본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.
건물모델의 정규화 없이 3차원 건물 모델링을 하면 건물모델에 왜곡이 발생하거나 위상적 불일치가 발생할 수 있다. 반면에, 정규성을 고려할 경우 제약조건으로 인하여 재구성이 가능한 건물 유형이 제한적일 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 다양한 건물을 고려한 건물모델 정규화 방법을 적용하여 항공라이다 데이터로부터 3차원 건물을 모델링하였다. 우선 특징공간에서의 군집화와 객체공간에서의 분할을 통해 건물점들을 지붕면으로 분할한다. 건물모델 구성요소 간의 평행성, 대칭성, 일치성 등을 충족시키기 위하여 면-선-점의 순차적 조정에 의한 정규화를 통해 3차원 건물을 재구성한다. 도시 지역에 대한 실험을 통해 기존의 방법들보다 다양한 형태의 건물에 대하여 정규성을 충족하는 3차원 모델을 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 정규화가 건물모델의 정확도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.
동시공학적 설계의 특징은 활동의 동시성과 정보의 계층적 모델링이다. 중첩, 병행화, 순환 등 다양한 유형의 프로세스 동시성은 특정기간에 업무부하가 집중되는 문제를 발생시킨다. 따라서 자원제한이 있는 상황에서의 업무부하 관리는 대단히 유용하여, 설계 프로세스 분석을 위한 효과적인 방법이 필요하다. 본 연구는 계층적인 정보 모델링으로 더욱 복잡화된 프로세스의 효율적인 분석을 위하여 동시공학적 설계의 IDEF3 프로세스 모델을 기존의 순차적 네트웍모델로 변환하는 절차를 제안한 것이다. 이 절차는 동시공학환경에서의 자원제한 문제를 보다 체계적으로 해결하는 방법이 될 수 있을 것이다.
쉘의 기하 모델링과 해석은 각각 다른 배경과 목적을 가지고 발전되어 왔다. 따라서 기하 모델링과 해석을 통합한 설계 도구를 만들기에 기존의 방법은 적절하지 않다. 본 연구에서는 기하 모델링과 해석, 최적 설계를 통합한 개념을 제시한다. 이것은 B-스플라인 곡면의 표현방법에 기초를 두고 있다. 기하학적으로 정확한 쉘 유한요소를 도입하였으며, 최적 설계 부분에서는 곡면의 조정점을 설계변수로 택하였다. 또한 설계 민감도를 계산하기 위해서 준해석적 방법을 사용했고, 이를 바탕으로 순차적 선형계획법을 이용해 곡면의 형상 최적화를 수행하였다. 이렇게 개발된 통합설계 개념은 곡면의 모델링과 해석에 적합한 도구로 이용될 수 있다.
토목, 건축과 관련된 노동현장은 여느 3D 업종들과 마찬가지로 숙련된 기능공의 부재 및 산업재해 발생으로 인해 어려움을 겪고 있으며 이를 극복하기 위한 노력을 계속하고 있다. 대표적인 토목공사인 토공 작업 역시 위험 혹은 유해한 작업환경으로 인해 토공장비의 안전사고 및 생산성과 품질저하가 발생하며 이를 방지하기 위한 장비의 지능화가 절실하게 요구되고 있다. 이를 위해 최근 지능형 굴삭 시스템 개발을 위한 연구가 진행되고 있으며, 토공작업은 일반적으로 광범위한 작업영역을 가지기 때문에 지능형 굴삭시스템의 개발을 위해서는 효율적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 작업계획의 수립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 작업계획의 대상을 굴삭로봇과 토사로 구분하였으며, 글로벌 영역에서 단위작업 영역, 로컬 영역으로의 분할을 통해 전체 작업 진행에 대해 효율적으로 작업계획을 수립할 수 있도록 구성하여 계획단계에서부터 토공작업 자동화 및 효율와에 기여하고자한다. 토공작업계획 시스템은 토공 작업자 및 감독자의 작업 특성 및 노하우를 컴퓨터, 즉 두뇌에 부여함으로써 숙련된 장비조종자의 작업 방법 및 특성을 반영하여 토공 작업 프로세스 모델링을 구축하고 실제 작업환경상의 센서에 의해 측정된 데이터를 실제 작업환경과 동일하게 모델링된 컴퓨터내의 가상환경을 바탕으로 영역분할, 최적 플랫폼 위치선정 및 작업 순차생성을 통해 최적의 토공작업계획을 수립할 수 있도록 한다.
