하이퍼네트워크는 하이퍼그래프의 일반화된 모델로 학습과정에 있어 진화적 개념을 도입한 확률 그래프 기반의 기계학습 알고리즘으로서 최근 들어 여러 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 하이퍼네트워크 모델은 데이터와 모델을 구성하는 하이퍼에지 간의 동등비교를 기반으로 하는 학습과정의 특성상 데이터를 구성하는 인자들이 범주형인 경우에만 학습 및 모델링이 가능하고 실수 값으로 표현된 데이터를 학습하기 위해서는 이산화 등의 전처리가 선행되어야 한다는 한계점이 있다. 하지만 데이터 전처리에 있어 이산화 하는 과정은 필연적으로 정보손실이 발생할 수밖에 없기 때문에 이는 분류 예측 모델의 성능 저하를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이러한 기존 하이퍼네트워크 모델의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 별도의 데이터 전처리 과정을 거치지 않고 실수 인자로 구성된 데이터의 패턴 학습이 가능한 개선된 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 여러 실험 결과를 통해 제안한 하이퍼네트워크 모델은 기존 하이퍼네트워크 모델에 비해 실수형 데이터에 대한 학습 및 분류 결과 성능이 향상되었을 뿐 아니라, 다른 여러기계학습 방법들에 비해서도 경쟁력 있는 성능이 나타남을 확인하였다.
항공용 지역위성항법 보강시스템(Ground Based Augmentation System, GBAS)은 지상에서 위성항법시스템에 대한 위치보정정보와 무결성 정보를 생성 및 제공하여 공항 주변 항공기의 정밀 이착륙을 돕는 지상기반의 시스템이다. 이 시스템은 기본적으로 위성항법신호를 사용하기 때문에 전리층 영향을 받게 되는데 특히 전리층 폭풍(Ionospheric storm)의 경우 공간적으로 급격한 위치오차 차이를 발생시키기 때문에 안정적인 항공기의 정밀이착륙을 위해서는 전리층 폭풍의 영향을 최소화 하는 것이 중요하다. 이를 위하여 현재 항공용 지역위성항법 보강시스템의 지상시스템(Ground Facility)과 항공기 탑재시스템에서의 전리층 폭풍에 대한 정확한 감시와 전리층 폭풍의 지배적 영향을 받는 위상항법신호를 제거하거나 보완하는 방식 등 전리층 폭풍의 영향을 최소화하기 위한 기법들이 계속해서 연구 중이다. 이 논문에서는 2001년과 2003년 미국에서 발생한 전리층 폭풍에 대한 위성항법데이터 분석 결과와 기존의 연구결과를 기반으로 전리층 폭풍에 대한 모델링과 지상시스템과 항공기 간의 공간적 상이현상(Spacial decorrelation)을 고려하여 전리층 폭풍이 항공기 이착륙에 미치는 영향에 대한 분석 결과를 제시한다. 전리층 폭풍에 대한 수학적 모델링을 하기 위해서는 전리층 폭풍의 물리적 특성에 대한 이해와 전리층 폭풍 발생 시 획득한 위성항법 데이터를 이용한 통계학적 분석이 선행되며 이러한 분석결과와 항공기 이착륙에 절차를 반영하여 항공기에 미치는 영향 분석을 위한 수학적 모델을 완성하였다. 완성된 모델을 국내 공항에서 실제 비행시험을 통하여 획득한 위성항법데이터에 적용하여 전리층 폭풍이 국내 공항에서 항공기 이착륙에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 또한, 대표적 전리층 폭풍 감지기법 중 하나인 Code-Carrier Divergence Test 알고리즘을 적용한 결과도 함께 제시하였다. 이 논문의 결과는 항공용 지역위성항법 보강시스템에 대한 전리층 폭풍의 영향을 최소화하기 위한 기법 연구의 기반이 되며 시스템의 성능평가를 위한 다양한 시뮬레이션환경의 하나로서도 활용이 가능할 것이다.
