• Korean Journal of Legislative Studies
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• v.16 no.2
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• pp.5-37
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• 2010

본 논문은 그동안 대안적 정당모델의 하나로 제시되어 왔던 원내정당모델에 대한 오해를 불식하고 본 모델이 추구하는 이상향(ideal type)을 보다 명료화하는 것을 목적으로 한다. 이것을 위해 원내정당모델과 경쟁하는 대안적 정당모델들인 대중정당모델, 포괄정당모델, 선거전문가정당모델과 어떠한 차이를 갖는 것인지를 비교하여 논의하고자 한다. 그동안 한국 정당의 문제점을 개선하기 위한 학계의 논의는 크게 '대중정당모델'(mass party model)과 '원내정당모델'(parliamentary party model)로 수렴되어 왔다. 하지만 이 같은 두 정당모델 진영간의 논쟁이 최근까지 지속되고 있는 배경에는 바람직한 정당모델에 대한 학계의 이론적 공감대가 지체되고 있는 측면이 있다. 우선적으로 원내정당모델에 대한 개념정리를 보다 명료화할 필요가 있다. 왜냐하면 그동안 진행되어온 원내정당론자들에 대한 대중정당론자들의 비판은 대체로 '원내정당모델'이 '포괄정당'과 '선거전문가정당'과 태동배경과 강조되는 정당기능측면에서 성격이 다른 모델임에도 불구하고, 마치 같은 것으로 전제한 상태에서 진행되어 왔기 때문이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1992.10a
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• pp.9-9
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• 1992

시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.55-60
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• 1994

본 논문에서는 음원을 모델링하기 위한 새로운 음원 모델로서 기저함수합계 모델을 제안하고 그 모델의 변수를 추정하는 방법에 관하여 설명한다. 기존 모델들이 다양한 음원신호를 표현하는데 부족함이 많았던데 비해 기저함수합계 모델은 다양한 음원신호를 표현하기에 적합하며 ML 이라는 통일된 추정 방법을 통해 모델의 변수들을 구할 수 있다. 또한 기저함수합계 모델은 기존의 모델들을 포함하는 일반화된 음원 모델이 됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.124-124
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• 2001

한국군 워게임에서 사용되고 있는 시뮬레이션 모델은 주로 대부대 훈련 및 분석용 모델이 주류를 이루고 있다. 대부대 전투모델은 전투요소를 부대단위로 통합하여 부대를 모의 실체(entity)로 설정하고 부대 대 부대의 교전상황을 개략적으로 묘사하므로 개별무기체계의 성능 및 효과분석을 필요로 하는 정밀 전투실험이나 연구개발 및 획득분야의 적용에 많은 제한을 받게 된다. 이러한 대부대 개략묘사 전투모델과 대조적인 개념의 정밀묘사 전투모델은 단위무기체계별 교전상황을 상세하게 묘사하므로 주로 소부대 전장환경을 대상으로 하는 전투모의에서 활용된다. 최근 군사선진국에서는 국방환경의 변화와 함께 교육훈련 분야에서 합성전장 개념에 의한 과학화 훈련을 추진하고 있는데, 이러한 분야에서 사용되는 전투모델도 보다 상세한 시스템의 상호작용 묘사가 필요하므로 정밀묘사 기법을 적용하여 개발되어야 한다. 현재 국내에서 운용되고 있는 대표적인 정밀묘사 전투모델은 JANUS 모델과 EADSIM 모델을 예로 들 수 있지만, EADSIM 모델은 최근에 도입되어 실용화 연구 중에 있기 때문에 실제로는 한국국방연구원에서 운용하고 있는 JANUS 모델이 유일하다고 할 수 있다. 따라서 본 고에서는 먼저 전투모델 분류방법 고찰을 통하여 정밀묘사 모델의 특성을 분석하고 한국군 정밀묘사 전투모델의 운용실태와 함께 한국형 정밀묘사 모델 개발전략을 모색하기로 한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.14 no.4
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• pp.990-999
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• 1990

본 연구에서는 레이놀즈 응력모델을 비롯해 Hassid와 Poreh의 1-바정식 모델 과 K-.epsilon.모델을 사용해 난류 쿠에트 유동을 해석하였다. 특히, 레이놀즈 응력모델의 경우에는 단순구배 확산모델(simple gradient diffusion model)과 Hanjalic과 Launder 의 확산모델 및 Dekeyser와 Launder의 확산모델등 세종류의 확산모델을 사용해 계산결 과를 비교하였다.

