System Entity Structure/Model Base (SES/MB) 프레임워크는 하나의 시스템이 가지는 모든 대안들을 총체적으로 표현하는 다측면적인 시스템 모델링 방법이다. 이는 모델들의 재사용성을 향상시키고, 단일 시스템의 구조를 효과적으로 관리할 수 있다. 하지만 실세계는 단일 시스템으로만 이루어진 것이 아니라, 개별적인 시스템들의 집합체인 복합 시스템으로 이루어진 경우가 많다. SES/MB는 분산 환경에서 복합 시스템의 시뮬레이션 하는데 한계가 있기 때문에, 복합 시스템을 위한 확장된 방법이 필요하다. 본 논문은 분산 환경에서 시뮬레이터들 간의 시뮬레이션을 위한 System of Systems Entity Structure/Federate Base (SoSES/FB)를 제안한다. 제안하는 방법은 국제 연동 표준인 HLA/RTI에 기반하며, 시뮬레이터 집합의 구조를 표현하는 System of Systems Entity Structure (SoSES) 형식론과 시뮬레이터들의 라이브러리(FB)를 포함하는 환경을 제공한다. 또한 제안된 SoSES/FB를 분산 시뮬레이션 개발 과정에 적용한 방법론을 제안한다. 본 논문은 제안하는 방법을 다섯 개의 독립적인 시뮬레이터들로 구성되어 있는 대공방어 시뮬레이션에 적용한 사례를 소개한다.
정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
지금까지 시내버스 노선계획에 관한 대다수의 연구는 개별노선에 대한 지엽적인 분석을 바탕으로 하고 있으나 본 연구에서는 각 노선의 개별적 고려가 아닌 네트워크 차원의 최적화를 위한 노선계획 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 계획가적 관점에서 버스이용자를 포함한 모든 통행자는 최단경로로 통행하기를 희망한다는 기본 전제하에 각 기종점의 최단경로로 구성된 대안 노선망을 도출하고 matrix 형태의 집합개념을 도입한 Set Covering 이론을 적용하여 노선공급수준을 축소하였다. 또한 노선축소과정에서 지금까지 부수적 통행요소로 인식되어온 환승을 활용하여 통행수요를 만족하는 최소규모의 노선망을 도출하였다. 본 연구는 고정수요를 가정하는 기존 연구와 달리 통행자 행태를 반영한 최적 노선망을 도출하기 위하여 시내버스 노선망 대안에 대한 가변수요를 구현하였다. 따라서 본 연구를 통하여 자가용이용자와 버스이용자로 구성된 전체 네트워크의 통행비용을 최소화하며 서비스 제공규모를 최소화하는 최적 시내버스 노선망을 도출하였다. 연구결과 기존연구와 비교하여 서비스 공급수준을 축소할 뿐 아니라 통행자의 행태를 고려한 해를 도출함으로써 현실성을 제고하였다.
단일 코어 프로세스의 성능 향상은 전력 소모, 발열 등의 이유로 한계에 달했다. 이에 대한 대안으로 멀티 코어가 등장했으며 매니 코어 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이렇듯 멀티 코어 환경이 보편화됨에 따라 병렬 프로그래밍의 중요성이 더욱 커졌다. 한편, 순수 함수형 언어 Haskell은 부수효과가 없고 다양한 병렬화 도구를 지원함으로써 다가오는 병렬 프로그래밍 시대에 적합한 언어라 할 수 있다. 이때 Haskell 병렬 프로그램의 성능은 메모리 재사용(Garbage Collection) 시간에 큰 영향을 받는다. 그래서 Haskell 병렬 프로그램의 성능 향상, 분석을 위한 메모리 프로파일링 도구가 필요하다. 이미 Haskell이 제공하는 메모리 프로파일링 도구로 ghc-gc-tune이 있지만 실행 속도 측면에서 개선이 필요하다. 본 연구에서는 분할 정복법을 이용해서 매 단계마다 탐색 영역을 4분의 1로 줄이도록 ghc-gc-tune을 개선했다. 개선된 ghc-gc-tune을 극대 독립 집합 프로그램과 K-means 프로그램에 적용한 결과, 평균 98%의 정확도로 실행 시간을 평균 7.78배 단축했다.
VTS 협력항해는 수많은 상황판단과 자율적인 행위자들의 의사결정들의 집합체이다. 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 발생하는 불확실성이 바로 VTS 협력항해가 해결해야 하는 문제 상황이다. 이러한 불확실성으로 인한 항해위험을 극복하기 위해서는 상황자각과 의사결정이 항해사 개별 차원에서 뿐만 아니라 모든 항해자들이 서로 도우면서 VTS 협력항해 전체적인 차원에서 이루어져야 한다는 점을 중점적으로 논의하였다. 본고에서는 해양사고의 원인으로서 조선기술의 미숙보다는 항해관련 인지기술이 더 직접적으로 작용한다는 점을 주장하면서, 더 나아가 기왕에 발생한 해양사고를 상황자각 관점에서 접근함으로써 해양사고의 인적과실과 관련한 심층적인 분석을 할 수 있다는 것을 밝혔다. 항해의 인지과업을 1단계 상황자각에서부터 분산의사결정에 이르는 과정으로 세분화하고, 이런 관점에서 접근함으로써 해양사고의 원인으로 작용하는 인적과실을 심도 있게 분석할 수 있었다. 인지과업의 세분화를 통해서 항해사들이 각 단계별로 에러를 수정할 수 있는 여유를 확보할 수 있게 하고, 사고로 이어지는 인과 고리를 차단하는 한편 보다 안전한 대안을 찾아 실행할 수 있다는 점을 부각시켰다. 이런 연구결과를 항해사의 훈련 과정에 접목함으로써 해양사고의 위험을 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 밝히고자 노력하였다.
