웹기반 시뮬레이션은 인터넷과 웹을 통해 시뮬레이션 실험을 하기 위해 개발되었다. 웹기반 시뮬레이션 언어는 자바언어를 사용하기 때문에 재사용성, 이식성, 웹에서의 실행성등의 특징을 가진다. 대부분의 웹기반 시뮬레이션 툴들은 주로 웹기반 시뮬레이션엔진 및 라이브러리의 개발에 중점을 맞추어 연구해 왔다. 따라서 이러한 툴들을 사용하여 모델을 개발하는 일은 여전히 모델개발자에게 전문성, 코딩능력등을 요구하게 된다. 본 논문에서는 웹기반 모델링 툴인 Simdraw를 소개하고 이를 이용하여 라우팅프로토콜을 시뮬레이션, 에니메이션하는 기능을 보인다. 모델 개발자는 이미 개발된 라이브러리를 사용하여 단순히 시각적 모델링 만으로 원하는 네트워크 토폴로지하에서의 라우팅 기법의 원리를 배우고 또한 성능을 평가해 볼 수 있다.
제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.
이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 대학교 교내 식당의 실제 데이터를 사용해 식사 인원 예측 모델을 개발하여 교내식당에서 발생하는 적자, 음식 품절, 대량 잔반 발생을 경감 시키고자 한다. 모델 개발에 사용되는 데이터는 2018년도, 2019년도 학기 중 식당 데이터와 기상청 날씨 데이터를 사용하였다. 2018년도, 2019년도 데이터를 이용해 EDA 분석 및 전처리를 통해 필요한 변수를 추출하였다. 전체 데이터의 70%를 기반으로 GridSearch와 XGBoostRegressor를 사용해 평일과 주말에 대한 식사 인원 예측 모델을 생성하였다. 그리고 나머지 데이터의 30%를 사용해 생성한 두 모델의 성능을 평가한다. 평일 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값이 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 준수한 결과를 보였고 주말 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값은 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 좋은 성능을 보였다.
정보화가 진전됨에 따라 많은 컴퓨터 시스템이 개발되어 사용되고 있다. 대부분의 컴퓨터 시스템들이 초기에는 독자적인 운영에 만족하였으나 시스템의 효율성이나 사용자의 요구로 인하여 시스템간의 정보교환에서 기능교환에 이르기까지 정보시스템의 상호운용성이 시스템의 성능을 측정하는 중요한 요소가 되어가고 있다. 그리고 컴포넌트 기반의 새로운 소프트웨어 개발 패러다임이 발전하면서 컴포넌트의 상호운용성과 재사용성을 이용한 시스템 개발이 시도되고 있고 컴포넌트 개발 방법론 또한 발전하고 있다. 그러나 정보 시스템의 상호운용성에 관한 체계적인 연구는 현재 미비한 실정이다. 본 논문에서는 미 국방성에서 정보시스템의 상호운용성 측정 및 평가를 위하여 사용하는 LISI 모델을 확장하여 컴포넌트 기반 시스템외 상호운용성을 측정 및 평가할 수 있는 상호운용 능력 모텔을 개발하였다. 본 논문에서 제시하는 컴포넌트 상호운용 능력 모델은 컴포넌트 기반 시스템의 개발 프로세스에 따라 각 개발 단계에서 상호운용성을 측정할 수 있도록 고안되었다. 따라서 본 논문의 상호운용 능력 모텔은 상호운용 성숙도 모델로 확장하여 기 개발된 시스템의 상호운용 성숙도 측정이나 향상에 사용할 수 있다.
본 연구는 국내 농촌지도인력 역량모델 개발을 위한 기초 연구로서 역량의 정의, 역량모델 개발방법, 인적자원개발을 위한 역량모델 활용 현황에 대한 문헌을 고찰하였다. 역량은 사용되는 상황이나 맥락에 따라서 다양하게 정의되고 있어 사전적인정의와 다양한 연구자들의 역량의 정의에 대한 이론, 특정한 조직이나 직업군에서 사용되고 있는 역량의 정의를 비교 분석하였으며, 결과적으로 역량은 개인의 역할 수행과 직무성과와 상관관계가 있으며 훈련과 개발을 통하여 개선되어질 수 있는 관련된 지식, 기술, 태도의 집합체로 정의하였다. 역량모델을 개발하는 방법도 다양한데, 초기단계에서는 탁월한 직원과 일반직원의 특정한 업무추진사례를 인터뷰와 관찰을 통하여 분석하여 이들 간에 차이를 가져오는 특성이나 행동을 추출하는 직무역량진단법이 주로 활용되었다. 이 방법에는 많은 비용과 시간이 소모되어 이를 간소화한 여러 가지 방법이 개발되었다. 또한 기존 직원 특성 분석보다 다양한 정보원과 미래에 대한 가정을 활용하여 바람직한 직무 결과와 역량, 역할을 추출하는 방법도 개발되었으며 직업이 빠르게 변화하는 시대적인 특성상 이런 방법의 활용이 확대되고 있다. 이런 다양한 방법 중 역량 모델을 활용할 직무나 조직의 특성에 맞는 방법을 선택하여 적용하여야 한다. 역량모델을 활용한 인적자원개발을 통하여 기업뿐만 아니라 정부조직에서도 효율적인 직원 역량 개발, 개인과 조직의 성과 향상 등의 효과가 나타나고 있으며, 앞으로 농촌지도조직에서도 지도인력 역량 개발과 지도사업의 효율성을 향상을 위하여 역량모델을 개발 활용할 필요성이 있다.
