• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.136-139
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• 2010

실시간 시스템에서는 계산 결과의 논리적 정확성과 결과가 산출되는 시간의 정확성을 요구한다. 이러한 요구사항을 지원하기 위해 UCI Dream Lab에서 제안한 적시 서비스 능력을 보장하는 실시간 객체인 TMO 객체를 토대로 자동 코드 생성기의 설계를 제시한다. 기존의 모델 기반 개발방법론은 시스템을 추상화하고 그 모델을 상세화 과정을 거쳐 구현에 필요한 정보를 갖게 되고, 이를 바탕으로 자동으로 코드를 생성 할 수 있게 된다. 기존의 도구들은 표준 UML을 사용하고, 표준 UML은 시간 제약 조건을 기술하는 방법을 제공하지 않기 때문에 이에 따라 개발된 실시간 시스템 코드 자동 생성기는 완전한 코드를 생성하지 못한다. 본 논문에서는 실시간 시스템 개발에 모델 기반 개발방법론을 적용하기 위해 TMO객체를 이용하여 기존 UML 모델의 구조 모델과 행위 모델에 실시간 특성을 추가해 확장하고 확장된 모델을 토대로 자동 코드 생성기의 설계를 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.395-395
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• 2022

본 연구는 머신러닝 기반의 상수도 모니터링 시스템의 예측 모델을 개발하고, 예측 모델의 적용이 가능성을 검토하였다. 상수도모니터링 시스템은 상수관망에 설치된 센서에서 수집된 자료를 모니터링 할 수 있어 운영자의 상수도 시설물의 관리 편의성을 높일 수 있다. 특히 수리학적 모델을 적용하여 계산된 값과 측정된 값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자에게 이를 알려주므로 시스템내의 문제점을 빠르게 확인할 수 있다. 그러나 수리학적 모델은 입력자료가 증가됨에 따라 계산시간이 많이 소요되는 문제가 있고, 계산된 값의 정확도가 낮아지므로. 이러한 문제를 보완하기 위해 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하여 이를 해결하고자 하였다. 예측 모델은 GS 이니마 브라질(GS Inima Brazil)에서 운영중인 아라사투바(Aracatuba) 지역 주사라(Jussara) DMA(District Metered Area)의 2018년 1월에서 7월까지의 운영자료를 이용하였으며, 상수도 모니터링 시스템에서 상수관로 수압에 영향을 미치는 영향 인자들을 분석하고, 하이퍼파라미터 최적화를 통한 수압 예측 모델을 개선하였다. 금회 연구는 머신러닝 기반의 모델을 통하여 상수관망의 시간변화에 따른 장래 예측 수압을 검토할 수 있었다는데 큰 의의가 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.60-65
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• 2003

이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권8호
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• pp.115-124
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• 2003

극한의 우주공간에서 인공위성의 정상적인 성능을 보장하기 위해 일반적으로 여러 단계의 시험용 위성모델이 개발된다. 시험모델을 통해 비행모델(FM)의 설계/해석의 타당성을 검증하고, 변경사항을 최정 설계에 반영함으로써 인공위성 성능의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 현재 개발 중인 다목적실용위성은 구조 및 열 개발모델(STM)의 제작/시험을 마친 상태이다. 본 논문에서는 다목적 실용위성의 모듈 중 하나인 추진시스템의 구조 및 열 개발모델(STM)의 설계/해석 및 조립에 관하여 기술하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.208-210
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• 2004

최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.94-96
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• 2003

소프트웨어의 재사용을 위한 방법 중에 최근 빠르게 확산되고 있는 방식으로 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발(CBD : Component-Based Development)방식이 있다. CBD에 있어 컴포넌트 시스템은 잘 정의된 아키텍처를 기반으로 개발되어야 한다. 컴포넌트 시스템의 아키텍처를 정확하고 엄밀하게 설계, 분석하기 위해서는 아키텍처 기술 언어(ADL)의 사용이 필요하다. 아키텍처 모델링에 ADL을 효과적으로 사용하기 위해서는 ADL로 기술된 아키텍처 모델을 효율적으로 분석, 처리, 관리할 수 있는 지원 환경이 필수적이다. 본 논문에서는 ADL 모델 지원 환경 시스템의 구조를 기술하고 본 연구팀에서 개발 중인 ADL 모델 관리기의 구조를 기술한다. 또한 ADL 모델 관리기 개발에 기본이 되는 XML 기반 ADL 메타모델을 정의한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제14권5호통권60호
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• pp.627-639
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• 2002

교량의 건설은 여러 국가에서 거의 완료되었으며, 정부나 고속도로 관계기관은 유지관리쪽에 초점을 맞추고 있다. 교량을 효과적으로 유지관리하기 위해, 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 잔존수명을 예측하는 것은 매우 시급하다. 그리고 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 유지관리 모델을 개발하는 것은 필수적이다. 이 논문에서는 시스템 신뢰성과 생애함수를 이용하여 예방 (Preventive) 유지관리 와 사후 (Essential) 유지관리 모델을 개발하였다. 이 논문에서 개발된 유지관리 모델을 이용해서 현존하는 교량에 대해 최적의 유지관리 계획을 구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.317-322
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• 2002

본 연구는 유역 수질의 효과적인 관리와 수질 모델의 효율적인 활용을 위하여 GIS를 기반으로 수질 모델과 지형 및 문자 데이터베이스를 통합한 모델링 시스템(Water Quality Management System)을 개발하고 전라북도 내 동진강에 대해 적용하였다. WQMS는 DOS 기반의 수질모델이 가지는 복잡성과 결과해석의 불편을 최소화하기 위하여 윈도우 기반의 하천모델을 운용하기 위한 시스템을 구축하고, 나아가 GIS 기반의 사용자에게 보다 편리한 모델링 환경을 제공하도록 설계되었다. 개발된 시스템의 구현 단계는 전처리와 모델링 실행, 후처리의 세단계로 구분될 수 있다. 전처리단계는 DB에 의해 모델실행을 지원하며 후처리 단계에서는 GIS를 이용하여 모델실행 결과를 그래프와 속성 자료로 확인할 수 있도록 하였다. 또한 실측자료를 활용하여 WQMS의 적용성을 평가한 결과 신뢰성이 높게 평가되었다. WQMS는 기존 DOS 기반의 모델링의 복잡성을 제거하고 정도 높은 수질분석을 수행하므로서 효율적인 유역 수질관리에 필요한 기본자료를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.276-279
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• 2010

소프트웨어 제품 라인 개발 패러다임은 관련 제품들 사이의 공통점과 차이점을 이용해 보다 전략적인 재사용을 가능하게 함으로써 소프트웨어 개발 생산성을 높여 주는 개발 방법론이다. 공통점과 차이점을 분석하고 모델링하기 위해 가장 중요한 모델이 특성 모델이다. 특성 모델은 규모가 커짐에 따라 오류를 포함할 가능성이 커지며 이를 검증하기 위한 자동화된 도구가 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지를 자바 언어로 구현 가능하게 해주는 Protege API, OWL기반의 시맨틱 웹 규칙 언어인 SWRL, 규칙 추론 엔진인 Pellet Reasoner 등의 기술을 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.375-378
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• 2020

본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.