소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 평가하기 위해서 사용되며 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하기 위해서도 사용된다. 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없기 때문에 평가 대상 소프트웨어에 가장 잘 맞는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것이 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법은 수집된 고장 데이터에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합도만을 평가하며 앞으로 발생할 고장 예측의 정확도는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 고장 데이터의 트렌드와 고장 예측능력을 반영한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실험을 통해서 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법의 문제점을 확인하고 이 논문에서 제안하는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 사용하면 기존 방법에 비해 더 정확한 고장 예측을 하는 신뢰도 모델을 선택할 수 있음을 보인다.
먹이망은 군집의 종구성과 종간 관계를 나타내줄 뿐만 아니라 먹이망을 구성하는 요소를 정량화하여 구조를 분석하고 이해하는 데 유용하다. 먹이망에 관한 연구는 군집의 영양 패턴, 피식자와 포식자 사이의 개체군 동태, 생태계 안정성, 생태계 내 물질/에너지 흐름 등의 이해에 도움을 준다. 먹이망 모델은 생태계 군집의 종간 관계 복잡성을 이상적으로 표현해 주며 자연 생태계에서 관찰된 유형에 대한 정보를 제공해주므로, 먹이망 모델은 대상 군집의 특성과 동태를 연구하는 도구로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 사용되는 주요 먹이망 모델을 정적 모델과 동적 모델의 유형으로 구분하여 주요 모델의 특성과 적용 사례를 고찰하였다. 정적 모델로 Ecopath 모델이 많이 사용되고 있고 이는 동적 모델인 Ecosim과 연계되어 Ecopath with Ecosim으로 통합되어 사용되고 있다. 또한 동적 모델로 독성물질 특성 등의 영향을 분석하고자 하는 경우 AQUATOX 모델이 많이 사용되고 있다. 효율적인 먹이망 모델을 구축하기 위해서는 대상 생태계의 생물 요소들 사이의 섭식선호성 관계가 충분히 파악되어야 하고 또한 주요 환경인자들이 이들 생물에 미치는 영향에 대한 기초자료 수집이 필요하다. 효율적인 생태계 관리를 위해서는 환경변수만을 고려하는 관리가 아닌 환경과 생물 특성과 관계, 그리고 먹이망을 같이 고려하는 생태계 수준의 연구가 요구된다.
인지모델(Cognitive Model)에 의한 사용성 평가는 실제 실험에 의한 방법에 비해 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있다. 여러 인지모델 중 ACT-R(Adaptive Control of Thought Rational)은 인간의 모든 인지과정을 상세하게 묘사할 수 있어 다른 모델보다 정확히 인간의 과제 수행을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 ACT-R 모델을 수립하기 위해서는 인간의 지각, 주의, 기억 인출 등의 처리 과정과 행동 선택 및 수행에 필요한 과제 수행 규칙을 매우 상세하게 분석 및 기술해야 하기 때문에, GUI(Graphic User Interface) 환경에서 운용되는 메뉴 인터페이스와 같이 다양한 시각적 정보의 처리가 요구되는 과제에 대한 모델을 수립하는데는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 GUI 환경에서 전문가 수준의 과제 수행을 예측할 수 있는 간략화한 ACT-R 모델 수립 방안을 제안하고, 이를 이용하여 상용 통계 분석 소프트웨어의 과제 수행도를 예측하였다. 그 결과 실제 실험을 통한 측정 결과와 간략화한 ACT-R 모델의 예측 결과가 잘 일치하였으며 본 연구에서 제시한 간략화한 ACTR 모델이 메뉴 인터페이스의 사용성 평가에 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
전단벽제 양단의 보강기둥은 비선형 휨거동에 주요 영향을 미치는 구조 요소이다. 본 연구에서는 전단 벽체에 일반적으로 사용되는 모델인 TVLEM에서, 수직 스프링 요소로 표현되는 보강기둥의 반복이력 모델을 제안하고 기존의 모델과 비교 검토하였다. 제안된 단순모델은 Vulcano의 모델 중 철근의 거동을 이중직선으로 가정하여 유도되었으며, 제안된 모델을 검증하기 위하여 Vulcano와 Kabeyasawa의 모델 사용시의 수치해석 값과 비교하였다. 비선형 해석은 자체 개발된 프로그램을 사용하였으며, Vallenas와 Bertero가 실험(1979)한 SP6의 모델에 대하여 수치해석을 수행하여 반복이력특성과 변위이력 및 발산에너지량을 비교하였다.
