시스템 분석가 또는 정보시스템 설계자들의 역할은 경영자와 정보기술자 간의 간극을 메우는 것이다. 이들은 사물을 인식하여 개념화하고 추상화하여 정신모델을 형성한 다음, 다양한 그래픽 모델링 도구를 이용하여 표현함으로써 데이터모델이나 프로세스 모델과 같은 현행 모델(ASIS model)을 구축한다. 이들은 자신의 경험과 지식을 바탕으로 현행모델에서 문제점을 발견하고 개선안을 구상하여, 다시 그래픽 도구를 이용하여 미래모델(TOBE model)을 설계한다. 이와 같이 시스템분석 및 설계 전공자들에게 그래픽 모델링 능력은 매우 중요함에도 불구하고, 그래픽모델링 능력을 측정하기 위한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 시스템분석가와 정보시스템 설계자들에게 가장 핵심적인 능력이라고 할 수 있는 그래픽모델링능력을 측정하기 위한 도구를 개발하였다. 언어학, 수학, 경영과학, 통계학 등 다양한 학문 분야에서 모델링 능력을 측정하기 위한 연구들을 참고하여 그래픽 모델링 능력 설문 문항을 개발하고, 이를 92명의 필리핀과 한국의 정보시스템 관련 전공 학생들에게 시험을 보게 하여 그 결과를 바탕으로 측정도구의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 학계에서는 학생들의 모델링 학습효과를 측정하는 도구로 활용할 수 있고, 기업에서는 시스템분석가와 정보시스템 개발자를 채용할 때 적성검사 도구로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 뇌에서 발생하는 언어와 관련된 현상들을 모델링하여 외국어 능숙도 측정 방법을 설계 및 개발하였다. 이 방법은 인지 심리학에서 인지능력을 측정하는 방법에 기반하며, 어휘 판단 과제, 언어 점화 과제, 구어 작업 기억 능력 측정 과제로 나뉜다. 어휘 판단 과제는 자극에 대해 단어인지 비 단어인지를 얼마나 빠르게 판단하는 지를 측정한다. 어휘 판단 과제는 세부적으로 자극의 형태에 따라 읽기와 듣기로 나뉜다. 언어 점화 과제는 언어의 산출 능력을 측정한다. 언어 점화 과제는 자극에 따라 의미적 점화 과제, 번역 점화 과제로 나뉜다. 구어 작업 기억 능력은 학습자의 단기 기억력을 측정한다. 본 논문에서는 제2외국어에 대한 학습자의 언어 인지능력을 사용하여 외국어 능숙도를 측정하는 방법을 제안한다.
오늘날 점점 “지능적인” 우주구조물과 기계적 시스템의 빠를 발견으로 인하여 자체 진단과 제어 능력을 가진 발전된 구조가 중요해지고 있다. 일반적으로 이들 구조물이 자연 상태에서 유연하게 분포되어 있으므로 분포된 동적 측정과 효과적인 진동감쇄가 이들의 수행에 필수적이 되고 있다. 이 분야에 대한 이론적 발전은 지난 20년간 꾸준히 이루어져 왔다.(중략)
상수관망의 기능은 정수처리 된 양질의 물을 수용가에게 안전하게 공급하는 것이며, 이를 위해 상수관내에는 수용가에 충분한 양의 물을 공급할 수 있는 적정 유량과 압력이 유지되어야하고 최소기준치 이상의 잔류염소농도 유지 등의 적절한 수질을 만족시켜야한다. 하지만 상수관망은 상수관 파괴에 따른 오염물질 유입이나 테러와 같은 인위적인 오염물 주입 등의 갑작스런 사고에 의한 수질오염에 언제나 노출되어 있다. 이러한 수질오염사고 발생 시 신속한 대처를 위해서는 상수관망의 모든 절점에 수질측정 센서를 설치하는 것이 바람직하겠지만, 이는 경제적 측면과 센서의 유지 관리측면에서는 이상적이지 않다. 또한 발생 가능한 모든 상황에 대한 시뮬레이션 기반의 수질모델링을 통하여 적절한 수질오염 측정지점을 선정할 수도 있겠지만, 이는 상당한 시간과 계산능력을 요한다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 분석기법 (Network Analysis)인 Betweenness Centrality와 수리해석 모형인 EPANET을 이용하여 상수관망의 수질오염측정지점 선정기법을 제안하였다. Betweenness Centrality는 네트워크를 구성하는 한 절점과 다른 한 절점을 연결시키는 특정 절점의 매개정도로 중심성을 측정하는 기법이다. Betweenness Centrality는 상수관망의 특정절점에 수질오염 사고가 발생하였을 때 오염원의 이동 가능한 경로의 수에 따라 그 값이 달라지며, 결과값에 의하여 수질오염측정지점이 선정된다. 본 연구에 의한 결과는 상수관망이 복잡하여 시뮬레이션을 통한 분석이 어렵고 많은 시간과 계산능력이 요구 될 경우 대안기법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
M&S 및 SBA의 지속적 발전을 위해서는 성숙도 측정모형의 개발이 매우 중요한 사안이다. 성숙도 측정모형은 일반적으로 각 분야에 밀접하게 연관된 조직의 프로세스 수행 능력 혹은 조직 자체의 성숙도를 측정하고 지속적인 프로세스 개선 및 조직의 발전을 위한 기준을 제시한다. 또한 성숙도 모형은 성숙도를 정량적 지표로 환산하기 위한 참조모형과 실제로 대상 조직 혹은 프로세스에 대한 능력을 정량화하여 심사하는 모형으로 구성된다. 본 논문에서는 기 개발된 SBA 성숙도 측정모형의 기준모형을 간략히 소개하고 여러 가지 성숙도 심사 방법론을 고찰하여 SBA 성숙도 심사 방법론의 프레임워크를 마련하고자 한다.
