국방 M&S 분야에서 모의 기반 획득 방법이 필수적인 정책으로 인식되면서 획득 단계별 M&S 적용을 위한 협업이 필요해지고 M&S 컴포넌트를 쉽게 개발하고 공유하기 위한 공통 기반환경의 구축이 필요하게 되었다. 이를 위하여 본 연구에서는 모델 개발 재사용성 향상을 위한 형식론 기반의 시뮬레이션 프레임워크와 신속 개발을 위한 GUI 기반 모델링 환경을 제안한다. 제안하는 프레임워크는 플러그인 기반으로 동작하며 XML 기반 객체 모델을 바탕으로 하고 있기 때문에 모델의 개발과 변경에 대해 유연한 설계를 할 수 있으며 외부체계 연동, 모델 데이터 로깅과 같은 시뮬레이션 지원 기능을 구현하는데 효과적이다. 본 논문에서는 이러한 프레임워크 및 모델링 개발 도구의 구조와 기능 요소들에 대해 설명한다.
가상화는 다중의 온라인 서비스를 소규모의 컴퓨팅 자원에 배치하는 혁신적인 접근방식이다. 가상화된 서버 환경은 가상머신 (virtual machine: VM)으로 불리는 플랫폼의 다중 성능사이에 공유되는 컴퓨팅 자원들을 허용한다. 서버 가상화를 통해 응용 서버는 가상머신 으로 인캡슐 되었으며 CPU나 메모리 자원 풀에 API와 함께 재배치되었다. 네트워킹과 보안은 네트워크 가상화라는 새로운 소프트웨어 추상화 계층으로 이동하기 시작했으며, 가상 네트워크를 생성함으로써 여러 응용에 대하여 네트워킹과 보안을 빠르게 배치할 수 있게 되었다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 시스템 분석을 위한 함축된 모델링 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 가상 스위치를 기반으로 한 네트워크 가상화 SRN 모델을 개발하고 모델에서 관심 있는 성능지표인 스위칭 지연과 처리율에 대한 수치결과를 가상 스위치 용량과 실행 중인 가상머신 수에 따라 구한다. 이들 성능지표는 SRN 모델에서 적절한 보상율을 제공하는 함수의 기댓값으로 표현되어 그 해가 구해진다.
우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 '우울' 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.
본 연구에서는 입력이 시간 지연에 민감한 트래픽과 손실에 민감한 트래픽으로 이루어진 경우의 우선순위제어기능을 가진 출력버퍼형의 ATM 스위치의 성능을 분석하였다. 손실우선순위제어 메카니즘으로는 부분 버퍼공유 방법을 택했고, 시간우선순위제어 메카니즘으로는 HOL(Head Of Line)우선순위 제어메카니즘을 택했다. 손실에 민감한 트래괵은 포아송 프로세스로 모델링하였고 시간 지연에 민간한 트래픽은 MMPP로 모델링하였다. 손실우선순위제어에서는 손실우선순위제어 메카니즘을 사용할때 손실에 민간한 트래픽의 셀손실률이 감소함을 확인하였고, 시간우선순위제어에서는 HOL 우선순위제어 메카니즘을 사용할때 시간 지연에 민감한 트래픽의 평균 시간지연이 간소함도 확인하였다. 이 결과로부터 시간우선순위제어와 손실우선순위제어를 동시에 사용하면 시간 지연에 민감한 트래괵과 손실에 민감한 트래픽의 서비스질을 동시에 만족하게 할 수가 있다는 것을 확인하였다.
실세계의 도시에 대한 3차원 모델링은 도시계획과 의사결정을 하기 위하여 필수적인 작업이다. 또한 무선인터넷 발달과 함께 이용자의 위치를 파악하여 정보를 제공하는 위치기반서비스에 대한 소비자 증가로 많은 3차원 도시모델이 개발되고 있다. 특히 우리나라 도심지역의 경우에는 초고층 건물들의 밀집으로 실외뿐만 아니라 실내공간 모델링에 대한 연구가 필요하며, 공간 모델을 통해서 최단경로 등의 공간 분석이 통한 위치기반서비스가 제공될 수 있어야 한다. 지금까지 많은 연구가 진행된 3차원 도시모델들은 피처 모델로, 기본요소들(primitives)을 조합하여 공간을 표현하고, 관계성은 공유하는 기본요소들을 찾아야지만 표현할 수 있기 때문에 복잡한 3차원 공간 객체들 사이에서는 관계성을 정의하기 힘들다. 따라서 최단경로와 같이 공간간의 관계성을 기반으로 도출되는 공간 분석을 하기 위해서는 공간간의 관계성 표현이 필요하다. 본 연구에서는 복잡한 3차원 실내공간간의 관계성을 효율적으로 표현하는 네트워크 기반의 위상학적 데이터 모델인 보행 공간 관계 모델을 개발하였다.
