본 연구는 보행자의 물리적 특성(크기, 모양, 자세 등)을 적용한 개선된 플로어 필드 모델(Floor field model; FFM)을 소개하고, 개선된 모델과 널리 알려진 다른 피난시뮬레이션 모델과의 비교를 통해 FFM의 한계점 파악 및 개선된 모델의 특징을 분석하고자 한다. FFM은 셀룰라 오토마타(Cellular automata)를 이용한 대표적 미시적 관점 보행 모델이지만 보행자의 크기, 모양, 자세 등의 물리적 특성을 세밀하게 반영하지 않는다. 이로 인해 보행자들 간의 충돌, 마찰 등의 현상을 모델링하기 어려우며 결과적으로 다른 모델들과 비교하였을 경우에 매우 짧은 대피 시간을 산출하고 있다. 본 연구는 물리적 현상을 반영할 수 있는 개선된 FFM을 제시하며, 개선된 모델과 기존 FFM, 시뮬렉스(Simulex), 패스파인더(Pathfinder) 등 다른 모델들과의 비교 실험을 수행하였다. 실험은 실제 캠퍼스 건물의 일부 공간을 대상으로 진행되었으며, 대피 인원의 변화에 따른 대피 양상의 비교와 각 출구별 대피 양상의 비교가 수행되었다. 이를 통해 FFM에서는 반영되지 않던 물리적 현상들이 개선된 모델에서는 상용 모델 수준으로 적용되는 점과 특히 시뮬렉스와 유사한 형태의 대피 양상을 보임을 확인하였다.
귀농귀촌 문화가 유행하고 농업의 미래 가치에 대한 인식이 변화되면서 농산업으로의 새로운 진출을 계획하는 인구가 늘고 있다. 우리의 농업은 자급자족경제로부터 상업경제로 발전되어 왔고, 글로벌 시장 개방 및 생산 기술의 지속적 발전으로 공급이 수요를 초과하며 가격이 점점하락하는 추세를 보이고 있다. 농업 현장의 여러 어려움에도 불구하고 농산업의 긍정적인 여건들도 형성되고 있다. 올바른 먹거리를 추구하는 식품 소비패턴의 변화, 환 생태 치유 자연에 대한 소비자의 관심고조, 스마트 팜과 같은 생산환경의 자동화, 지역 자원을 근거한 공동경영체 운영 등과 같은 현상이 두드러지게 나타나고 있다. 이러한 시점에 농산업분야에 새로이 진출하고자 하는 개인 또는 소규모 사업주체들은 자신의 사업에 대한 정체성을 이해하고, 효율적인 사업운영을 위한 차별화 전략을 확보할 필요가 있다. 본 연구는 개별 또는 소규모 조직의 농업인과 예비농업인들이 자신의 사업에 대한 정체성을 이해하고, 사업운영을 위한 전략 선택을 돕는 비즈니스모델 템플릿 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 농업 전문가, 창업 전문가, 비즈니스모델 전문가 풀을 구성하여 농산업 특성을 이해하고 최근 농업 농촌에서 이슈가 되고 있는 농업비즈니스 트랜드를 분석하였다. 근거 자료 및 전문가 토론을 통해 농산업 비즈니스를 '시장가치 추구형', '사회적가치 추구형', '연대하는 시장가치 추구형', '연대하는 사회적가치 추구형'의 4가지 유형으로 구분하고, 각 유형별 사례기업을 조사하여 비즈니스모델을 분석하였다. 비즈니스모델은 비즈니스모델 젠 캔버스를 이용하여 표현하였다. 비즈니스모델 젠은 비즈니스 유형에 따라 일반 창업형, 협동조합형, 임팩트비즈니스형 등 차별화된 캔버스 모델을 제공하고 있으며, 고객중심의 비즈니스 관점을 보다 세밀히 제공하는 툴이다. 본 연구에서는 비즈니스모델 젠을 통해 4가지 유형의 농산업 비즈니스 모델을 분석하였다. 본 연구의 결과는 농산업에 진출하는 사업주체의 사업진행 방향 및 전략선택을 위한 교육 컨설팅 현장에서 널리 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
점탄성 흐름의 특성은 압출시 다이 스웰 현상에서 확인 할 수 있다. 본 연구는 이러한 점탄성 특성을 갖는 고무 컴파운드를 모세관 다이에서 비선형 점탄성 모델인 PTT 모델과 간략화된 점탄성 모델을 이용하여 압출현상을 모사하고 다이 스웰을 실험과 비교 하였다. 실험은 Fluidity Tester를 이용하였고 해석은 상용화된 CFD Code인 Polyflow를 이용하였다. 두 모델에 의해 예측된 다이 스웰은 실험과 유사한 결과를 보였다. 그러나 PTT 모델에서는 압력과 속도분포, 레저버의 모서리에서의 와류현상을 예측할 수 있었지만 간략화된 점탄성 모델에서는 예측할 수 없었다. 간략화된 점탄성 모델은 다이 내부의 세밀한 흐름현상을 예측하지는 못하지만 다이 스웰은 잘 예측할 수 있으며 PTT모델보다 해석시간이 매우 짧아서 이의 응용에 큰 장점을 갖고 있다고 판단된다.
