본 논문은 3차원구조물의 유한요소해석을 위한 자동 유한요소 생성에 관한 것으로 퍼지이론과 버블요소 생성기법, 상용 솔리드모델러로 구성되어진다. 새로운 요소생성과정은 (a) 해석모델인 형상모델링 정의, (b) 버블생성, 그리고 (c) 요소생성으로 이루어진다. 형상모델링에는 상용 솔리드모델러를 이용하였으며 버블은 각 지점에서의 버블간격함수에 의해 생성되어진다. 버블간격 함수는 지식처리수법에 의해 조절되어 진다. 요소생성을 위해서는 기본적으로 데로우니방법을 도입하였다. 이러한 3차원 구조물에 대한 유한요소의 자동생성은 해석을 위해 큰 잇점이 있다. 실제적인 현 시스템의 효용성을 검증하기위해 3차원 형상에 대한 예를 제시하였다.
생성된 테스트 케이스와 요구사항과의 연관관계가 중요하지만, 모델을 이용한 테스트 케이스 자동생성에서는 모델이 요구사항과 m:n의 관계를 맺기 때문에 테스트 케이스와 요구사항과의 관계도 매우 복잡해진다. 본 논문에서는 1:1 모델링 도구인 REED(REquirement EDitor)를 이용하여 테스트 케이스를 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 테스트 케이스는 커버리지 타겟 생성, IORT(Input Output Relation Tree) 생성, 테스트 케이스 생성의 3단계를 거치며, 모든 단계는 자동으로 진행된다. 생성된 테스트 케이스는 하나의 요구사항에서 생성될 수 있으며 실제 시스템에 적용한 결과, 온도조절장치 경우는 5,566개, 버스카드 단말기의 경우는 3,757개, 굴착기 제어기는 4,611개의 테스트 케이스가 생성되었다.
질의 생성 모델은 스마트 스피커, 챗봇, QA 시스템, 기계 독해 등 다양한 서비스에 사용되고 있다. 모델을 다양한 서비스에 잘 적용하기 위해서는 사용자들의 실제 질의 특성을 반영한 자연스러운 질의를 만드는 것이 중요하다. 본 논문에서는 사용자 질의 특성을 반영한 간결하고 자연스러운 질의 자동 생성 모델을 소개한다. 제안 모델은 topic 키워드를 통해 모델에게 생성 자유도를 주었으며, 키워드형 질의→자연어 질의→응답으로 연결되는 chain-of-thought 형태의 다중 출력 구조를 통해 인과관계를 고려한 결과를 만들도록 했다. 최종적으로 MRC 필터링과 일관성 필터링을 통해 고품질 질의를 선별했다. 베이스라인 모델과 비교해 제안 모델은 질의의 유효성을 크게 높일 수 있었다.
본 논문에서는 분산환경에서 MVC(Model View Controller) 모델을 기반으로 하는 Model 2 프레임 웍에 입각하여 소프트웨어 컴포넌트와 관련된 요소를 자동 생성하여 웹 애플리케이션 구축을 지원하는 방법에 대해 제시한다. Model 2 프레임웍은 웹 애플리케이션에서 Model, View, Controller를 이용하여 MVC 구조로 작성하는 방법으로 기능을 캡슐화하여 변경에 대해 영향을 최소로 하는 구조이기 때문에 확장성, 유지보수성 면에서 좋은 방법으론 인식되고 있다. Model 2 프레임웍 하에서 소프트웨어 컴포넌트와 관련된 요소를 자동 생성하기 위해 MVC 모델, 컴포넌트, Model 2 프레임웍, 디자인 패턴 등에 대해 살펴보고 구현 환경에 적용하기 위한 개선된 Model 2 프레임웍을 제시하고 제시된 프레임웍에 기반하여 소프트웨어 컴포넌트와 관련된 요소를 자동 생성하는 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 비교 쇼핑 에이전트에 필수 요소인 wrapper를 자동으로 생성하는 방법에 대하여 제안한다. 상품 정보들을 추출하기 위하여 사용자로부터 URL, 질의 형식(Get 또는 Post), 입력 매개변수들, 검색된 HTML 페이지에서 출력 위치들(상품명, 모델명, 판매가...)을 추출한다. 또한, 상품명을 이용하여 검색을 실시하고, 검색 결과 문서들을 분석하여 상품가격을 추출하는 규칙을 생성하며, 생성된 규칙을 WIDL로 기술하여 데이터베이스에 저장한다.
