본 연구는 한국형 Reach File을 개발하기 위한 선행 연구로써 한국형 Reach File의 필수 구성요소 중 하나인 속성을 설계하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 우선 미국 Reach File 구축 사례를 검토하였고, 특히 최종 버전인 RF3(Reach File version 3)의 속성 내역을 정리하여 설계에 참조하였다. 국내 TMDL 업무 분석을 수행하여 업무 활용 측면에서 요구되는 속성도 모델링을 통해 속성 설계에 반영하였으며, 아울러 아크-노드 모델(Arc-node model) 기반의 네트워크 형식의 공간자료를 구축하는 것을 가정하여 네트워크 분석에도 활용이 가능하도록 선형 및 점형 도형자료 간 위상관계도 속성 설계에 반영하였다. 연구 결과에서 한국형 Reach File의 속성은 '위상(topology)', '위치(location)', '주제(theme)'의 세 가지 대분류에 따라 모델링되었으며, 각 분류에 따라 세부 속성이 정의되었다. 고유 식별자를 포함하여 선형 도형자료의 경우 총 53개, 점형 도형자료의 경우 총 13개의 세부 속성이 정의되었고, 각 속성에 대한 속성명, 필드명, 데이터 타입 및 길이 등에 관한 상세 설계서가 작성되었다. 본 연구를 통해 개발된 속성 설계서는 향후 한국형 Reach File 구축에 직접 활용이 가능하며, 따라서 한국형 Reach File의 구체적인 개발 방향의 설정에도 기여할 것으로 예상된다. 향후 연구에서는 속성 설계서 결과를 바탕으로 한국형 Reach File 구축 및 활용에 관한 연구가 뒤따라야 한다.
인구수 감소와 국방개혁으로 인한 병력 감축, 4차 산업혁명 기술의 초고도화에 따른 기술적 요인으로 국방 M&S의 개체를 자동화 모의하는 것은 이제 군의 현실적인 목표가 되었다. 자동화 모의 기술의 사용자인 군과 기술을 개발해야 하는 공학자들의 공통된 방향설정이 필요한 시점이다. 본 연구는 향후 국방 M&S의 자동화 모의 연구를 위한 가이드라인을 제시한다. 이를 위해, 먼저 자동화 모의를 가능하게 방법론들 규칙-기반방법, 에이전트-기반방법, 학습-기반방법에 대해 논의하고, 이어서 이러한 방법론을 어떠한 방향으로 개발해야 하는지에 대해 논의한다. 연구를 통해 국방 M&S의 자동화 모의 기술 연구가 본격화 되고, 군과 개발자 사이의 간극이 좁혀지기를 기대한다.
본 논문에서는 연료 소모량을 예측하기 위해 차량 데이터를 이용한 신경회로망 모델링 방식을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 획득하기 위해 시내를 중형 가솔린 차량을 주행하였고, OBD-II 포트에서 입력 데이터로 속도, 엔진 RPM, 쓰로틀 위치 센서(TPS), 흡기 공기량(MAF)을 측정하였고, 목표값으로 연료 소모량을 측정하였다. 입력과 출력 데이터의 빈선형 맵핑을 위해 다층 퍼셉트론 네트워크를 사용하였다. 신경회로망 모델은 평균 제곱오차가 $1.306{\times}10^{-6}$로 연료 소모량을 매우 잘 예측함을 확인하였다.
이 논문에서는 EV-DO나 브로드캐스트 멀티캐스트 서비스와 같은 CDMA 셀룰러 표준을 목표로 하는 시스템 수준 시뮬레이터의 설계 방법론을 소개한다. 셀 레이아웃, 모바일 분포, 채널 모델링, 수신 전력 계산, 스케줄링, 패킷 에러 예측, 트래픽 생성 등의 절차를 따라 가면서, 시스템 수준 시뮬레이터의 기본 구조와 시뮬레이션 흐름을 기술하였다. 시뮬레이터를 모델링하기 위해, CDMA 시스템과 EV-DO 방송 시스템의 순방향 링크에서의 패킷 데이터 전송을 고려하였다. 셀룰러 표준을 위한 시스템 수준 시뮬레이터는 상위 수준 언어로 모델링 및 개발 되었고, 용량과 커버리지를 포함한 에어 접속부 성능 지표들을 계산 및 예측하는 데에 이용되었다.
일반적으로 운율 정보를 음성인식에 이용한 연구들에 있어서는 대부분 운율의 음향적 정보를 이용하는데 반하여, 본 연구에서는 운율어나 음절수와 같은 운율의 구조적 정보가 인식률 향상에 기여함을 보인다. 본 논문은 두 가지 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 발음모델링을 할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 것으로, 먼저, 운율어를 이용하여 위치 정보데이터의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절 수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시한 다음, 제안한 방법에 의하여 생성한 발음사전을 이용하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상됨을 보였는데, 베이스라인의 WER 4.63% 에서 최대 8.4%의 WER 가 감소하였다. 위치 정보 데이터의 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3 음절로 그 수를 제한한 경우, 6 음절이상 단어에서는 4음절로 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다.
