최근 리눅스가 IoT, 임베디드, 모바일, 데스크톱 및 서버 산업 등에서 널리 사용됨에 따라, 리눅스 시스템 구조에 대한 이해와 맞춤형 리눅스 시스템 구축 기술의 중요성은 날로 커지고 있다. 이에 비례하여 리눅스 시스템의 모든 구성 요소를 소스 파일로부터 구축할 수 있는 능력이 매우 중요해 졌다. LFS (Linux From Scratch) 사이트[1]는 소스로 부터 기본 리눅스 시스템을 구축하는 과정을 안내한다. LFS 구축 과정은 빌드 호스트 준비 단계, 임시 시스템 구축 단계, 최종 시스템 구축 단계와 시스템 설정 및 부트 준비 단계로 구성된다. 하지만 LFS 시스템 구축 과정에 내재한 개념은 초보자가 쉽게 이해하기 힘들다. 본 논문은 LFS 시스템의 구축 단계를 분석 정리하고, 각 단계에서 사용된 핵심빌드 개념 및 원리를 제시한다. 끝으로, 본 연구의 구축 사례에서 측정한 설치 소요 시간을 보인다.
하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 2018년에 공개된 Penn Korean Universal Dependency Treebank(이하 PKT-UD v2018) 데이터의 오류를 분석하고 이를 개정하여 새롭게 데이터셋(이하 PKT-UD v2020)을 구축하였다. PKT-UD v2018은 구구조 분석 방식으로 구축된 Penn Korean Treebank를 UD(Universal Dependencies)의 체계에 맞추어 자동적으로 변환한 후 보정하여 구축한 데이터이다. 본 연구에서는 이와 같은 자동 변환의 과정에서 발생한 오류를 바로 잡고, UD 체계를 최대한 활용하면서 한국어의 특성을 잘 살린 데이터셋을 구축할 수 있는 방법을 제안하였다.
의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
우리나라의 금형산업의 기술력을 선진국에 비하여 결코 낮은 수준은 아니다. 그러나 외국의 기술력에 비하여 낮은 수준에 머물려 있는 이유로는 올바른 기술력을 정리 통합하지 못한 결과로 인하여 낮은 기술력으로 판정 받고 있으며, 고부가가치를 창출하지 못하고 있다. 이를 극복하지 위하여 경영 고도화를 위한 구축전략에 관하여 연구를 하게 되었으며, 이를 위한 첫 번째 과정으로 금형산업의 특성을 정확히 분석하여 표준화된 데이터를 구축하여 경영 고도화를 위한 구축전략을 연구하게 되었다. 중소형 금형산업의 경영 고도화를 위한 기반 구축전략은 2단계로 나누어서 각 단계의 구축 수준에 따라서 경영 고도화를 완성하는 단계를 설명하고 있다. 1단계에서는 현 설비와 기술수준을 파악하고 2단계로 발전할 수 있는 기반을 조성하며, 2단계에서는 CAD/CAM 구축하는 과정을 설명하고 있으며, 또한 해당업체의 금형 생산 방향에 따라서 CAD/CAM의 구축수준을 선정하여 필요 이상의 투자를 줄이고 효과적인 투자를 통하여 중소형 금형산업의 경영 고도화를 위한 기반 구축전략을 설명하고 있다.
컴퓨터를 활용한 지식과 정보의 고도 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하려는 요구가 강해지고 있다. 이런 요구에 부흥하여 온톨로지의 구축 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다 그러나 현재까지의 온톨로지 구축 이론과 온톨로지 개발 도구가 실제 구현 목적과 사례에 따라 제한적인 부분에서 개발되어 사용되고 있다. 그러므로 구축하고자 하는 분야의 온톨로지에 맞는 적절한 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 분야 온톨로지(domain ontology)를 구축함에 있어 특정 분야의 전문가 또는 비전문가가 언어자원으로부터 지식을 개념화(conceptualization), 형식화(formalization)하여 온톨로지를 구축할 수 있도록 분야 관련 언어자원에 근거하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcessl))를 제안한다. 그리고, 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 같은 분야의 온톨로지를 구축할 경우, 개념화 과정에서 서로 다른 구축자가 동일한 개념을 중복 정의하거나, 형식화 과정에서 형식언어 이해 부족으로 인한 구축 능률 저하 문제가 발생할 수 있다. 이를 위해 메타 온톨로지(meta ontology)를 이용하여 다중 온톨로지를 구축할 때 발생하는 문제를 해결하는 다중 온톨로지 구축 프로세스를 제안한다. 현재 이 프로세스에 근거하여 온톨로지 구축 시스템(OntoCS2))을 개발하였고 국가 IT 온톨로지 인프라 기술 개발 프로젝트에서 IT분야 온톨로지의 개발에 활용되고 있다.