최근 국내외 소프트웨어 개발 특성의 변화인 잦은 요구사항의 변경, 단축된 비즈니스 라이프사이클, 비용절감의 압력등과 맞물려 생산성을 높이기 위한 개발 접근방식이 요구되었으며, 소프트웨어의 재사용 및 높은 생산성을 제공할 수 있는 대표적인 방법이 디자인 패턴이다. 본 연구는 웹 어플리케이션 시스템 개발에 실제 적용가능한 UI디자인 패턴모델을 개발하기 위해 20개의 웹 어플리케이션 시스템을 표본으로 추출하여 1000여개의 단위업무화면을 분석하였다. 개발한 어플리케이션 UI 디자인 패턴 모델을 실무 전문가(UI디자이너, 개발자)들에게 이해도, 사용적합성, 생산성측면에서 검증하여 실무에 적용가능한 모델임을 객관적으로 증명하였다.
컴포넌트 기반 개발 방법론이 지향하는 목표는 독립적으로 개발된 컴포넌트들을 소스 수정 없이 바이너리 형태로 조립하여 소프트웨어를 개발하는 것이다. 그러나 기존 컴포넌트 모델 기반으로 개발된 컴포넌트들은 자신이 제공하는 서비스에 대해서는 그 사용계약을 독자적인 인터페이스를 통하여 정의하는 반면, 하위 컴포넌트와의 연동은 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스에 따르는 코딩을 통해 이루어진다. 이러한 컴포넌트 모델들은 다계층 구조로 개발되고 있는 현대 엔터프라이즈 정보시스템에서 상위 컴포넌트들이 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스에 정적으로 단단히 결합되는 문제점을 갖고 있다. 따라서 하위 컴포넌트에 의존하지 않는 간단한 GUI용 컴포넌트들만 재사용되고 비즈니스 논리를 처리하는 중간 계층 컴포넌트들의 재사용율은 지극히 낮은 실정이다. 본 논문은 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스 규격에 따르는 대신 독자적으로 호출규격을 정의하여 사용하고 이에 대한 메타데이터를 공개함으로써 독립적으로 개발된 바이너리 컴포넌트들간의 연동을 보장하는 새로운 컴포넌트 모델을 제안하고 이 모델에 따라 개발된 컴포넌트들을 조립하는 방법을 제안하였다. 또한 이들을 구현함으로써 이미 개발된 컴포넌트를 실제 소스 수정 없이 바이너리 코드 형태로 조립 가능한 것을 증명하였다.
설계 개체의 결함경향성을 판별하는 위험도 예측 모델은 분석이나 설계 같은 소프트웨어 개발 초기 단계에서 시스템의 문제 부분들을 찾아 내는데 사용된다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었다. 하지만 대부분의 개발집단은 훈련데이터 집합을 보유하고 있지 않기 때문에 이들 모델들은 대부분의 개발집단에서 사용될 수 없다는 커다란 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Kohonen SOM 신경망을 이용하여 훈련데이터 집합을 사용하지 않는 새로운 예측 모델 KSM을 제안한다. 여러 내부 특성들과 모델 사용의 용이성 그리고 모의실험을 통한 예측 정확도 비교를 통해 KSM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였으며 그 결과 KSM의 성능이 BPM에 근접하다는 것을 보였다.
산업 안전과 관련된 시스템에서 요구되는 것 중에서 필수적인 것은 내진 발생에 대비하는 검증이 있다. 이 논문은 내진 검증을 증명하고 장차 사용을 위한 증명된 유한요소 해석모델을 개발하는 방법이 제시되었다. 여기서 사용된 모델은 사우디아라비아의 RASCO사에서 사용되기 위해 현대중공업(주)에서 제작되었다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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