시설물 전생애주기에 걸쳐 정보가 공유되고 피드백 될 수 있는 BIM(Building Information Modeling) 기술의 등장은 유지보수 관리자들에 게 가장 필요한 유지관리점검 도구의 의미를 지님과 동시에, 정보모델을 기반으로 주요 기술영역 및 사업주체간 원활한 의사소통이 가능해지도록 한다. 효율적인 지하철 터널의 유지관리를 위해서는 체계적으로 조직된 데이터가 필수적이다. 이 논문에서는 건설정보분류체계에 기반하고 유지관리 업무의 점검 단위를 고려한 분류체계를 개발하였다. 이를 통해 기존의 유지관리 프로세서에 정보모델링 프로세서를 도입하여 유지관리 작업의 흐름을 최적화하고 표준화하는 방안을 제안하였다. 또한 기존 유지관리 업무 프로세서의 불필요한 절차 및 시간을 효율적으로 절감하여 시설물의 총 생애주기비용을 절감하고 객체의 수선교체시 소요되는 시간을 절감하였다. 게다가 터널정보 모델링 프로세서 모델을 유지관리 정보의 이력관리에 도입하여 기존 정보관리보다 체계적인 관리가 가능하도록 하였다.
증강현실을 이용해 동화책을 조금 더 실감나고 몰입도 있게, 재미있게 제작하는 것은 교육적인 면에서 큰 의미가 있다. 본 연구에서는 아이들에게 보편적으로 널리 알려진 동화 이야기를 증강현실 동영상 콘텐츠로 제작하면서, 제작 방법에 대한 경험을 공유하고, 나아가 증강현실 기술을 도서출판분야로의 적용을 좀 더 쉽게 접근하는 가이드북 역할을 하고자한다. 또한, 본 개발에서는 증강현실 제작에 사용한 3D 모델링 제작방법, Unity3D 엔진 사용방법, Vuforia 마커 제작 방법까지 증강현실 콘텐츠 제작 초보자들에게 증강현실 동화책 제작에 관한 원리와 방식을 동영상과 함께 제공하여 교육현장에서 바로 활용 가능하도록 가이드 하는 연구이다.
본 논문에서는 시계열 데이터를 기반으로 합성 벤치마크를 생성하는 기법을 소개한다. IoT 기기에서 측정되는 많은 데이터는 시간에 따른 수치 변화를 측정하는 시계열적 특성이 있다. 하지만 긴 기간 동안 측정되는 데이터를 일반화된 시계열 데이터로 모델링하기 힘든 문제점이 존재한다. 이런 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 BST-IGT 모델을 소개한다. BST-IGT 모델은 전체 데이터를 시계열 모델링이 쉬운 구간으로 분리하여 생성 데이터를 템플릿으로 수집하고 이를 기반으로 특성을 공유하거나 변형되는 새로운 합성 벤치마크를 생성한다. 제안된 모델링 기법을 이용하여 신규 벤치마크를 생성한 결과, 기존 데이터의 통계적 특성을 유지하는 합성 벤치마크와 다른 벤치마크와의 혼합으로 여러 특성을 가지는 벤치마크의 생성을 수행할 수 있었다.
사람들은 자신의 삶을 기록하고자 하는 욕구를 충족시키기 위하여 일기를 쓰거나 사진을 찍어 기록을 남긴다. 사람이 경험한 일을 자동적으로 이야기 형태로 만들어 기록으로 남길 수 있다면 그것을 통해서 자신의 경험을 다른 사람과 공유할 수 있고, 쉽게 자신의 과거 경험을 돌이켜 볼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모바일 기기를 통해서 얻을 수 있는 사용자 컨텍스트를 바탕으로 사람이 경험한 일들을 이야기 형식으로 구성하는 방법을 제안한다. 여기서는 사용자가 수행한 행위나 경험한 사건을 인과적이거나 시간적 순서로 연결해주기 위하여 Petri Net을 이용하였다. Petri Net은 동시적이고 병렬적으로 발생하는 사건이나 시스템을 모델링하는 방법으로 현실 세계의 일부를 모델링하는데 뿐만 아니라, 비선형적인 스토리 라인을 표현하는데도 적합한 방법이다. 제안한 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기 사용자를 대상으로 수집한 사용자 컨텍스트를 바탕으로 스토리를 생성하는 사례를 보이고 유용성을 평가한다.
코로나19에 대한 전세계적 팬데믹이 진행되고 있는 상황에서 잘못된 정보가 대중에게 노출되었을 경우 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 대한 우려와 함께 현재 주요 앱 마켓에서 민간 애플리케이션에 대한 차단 조치도 단행되고 있다. 그러나 감염병 상황에서 중앙집중식의 일방적인 정보 전달보다 대중이 스스로 정보를 공유하는 것이 효과적인 측면도 동시에 존재한다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용해 감염병 상황에서 민간 주도의 정보제공에 대한 이용자 반응을 분석한다. 이를 위해 정부와 민간이 현재 한국의 구글 플레이스토어에서 제공하고 있는 모든 코로나19 애플리케이션에 대한 이용자들의 반응에 대한 토픽 모델링과 감성분석을 실시한다. 분석 결과, 이용자들은 정보의 신뢰성, 위험회피, 실시간성, 유용성, 안정성 등 모든 차원에서 정부 대비 민간 애플리케이션에 대해 더 긍정적인 반응을 보이는 것으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 민간 애플리케이션에 대한 일방적인 차단이 아닌, 사후적인 모니터링 시스템을 도입하는 방안 등을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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