조정모델 개발 절차는 한층 정확성을 높인 도로공용성예측모델과 생애주기비용모델을 사용함으로써 실제 프로젝트에 사용 가능할 것으로 판단된다.
입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 현재 프로젝트 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘들을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 모델들이 많이 사용한 K-means 모델과 나머지 모델들의 성능을 비교하였다.
수중음파전달 모델은 benchmark 시험을 통해 정확도, 적용범위, 계산시간 등의 성능을 평가받는다. 본 논문에서는 analytic 모델, 정상 모드 모델(normal mode model), 포물선 방정식 모델(parabolic equation model), 가우시안 빔 모델(Gaussian beam model), 스펙트럼 모델(spectral model) 등 거리의존 모델에 대해 benchmark 시험을 수행하였으며, benchmark 시험은 다음과 같은 세 가지 거리의존 해양환경으로 나누어 실시했다 : 1) 해수면과 해저면이 Dirichlet 경계조건인 이상 쐐기 문제(ideal wedge problem), 2) 해수면은 앞서 말한 Dirichlet 경계조건이나 해저면은 전달 손실이 있는 손실 통과 해저면 쐐기 문제(penetrable lossy bottom wedge problem), 3) 해수면은 앞서 말한 Dirichlet 경계조건이고 해저면은 Neumann 경계조건으로 서로 평행이면 음파전달 속도가 거리방향 의존인 경우, 경우 1은 anaytic 모델을 사용하고 경우 2는 정상 모드 모델, 포물선 방정식 모델, 스펙트럼 모델을 사용하였으며, 경우 3에 대해서는 가우시안 빔 모델과 포물선 방정식 모델을 사용하였다.
본 논문에서는 대학교 교내 식당의 실제 데이터를 사용해 식사 인원 예측 모델을 개발하여 교내식당에서 발생하는 적자, 음식 품절, 대량 잔반 발생을 경감 시키고자 한다. 모델 개발에 사용되는 데이터는 2018년도, 2019년도 학기 중 식당 데이터와 기상청 날씨 데이터를 사용하였다. 2018년도, 2019년도 데이터를 이용해 EDA 분석 및 전처리를 통해 필요한 변수를 추출하였다. 전체 데이터의 70%를 기반으로 GridSearch와 XGBoostRegressor를 사용해 평일과 주말에 대한 식사 인원 예측 모델을 생성하였다. 그리고 나머지 데이터의 30%를 사용해 생성한 두 모델의 성능을 평가한다. 평일 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값이 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 준수한 결과를 보였고 주말 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값은 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 좋은 성능을 보였다.
XML은 문서의 표현 및 교환을 위한 사실상의 표준으로 자리 잡아 왔으며, 논리적 데이터 모델로 널리 사용되어 왔다. XML을 논리적 모델로 사용하기 위해서는 XML이 갖는 의미론에 대한 개념적 모델이 필요하다. 하지만, XML의 고유한 특성을 표현하기 위해 기존의 개념적 모델인 개체관계 모델이나 UML 등을 이용하여 모델을 확장하여 사용해 왔지만 현재까지 표준화된 모델은 없다. 본 논문은 데이터베이스 분야 관점에서 개체 관계 모델을 확장하여 XML의 개념적 모델로 사용하는 대표적인 모델들의 특징을 비교한다. 이를 위해 XML의 개념적 모델이 충족해야 할 요구사항들을 제시하고, 이를 근거로 각 모델들의 접근방식을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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