제동 장치는 기계장치의 사용자나 시스템의 안전관점에서 가장 중요한 요소 중 하나이며, 작동 조건 내에서 신뢰성 있는 제동력이 유지 되어야 한다. 일반적으로 브레이크는 운동에너지를 마찰을 통해 열에너지로 변환하여 회전하는 기계장치를 제동한다. 운동에너지가 열에너지로 전환되는 과정에서 고온의 열이 발생하여 기계적 거동에 영향을 준다. 마찰열은 브레이크 시스템의 열팽창 및 마찰계수 변화 등에 영향을 주고 제어되지 않는 고온은 브레이크 성능을 저하시킨다. 따라서 브레이크의 발열을 예측하고 이를 제어하는 것은 중요하다. 마찰열을 예측하기 위한 다양한 수치해석 연구들이 수행되었지만, 계산의 효율 및 재원의 한계로 수치해석의 경계조건을 다양한 형태로 가정하여 마찰열 예측 연구를 수행하였다. 가정된 마찰열 거동은 실제 열전달 온도 분포 경황과 차이가 있고 이를 이용한 냉각 효과나 열응력 수치해석 결과의 신뢰성이 부족하다. 이러한 한계점을 극복하고 마찰열 예측 시뮬레이션 절차를 정립하기 위하여 본 연구에서는 열-구조 결합 요소를 사용하여 브레이크 시스템의 마찰열 발생을 직접적으로 모사하는 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문은 Finite Element Method(FEM)을 이용하여 브레이크 작동에 따른 마찰열 발생을 모사하고 열분포 특성을 분석하기 위해 브레이크 모델을 대상으로 열-구조 연성요소를 적용한 수치해석 연구를 수행하였다. 이 연구는 마찰열 직접 모사의 필요성을 제안하고 시뮬레이션에 필요한 정보를 제공할 수 있다 판단된다.
조류발전용 다리우스 터빈의 변형된 형태인 헬리컬 터빈의 설계 인자 변화에 따른 성능을 수치해석으로 살펴보았다. 헬리컬 터빈은 수직축 다리우스 터빈을 회전축을 중심으로 상부와 하부를 비틀리게 함으로써 다리우스 터빈의 일반적인 취약점인 초기구동불량과 진동문제를 개선하기 위해 고안된 형태이다. 본 논문에서는 헬리컬 터빈의 비틀림각(Twisting Angle)과 직경대비 높이를 변화시키며 수치해석을 수행하였고, 결과를 바탕으로 최적의 구조를 제안하였다. 3차원 비정상 난류유동해석을 위하여 FLUENT의 RANS방정식과 k-${\omega}$ SST 난류모델을, 격자계 모델링을 위하여 GAMBIT을 이용하였다. 헬리컬 터빈은 적절한 비틀림각에서 양호한 발전효율을 보장하면서 진동을 유발하는 회전력 변화의 진폭을 최소화 할 수 있음을 확인하였고, 효율의 최대가 확보되는 터빈의 최소 높이를 발견하였다.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 도시내 필지 단위의 지가산정과 그 결과의 시각적 표현을 위한 자동화 시스템을 개발하는 것이다. 현재 필지별 공시지가는 건교부의 ALPAS 프로그램으로 매년 산정 되지만, 시스템이 매우 번잡하고, 도시공간분석과 도시계획을 지원하는 기능을 제공하지 못해 개선되어야 한다. 따라서 본 연구는 지가계산을 위해 뉴럴네트워크(Neural Network)이론을 도입하였으며, Matlab 4.0 어플리케이션으로 계산 프로그램을 작성하였다. 계산 결과의 공간표현을 위해 ArcView GIS를 도입하였으며, 두 어플리케이션의 통합은 DDE(Dynamic Data Exchange)방식으로 통합하였다. 이는 Matlab을 서버로 설정하고, ArcView를 클라이언트로 설정함으로써 가능하였다. 사례연구는 진주시를 대상으로 하였으며, ArcView창의 메뉴에서 동명을 선택하면, Matlab에서 해당 동의 네트워크 모형을 구축하고, 필지 속성자료로 네트워크를 교육한다. 그 다음 ArcView 창에 고도제한, 미관지구, 도로 및 공원지정에 의한 지가 변동을 시뮬레이션할 수 있도록 버튼을 추가하여, 자동적으로 계산과 결과의 시각화가 가능한 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 부수적인 보완을 거친다면, 도시계획을 지원하기 위한 시스템(Planning Support System)으로 활용 가능할 것이다.
유기물에 의한 지하수 자원의 오염이 중요한 환경 문제로 대두되고 있다. 계면활성제 증진 대수층 복원(SEAR)은 유기 오염물에 대하여 가장 유망한 원위치 복원법 중 하나로 인식되고 있다. 계면활성제 또는 계면활성제/폴리머 용액은 복원 프로세스를 촉진시켜 물 세척 시보다 처리 시간을 크게 감소시킨다. 유기물로 오염된 대수층 복원을 위하여 계면활성제 기반의 처리법을 설계할 때 충분한 수치 시뮬레이션을 통한 사전 분석이 매우 중요하다. 본 연구에서는 3차원 다상 다성분 유한 차분 모델인 UTCHEM을 이용하여 유기물 오염 대수층에 대한 SEAR 과정 중 미세에멀젼의 형성과 유동을 분석하였다. 본 연구에서 고려한 복원 프로세스 변수로는 주입 유체의 배열, 유체 주입 및 추출율, 계면활성제 슬러그 및 추격수 내 폴리머 농도, 계면활성제 슬러그 주입 시간 등이다. 각 변수에 대하여 주입 및 생산정에서의 변화와 유기상의 공간적 분포를 비교하였다. 이 결과로부터 정화 시간 및 누적 유기물 회수량을 검토하였다. 본 연구의 결과는 비수상 액체로 오염된 대수층의 정화 시 설계 전략을 수립하는데 중요한 정보를 제공한다.