본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 특히 제안된 파싱 기법은 텍스트 라인을 기본 단위로 하는 기존 연구보다 논리적인 계층 구조를 보다 정확하고 빠르게 생성하기 위하여 텍스터 영역의 계층적인 트리 구조를 입력으로 받아들인다. 또한 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서모델을 정의하고, 이의 자동 생성과 점증적인 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 과학 기술 논문으로부터 스캐닝한 372개의 논문 연상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석과 문서 모델의 자동 생성을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 높인다.
단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.
대형 언어 모델(Large Language Model)은 방대한 데이터와 파라미터를 기반으로 문맥 이해에서 높은 성능을 달성하였지만, Human Alignment를 위한 문장 생성 제어 연구는 아직 활발한 도전 과제로 남아있다. 본 논문에서는 Instruction Tuning을 통한 문장 생성 제어 실험을 진행한다. 자연어 처리 도구를 사용하여 단일 혹은 다중 제약 조건을 포함하는 Instruction 데이터 셋을 자동으로 구축하고 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko 모델에 fine-tuning 하여 모델 생성이 제약 조건을 만족하는지 검증하였다. 실험 결과 4개의 제약 조건에 대해 평균 0.88의 accuracy를 보이며 효과적인 문장 생성 제어가 가능함을 확인하였다.
3차원 구조물이 형상모델링과 유한요소망 자료의 생성을 위한 복합곡면모델링시스템의 기본적인 논리체계를 제안한다. 본 모델러는 경계표현방식을 바탕으로 곡선망모델과 곡면모델의 이중적인 계층적 구조로 이루어져 형상의 생성과 수정시 그 작업과 자료처리를 간편하고 신속하게 수행한다. 곡선망모델의 모델링요소로서 새로운 개념의 모델링곡선을 정의하며, 모든 곡선분절의 표현은 호길이매개변수를 사용한다. 이는 초유한사상 또는 쿤즈 패취에 의한 곡면모델링시 다중연결 곡면의 정의를 가능하게 하고, 내부 격자망의 적합성을 유지할 수 있는 근거가 된다. 생성된 곡면은 곡면모델의 논리체계에 의해 자동적으로 꼭지점, 모서리와 패취의 위상학적 요소로 표현되어 내부자료로 저장된다. 모든 작업은 컴퓨터 그래픽스를 이용한 대화식 방식으로 수행된다. 유한요소망의 자동생성과 시스템의 운용에 관한 사항은 계속될 논문에서 다룬다.
기존의 CAD/CAM 시스템들은 대부분이 완성된 제품의 최종 상태만을 표현하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 하지만 선박과 같이 규모가 큰 제품을 생산하기까지는 설계 및 생산 과정에서 많은 시간과 노력이 요구되며, 수많은 정보가 생성되고 교환되어야 한다. 그러므로 이와 같은 문제점들을 극복하기 위하여 제품의 최종 상태뿐 만 아니라 설계 및 생산 과정에서 사용되는 정보를 표현할 수 있는 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 그러한 정보의 중심이 될 수 있고, 선박의 초기설계 과정에서 생성되는 구조설계 정보를 바탕으로 선체를 구성하는 부재들의 3차원 형상정보와 위상정보를 포함하는 선체모델을 구축하고, 판골(板骨)구조인 선박에 대해 판부재뿐 아니라 종늑골(logitudinal)과 방요재(stiffener)까지 고려하였으며, 선체모델을 통한 한가지 응용 예로써, 선체모델로부터 구조해석모델을 자동 생성하는 방법에 대한 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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