드론 및 지상에서 촬영된 근거리 영상 정보는 3D 모델링 및 매핑 등을 통해 재해 저감 분야에서 자주 사용되어 왔다. 게다가 실사와 같은 3D 모델을 이용하여 가상현실과 함께 대규모 재난재해 상황을 모의할 수 있는 가상현실 구현 기술을 통해 그 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인 항공기 및 디지털 카메라 영상으로부터 실사와 같은 3D 모델을 추출하여 가상현실 훈련 프로그램을 구현하였으며, 이 과정에서 발생하는 다양한 문제점과 가상현실을 재난재해 훈련 상황에 적용했을 경우의 효과에 대해 검토하였다. 먼저 재해 발생 상황의 시나리오를 만들고, 근거리 이미지를 획득한 후 이미지 처리를 사용하여 3D 모델을 만들었으며, 완성된 3D 모델은 증강/가상현실 개발 프로그램인 Unity를 이용하여 가상현실의 배경으로 설정하고, 안드로이드 휴대폰을 위한 가상현실 환경을 C# 기반 스크립트를 이용하여 생성하였다. 생성된 가상현실은 재해 발생 시, 훈련자가 가상현실에서 대피 요령에 맞는 대피 경로를 따라 안전 장소까지 이동하는 시나리오를 포함하고 있으며, 성공적으로 가상훈련이 가능할 것으로 판단되었다. 또 구성된 가상현실을 통한 훈련은 비용, 공간, 시간적 효율성에 있어서 실제 대피 훈련보다 우위에 있는 것으로 확인하였다.
본 논문에서는 다국어 뉴스에 대해서 '시간' 요소와 '언어 공간' 요소를 사건 어휘의 가중치 계산에 반영하는 다국어 사건 연결 탐색하는 방법을 제안한다. 시간의 흐름과 다국어 공간상에서 어휘의 분포 특성을 어휘의 가중치로 반영하여 사건 중심 어휘에 변별력을 줌으로써 같은 사건을 다루는 문서를 탐색하도록 한다. 시간상에서 어휘가중치는 전체 시간의 모든 문서집합에서의 어휘 분포와 특정 시간의 문서집합에서의 어휘 분포를 비교함으로써 계산하고, 그 특정 시간의 어휘의 가중치로 표현한다. 두 개의 언어는 하나의 언어에서보다 더 많은 정보를 줄 수 있기 때문에, 각 언어공간에서 어휘의 중요도를 측정하고, 다국어 처리에서 다른 언어 공간에서의 정보를 참조함으로써 언어 공간에서의 참조 역할을 하도록 한다. 본 논문의 실험에서는 같은 기간의 한국어와 일본어 신문기사에 대해서 사건 연결 탐색 성능을 평가하였다. 일반적인 가중치 기법인 tfidf 가중치 기법과의 비교 평가에서, 제안 방법이 단일언어 문서쌍에 대한 사건 연결 탐색은 $14.3{\%}$, 다국어 문서쌍에 대한 사건 연결 탐색에서는 $16.7{\%}$의 성능 향상을 보였다. 제안한 가중치 요소에 대한 유효성을 검증하기 위해, 공간 밀집도를 측정하였는데, 같은 사건을 나타내는 문서들의 그룹에서는 높은 밀집도를 나타냈고, 서로 다른 사건을 나타내는 문서들의 그룹에서는 낮은 밀집도를 나타냈다. 이 결과를 통해서 시간과 공간 요소를 반영한 사건 어휘 가중치 방법이 단일언어 사건 연결 탐색뿐만 아니라 다국어 사건 연결 탐색에 효과적이라고 볼 수 있다.