본 논문에서는 연속음성인식에 사용되는 언어모델이 학습 코퍼스에서 나타나지 않는 문맥에 대하여 신뢰할만한 확률을 생성할 수 있도록 하는 방안으로 다중 단어 카테고리 결정방법을 제안하였다. 제안된 다중 단어 카테고리 결정 방법은 기존의 카테고리 기반 언어모델에서의 미관측 문맥에 대한 모델링 능력을 유지하면서 동형이의어에 대한 확률의 과도한 일반화를 방지한다. 제안된 방법을 이용한 언어모델의 성능을 측정하기 위해 미관측 문맥이 $31\%$ 포함된 인식문장에 대한 N-Best rescoring을 수행한 결과 word accuracy는 1-Best문장에 대해서 $3.2\%$의 향상을 얻었고 기존의 카테고리기반 언어모델을 적용한 결과에 비하여 $0.8\%$의 향상을 얻을 수 있었다.
고무는 소재의 탄성 회복 능력과 감쇄 능력, 수밀성의 우수성으로 인해 여러 기계산업의 부품으로 사용되어 지고, 자동차 부품으로는 마운트와 범퍼 등의 충격해소를 위하여 설계되어지고 있다. 본 논문에서는 승차감에 영향을 주는 내부 소음 및 진동의 원인인 엔진의 떨림현상을 감쇄시키기 위한 부품인, 엔진마운트의 고무 모형을 CATIA 프로그램을 사용하여 모델링하였고, ANSYS 12.0 프로그램으로 진동과 하중을 주어 변화량을 측정하여 상용차에 맞는 엔진마운트의 최적설계를 방향을 제시하였다.
피부를 통한 최적의 광투과 치료방식은 국소병변에 직접적으로 광을 조사할 수 있는 장점을 가지나 피부의 가장 바깥 부분인 각질부의 다양한 피부색상으로 인해 광전달 능력에 차이가 있고 다양한 환자에 따라 치료가 부적절 할 수가 있다. 본 연구에서는 피부 임피이던스에 따른 광조사 방식에 따른 일정한 측정을 하기 위해 피부 임피이던스 방식과 피부영역 추출을 통해 색상정보와 차영상을 이용한 방법 즉, 색상정보를 이용한 HIS와 YIQ의 성분이 가장 보편적인데 실험에서는 피부색상에 해당하는 각 색상성분을 탐색한 다음, 색상정보를 이용한 결과로 환자의 피부모델 영역검출에 따라 결과를 영상정보를 통해 개개인의 피부모델을 자동적으로 생성, 측정하여 피부색깔, 에너지, 파장, 폭, 조사시간, 펄스지연 등을 추출하여 원하는 최적의 모델과 특성을 조사하며, 피부 임피이던스에 따른 병변치료 펄스모델링의 기준을 구하였고, 피부부하에 따른 최적의 광조사 펄스모델링 시스템을 설계하여 제작하여, 피부칼라에 따른 적절한 치료펄스 데이터베이스를 구축하였다.
센싱, 데이터 가공, 통신이 가능한 소형의 센서 노드로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경 변화를 측정할 수 있는 유용한 수단이다. 센서 노드에서 측정된 데이터는 모든 데이터를 수집, 처리하며 사용자에게 전달하는 기능을 가진 프로세싱 센터에 전송된다. 이러한 과정은 에너지 제약을 가진 센서 노드를 고려하여 설계되어야 한다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 로컬 클러스터를 형성하고 클러스터 헤드에 의해 집약된 데이터를 프로세싱 센터에 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 구동에 효과적이다. 자동 구성능력을 지닌 기존의 다중 홉 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법은 개별 센서 노드의 정확한 에너지 소비량을 예측할 수 없는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완한 새로운 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델링 기법은 보로노이 배열(Voronoi tessellation)을 이용하여 클러스터 헤드의 수에 따른 에너지 소비량을 모델링한다. 즉, 센서 필드의 면적, 분포된 센서 노드의 수와 통신 범위를 이용하여 전체 네트워크의 에너지 소비량을 클러스터 헤드의 수에 따라 정량적으로 나타낸다. 본 모델링 기법을 통해 전체 네트워크의 에너지 소비량이 최소가 되는 클러스터의 수를 예측함으로써 저전력을 실현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 구성한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 $90\%$ 이상의 정확도를 가지며, 기존 모델링의 $60\%$대에 비춰볼 때 상당히 우수한 정확도를 지니고 있다. 또한, 센서 노드의 밀도가 증가할수록 에너지 소비량 정확도가 증가하는 효과를 확인하였다.
본 연구에서는 학생들의 생활과 밀접한 공간을 기반으로 한 비구조화된 문제를 개발하고 수업에 적용하였다. 이 과정에서 6학년 학생들의 공간 추론 능력으로는 외적 추론에 비해 내적 추론에서 어려움을 표했으며, 공간 추론이 수와 연산, 측정 등의 영역과 연계되어 활용될 때 그 수준이 더 높게 나타났다. 문제 해결 능력에서는 반성 요소가 미흡하게 나타났으며 초등 현장에서 온라인 환경에서의 협력과 수학적 모델링 학습이 적용 가능하다는 결과를 얻었다. 이를 통해 수학 교육 현장에 공간 학습과 실생활 문제 해결에 관한 의미 있는 시사점을 도출할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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