컴퓨터를 활용한 지식과 정보 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 개발 방법 및 온톨로지 구축 도구는 온톨로지 개발 목적에 따라 제한적인 부분에서 연구되어 사용되고 있다. 그러므로 개발하려는 온톨로지 특성에 따른 적절한 온톨로지 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 비전문가가 언어 자원으로부터 지식을 개념화하고, 개념을 형식화하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 그리고 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 온톨로지 구축 작업을 행할 경우 i)지식의 개념화 과정에서 동일한 개념을 중복 정의하거나 ii)개념의 형식화 과정에서 형식언어와 포구사용법의 이해 부족으로 인해 온톨로지 구축 능률이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타 온톨로지를 이용한 다중 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 제안한 프로세스에 기반한 온톨로지 구축 시스템 (OntoProcess)을 개발하고, 실제 온톨로지 구축 실험을 통하여 제안한 프로세스와 시스템의 효율성을 확인한다. 그리고 온톨로지 구축 과정에서 발견된 문제점 및 이에 대한 해결 방안을 제시한다.
시소러스는 구축 방법에 따라 매뉴얼 시소러스와 통계적 시소러스로 구분된다. 매뉴얼 시소러스는 정확한 의미 표현이 가능하지만 구축과정에 많은 비용이 소요되며, 통계적 시소러스는 자동으로 구축될 수는 있지만 개념간 의미 표현력이 부족하여 만족할 만한 검색 성능 향상을 기대할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 메뉴얼 시소러스에 객체 지향 개념을 적용하여 구축 비용을 감소시킬 수 있는 시소러스 구축기와 데이터 추상화 기법을 이용하여 선별적으로 개념들 간의 관계를 쉽게 참조할 수 있는 시소러스 시각화 브라우져를 구현하였다. 이 시스템은 시소러스 구축 과정에서 한 사람 이상의 전문가에게 일관된 관점을 제공하며 사용자에게는 높은 정확률의 검색 질의를 구성할 수 있도록 지원한다.
승용차 산업과 같이 정밀 부품이 요구되는 산업에 있어서 가장 기초가 되고도 중요한 것은 시작금형에 해당하는 정밀 목형 제작이라고 할 수 있다. 부품의 개발은 일반적으로 설계과정, 도면화 과정, 시제품 개발과정, 시제품 성능시험과정, 양산체제 구축과정 등의 순서를 밟는다. 이 과정 중에서 시제품 개발과정은 설계에 의해서 만들어진 제품이 실제 설계자의 의도와 일치하는지를 확인하는 과정이다. 이 과정에서 부품 간의 간섭, 치수나 형상의 확인, 기능 혹은 성능상의 문제점 등을 검토하여 양산체제시에 발생할 수 있는 문제점 등을 최대한 제거하여야 한다. 그런데 시제품 제작에 걸리는 기간이 개발과정 중에서도 비교적 큰 부분을 차지하고 있어 이의 단축이 시급한 실정이다. 현재 시제품 제작업체들 중에서 프레스 금형을 위한 판넬 수지가공에는 3D CAD/CAM을 많이 적용하고 있지만, 주물 소재용 목형제작은 대부분 숙련된 기술자의 수작업에 의존하고 있다. 따라서 개발기간 단축과 비용절감이라는 완성차 업계의 요구와는 거리가 있는 실정이다. 당사는 이미 실린더 헤드, 매니홀더, 트랜스밋션 케이스, 헤드커버, 실린드블럭 등 자동차 엔진의 핵심부품들의 목형을 3D CAD/CAM을 이용하여 생산하고 있기 때문에 이중 트랜스밋션 케이스의 목형제작 과정을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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