종래의 크레인에서는 생산성 향상을 목적으로 최단 시간내에 작업을 행하는 최단시간제어기법이 사용되었으며, 이률 위해서 목표 위치에 대해서 속도 패턴을 생성하고 속도 패턴에 따라 제어를 행하고 있다. 그러나 최근 항만에서도 녹색항만정책에 의해 에너지의 고효율 사용법이 논의되어 왔다. 본 연구에서는 ARMC에 대한 에너지 효율을 검토하기 위한 기초연구로서 ARMC의 3D 모델링을 행하며 ARMC의 가속도 특성에 대하여 분석하도록 한다. 먼저, ARMC의 비선형방정식을 통한 3D 상태방정식을 유도하였으며, 시뮬레이션을 통한 ARMC의 가속도 특성을 고찰하여 이상적인 경제적 운전 방법에 대해서 고찰한다.
한국증권선물거래소의 유가증권 매매체결시스템은 안정적이고 신속한 데이터 처리에 초점을 둔 시스템이다. 인터넷과 HTS(Home Trading System)의 대중화로 인해 대량의 데이터로부터 적시에 정보를 추출하고 분석하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 통계정보시스템은 이와 같은 요구를 수용하기 어려우며 개발자의 별도 노력이 요구된다. 또한 목표성능에 대한 요구가 매우 높아짐에 따라 시스템 및 어플리케이션의 증설과 개선작업이 빈번하지만 그 효과를 예측하기 어려우며 정량화 된 근거자료의 부재로 의사결정을 지연시킨다. 따라서 이와 같은 요구사항들을 해결하기 위해 기존의 통계정보시스템을 활용하고 추가적인 데이터들을 다양한 차원에서 분석 가능하도록 웨어하우스 데이터베이스를 구축하며 성능예측을 위한 요소들을 추출하고 데이터마이닝을 수행하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 다차원 모델링 기반의 거래분석 시스템을 제안한다. 거래분석 시스템의 구축으로 사용자는 웹상에서 적시에 다차원 분석보고서를 생성할 수 있다. 또한 관리자는 외부적 환경변화에 따른 향후 시스템 성능 감소를 예측할 수 있으며 내부적 요인을 제어하여 이를 상쇄할 수 있는 방안을 찾을 수 있게 된다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
최근의 기계 학습 연구에서는 데이터의 품질 및 완전성을 고려하기 위해 요구 공학 관점에서 데이터에 대한 비기능적 요구사항 도출이 제안되고 있으며, 특히 기계 학습에서의 데이터 요구사항을 요구 공학자들이 정의하였다. 본 연구에서는 데이터 전처리 이전에 데이터를 수집하고 저장하는 데이터 수집(DAQ) 단계에서 데이터 요구사항을 도출하였다. 이를 통해 기존 DAQ 시스템에서 필요로 하는 모든 데이터 요구사항과 이를 만족시키는 태스크(기능)의 유무, 그리고 요구사항과 기능 간의 관계를 표현할 수 있다. 또한 추출된 요구사항을 체계적으로 표현하고, 그 관계를 정의할 수 있어 소프트웨어 설계 문서의 작성이 가능하고 소프트웨어 설계 및 유지 보수 측면에서 체계적인 접근 및 방향성을 설정할 수 있다. 본 연구에서는 기존 DAQ 시스템 사례를 이용하여 요구 공학적 접근을 위한 시나리오와 유스 케이스(Use case)를 작성하고, 이를 기반으로 사례별 데이터 요구사항을 추출하고 목표 모델링을 통해 요구사항, 기능, 목표 간의 관계를 도식화한다. 연구 결과를 통해 요구 공학을 이용한 DAQ 시스템에서 시스템이 필요로 하는 비기능적 요구사항, 특히 데이터의 요구사항을 추출할 수 있었다.
정보보안의 중요성의 증대에 따라, 조직은 정보보안을 위한 정책 개발 및 기술 도입을 위한 지속적인 투자를 하고 있다. 조직 내부의 보안 수준을 높이기 위해서는 조직원들의 보안 준수의도 향상을 위한 조직 차원의 체계적인 지원이 필요하다. 본 연구는 조직의 보안 정책 기획 및 실행에 있어, 조직원의 보안 준수를 개선시킬 수 있는 방법으로서, 보안 정책 목표 설정 및 제재 실행을 제시하고, 조직원의 보안 준수의도를 설명하는 계획된 행동이론(Theory of Planned Behavior)와의 연관 관계를 검증하고자 한다. 연구가설 검증을 위하여 구조방정식 모델링을 사용하며, 정보보안 정책이 도입되어 있는 조직의 조직원들을 대상으로 설문을 실시하였다. 346개의 응답을 기반으로 가설을 검증하였다. 결과는 목표 설정 수준과 제재 실행 수준이 조직원들의 준수의도에 영향을 주는 선행 변수들인 자기효능감과 대처효능감에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 결과적으로, 본 연구는 조직원의 보안 준수의도 향상을 위해서 보안정책 목표 설정의 중요성과 제재의 실행의 중요성을 제시함으로써, 조직 내 정보보안부서가 수행해야할 효과적인 조직 보안을 위한 전략적 행동 방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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