도덕과수업은 내용의 이해, 이해의 적용, 적용의 반성이라는 일반적 순서로 전개된다. 수업의 첫 단계인 내용의 이해는 주로 추상적인 도덕적 개념의 이해와 관련된다. 추상적인 도덕적 개념의 이해에 적용될 수 있는 수업모형이 개념분석모형이다. 이 개념분석모형의 이론적 배경은 윌슨의 '개념분석법'에서 찾을 수 있다. 윌슨의 개념분석법은 일상언어의 비형식논리에 근거하여 개념을 분석하는 사고의 기술이다. 이 기술은 개념적 질문을 분리하기, 정답찾기, 전형적 사례 찾기, 반대 사례 찾기, 관련 사례 찾기, 경계 사례 찾기, 가상 사례 찾기, 사회적 맥락 검토하기, 이면의 불안감 검토하기, 현실적 결과 검토하기, 언어적 결과 검토하기로 구성된다. 이러한 기술은 분석할 개념 찾기, 개념 이해를 위한 사례 찾기, 개념 사용의 맥락 검토, 설정된 개념의 타당성 검토의 단계로 적용될 수 있다. 그러나 이러한 개념분석의 기술과 단계의 명칭을 초등학교 학생들이 이해하기는 어렵다. 초등학교 수준에게 분석의 기술과 단계를 적용하기 위해서는 학생들이 이해할 수 있는 용어로 번역하여 제시해야 한다. 또한 학생들이 흥미롭게 탐구할 수 있는 양식으로 제시해야 한다. 본고에서는 개념분석의 기술을 초등학생들이 이해할 수 있는 활동의 명칭으로 바꾸고, 이를 '정직' 개념의 이해를 위한 수업에 반영하는 방안을 제시한다.
Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.
The recent trend in modern systems development can be characterized by the increasing complexity in terms of both the functionality and HW/SW scale that seems to be accelerated by the growing user requirements and the rapid advancement of technology. Among the issues of complexity, the one related to systems safety has attracted great deal of attention lately in the development of the products ranging from mass-transportation systems to defence weapon systems. As such, the incorporation of safety requirements in systems development is becoming more important. Note, however, that since such safety-critical systems are usually complex to develop, a lot of organizations and thus, engineers should participate in the development. In general, there seems to be a variety of differences in both the breadth and depth of the technical background they own. To address the problems, at first this paper presents an effective design process for safety-critical systems, which is intended to meet both the systems design and safety requirements. The result is then advanced to obtain the models utilizing the systems modeling language (SysML) that is a de facto industry standard. The use of SysML can facilitate the construction of the integrated process and also foster active communication among many participants of diverse technical backgrounds. As a case study, the model-based development of high-speed trains is discussed.
본 연구에서는 Savickas 등(2018)이 개발한 학생진로구성검사(Student Career Construct Inventory, SCCI)를 한국어로 번안한 한국판 학생진로구성검사(K-SCCI)의 신뢰도 및 타당도를 검증하였다. 이를 위하여 530명의 대학생을 대상으로 문항의 내용분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 준거타당도 검증 등을 실시하였다. 문항의 내용분석과 탐색적 요인분석의 결과 K-SCCI는 4요인 모형과 18문항이 가장 적합한 것으로 나타났다. 4가지 요인은 직업적 자기개념 구체화, 직업탐색행동, 진로결정, 직업훈련으로 명명하였다. 4요인 모델의 적합도를 검증하기 위해 확인적 요인분석을 수행한 결과 적합한 것으로 나타났다. 척도의 준거타당도를 검증하기 위해 관련 척도와의 상관관계를 분석한 결과 학생진로구성은 취업불안과는 부적상관을 진로적응력과는 정적상관을 보였다.
Blast-induced ground vibrations by a significant amount of explosives may cause many problems for mining slope stability. Geological discontinuities have a significant influence on the transmission of dynamic pressure of detonation and according to their position relative to the slope face may have damaging or useful impacts on the slope stability. In this study, the effect of geological discontinuities was investigated by modelling a slope with geological discontinuities through applying the dynamic pressure in three-dimensional discrete element code (3DEC). The geological discontinuities in four states that generally apperceived in mine slopes are considered. Given the advantages of the pressure decay function defined by some researcher, this type of function was used to develop the pressure-time profile. The peak particle velocities (PPV) values were monitored along an axis by utilization of Fish programming language and the results were used as an indicator to measure the effects. As shown in the discontinuity-free model, PPV empirical models are reliable in rocks lacking discontinuities or tightly jointed rock masses. According to the other results, the empirical models cannot be used for the case where the rock mass contains discontinuities with any direction or dip. With regard to PPVs, when the direction of discontinuities is opposite to that of the slope face, the dynamic pressure of detonation is significantly damped toward the slope direction at the surface of discontinuities. On the other hand, when the discontinuities are horizontal, the dynamic pressure of detonation affects the rock mass to a large distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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