최근 인터넷을 통한 정보 교환을 위해 XML(eXtensible Markup Language)에 대한 저장 및 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 객체지향형 데이터베이스를 이용하여 대량의 XML문서에 대한 저장 및 검색을 지원하는 XML 문서 저장 시스템을 설계하였다. 제안하는 데이터 모델은 XML 문서의 삽입 및 갱신이 용이하도록 분할 방식을 사용하였으며, 객체지향형 데이터베이스에서 구조정보를 추출하기 위한 새로운 모델을 제시하고 있다. XML 문서의 주된 구조정보를 갖는 엘리먼트와 에트리뷰트를 DTD별로 저장하고, 하나의 DTD를 따르는 문서 인스턴스들에 대한 관계를 리스트롤 이용하여 저장해 둠으로서 객체지향형 데이터베이스 내에서 임의의 위치에 존재하는 객체에 대한 접근을 빠르게 지원할 수 있도록 설계하였다.
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.
소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.
이산사건 시뮬레이션에서의 미래사건 리스트 관리에 요구되는 우선순위 큐의 성능을 평가하기 위하여 사건의 삽입과 삭제패턴을 묘사한 성능 모델이 필요하다. 성능 모델을 이용하여 다양한 우선순위 큐 구조를 시간 복잡성 측면에서 비교 평가할 수 있다. 본 연구는 대상이 되는 시뮬레이션 모델이 반복적으로 운용되고, 실행 시간이 유한적인 경우에 보다 정확한 성능모델을 작성하는 방안을 제시한다. 제안된 성능모델은 다단계 마코브 프로세스 모델에 기반을 두어 확정적인 순서에 의한 삽입과 삭제를 하기 보다는 확률적인 패턴에 의해 연산 순서를 결정한다. 대한민국 육군의 전쟁 연습 모델인 창조 모델을 운영한 결과를 바탕으로 다단계 마코브 프로세스 모델을 작성한 사례연구를 포함하였다.
본 연구에서는 수작업으로 행해지는 블록 어셈블리 순서 결정과 같은 조선 공정계획을 자동화 하기 위하여 선박의 어셈블리 모델을, 그래프 이론을 기반으로, 기하, 관계, 순서 및 계층의 4단계 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 기하모델은 CAD로부터 입력받는 부품들의 기하형상에 일부 속성 값(판부재, 보강재)을 부가한 것이다. 어셈블리 부품간 연결관계를 연결관계를 표현하기 위한 관계 모델을 기하 모델의 곡면간 교차계산을 통해 생성하고, 블록 어셈블리 순서와 구성관계를 나타내기 위해, 관계 모델로부터 그래프 알고리즘과 조선소의 조립 방법을 그래프 탐색 규칙으로 사용해서, 순서모델을 생성하였으며, 이를 위상정렬하여 어셈블리 계층 및 부품 리스트를 표현하는 계층모델을 생성하였다. 끝으로 위에서 제안한 4단계에 따라 Single type, double bottom type과 같은 대표적인 블록 어셈블리 모델을 대상으로 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
대학 연구기관 등의 연구실험실에서 감전, 전기화재 등 전기사고를 방지하고 안전을 확보하기위해 수행하는 전기분야 정기점검/정밀안전진단은 구체적인 기술적 표준모델이 없는 실정이다. 특히 전기분야 연구실에 대한 정기점검/정밀안전진단 관련 연구는 매우 취약한 상태로서 이에 대한 대책마련이 시급하다. 이에 대한 문제점을 파악하고 명확한 기준이 없는 점검항목, 점검방법, 필수 활용장비, 안전등급부여방법 등에 대한 구체적인 기준을 마련하였다. 또한, 기존 연구실험실의 전기전자분야 체크리스트를 검토, 분석하여 체크리스트개발연구를 수행하였다. 연구실험실에 실제 효율적으로 적용 가능하도록 구체적인 기준을 마련하여, 제시함으로서 전기안전 취약요인을 개선하도록 체계적이고 효율적인 표준모델을 제시하였다. 본 연구에서 개발된 전기분야 표준모델은 실제 필요한 점검항목에 대한 명확한 기준을 설정하여 모든 연구실에 공통으로 적용할 수 있도록 개발하여 정기점검과 정밀안전진단 수행 시 바로 실행 가능하도록 하였다. 이는 연구실의 전기사고방지를 위한 효율적인 점검뿐만 아니라, 연구실안전수준을 전반적으로 상승시킬 것이다.