정비도는 시스템에 고장이 발생하였을 때 얼마나 쉽게 정상 상태로 복구할 수 있는가를 나타내는 것으로서, 좋은 정비도를 갖도록 개발된 시스템은 정비시간, 정비인력 및 소요자원 등의 절감을 통해 무기체계의 운용유지비용 관점에서 경쟁력을 갖게 된다. 시스템설계 후반기에서의 정비도 반영을 위한 설계변경은 비용 초과와 일정 지연을 초래할 수 있어서 설계 초기단계부터 정비도를 고려할 필요가 있다. 정비도는 평균수리시간, 평균실정비시간 등으로 정량화할 수 있으나, 이는 시제품 제작 이후 또는 이력데이터가 있는 경우에만 추정가능하고 시스템 구성품의 물리적 특성을 나타내지 못하는 제약이 있다. 이점을 해결하기 위해 기존 논문에서는 그래프 이론을 활용하였으나, 일련의 과정이 개별적으로 독립된 환경에서 수행되어 전체과정에 대한 관리의 효율성이 부족하다. 또한 3D 모델 데이터를 활용하여 설계단계에서 정비도 평가방법을 제시하였으나, 새로운 시스템 설계시 또는 설계초기에 적용할 때 제약이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용하여 무기체계의 정비도 지수를 산출하는 방법을 연구하였다. 특히, 시스템 설계 및 정비도 추정을 동시에 고려하기 위해서, 시스템공학 도구 상의 정비속성 및 속성간 관계 값을 SysML 구조 다이어그램에 반영하여 구성품의 정비도를 모델링하였다. 그리고 나서 SysML Parametric 다이어그램을 생성하고 MATLAB과 연계한 시뮬레이션을 통해 정량적인 정비도 지수를 산출하였다. 본 연구결과를 활용하면, 설계초기부터 시스템 모델과 정비도 모델의 통합으로 효율적 관리가 가능하고, 정비도 지수가 낮은 구성품을 조기에 식별하여 설계 후반기에서의 설계변경에 따른 비용 및 일정에 대한 위험을 감소시킬 수 있다.
3D스캔-인체 및 의복 모델링-시뮬레이션-패턴 제작 및 검증의 전체 3D 의복제작 프로세스를 원활히 활용할 수 있도록 하기 위하여 3D 그래픽과 CAD 시스템 그리고 3D-2D 직접 패턴 전개 시스템을 이용해야 하는 데 이 때 장애가 되는 것은 3D 시뮬레이션한 가상의복으로부터 정확한 패턴을 추출하는 것이 어렵고, 전반적 과정의 호환이 쉽지 않다는 것이다. 이에 본 연구에서는 인체에 정확히 밀착된 부분과 드레이프가 있는 비대칭형 드레스를 대상으로 전체 프로세스를 원활하게 구동할 수 있는 방법을 모색하였다. 연구 방법으로는 3D 스캔 데이터를 이용하여 Maya로 범용성 3D 인체 모델을 만들고 이 3D 바디 모델에 맞는 3D 드레스를 디자인하고 모델링한 후, Rapidform, 2C-AN 프로그램과 YukaCAD를 이용하여 정확한 2D 패턴을 제작하는 과정의 호환성을 해결하며 진행하였다. 이 과정에서 도출한 패턴을 실제 의상으로 제작하여 착의 시킨 후 3D 의복 모델과의 여유분 분포를 3차원 측정 기술로 검증하였고 실물 드레스의 드레이프의 모양과 시뮬레이트된 드레스의 모양을 검토하였다. 그 결과 제시한 방법을 활용하면 전반적으로 만족스럽게 정량적인 3D 의복 제작 프로세스를 운영할 수 있음을 확인하였다.
RDF(Resource Description Framework)는 시맨틱 웹에서 메타 정보를 기술하는 온톨로지 언어로 많이 사용되고 있다. 온톨로지는 실세계에 대한 모델링을 기반으로 하기 때문에 끊임없이 갱신이 발생한다. 이런 갱신을 찾고 분석하는 일은 지식 관리 시스템에서 핵심이 된다. 기존의 RDF 모델에 대한 변경 탐지 기법들은 구조적 변경에 초점을 두었으나 RDFS 함의 규칙을 적용하여 좀 더 작은 크기의 변경 부분을 찾는 연구들이 소개되고 있다. 하지만 RDF 모델의 추론은 데이타 크기와 시간의 증가에 영향을 미친다. 본 논문에서는 RDFS 함의 규칙을 효율적으로 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후방향 전진 추론 기반으로 모델 일부분에만 추론을 적용하여 변경 내용을 계산한다. 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 기존의 변경 탐지 기법과의 비교 실험을 통해 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
실생활과 밀접한 환경에서 컴퓨터 시스템의 사용이 늘어남에 따라 이러한 시스템들의 신뢰성, 안전성 등을 철저히 확인할 수 있는 검증 기술의 필요성이 한층 증가되고 있다. 유한상태머신은 이러한 시스템 모델링 및 분석에 활용되는 다양한 정형적 기법의 기본 모델로 널리 이용되고 있으며 효율적인 분석을 위해 내부 이벤트에 대한 추상화 기법이 제공된다. 하지만 기존의 추상화 방법은 유한상태머신 모델을 생성한 후에 적용될 수 있으므로 상태폭발에 효과적으로 대처하지 못하는 문제점이 있다. 이 연구에서는 유한상태머신 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 표기법으로, 병행적 특성을 나타낼 수 있는 slice 모델 개념을 제시하고 이를 근간으로 내부 트랜지션을 축약하는 추상화 알고리즘을 제시한다. 기존의 유한상태머신 기반의 추상화 방법은 모든 상태를 나열하여야만 분석할 수 있는데 반해, 제안된 추상화 방법은 필요한 분석 공간만을 부분적으로 생성함으로 시간 및 공간적인 관점에서 효율적이다.