• Water for future
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• v.19 no.3
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• pp.267-276
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• 1986

This study aims at the development of flood runoff model by comparing and analyzing nonlinear models with linear models in rier basins. The models which are used at the analysis are Nash model and Runoff function method as linear models, and Tank model and Storage function method as nonlinear models. The results, which are obtained from the analysis of these models by using hydrologic data of a representative basin in Nakdong river, Wi-chun basin, show that the peak time, peak flow and flood hydrogrphs by nonlinear models are better than those by linear models in comparison with observed ones, and that nonlinear models are suittable as flood runoff model.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.1
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• pp.19-30
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• 1997

시간지원 데이터 모델은 시간 의미를 데이터 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 데이터 모델이다. 시간지원 데이터 모델은 실세계에서 사건이 발생한 시간인 유효시간을 지원하는 데이터 모델과 데이터가 수록된 시간을 지원하는 거래시간 데이터 모델 그리고 거래시간과 유효시간을 모두 지원하는 이원시간 데이터 모델이 있다. 대부분이 시간지원 데이터 모델은 관계형 모델을 확장하여 시간지원 데이터를 처리할 수 있도록 설계된다. 시간지원 데이터 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 튜플 타임스탬프와 속성 타임스탬프의 두 가지 형식이 있다. 본 논문은 데이터 모델에서 시간 추가를 위한 기본적인 시간 개념과 시간지원 데이터 모델을 위한 고려사항을 나타낸다. 그리고 시간지원 데이터 모델을 지원시간에 따라 비교하였으며, 유효시간이 지원되는 시간지원 집계에 적합한 데이터 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.782-785
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• 2007

모델 기반 개발방법은 개발자가 추상화된 모델만을 설계하는 것만으로도 소프트웨어를 개발할 수 있도록 하는 방법이다. 현재까지의 모델 기반 개발방법론은 모델에서 코드를 변환하는 것은 다루고 있지만, 반대로 코드에서 모델로의 변환은 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 모델이 아닌 기존에 작성된 C 언어 코드를 모델로 변환하는 역공학 기법을 제안한다. 이러한 역공학 기법을 사용하면, 새로운 모델을 작성할 때 기존의 코드로부터 모델을 얻어내 적용할 수 있다. 또한, 모델을 작성하고 작성된 모델을 통해 생성된 최종코드를 수정하였을 경우 역공학을 통해 모델과 수정한 코드를 일관성 있게 유지할 수 있다. 이를 지원하기 위해 C 언어를 UML 로 변환하는 방법 및 변환된 모델의 효율적인 구성을 위한 모델 재구성 방법을 제안한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.44-49
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• 1993

이 글에서는 거시적 모델을 사용하여 전단벽체를 수치모델하는 방법에는 여러가지의 방법이 있으며 각기 그 모델들에는 장점과 단점을 지니고 있음을 보았다. 거시적 모델로 구조물을 해석하는 경우에는 전단벽체의 모델과 그에 맞는 반복이력모델의 선정에 주의하여야 한다. 이는 전단벽체의 파괴양상과 비선형거동 등의 복잡한 거동을 한개의 모델을 가지고 일률적으로 적용하지 못한다는 거시적 모델의 한계점 때문이다. 그러나 아직까지 계산기의 발전과 미시적 모델의 한계점을 고려한다면 구조물 비선형해석시 최선의 선택은 미시적 방법보다는 거시적 방법이라하겠다. 거시적 모델을 사용하여 구조물의 3차원 해석 프로그램을 개발한 예를 보았듯이, 3차원 비선형거동까지 고려한다면 거시적방법이 적당하리라고 판단된다.