최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 발전과 더불어 대량의 학습 데이터로부터 기인한 LLM의 편향성에 관심이 집중하고 있다. 최근 선행 연구들에서는 LLM이 이러한 경향성을 탈피하고 다양한 언어 패턴을 생성하게 하기 위하여 LLM에 여러가지 페르소나를 부여하는 방법을 제안하고 있다. 일부에서는 사람의 성격을 설명하는 성격 5 요인 이론(Big 5)을 이용하여 LLM에 다양한 성격 특성을 가진 페르소나를 부여하는 방법을 제안하였고, 페르소나 간의 성격의 차이가 다양한 양상의 언어 사용 패턴을 이끌어낼 수 있음을 보였다. 그러나 제한된 횟수의 입력만으로 목표하는 성격의 페르소나를 생성하려 한 기존 연구들은 세밀히 서로 다른 성격을 가진 페르소나를 생성하는 데에 한계가 있었다. 본 연구에서는 페르소나 부여 과정에서 피드백을 반복하여 제공함으로써 세세한 성격의 차이를 가진 페르소나를 생성하는 방법론을 제안한다. 본 연구의 실험과 분석을 통해, 제안하는 방법론으로 형성된 성격 페르소나가 다양한 언어 패턴을 효과적으로 만들어 낼 수 있음을 확인했다.
분자 모델에 의한 전산 모사는 단백질 접힘, 미셀화, 블록공중합체의 규칙구조화 등 다양한 고분자 계의 자기조립 현상을 예측하거나 그 조립 메커니즘을 밝히는 데 특별히 유용한 연구방법이다. 자기조립 현상은 분자 수, 분자 크기 등, 계의 속성에 따라 나노미터 이하의 현상으로부터 마이크론이나 그 이상의 길이 스케일의 현상까지 조립 구조의 길이 스케일이 매우 광범위하기 때문에 다양한 계의 모든 조립 현상을 양자역학적 방법과 같은 궁극의 근본원칙에 의해 모사하는 것은 현실적인 시간 내에서 불가능하다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 계를 기술하는 과정에서 필요 이상으로 세밀한 표현을 생략하여 모델을 다른 관점에서 재구성하는 방법이 있는데 재구성된 모델은 그 관점에 따라 크게 '원자 수준'의 모델과 '메조 스케일 수준'의 모델로 분류할 수 있다. 본 총론에서는 고분자 자기조립 현상과 관련하여 이 두 가지 관점에 따른 모델과 모사 방법들에 대해 살펴보고자 한다.
Multi-nesting grid system을 이용한 한국해양연구원의 해일모델을 해일고 산출에 사용하기 위해 검증하였다. 다양한 수치실험은 2003년 9월 내습한 태풍 매미를 기준으로 이루어졌다. 이 태풍해일모델의 성능을 알아보기 위해 조석검증을 비롯하여 개방경계조건, 격자 크기 그리고 태풍의 진로 등에 대한 일련의 수치실험이 실시되었다. 본 연구에서 기상입격자료인 해면기압장과 바람장은 CE wind 모델로 계산하였다. 총 11개 조위관측소의 1분 간격 조위자료와 모델 결과를 비교하였으며, 해일고를 성공적으로 재현하였다. 이러한 실험들은 정밀한 해일고 산출에 있어 기상자료의 중요성과 상세정밀격자의 필요성을 강조하기 위한 것이다. 이 태풍해일 모델은 보다 세밀한 검증과정을 거친다면 해일고 예측을 위해 상시 운용될 수 있다고 사료된다.
의료정보는 환자의 프라이버시 침해 뿐 아니라 환자의 생명에도 직결되기 때문에, 견고하고 유연한 보안모델에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 특히, u-헬스케어 환경은 사용자 상황변화가 다양하기 때문에, 보다 더 유연하고 세밀한 접근 권한제어가 필요하다. 본 논문은 u-헬스케어 영역에서 상황타입(Context Type)과 상황제한(Context Constraint)을 정의하고, 의료정보의 비밀등급, 사용자의 권한등급, 사용자의 역할, 사용자 상황에 따른 권한 변경 등을 정의하였다. 또한, 사용자 역할을 기반하여 상황정보 변화에 적용할 수 있는 상황기반 접근제어 모델을 설계하였다. 상황기반 접근제어 모델은 K2BASE를 이용하여 자원과 권한의 관계성과 접근 포인트로 부터 도달 가능한 모든 자원에 대한 권한을 분석하였다. 상황기반 접근제어 모델은 u-헬스케어 영역에서 상황을 기반으로 권한변경과 역할을 유연하게 변경할 수 있고, 권한이 부여된 자원에 의미적으로 연결된 자원을 획득할 수 있어, 상황변화가 다양한 u-헬스케어 영역에서 유연하고 적응적인 접근제어 모델로서 적용 가능할 것이다.
PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.
본 논문은 현실감 여는 실시간 영상 기반 환경 탐색을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링에 의한 시점 변경이 가능한 환경 탐색, 다중 환경 맵을 이용한 환경 모델의 통합 및 확장에 의한 환경 탐색 방법들을 제안한다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다. 그러나, 환경 맵의 단일 해상도에 의해 발생하는 영상의 흐림 현상과 가리움에 의해 환경 맵에서 없는 정보가 나타날시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 이러한 문제를 제거하기 위해서는 다중 환경맵에 바탕을 둔 3차원 환경 모델의 재구성이 필요하다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선 기반 환경 모델 통합 방법을 사용한다. 다중 환경맵에 의한 환경 모델링 방법은 최적의 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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