• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.123-130
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• 2007

본 논문은 객체모델에서 표현되는 객체와 관련성을 형식명세의 상태와 오퍼레이션 도메인으로의 변환 규칙을 제시하였다. 즉 정보모델의 요소인 객체와 관련성을 형식명세 표현에서 상태영역으로 변환하였다. 동적모델의 상태, 이벤트, 행위를 오퍼레이션 영역으로 변환하였다. 비형식적인 객체모델을 형식 명세 언어로 변환하므로써 객체모델을 정형화된 방법으로 검증할 수 있다. 검증과정을 통해 소프트웨어 개말 초기단계에서 모델링 과정의 편리함과 신뢰성을 제공할 수 있다 또한 검증된 모델과 사용자 요구사항 사이의 일관성을 위해 시뮬레이션 도구를 구현하였다. 시뮬레이션 도구는 적합한 모델의 선택과 검증이 가능하도록 하므로 소프트웨어 개발비용과 노력, 개발 시간을 최소화할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1515-1519
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• 2006

본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.269-276
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• 2009

세기조절방사선치료(IMRT)뿐만 아니라 3차원 입체조형치료(3D-CRT)와 같이 광자선을 이용한 방사선 치료 기술은 방사선을 받아야 하는 표적의 면적을 충분히 증가시키면서, 동시에 정상 조직은 방사선으로부터 보호하기 위하여 정확한 선량 계산을 필요로 한다. Jaw 콜리메이터와 다엽 콜리메이터가 그러한 목적을 위해서 사용되어 왔다. 우리 기관에서 사용하는 피나클 치료계획시스템은 모델기반의 광자선량 알고리듬을 사용하기 때문에 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)와 같은 모델변수들의 집합이 측정된 데이터로부터 결정된다. 그러나, 이러한 자동모델화과정에 의해서 얻어진 모델변수들이 직접 측정하여 얻은 것들과 다를 수 있는데, 이는 선량분포에 영향을 줄 수 있다. 그래서, 이 연구에서 우리는 피나클 치료계획시스템에서 자동모델화과정에 의해 얻은 JTF와 MLCTF를 평가하였다. 먼저 우리는 이 연구에서 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)를 직접 측정하여 얻었는데, 이것은 물팬톰 내 기준깊이에서 조사면이 $0{\times}0\;cm^2$일 때의 선량과 $10{\times}10\;cm^2$일 때의 선량의 비로 얻었다. 또한, JTF와 MLCTF는 치료계획시스템내 자동모델화 과정에 의해서도 얻어서, 이 값들이 3차원 입체조형치료시에 선량에 어떠한 영향을 끼치는지 팬톰 연구와 환자 연구를 통해서 평가하였다. 직접 측정한 경우 JTF는 6 MV의 경우에 0.001966, 10 MV의 경우에는 0.002971이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.01657, 10 MV의 경우에 0.01925이었다. 한편, 자동모델화 과정에 의해 얻은 경우, JTF는 6 MV의 경우에 0.001983, 10 MV의 경우에는 0.010431이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.00188, 10 MV의 경우에 0.00453이었다. JTF와 MLCTF의 경우에 직접 측정한 것은 자동모델화 과정에 의해 얻은 값과 큰 차이를 보였으나, 6 MV와 10 MV의 선질을 고려하면, 보다 합리적이었고, 이러한 값의 차이는 낮은 선량의 영역에서 선량에 영향을 미쳤다. JTF와 MLCTF의 잘못된 값은 선량의 오차를 다소 발생시킬 수도 있기 때문에, JTF와 MLCTF를 자동모델화과정에 의해서 얻은 값과 직접 측정하여 얻은 값을 비교하는 것은 빔커미셔닝 단계에서 도움이 될 것이다.

• 기술혁신연구
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• 제19권1호
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• pp.79-109
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• 2011

