DEVS 형식론은 이산사건 시스템의 구조를 계층적으로 나타낼 수 있기 때문에 복잡한 시스템을 모델링 하기에 적합하며, 가독성이 좋기 때문에 유지 보수에 유리한 장점이 있다. 반면에, 계층적인 모델의 구조는 시뮬레이션 실행 시에 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적인 DEVS 모델들을 하나로 합성하여 빈번한 메시지 전달을 방지하고 시뮬레이션 실행 속도를 개선할 수 있는 모델 합성법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이터 실행코드를 생성하기 이전에 구성 모델들 간의 메시지 전달 관계를 해석하여 실행시간에는 모델 해석과정을 생략하도록 하는 기법으로 기존의 모델 수평화 기법보다 훨씬 뛰어난 속도 향상 결과를 보인다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 실험을 통하여 시뮬레이션 속도가 18배 정도 개선될 수 있음을 보인다.
급속한 산업화와 도시화로 인하여, 투수지역은 감소함으로써, 개발전과 다른 지표, 지표하 유출이 나타난다. 이에 대한 대안으로 최근 저영향개발 (LID)이 수문학적 및 환경, 생태적 개선으로 대안으로 대두 되고 있다. 이에 많은 연구자들이 EPA SWMM 모델의 이용하여 LID 설치 전, LID를 모의하였으나, 불포화토양 및 토양 내의 matric head에 대한 고려가 없어 정확한 LID 모의가 힘든 실정이다. 이에 본 연구에서 상세한 토양 모의가 가능 HYDRUS를 이용하여, SWMM-HYDRUS 모델을 개발하였다. EPA SWMM 모델의 경우, 가장 상단의 layer에서 green ampt equation을 이용하여 침투량을 계산 후, 다음 layer에서 Darcy eqation을 이용하여 토양 물이동을 계산되어진다. 하지만 기존의 SWMM모델의 경우, 불포화토양내의 물 흐름에 대한 고려와 Matric head와 Pond depth에 대한 고려가 없어, LID 모의 시 한계점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여, 기존의 EPA SWMM의 LID 모듈을 Van Genuchten's equaton과 Richard Equation을 이용하여 정확한 토양 물 흐름을 계산하는 HYDRUS을 SWMM 모델에 결합하여, 더욱 정확한 LID 모의를 실시하였다. 개선된 SWMM-HYDRUS 모델의 모의 결과, 기존의 SWMM에서 한계점을 보여주는 Metric head를 고려하여 불포화 침투가 이루어지며, 또한 포화 후 LID 위에 존재하는 Pond depth를 고려해주는 결과가 나타났다. 향후 개발된 SWMM-HYDRUS모델를 이용하여 LID를 검증 시 기존의 모델보다 정확한 모의가 가능하다.
1m급 전후의 고해상도 위성영상들이 지구관측 및 모니터링으로부터 국토의 디지털 지도제작에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있다. IKONOS 영상의 경우 Pro와 Precision 제품은 상당히 고가이므로 정확한 지도를 제작하는데 저가의 Geo제품과 영상공급자에 의해 제공된 RPC계수를 이용하는 것은 바람직하다. IKONOS 고해상도 영상은 엄밀한 센서모델 대신 RF에 의해 설명되어진다. 본 연구에서는 RF 모델을 기반으로 추출되는 지상좌표의 정확도를 개선하기 위하여 대상물공간과 상공간에서 각각 정의된 4개의 모델, 즉 선형이동 모델, 축척 및 선형이동 모델, Affine 모델, 2차 다항식 모델을 제시하였다. RF 모델을 기반으로 한 지상좌표 산출 알고리즘과 산출된 지상좌표의 정확도 개선 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 다항식 보정모델별 개선효과를 분석하였다. 또한 지상기준점의 수와 배치유형, 측량의 정확도와 같은 여러 가지 지도제작 매개변수들이 지상좌표의 정확도에 미치는 효과를 평가하였다. 적용실험 결과, RF 모델에 의해 1차적으로 산출된 3차원 지상좌표의 RMSE는 X 방향에서 8.035m, Y 방향에서 10.020m, Z 방향에서 13.318m이었으나 다항식 보정 알고리즘을 통하여 X 방향 2.791m, Y 방향 2.520m, Z 방향 1.441m까지 RMSE를 낮춤으로써 수평위치에서 약 65%, 수직방향에서 약 89%까지 정확도를 크게 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 반응표면법과 다목적최적화 기법을 이용한 유한요소모델개선기법의 절차를 제안하고 이를 저층의 철근콘크리트건물의 모델개선에 적용하였다. 대상건물은 전단벽 신설 및 댐퍼부착을 위한 부재의 강재보강을 통해 내진보강이 이루어진 건물로서 보강전후에 소형 가진기를 이용한 진동실험을 실시하여 동특성을 구하였다. 대상건물의 개선에 사용된 변수는 기존콘크리트, 신규타설된 콘크리트, 조적의 탄성계수, 신축줄눈부의 스프링계수, 강재보강된 부재의 유효강성비이다. 보강전후 건물의 초기모델을 구축한 후 중심합성법에 따라 개선변수의 값을 변화시키면서 얻은 해석결과를 통해 고유진동수의 오차와 모드형상의 오차를 나타내는 2개의 반응함수를 구하고, 이를 다목적최적화의 목적함수로 사용하였다.