본 논문은 소성변형(plastic deformation)특성을 갖는 직물의 움직임을 시뮬레이션하는 기법을 제안한다. 소성은 탄성과 반대되는 개념으로, 물질이 외부의 힘에 의해 변형되었을 때, 초기상태로 완전히 회복되지 못하는 성질이다. 직물은 파티클 모델(particle model)을 이용하여 모델링하며, 파티클간의 상호작용은 바로 인접한 파티클간의 순차연결과 한 파티클 건너에 있는 파티클간의 교차연결을 설정함으로써 표현한다. 순차연결은 직물의 압축과 인장변형을, 교차연결은 직물의 굽힙변형을 표현한다. 연결은 스프링으로 모델링하는데, 순차연결은 탄성스프링으로, 교차연결은 변형정도에 따라, 탄성스프링 또는 소성스프링으로 모델링한다. 본 논문은 기존의 파티클 모델에서 사용하는 탄성스프링에 소성스프링을 추가하여 직물의 소성변형 현상을 표현한 것이다. 그 결과, 굽힘주름과 영구변형된 구김주름, 그리고 주름이 직물 전체에 고루 분포되는 현상을 시뮬레이션할 수 있었다. 연결의 탄성스프링과 소성스프링을 모델링할 때 직물운동방정식 수치해법의 안정성을 보장하기 위해 직물 시스템의 강성 메트릭스 (stiffness matrix)가 indefinite이 되지 않도록 주의를 기울였다.
로봇이 지능적이고 합리적으로 임무를 수행하기 위해서는 다양한 솜씨(skill)가 필요하다. 우리는 솜씨를 생성하기 위해 우선 행동유발성(affordance)을 학습한다. 행동유발성은 행동을 유발하게 하는 물체 또는 환경의 성질로써 솜씨를 생성하는데 유용하게 사용될 수 있다. 로봇이 수행하는 대부분의 임무는 순차적이고 목표 지향적인 행동을 필요로 한다. 그러나 행동유발성만을 이용하여 이러한 임무를 수행하는 것은 쉽지 않다. 이를 위해 우리는 행동유발성과 목표 지향적 요소를 반영하기 위한 소프트 행동동기 스위치(soft behavioral motivation switch)를 이용하여 솜씨를 생성한다. 솜씨는 현재 인지된 정보와 목표 지향적 요소를 결합하여 행동동기를 생성한다. 여기서 행동동기는 목표 지향적인 행동을 활성화시키기 위한 내부 상태를 말한다. 또한, 로봇은 임무 수행을 위해 순차적인 행동 선택을 필요로 한다. 우리는 목표 지향적이고 순차적인 행동 선택이 가능하도록 솜씨를 이용하여 솜씨 네트워크(skill network)를 생성한다. 로봇은 솜씨 네트워크를 이용하여 목표 지향적이고 순차적인 행동을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용한 행동유발성 모델링 및 학습 방법, 행동유발성과 소프트 행동동기 스위치를 이용한 솜씨 및 솜씨 네트워크 생성 방법, 마지막으로 솜씨 네트워크를 이용한 목표 지향적 행동 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법을 증명하기 위해 제니보(애완 로봇)를 이용한 교시 기반 학습 방법을 통해 "물체 찾기", "물체에 접근하기", "물체의 냄새 맡기", 그리고 "물체를 발로 차기" 행동유발성들을 학습하였다. 또한, 이들을 이용하여 솜씨 및 솜씨 네트워크를 생성하여 제니보에 적용하고 실험하였다.
OMG의 공식 표준으로 자리 잡은 UML은 9 종류의 기본 모델들을 기초로 하여 다양한 관점에서 대상 소프트웨어 시스템을 모델링 하도록 지원해주고 있다. 특히 Use Case의 경우 시스템 사용자와의 대화의 수단으로 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 서비스들을 잘 표현하고 있다. 그러나 객체 모델이나 순차도 등의 다른 모델들에 비해 설명이 보다 모호하고, 정형화 되어 있지 않아서, 특히 전사적인 규모의 실무에 Use Case 모델 을 적용할 경우, 여러 가지 어려움들이 있다. 개념 단계와 상세 단계에서의 일관성 유지 문제, 하부 시스템으로 나누어 작업 시, ${\ll}include{\gg}$ 나 ${\ll}extend{\gg}$ 관계의 Use Case에 대한 배치, 전체나 일부에서 공통으로 사용되는 ${\ll}include{\gg}$ Use Case의 표현 문제 등이 그것들이다. 본 논문에서는 실무 적용 시 부딪힐 수 있는 Use Case 모델링의 그러한 문제점들에 대한 실무적인 지침들을 사례 연구와 함께 제안하고자 한다.
모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
발사를 위해 로켓과 지상 장비를 작동시키고 제어하는 과정에서 시나리오는 운영 및 통제의 지침 역할을 한다. 따라서 시나리오를 작성하는 것은 로켓 발사 작업을 준비하는 첫 번째 작업으로서, 발사를 성공적으로 수행하기 위한 핵심적인 임무 중 하나이다. KSR-III 비행시험 시나리오는 발사를 준비하기 위해 로켓과 지상 장비를 작동시키는 순차적인 작업 명령의 시퀀스이다. 본 논문에서는 발사 시나리오 개발에 UML 객체 모델링 방법을 적용한다. 먼저, 발사 시스템의 각 서브시스템을 객체로 모델링하고 각 두 서브시스템 간의 인터페이스를 association link로 모델링한다. 이를 통해 얻어진 최종적인 KSR-III 발사 시스템 객체 다이어그램은 데이터와 명령의 흐름, 통제, 상호작용 등을 분석하는데 사용된다. 전체 시나리오는 사전 시나리오, 본 시나리오, 비상시 조치사항 등으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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