Christensen(1997)은 혁신자의 딜레마(innovator's dilemma)에서 디스크드라이브(disk drive) 시장을 사례분석한 뒤, 성공기업들이 후발자들에게 추월당하는 이유를 와해성 기술(disruptive technology) 때문이라고 주장하였다. 그러나 기술에 초점을 맞췄던 그의 초기 이론은 시간이 지남에 따라 모든 종류의 혁신들을 설명하는데 적용되었으며, 이 과정에서 그는 기술(technology)과 비즈니스 모델(business model)을 개념적으로 구분하지 않고 초기 와해성 이론을 광범위하게 적용하였다(Markides, 2006). 또한 그의 이론은 시장과 산업의 변화를 체계적으로 설명하기 위한 이론적 모형으로서 설명력이 떨어지며, 이론적 모형으로서의 명료함을 높일 수 있는 추가 작업들이 필요하다는 지적이 있었다(Danneels, 2004). 본 연구에서는 C.M. Christensen에 대한 기존 연구들의 지적들을 바탕으로 와해성 이론의 설명력을 높이기 위해서는 와해성 혁신을 하나의 프로세스로 이해하는 것이 필요하며, 이 프로세스를 보다 명료히 이해하기 위해 기술의 혁신과정(phase of technology innovation)과 비즈니스 모델의 혁신과정(phase of business model innovation)으로 나누어 구분하고자 한다. 또한 이 과정에서 기술과 비즈니스 모델을 연결하는 개념으로서 보완기술(enabling technology)의 역할을 강조하고자 한다. 본 연구가 제안하는 개념적 틀의 타당성을 인터넷 쇼핑몰의 성장과정에 적용하여 검증하고자 한다. 그 결과 첫째, Christensen이 와해성 혁신이라고 주장한 인터넷 관련 비즈니스 모델은 성장과정에 있어 기술적 성장과 비즈니스 모델의 성장으로 구분이 가능한 과정이었다. 둘째, 와해성 혁신 단계에 도달하기 위해서는 핵심 기술(core technology)과 비즈니스 모델 사이에 보완기술이 존재하며 보완 기술의 성숙 정도에 따라 비즈니스 모델의 완성도가 결정되어, 혁신의 시장성과가 결정됨을 확인하였다. 따라서, Christensen이 언급한 와해성 혁신은 기술의 혁신과 비즈니스 모델의 혁신으로 구분할 때 보다 명료한 이해가 가능하며, 보완기술이 존재할 경우 비즈니스 모델의 시장성과는 핵심 기술이 와해성 기술로 인정받은 직후보다는 보완기술들이 성숙된 이후에 더욱 확연히 드러남을 증명하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.807-825
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• 2013

이 연구는 과학적 모델의 사회적 구성 과정을 목적으로 설계된 수업을 실행한 두 과학 교사의 과학 수업에서 형성되었던 실천적 지식의 내용을 Elbaz가 제시한 실천적 지식의 5가지 내용 범주를 준거로 조사하였다. 이를 위해 두 과학 교사의 과학 수업에 대한 참여 관찰 및 수업 촬영 비디오 자료를 바탕으로 행위 동안의 반성 과정 및 수업 후 면담에 반영된 교사들의 내러티브를 통한 행위에 대한 반성 과정을 질적으로 분석하였다. 연구 결과, 1) 두 과학 교사의 수업 실행 과정에서 학생들이 과학적인 모델을 구성할 수 있도록 지원하는 비계를 제공할 때 교과내용 지식에 대한 실천적 지식이 발현되는 것을 볼 수 있었다. 2) 교육 과정에 대한 교사의 지식이 어려운 과학 개념의 이해와 전달에서 주어진 학습 목표에 적절한 모델 형성으로 수업의 목표를 변화하는데 중요함을 알 수 있었다. 3) 참여 교사의 교수법 지식의 실행은 과학적 모델의 사회적 구성 수업의 의도에 맞추어 학생들의 모둠 활동과 모델 생성 활동을 지원하는 방향으로 변화하였다. 4) 교사의 자아에 대한 실천적 지식은 학생들이 모둠 활동을 통해 과학적 모델을 구성하는 것을 지원할 수 있으려면, 교사는 조력자, 안내자, 그리고 격려자로서 자신의 역할을 인식하고 변화된 역할을 적절하게 수행하는 것이 중요함을 보여주었다. 5) 두 참여 교사의 학습 환경에 대한 실천적 지식은 수업을 진행하는 동안 각 모둠과 교사가 형성한 상호작용의 양상을 통해 발현되었으며, 두 교사는 함께 뛰는 운동 선수 또는 그라운드 옆의 코치와 같은 양상을 보였다. 이상의 결과를 바탕으로 과학적 모델 구성에 대한 영역 특이적 실천적 지식의 특성에 대해 논의하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.61-75
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• 2009