신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.
최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.
현재 사용되고 있는 플로팅 게이트를 이용한 플래시 메모리 소자는 비례축소에 의해 발생하는 단 채널 효과, 펀치스루 효과 및 소자간 커플링 현상과 같은 문제로 소자의 크기를 줄이는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 silicon nitride와 같은 절연체를 전자의 트랩층으로 사용하는 charge trap flash (CTF) 메모리 소자에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CTF 메모리 소자의 전기적 특성에 대한 연구는 활발히 진행 되었지만, 수치 해석 모델을 사용하여 메모리 소자의 전하수송 메커니즘을 분석한 연구는 매우 적다. 본 연구에서는 수치 해석 모델을 적용하여 개발한 시뮬레이터를 사용하여 CTF 메모리 소자의 프로그램 동작 시 전하수송 메커니즘에 대한 연구를 하였다. 시뮬레이터에 사용된 모델은 연속방정식, 포아송 방정식과 Shockley-Read-Hall 재결합 모델을 수치해석적 방법으로 계산하였다. 또한 CTF 소자 프로그램 동작 시 트랩 층으로 주입되는 전자의 양은 Wentzel-Kramers-Brillouin 근사 법을 이용하여 계산하였다. 트랩 층에 트랩 되었던 전자의 방출 모델은 이온화 과정을 사용하였다. 게이트와 트랩 층 사이의 터널링은 Fowler-Nordheim (FN) tunneling 모델, Direct tunneling 모델, Modified FN tunneling 모델을 적용하였다. FN tunneling 만을 적용했을때 보다 세가지 모델을 적용했을 때가 더 실험치와의 오차가 적었다. 그 이유는 시뮬레이션 결과를 통해 인가된 전계에 의해 Bottom Oxide 층의 에너지 밴드 구조가 변화하여 세가지 tunneling 모델의 구역이 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 계산된 결과의 전류-전압 곡선을 통해 CTF 메모리 소자의 프로그램 동작 특성을 관찰하였다. 트랩 층의 전도대역과 트랩 층 내부에 분포하는 전자의 양을 시간에 따라 계산하여 트랩 밀도가 시간이 지남에 따라 일정 값에 수렴하고 많은 전하가 트랩 될 수록 전하 주입이 줄어듬을 관찰 하였다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 통해 CTF 메모리의 트랩층에서 전하의 이동에 대해 더 많이 이해하여 CTF 소자가 가진 문제점 해결에 도움을 줄 것이다.
본 논문은 한 장의 사진으로부터 선분과 선분의 중점을 이용한 원시기하모델의 3차원 재구성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 선분과 중점을 추출할 수 있는 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 그 원시기하모델의 각 점을 사용자가 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 미리 정의된 원시기하모델의 사용은 사용자에게 기존의 소실점 입력 방식보다 직관적인 3차원 재구성을 가능하게 한다. 사진에 매핑된 원시기하모델이 포함하고 있는 2차원상의 선분과 선분의 중점으로부터 원시기하모델을 3차인 재구성한다.
UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 설계뿐만 아니라 네트워크 상에서의 데이터 전송, 가상데이터를 이용한 물리현상, 회로 분석 및 설계 등 다양한 형태의 시뮬레이션에서도 사용되고 있는 모델링 언어이다. 이러한 UML로 개발된 소프트웨어 설계 모델이나 시뮬레이션 모델들을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 통합 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 UML 모델들의 저장과 관리의 효율성을 높이기 위해서 저장하부 구조를 데이터베이스화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 시스템은 UML 모델들을 다수의 사용자들이 서로 공유할 수 있으며 모델의 재사용성을 높이고 모델 정보의 효율적인 검색을 지원할 것이다.
ISC3는 EPA가 권장하는 가우시안 대기확산 모델로서 일반적으로 공장 배출원으로 인한 일정 기간동안의 대기확산농도와 범위를 예측하기 위하여 사용되어진다. ISC3 모델은 다양한 점오염원, 면오염원, 등을 취급할 수 있을 뿐 아니라 building wake와 down wash 그리고 거리의 함수로써 final plum rise를 옵션으로 사용할 수 있고 단순지형이나 복합지형의 고려가 가능하다. ISC3 모델은 단순지형 장기모델인 ISCLT3와 복합지형 단기모델인 ISCST3가 있으며 모델의 수행에 있어 약간의 차이점이 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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