병행 컴포넌트를 포함하는 소프트웨어는 디버깅하기가 매우 어렵다. 따라서 철저하면서도 자동화된 검증 도구의 사용이 필수적이다. 이러한 도구 개발의 노력 중 하나가 바운드 모델 체킹 도구이다. 바운드 모델 체킹은 주어진 바운드 k 안에서 시스템의 실행 경로에 에러가 존재하는지를 철저히 검사한다. 본 논문에서는 LTS로 모델링 된 병행 프로그램을 검증하는 바운드 모델 체킹 도구를 소개한다. 이 도구에서 속성은 FLTL로 기술되는데 FLTL은 LTS 모델에서 액션을 가지고 속성을 표현하기에 적합하다. 우리는 기존 모델 체커들과의 실험을 통해서 개발된 도구의 성능을 비교분석한다.
본 논문은 소성변형(plastic deformation)특성을 갖는 직물의 움직임을 시뮬레이션하는 기법을 제안한다. 소성은 탄성과 반대되는 개념으로, 물질이 외부의 힘에 의해 변형되었을 때, 초기상태로 완전히 회복되지 못하는 성질이다. 직물은 파티클 모델(particle model)을 이용하여 모델링하며, 파티클간의 상호작용은 바로 인접한 파티클간의 순차연결과 한 파티클 건너에 있는 파티클간의 교차연결을 설정함으로써 표현한다. 순차연결은 직물의 압축과 인장변형을, 교차연결은 직물의 굽힙변형을 표현한다. 연결은 스프링으로 모델링하는데, 순차연결은 탄성스프링으로, 교차연결은 변형정도에 따라, 탄성스프링 또는 소성스프링으로 모델링한다. 본 논문은 기존의 파티클 모델에서 사용하는 탄성스프링에 소성스프링을 추가하여 직물의 소성변형 현상을 표현한 것이다. 그 결과, 굽힘주름과 영구변형된 구김주름, 그리고 주름이 직물 전체에 고루 분포되는 현상을 시뮬레이션할 수 있었다. 연결의 탄성스프링과 소성스프링을 모델링할 때 직물운동방정식 수치해법의 안정성을 보장하기 위해 직물 시스템의 강성 메트릭스 (stiffness matrix)가 indefinite이 되지 않도록 주의를 기울였다.
얼굴영상 공간에서 얼굴영상들은 조명이나 포즈에 의해 비선형적 분포를 갖는다. 이들을 선형모델에 기반을 둔 AAM으로 모델링 하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 대한 몇 개의 군집이 주어졌다고 가정하고, 각 군집 별로 지역적인 AAM 모델을 구축하여 정합과정 중에 적합한 모델이 선택되도록 한다. 정합과정에서 발생하는 모델변경에 따른 모델간의 정합 인자 갱신의 문제는 인자 공간에서 모델간의 선형 관계를 미리 학습하여 해결한다. 심각한 정합 실패에 따른 잘못된 모델 선택을 줄이기 위해 점진적으로 모델변경이 이루어지도록 한다. 실험에서는 제안하는 방법을 Yale-B 조명얼굴 영상에 적용하여 모델을 생성하고 기존 방법과 정합 성능을 비교한다. 제안 방법은 심각한 그림자가 발생하는 강도 높은 조명얼굴 영상에서 성공적인 정합 결과를 보여주었다.
국내의 각 지방자치 단체들은 그들의 업무를 전산화하기 위해 현재 다양한 UIS(Urban Information System)들을 개발하고 있다. 그러나, 그들은 기존에 개발된 다른 지방자치 단체들의 UIS들을 재사용하지 않고 있어 그들의 UIS 개발에 너무 많은 비용을 사용하고 있다. 이것은 중앙정부가 중복적인 투자를 하게하는 원인이 된다. 몇몇 지방 자치단체의 업무는 다른 지방자치 단체들의 업무와 매우 유사하다. 이 논문은 그 중복투자 문제에 대한 해결책을 제안한다. 그 문제 해결을 위해 지방자치 단체들이 Unified Modeling Language과 컴퍼넌트 기반 개발 프로세스를 이용하여 한 도시의 업무를 모델링할 것을 제시한다. 그들은 또한 기존의 모델로부터 UIS를 개발할 수 있고 다른 지방자치 단체들이 그 개발된 UIS를 재사용할 수 있다. 이 연구에서는 한 예로 P시의 상수도 업무를 사용하며 컴포넌트 기반 개발 프로세스로 Rational Unified Process를 이용한다. 본 논문은 상수도 업무에 대한 컴포넌트 기반 개발 프로세스의 적용과 재사용 가능한 업무모델/분석모델/설계모델의 구축 및 ActiveX 컨트롤 형태의 소프트웨어 컴포넌트 개발 방법을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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