통상적으로 데이터베이스 어플리케이션을 구현하는 과정은 ERD(Entity Relationship Diagram)와 프로세스 모델을 산출하는 분석 과정을 거쳐 코딩, 테스팅 (testing)으로 프로젝트를 완성한다. 이 과정에서 가장 정형화되지 못한 부분이 분석과정으로 (1) 고객이 자신이 원하는 시스템의 세부 사항까지 알지 못한다; (2) 고객의 비즈니스 (business) 로직을 개발자가 이해하기 어렵다; (3) 분석 산출물인 ERD와 프로세스 모델을 고객이 이해하기 어렵다 등의 이유 때문이다. 본 논문은 분석 과정을 효과적으로 수행하기 위하여 가장 중요한 분석 산출물인 ERD (Entity Relationship Diagram)를 고객이 이해하기 쉬운 폼 형태로 제시할 것을 제안한다. 이 폼들은 데이터를 입력할 수 있게 하여 고객이 입체적으로 모델을 평가할 수 있어야 하며 분석 과정에서 발견되는 비즈니스 로직을 즉각 구현하여 고객이 이 폼들을 실행하면서 구현되는 로직을 평가, 이해하여 비즈니스 로직을 세부적으로 제공할 수 있게 하여야 한다. 이 목적을 위하여 고객이 제공하는 비즈니스 로직을 폼과 폼끼리의 참조를 포함하는 데이터 플로우(data flow) 형태로 우리의 폼 시스템에서 구현할 수 있어야 한다. 고객은 추상적인 ERD 대신에 데이터를 포함하고, 데이터 플로우 로직이 구현되어 있는 폼들을 실행 시켜 보면서 자신이 제공한 비즈니스 로직을 검토할 수 있으며 새로운 로직을 발견할 수 있다. 이러한 과정을 반복적으로 수행하면서 고객과 개발자는 충분히 세부적이고 모순이 없는 분석 과정을 성공적으로 수행할 수 있게 된다.

• 한국산림과학회지
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• 제107권2호
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• pp.140-150
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• 2018

산림에서 온실가스 동태를 모의하기 위해서는 탄소 및 질소 순환을 종합적으로 모의하는 모델을 활용할 필요가 있다. 국내에는 한국형 산림 탄소 모델인 FBDC 모델이 개발되어 탄소 저장량 및 변화량을 추정하고 타당성 검토도 진행된 바 있으나, 질소 순환을 모의하는 모델의 개발 사례는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 문헌조사를 바탕으로 우리나라의 실정에 적합한 산림 탄소 및 질소 결합 모델의 개발방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 VISIT, Biome-BGC, Forest-DNDC, O-CN 등 모델의 일반적 특징, 구조, 생태적 과정, 입력 자료, 출력 자료, 탄소 및 질소 순환의 결합 방법을 분석하였으며, FBDC 모델의 구조와 특징도 분석하였다. 이러한 모델을 분석한 결과 기존의 탄소 순환 모델에 질소 순환 구조를 결합하여 개발된 VISIT 모델을 참고하여, FBDC 모델과 질소 순환 구조를 결합하는 방식으로 새로운 모델을 설계할 수 있을 것으로 보인다. 그리고 새로 개발될 모델이 토양 $N_2O$ 배출을 모의하기 위해서는 질소 순환 구조에 VISIT과 Forest-DNDC 모델에서 공통적으로 모의하는 생태적 과정들이 포함될 필요가 있다. 또한 모든 국외 모델들은 임목의 탄소와 질소 흡수, 고사유기물의 분해 과정을 중심으로 탄소 및 질소 순환을 유기적으로 연결하고 있으며, 이러한 연결 구조를 FBDC 모델과 질소 순환 구조의 결합에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 한편 모델 개발에 필요한 기상, 토성, 수종 분포 등의 입력 자료는 국내에서 확보할 수 있으나, 토양에서 배출되는 $N_2O$에 대한 검증 자료와 질소 순환과 관련된 일부 파라미터 자료는 현지조사를 통하여 확보해야 할 것으로 사료된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.331-359
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• 2018

이 연구의 목적은 Big6 모델과 Big6 수정 모델을 분석하여 Big6 모델의 특징을 찾고 현장에서 Big6 모델을 적용하는데 필요한 시사점을 도출하는 데 있다. 이를 위하여 AASL과 ACRL의 정보 리터러시 기준과 Big6 모델을 비교하였으며, 교육목표분류학에 영향을 받은 Big6 모델과 Big6+3 모델, Big8 모델 및 LG사이언스랜드에서 제공하는 Big6 모델을 분석하였다. 분석결과, Big6 모델은 정보 문제 해결 모델과 메타인지 활성화 전략 및 학생들의 정보 리터러시를 향상시키는 발판으로 활용이 가능하였으며 구성주의, 탐구기반 학습, 교육과정 통합, 협력교육, ICT기술 모델로 활용이 가능하였다. 비판적 사고능력 향상은 Big6 모델보다 사서교사나 사서의 Big6 모델의 적용방법과 관련이 있었다. 사서교사와 사서는 Big6 모델을 적용하기 위하여 교육과정을 체계적이고 구체적으로 계획할 필요가 있다.