종래의 정보시스템 아키텍쳐 설계는 설계자 개인의 경험을 바탕으로 진행되어 정보시스템의 적절한 자원 배분 활용과 성능 향상에 한계로 작용되어 오고 있다. 개인 경험에 의존한 아키텍쳐 설계는 설계자 경험의 다양성, 관련 업무 및 환경에서의 지식수준, 개인의 성향에 따른 아키텍쳐 품질수준에 많은 차이가 발생한다. 이러한 문제점은 결국 고비용의 하드웨어 자원 낭비라는 결과를 초래한다. 업무 현장에서는 아키텍쳐의 성능 모니터링, 병목구간 발견 및 정보시스템 운영 프로세스 상의 문제점을 발견하고 대응할 목적으로 사후적 모니터링 Tool 들이 다양하게 개발되어 운영되고 있다. 그러나 아키텍쳐 설계 초기에 사전적으로 예측하여 대응하기 위한 시뮬레이션 툴이나 모델들은 거의 없으며, 있더라도 제한적인 모델에서만 적용 가능하다. 이러한 문제점들을 개선하고자 정보시스템 아키텍쳐 설계를 위한 시뮬레이션 모델을 우선 파이롯 형태로 개발, 실험을 통하여 타당성을 검증한다. 실험의 결과 오차율이 허용범위 이내에서 발생되면 시뮬레이션 모델이 현실 세계의 정보시스템 아키텍쳐 특성을 잘 반영하고 있다고 할 수 있다. 향후에 본 개발 모델이 다양하게 활용 가능한 수준으로 개발된다면 그동안 수식계산에 의존해 오던 방식을 벗어나 정확한 성능산정이 가능할 것이고 잘못된 아키텍쳐 설계로 인한 유휴자원의 발생 및 예산낭비를 예방할 수 있다.
공공 SW 시장은 국내 시장 특성상 중소 SW 기업에게는 상대적으로 중요한 시장이다. 이에 정부는 공공정보화 시장에서의 중소기업 지원을 위해 공공 SW 사업 수요예보 조사제도를 시행하고 있으나 아직 중소기업이나, 발주기관 입장에서의 편의성은 부족한 실정이다. 또한 SW 사업의 발주 이후의 집행정보를 관리하는 SW 사업정보저장소 제도가 별도로 운영되고 있으나, 이는 중소 SW 기업보다는 발주기관을 위한 제도에 머무르고 있다. 본 연구는 두 제도가 가지고 있는 문제점과 개선 가능성에 대한 분석을 통해 사용자 편의성을 높이고 SW 사업정보의 활용도를 확대할 수 있는 시스템의 설계 방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 먼저 발주기관, 정책당국, 공공 SW 사업자, 조사기관의 4대 이해당사자를 식별하였고, 요구사항들을 분석하였다. SW 사업정보 관리체계 분석을 위해 2단계 수요예보 주기, SW 프로젝트 관리 주기, 그리고 SW 시스템 수명주기의 분석 체계를 제안하고, 이들 사이에서 SW 사업정보를 식별, 연계할 수 있도록 단일식별자(UID) 개념도 제안하였다. 그 결과 SW 사업 수요예보 및 사업진행 단계에 따른 사업정보의 통합적 관리체계를 설명할 수 있는 '시스템 수명주기 기반의 SW 사업정보 관리체계 참조모델'을 도출하였으며, 이를 실행할 수 있도록 이해당사자들이 사이의 개선된 프로세스를 설계하였다. 이를 통하여 공공 SW 사업정보의 통합적인 관리가 가능하게 될 것으로 기대된다.
한국건설기술연구원은 건설기술자의 기술경쟁력 강화를 위해 건설기술정보시스템을 통해 건설기술관련 원문 자료와 정보를 서비스하고 있다. 본 연구는 건설기술정보시스템에서 제공하는 자료와 정보 서비스 품질을 개선하기 위해 정보서비스 품질이 갖는 금전적 가치를 측정하고자 하였다. 이를 위해 DBDC형 CVM을 적용하기 위한 설문모형을 설계하였다. 300명의 건설기술정보시스템의 회원을 대상으로 현재의 정보서비스 품질 평가와 정보서비스 품질을 높이는데 최대로 지불할 의사가 있는 금액을 질의하였다. 조사된 설문결과의 기초통계량을 가지고서 종속변수와 설명변수들 간의 상관관계를 분석하였고, 종속변수에 영향을 주는 설명변수들의 통계적 유의성을 살펴보았다. 로짓 모형을 이용하여 정보서비스 품질에 대해 개별응답자들의 지불할 의사가 있는 금전적 가치를 추정하였다. 선행 연구에서는 주로 정보서비스의 사용가치를 측정한 것에 비해 본 연구는 정보서비스 품질을 중심으로 하여 가치를 측정한 것이 기존 연구와의 차별성이 있다고 사료된다.
본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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