세가지 형태의 고층 비정형 철근콘크리트 건물에 대해 OpenSees를 이용하여 비선형정적해석을 수행한 후, 해석결과와 진동대 실험결과를 비교하여 해석방법에 대한 검증을 수행하고, 해석결과 나타난 비정형 건물의 성능과 하부 필로티부분의 파괴양상을 분석하였다. 선정된 모델은 필로티층이 골조로만 이루어진 모델 (모델 1), 필로티층 내부중앙골조에 벽체가 있는 모델 (모델 2), 그리고, 필로티층의 한쪽 골조에 벽체가 있는 모델 (모델 3)이다. 철근과 콘크리트의 응력-변형률 관계를 섬유모델에 이식하여 비선형부분의 거동을 묘사하고, 벽체도 비선형모델을 이식한 트러스로 이루어진 MVLEM을 적용하였다. 그 결과 축력이 작용함에 따른 기둥의 전단강성변화, 벽체의 들뜸현상 등과 같이 진동대 실험에서 나타난 거동특성을 비교적 정확하게 묘사하였다. 초과강도 측면에서 하부골조에 벽체를 포함하고 있는 모델 2와 모델 3은 모델 1보다 2배 가까이 크다. 이와 같이 모델 2와 모델 3의 초과강도와 연성이 큰 이유는 모델 2와 모델 3의 경우 모델 1로 설계된 골조에 벽체가 낀 벽의 형태로 설계되었기 때문으로 보인다. 그리고, 연성의 측면에서 모델 1과 모델 3은 모델 2의 보다 1.17배 큰 것으로 나타났다. 모델 1과 모델 3의 경우 골조부분에 과도한 모멘트가 작용하여 파괴에 이른 반면, 모델 2는 하부전단벽의 전단파괴에 의해 파괴되었으며, 모델 1과 모델 3에 비하여 크게 작용한 전도모멘트로 인해 기둥에 작용하는 축력의 변화가 크게 발생하였다.
고 등급의 침입 탐지 시스템 평가를 받기 위해서는 반드시 정형적인 방법론을 적용하여 시스템을 설계하고 검증해야 한다. 그러나 침입 탐지 시스템의 설계에 적합한 정형기법을 선정하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 정형 기법의 일종인 모델 체킹 방법론을 침입 탐지 메커니즘의 설계에 적용하는 방법을 제안하고. 고 등급 침입 탐지 시스템의 개발에 사용할 수 있는 방향을 제시한다.
STATEMATE는 Statecharts로 시스템의 행위를 설계하는 도구이다. 근래 들어. STATEMATE MAGNUM은 설계 뿐 아니라 모델체킹을 이용한 정형검증의 기능을 가지고 있다. 모델체킹은 상태 기반의 설계명세 된 시스템을 시제 논리로 그 요구 명세를 기술하여 설계명세가 요구명세를 만족시키는지를 검증하게 된다. 하지만 설계명세가 큰 경우, 모델체킹 시 상태폭발을 일으켜 시스템을 검증하지 못하게 한다. 모델체킹의 상태 폭발을 줄이기 위해서는 기본적으로 모델체커의 알고리즘을 개선시키거나, 모델을 추상화시킨다. 본 연구에서는 모델을 추상화시키더라도 검증 결과에는 별 영향을 주지 않는 부분을 추상화하고, 검증 결과에 직접 적인 영향을 주는 부분을 상세 명세하는 기법을 적용하여 실시간 운영체제의 코드를 어떻게 검증을 하는지를 보여준다.
3차원 이미지 스캐닝 기술은 복잡한 비정형 건축물의 외피의 정확한 형상과 위치 데이터를 확보하는데 효과적이다. 3차원 이미지 스캐닝 기술의 세부 과정인 점 군집화, 메쉬표면 분리, 넙스 표면 생성, 파라메트릭 솔리드 모델을 통하여 비정형 건축물의 형상을 구축할 수 있다. 이에 본 연구는 비정형 건축물의 외장재 제작과 시공을 위한 3차원 이미지 스캐닝에 의한 역설계 프로세스와 사례 분석을 통하여 시사점을 도출한다. 본 연구의 결과는 역설계 기술을 사용한 3차원 형상 기술과 설계 요소화 방법을 다양한 건설 프로젝트에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
프로그래머블 로직 콘트롤러(PLC)가 원자력 계측제어 시스템과 같은 안전 필수 시스템 구현에 많이 사용됨에 따라, PLC 프로그램에 대한 정형검증의 필요가 높아지고 있다. 본 연구에서는 함수 블록 다이어램(FBD)으로 구현된 PLC 프로그램에 대한 자동화된 정형검증 기법을 제안한다. FBD 프로그램을 검증하기 위해서 먼저 FBD 프로그램을 검증언어인 Verilog로 변환하고, 변환된 Verilog모델에 대해 SMV 모델체커를 호출해 모델체킹을 수행한다. 자동화를 위해 FBD Verifier 도구를 개발하였다. FBD Verifier는 FBD 프로그램으로부터 Verilog 모델로의 자동변환 기능뿐 아니라 모델체킹 결과 생성된 반례를 직관적이고 효과적으로 분석할 수 있는 기능 또한 제공한다. 제안된 기법과 도구를 사용해 원전계측제어시스템 개발사업단의 원자로 보호시스템에 대한 방대한 양의 FBD 프로그램을 성공적으로 검증하였다.
수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.
실시간 운영체제는 임베디드 환경에서 매우 중요한 소프트웨어 컴포넌트이다. 임베디드 실시간 운영체제는 고안전성 시스템이나 유비쿼터스 시스템 내에서 강하고(Robust), 신뢰성(Reliable)있고, 안전한(Safety) 특성을 지녀야 한다. 근래에는 이러한 실시간 시스템을 UML 과 같은 모델 기반의 방법으로 설계하고 코드 생성을 통해 구현까지 이끄는 모델 유도 공학(Model Driven Engineering: MDE)[1]을 통해서 개발하고 있다. 이러한 MDE 의 모델은 대부분 UML 기반의 언어를 사용하여 아키텍처를 구성하고 설계하여 코드를 생성하여 구현 코드를 생성해 낸다. 본 논문에서는 이러한 MDE 의 비정형적 언어를 대신하여, 정형명세 언어를 사용하여 실시간 시스템의 모델을 설계하고 이를 검증하여 실시간 운영체제를 개발하는 방법론을 기술한다. 이렇게 함으로써 보다 엄격한 언어를 통해 시스템의 설계의 모호함이나 모순을 없애고, 수학적 기반의 검증을 통해 보다 안전하고 신뢰성 있는 시스템을 구현하자 한다.
보안 소프트웨어 개발을 위한 정형 기법은 소프트웨어의 안정성과 신뢰성을 보장할 수 있는 기반을 마련해 준다. 정형화 기법에는 정형 명세와 정형 검증으로 분류할 수 있으며, 이를 위해 여러 도구가 제공되고 있다. 본 논문에서는 보안 소프트웨어 개발을 위한 RoZ 정형 명세 도구를 이용하여 ACS(Access Control System)의 UML 모델을 통한 Z 명세 자동 생성 과정을 살펴본다. 그리고, 정형 검증 도구인 Z/EVES를 이용하여 ACS 의 특정 기능의 명세에 대한 검증 과정을 수행함으로써, 소프트웨어 설계에 따른 보안 소프트웨어의 안정성을 보장할 수 있는 개발 방안을 제시하였다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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