본 논문에서는 공공기관의 빅데이터를 활용한 표준분석모델을 살펴보고, 실제 사례현장의 분석결과를 통해 빅데이터 표준분석모델의 적합성과 효과성을 확인하고자 한다. 특히 행정효율성을 향상시킬 수 있는 분야인 민원, CCTV 등의 빅데이터에 대한 표준분석모델을 대상으로 하였다. 이를 위해 빅데이터 표준분석 지표를 산출하고 K시의 CCTV우선설치지역 사례에 적용하여 빅데이터 표준분석모델의 정확성을 조사하였다. 빅데이터 표준분석 모델을 활용한 K시의 사례분석 결과, 우선 설치리스트 상위 지점 모두 범죄취약지수 중 환경지수 값이 전반적으로 낮게 나온 반면, CCTV미설치 지역에 따른 감시취약지수와 야간 및 심야 시간대의 유동인구 지수가 높게 나타났다. 이는 실제로 CCTV설치에 대한 민원이 높고 그 필요성을 인지하고 있는 지역으로 빅 데이터 분석결과가 높은 정확성을 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구결과는 빅데이터 활용과 분석에 의한 행정 효율성의 제고 및 디지털 융합 환경에서 빅데이터 표준분석 모델의 의미있는 시사점을 제시하고 있다.
본 논문은 Programmable Logic Controller(PLC) 시뮬레이션을 하기 위한 공장 모델(Plant Model)을 자동으로 생성하는 절차에 대해 기술한다. PLC 프로그램은 공정을 제어하는 로직에 관한 정보이며 그 자체로 공장 모델에 대한 어떤 정보도 포함하고 있지 않기 때문에 시뮬레이션을 위해서는 PLC 프로그램에 대응하는 공장 모델이 반드시 필요하다. 지금까지 PLC 시뮬레이션을 위한 공장 모델은 사용자가 직접 구축하는 방식으로 모델링 되었으나 이는 많은 노력과 공정로직의 완전한 이해 및 시뮬레이션 지식이 요구된다. 이런 어려움을 극복하기 위해 논문은 PLC 프로그램의 심볼테이블(Symbol table)로부터 공장모델을 자동으로 생성하는 과정을 제안한다. 이를 위해P LC 심볼이 공장 모델의 생성을 위한 정보를 포함시키는 PLC 심볼의 작명 규칙을 제안한다. 입력된 심볼 리스트를 분석함으로써 공장 모델을 자동으로 추출할 수 있으며 간단한 예제 공정을 대상으로 구현해 본다.
인터넷의 급속한 양적 증가로 인해 색인어 기반의 검색 방식만으로는 원하는 정보를 찾아 내기가 쉽지 않다. 색인어 기반의 검색 방식에서는 색인어로 나타나지 않는 특징을 이용할 수 없으며, 질적으로 균등한 검색 결과를 제시하지 못하기 때문이다. 따라서 사이트의 여러 가지 특성에 따라 계층적으로 분류해놓은 웹 디렉토리를 이용하거나, 관련 전문가들의 추천 리스트를 이용하여 검객하기도 한다. 본 연구에서는 기존의 색인어 기반의 검색 모델에 웹 디렉토리와 추천 문서 같은 문서간의 링크 정보를 결합할 수 있는 정보 검색 모델을 제시한다. 특정 질의어의 검색 결과로 얻어낸 문서와 그 문서와 연결된 문서 집합을 이용하여 네트워크를 구성한다. 이 네트워크에 검색기가 제시하는 순위와 유사도, 그리고 문서간의 링크 정도를 이용해서 확률값을 정해준다. 그리고 Ergodic Markov Model의 특성을 이용하여 색인어 정보와 링크 정보를 결합한다. 본 연구에서는 특정 문서가 질의어에 부합되는 정도를 사용자가 그 문서로 이동할 확률값으로 계산하는 방식을 보인다.
기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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