최근에 많은 기업들이 재사용 컴포넌트를 이용하여 소프트웨어를 개발하고 있다. 컴포넌트의 효과적인 재사용은 소프트웨어 개발 생산성을 높여주고, 품질 향상을 유도하며, 품질이 우수한 컴포넌트 산출물의 개발은 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발의 이슈로 논의되는 유지보수 문제를 감소시킨다. 본 논문에서는 경험적 연구에 의한 컴포넌트 개발 문서의 품질 평가 및 개선 관한 방안을 제시한다. 컴포넌트 품질 평가 방안은 컴포넌트 품질 탐조 모델과 품질 평가 모델로 구성된다. 탐조 모델은 컴포넌트 개발자를 위한 품질 지침을 포함하며, 평가 모델은 컴포넌트 유통 및 평가기관을 위한 평가 지침을 포함하고 있다. 본 논문의 타당성을 검증하기 위해, 컴포넌트 개발 기업을 대상으로 품질평가 모델을 적용하고 개선에 관한 방안을 제시하였다. 또한, 컴포넌트 문서의 품질 개선 방법 및 개선 효과에 대한 분석 내용을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 컴포넌트 개발 산출물의 품질평가 모델은 품질이 우수한 컴포넌트 개발 산출물의 생산을 유도하며, 합리적인 품질 평가 방안을 제공한다.
소프트웨어 위기의 근본적인 문제점이 소프트웨어 프로세스의 관리 부재라는 것을 인식하게 됨에 따라 이를 해결하기 위해 조직의 현재 소프트웨어 프로세스 상태를 파악하고, 해당 프로세스가 원하는 목표에 도달할 수 있도록 성과측정모델을 제시함으로써 지속적인 개선 활동을 수행하는데 있어 체계적인 프로세스 관리를 하고자 한다. 본 논문에서는 CMM 을 기반으로 한 소프트웨어 프로세스 개선활동이 제공하는 효과를 달성하기 위한 측정모델을 제시하며 이에 소프트웨어 프로세스 개선 활동이 실제 업무 프로세스에 있어 얼마나 효율적인 결과 및 해당 조직의 성숙도에 미치는 영향을 심층적으로 연구를 함으로써 새로운 프로세스 개선방안을 도출하고자 한다.
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 주어진 데이터를 나누어 부분공간으로 구성하여 특성을 구분하거나 또다른 모델의 입력 파라미터로 제공하는 방법 중 하나의 클러스터링의 성능 개선과 이를 이용하여 퍼지 모델링을 실시하였다. 일반적인 클러스터링에서 볼 수 있는 초기 파라미터 결정 문제와 알고리즘의 수렴 문제에 대하여 문제점을 개선하였으며 클러스터링에 의하여 추정된 파라미터를 퍼지 모델에 적용하였다. 또한 일반적인 퍼지 모델의 경우 각 입력의 차원이 서로 독립적으로 구성되어 있어 데이터에서 존재하는 입력간의 상관관계를 고려하지 않았다. 제안된 퍼지 모델에서는 클러스터링에서 추정된 입력간의 상관관계(공분산)까지 고려하여 모델의 성능을 개선하였다. 제안된 논문의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.74-77
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1998
우리는 C++를 이용하여 음성인식기를 구현하여 기존의 C를 이용한 경우에 비하여 30% 수준의 소스로 표현하였고 인식기의 공동개발, 확장 및 개선, 기술 전수 등이 용이하게 되었으며 이를 음성인식 엔진 및 음성인식 연구를 위한 툴로 사용할 수 있게 되었다. 이 인식기의 특징으로는 연속 음성 및 대화체 음성을 인식할 수 있으며 trigram 언어 모델을 사용하였고 문맥 종속 음소 모델링에서는 기존의 triphone 보다 넓은 문맥을 고려한 n-phone context modeling을 사용하였으며 모델의 선정에는 음성학적 지식을 기반으로 한 질문을 사용한 decision tree를 사용하여 훈련에 나타나지 않은 단어나 문맥인 경우라도 가장 가까운 모델을 선정할 수 있게 하였다. 또, tree lexicon을 사용하여 속도를 개선하였으며 state 단위의 모델 공유를 통해 제한된 데이터를 이용하여 더 많은 모델을 훈련할 수 있어 성능을 개선하였다. 상용화를 염두에 두고 pc에서 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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