개개인의 데이터가 비즈니스적으로 중요하지 않을 수 있지만, 대량으로 모으면 그 안에 숨겨진 새로운 정보를 발견할 가능성이 있는 데이터의 집합체로 빅데이터 분석 활용 사례는 점차 늘어나는 추세이다. 빅데이터 분석 기술 중 전통적인 데이터 분석방법인 하둡(Hadoop)은 예전부터 현재에 이르기까지 정형 비정형 빅데이터 분석에 널리 사용되고 있는 기술이다. 하지만 하둡은 배치성 처리 시스템으로 데이터가 많아질수록 응답 지연이 발생할 가능성이 높아, 현재 기업 경영환경과 시장환경에 대한 엄청난 양의 고속 이벤트 데이터에 대한 실시간 분석이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 급변하는 비즈니스 환경에 대한 대안으로 오픈소스 CEP(Complex Event Processing)기반 기술을 사용하여 초당 수백에서 수십만건 이상의 이벤트 스트림을 실시간으로 지연 없이 분석가능하게 하는 실시간 분석 시스템을 개발하여 병원 ERP시스템에 적용하였다.
경제정책(經濟政策) 변화(變化)의 효과(效果)를 실증분석(實證分析)할 때, 거시경제(巨視經濟) 변동(變動)에 관심이 있는 경우 거시계량모형(巨視計量模型)을 활용하고, 상대가격구조(相對價格構造) 변동(變動)에 대한 소비자(消費者) 및 생산자(生産者)의 반응에 관심이 있는 경우 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 사용한다. 그런데 대체로 정책변수(政策變數)는 경제구조(經濟構造)(미시적(微視的) 효과(效果))와 경기순환(景氣循環)(거시적(巨視的) 효과(效果))에 동시적 영향을 주기 때문에, 위의 두 모형(模型) 중 어느 하나만으로는 미시행태와 거시현상을 연계 분석하거 어렵다. 본고(本稿)에서는 정책변수(政策變數)의 변화(變化)가 경제주체(經濟主體)의 개별적 최적화(最適化) 행태(行態)와 집합적(集合的) 행태(行態)에 미치는 영향을 동시에 파악하기 위해 이 두 모형(模型)을 결합한 미시(微視)-거시통합모형(巨視統合模型)을 개발하였다. 통합모형(統合模型)의 결과에 의하면, 일반균형모형(一般均衡模型)에 편입(編入)된 거시계량모형(巨視計量模型)과 동태화(動態化)된 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 결합하여 단기(短期) 경기순환(景氣循環) 및 중장기(中長期)에 걸친 구조조정(構造調整) 문제(問題)를 동시에 분석 가능한 실증분석(實證分析) 도구(道具)를 개발할 수 있었다. 설제로 본고(本稿)에서는 정책대안효과(政策代案效果)의 정량적(定量的) 평가(評價)를 위하여 통합모형(統合模型)을 가상적인 석탄가격(石炭價格) 자율화(自律化)와 보조금(補助金) 지원제도(支援制度) 변화(變化)의 효과분석에 활용하여 보았다. 이러한 모의실험(模擬實驗)은 다른 정책효과분석(政策效果分析)에도 활용(活用)될 수 있을 것이다.
자연수 곱셈의 개념과 모델은 단일하지 않다. 곱셈의 개념으로는 동수누가, 배, 곱집합이 있으며, 곱셈의 모델로는 측정, 격자, 조합, 수직선 모델이 있다. 초등수학 교과서에서 곱셈 개념을 도입할 때 어떤 개념과 모델에 중심을 두어야하는가 하는 문제는 교수학적인 논점이 많은 문제이다. 이 논문에서는 먼저, 곱셈의 개념과 모델에 대한 수학적이고 교수학적인 분석을 하였고, 이어서 배 개념을 중심에 둔 곱셈 도입방안을 구체적으로 구안하였으며, 마지막으로 이 지도안을 실제 학급에 적용하여 교수 실험하고 그 결과를 분석하였다. 5차시에 걸친 실험수업의 결과를 분석한 결과는 다음과 같았다. 첫째, 학생들의 배 개념의 이해도가 높지 않았다. 둘째, 단위량과 배 값이 주어졌을 때 전체량을 구하는 문항(전형적인 곱셈값 문제)보다 전체량과 단위량이 주어졌을 때 배 값을 구하는 문항의 정답률이 더 높았다. 셋째, 조합모델은 곱셈의 다양한 응용상황중의 하나로서 충분히 다루어질 수 있다. 넷째, 등수누가 계산문항의 정답률은 매우 높았다. 전체적으로 볼 때, 배 개념을 중심으로 곱셈을 지도하는 방안은 기존 방법의 문제점을 보완할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 우리나라 고등학교 지구과학 수업의 담화적-인식적 기제들을 탐색하는 것이었다. 세 명의 현직 고등학교 교사들로부터 총 11편의 지구과학 수업 녹화물을 수집하였으며, 모두 전사한 후, 선행 연구에서 사용한 담화 분석틀을 이용하여 분석하였다. 그 결과로 고등학교 지구과학 수업에서 특정한 인식적 기능을 담당하는 기능적 집합으로서 담화적-인식적 기제들을 확인하였고, 그 특징을 인식적 기능을 중심으로 기술하였다. 또, 분석 결과를 선행 연구의 결과와 비교하여 지구 과학 수업의 담화적-인식적 기제들의 특징을 강조하였다. 앞으로의 연구를 위한 시사점으로 중학교 과학 수업과 대안적인 형태의 과학 수업에 대한 분석, 교사들과의 심층 면담과 같은 확대된 연구 방법을 통한 연구를 제안하였다.
인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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