자바기술은 플랫폼에 독립적인 프로그래밍 언어와 실행환경 특성으로 인터넷의 확산과 함께 활용분야를 넓혀가고 있다. 초기의 매우 엄격한 자비 보안모델은 네트워크 환경에서 유용한 기능을 수행하는 프로그램 개발에 장애가 되었으나, 현재는 보안정책에 기반한 유연한 접근통제기능을 제공하도록 수정, 보완되었다. 그러나 현재의 자바 보안모델이 코드 기반의 접근통제기능만을 제공하고 있어 네트워크 환경에서 여러 사용자에 의해 수행되는 응용 프로그램 실행환경에 적합하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 자바 환경에 역할기반 접근통제모델을 적용하는 연구들에 대해 살펴보고 역할기반 접근통제모델이 적용된 자바 기술이 활용될 수 있는 분야에 대해 기술한다.
KALIMER 원자로 건물에 대하여 3차원 쉘요소 모델과 단순 빔모델을 작성하고 고유진동수 해석을 수행하였다. 두 모델의 1차 수평방향 고유진동수는 대체로 일치하였다. 단순 빔모델에 대해 원자로건물의 회전 관성모멘트를 해석에 반영한 경우 3차원 모델에는 없는 회전모드가 발생되었다. 지진응답해석은 1940 EL Centro와 인공지진에 대하여 수행하였으며, 두 결과는 면진구조물의 경우 비면진구조물과 비교하여 응답가속도가 크게 줄고, 상대변위가 증가하는 경향을 보였다.
본 연구는 국제공동연구로 수행중인 Hualien 대형내진모델시험사업중 모델구조물에 대한 지진 응답 예측해석(blind prediction analysis)에 관한 것이다. 이 해석은 축대칭 무한요소를 이용하여 개발한 전산프로그램 KIESSI와 유연체적법에 의한 전산프로그램 SASSI를 이용하여 수행하였으며, 구조물 및 지반 특성은 뒷채움이 완료된 모델구조물에 대한 통일모델과 예측 후 상관해석 결과를 사용하였다. 그 결과 지진응답 예측해석 결과는 계측된 지진응답과 비교적 잘 일치하였으나 더 좋은 해석결과를 얻기 위해서는 구조물 및 지반 특성을 좀 더 수정할 필요가 있음을 알 수 있었다.
DEVS 형식론[Zeigler 1984]은 이산 사건 시스템을 기술하기 위해 Zeigler에 의해 제안된 모델링 형식론이다. 본 논문에서는 DEVS 형식론을 실시간 시뮬레이션 모델을 기술하기 위한 RT-DEVS 형식론으로 확장하고 이를 통해 기술된 시뮬레이션 모델을 실행하기 위한 실시간 수행 알고리즘을 제안한다. 또한 기술된 모델을 실시간에 기반하여 수행시키기 위한 시뮬레이션 커널의 구조와 구현에 대하여 다룬다.
자동 띄어쓰기란 컴퓨터를 사용하여 띄어쓰기가 수행되어 있지 않은 문장에 대해 띄어쓰기를 수행하는 것이다. 이는 자연언어처리 분야에서 형태소 분석 전에 수행되는 과정으로, 띄어쓰기에 오류가 발생할 경우, 형태소 분석이나 구문 분석 등에 영향을 주어 그 결과의 모호성을 높이기 때문에 매우 중요한 전처리 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 기계학습의 방법 중 하나인 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 자동 띄어쓰기를 수행하고 심층 학습의 방법 중 하나인 양방향 LSTM/CRFs (Bidirectional Long Short Term Memory/CRFs)를 이용하여 자동 띄어쓰기를 수행한 뒤 각 모델의 성능을 비교하고 분석한다. CRFs 모델이 양방향 LSTM/CRFs모델보다 성능이 약간 더 높은 모습을 보였다. 따라서 소형 기기와 같은 환경에서는 CRF와 같은 모델을 적용하여 모델의 경량화 및 시간복잡도를 개선하는 것이 훨씬 더 효과적인 것으로 생각된다.
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
최근 산업체, 공공기관 등 거의 모든 분야에서 인터넷 기술을 이용한 클라이언트/서버환경으로 시스템을 구축하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 DIS와 ADS의 개념을 이용한 전투 시뮬레이션을 수행하여 기존 모델의 비현실적인 가정과 문제의 난이도로 인한 여러 제약을 해결할 수 있으며 시간 및 시스템의 활용면에서 효율의 증가에 대한 모델을 구현하였다. 본 전투 시뮬레이션 모델은 인터넷 프로토콜의 표준으로 자리하고 있는 TCP/IP를 이용한 것이기 때문에 이동통신을 이용한 무선 데이터는 물론, 인터넷 접속이 가능한 곳이라면 어떠한 환경에서도 수행이 가능하다. 노드에서 시뮬레이션이 종료되면 여기서 발생한 생존 대수, 발사시간 분포 등의 정보는 서버에서 적절한 의사결정을 수행한 후 다른 노드로 전달하게 된다.
그리드 컴퓨팅 환경을 이용하여 인터넷을 통해 프로세스를 원격에서 수행, 결과를 전달받을 수 있다. 기존의 프로세스 원격수행 모델은 다음과 같은 조건을 필요로 한다. 첫째, 해당 프로그램 또는 객체가 원격 컴퓨터에 존재하여야 하거나, 클라이언트와 서버관계를 설정하는 미들웨어가 요구된다. 둘째, 원격 프로그램 수행요청을 받아들이는 어플리케이션 또는 미들웨어가 미리 존재하여야 한다. 그러나 이와 같은 필요조건은 그리드 컴퓨팅 환경을 통해 계산자원을 동적으로 확장시키는데 사용되는 것을 제약한다. 본 논문에서는 이러한 필요조건 없이 원격 수행을 가능케 하는 프로세스 원격 수행 모델과 펑션 메시지를 활용하여 원격 계산자원을 동적으로 획득하는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 선미익을 채용한 경항공기인 반디호의 수출형 시제기에 대한 플러터 해석을 수행하였다. 내부 하중 생성용 유한요소모델을 기초로 강성 모델을 작성하였고, 중량 통제를 위한 중량 DB에 근거하여 중량 모델을 작성하였다. 공력모델은 DLM을 이용하였다. 작성된 모델을 이용하여 1차 플러터 해석을 수행하였다. 이를 토대로 주요 진동 모드를 구분해 내고, 지상진동시험을 수행하여 진동 특성을 획득하였다. 획득된 고유진동수를 근거로 유한요소모델의 수정이 이루어졌고 2차 해석이 수행되었다. 해석 결과 주요 플러터 근의 특성을 정리하였다. 가장 중요한 플러터 근은 롤 운동을 갖는 강체 모드와 반대칭 주익 피칭 모드의 연계 모드로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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