• Title/Summary/Keyword: 모델의 목적

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A Development of BIM Quality Assurance Checklists for Applying Super-tall Buildings (초고층 복합건축물 적용을 위한 개방형 BIM 데이터 품질관리 체크리스트 개발)

  • Kim, In-Han;Cho, Geun-Ha;Choi, Jung-Sik
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.371-374
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    • 2011
  • 본 연구는 개방형 BIM 환경의 품질관리 기준 확보를 목적으로 건설 산업의 공통업무분야와 추가적인 세부업무분야에 대한 품질관리 체크리스트를 제안하고자 한다. 공통업무는 일반적인 목적으로 적용 가능한 설계기준, 시설기준, 시공기준으로 대상을 분류하고, 세부업무는 초고층 건축물의 개방형 BIM적용 및 활용 목적에 따라 피난동선 검토, 에너지 분석 검토 측면으로 대상을 분류하여 각 분야 별 체크리스트를 도출하였다. 도출된 체크리스트가 검증을 통해 실무에 적용되면 BIM 모델의 작성 기준 및 지침과 연계되어 요구되는 조건들을 충족시키는 모델링을 유도하며 BIM 모델의 품질향상의 결과를 가져다 줄 것이라 기대한다.

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Learning model management platform based on hash function considering for integration from different timeseries data (서로 다른 시계열 데이터들간 통합 활용을 고려한 해시 함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼)

  • Yu, Miseon;Moon, Jaewon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.45-48
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    • 2022
  • IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.

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Affect and Cognition Interface in Aesthetic Experiences of Landscapes (경관의 미학적 경험에 있어서 감정과 인지의 상호작용)

  • 이영경
    • Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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    • v.20 no.3
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    • pp.11-20
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    • 1992
  • 본 논문에서는 사람이 환경을 통해 경험하는 미학적 경험(aesthetic experience)을 체계화시킨 이론적 모델(a conceptual model of affect and cognition interface in aesthetic experiences of landscapes)이 간단히 소개 되며, 이 모델을 검증하기 위한 연구가 중점적으로 다루어진다. 제시된 모 델은 경관의 미학적 경험을 감정(affect)과 인지(cognition)와의 상호작용 (interface)으로 설명하고 있으며, 세 가지 요소(사람이 환경에 대하여 갖고 있는 목적 : tasks, 사람의 모든 과거경험에 근거한 지식일체 : schematic knowledge, 환경의 독특한 상황 : environmental situation)를 미학적 경험 의 주요인자로 제시한다. 이 모델을 검증하기 위한 연구에서는 앞에서 소 개된 미학적 경험의 세 가지 요소(사람의 목적, 지식, 환경상황)를 과학적 이고 계량적이고 처리할 수 있도록 세부요소로 분류정의 (operationalization)하였다. 구체적으로, 사람의 목적은 환경을 평가하는 세 가지 목적, 즉 경치평가(scenic beauty judgment), 들놀이 목적으로서의 평가(picnic preference judgment), 주거목적으로서의 평가(living preference judgment)로 분류되었고, 이 세 가지 환경평가는 미학적 경험의 지표로 사용되었다. 사람의 지식은 국적에 근거한 문화적인 지식(cultural schema : 한국인과 텍사스인)과 직업에 근거한 사회적인 지식(social schema : 농부, 비농부, 조경학과 학생)으로 분류되었으며, 환경상황은 환 경의 아름다움(beauty : 아름다운 경관과 아름답지않은 경관)과 환경의 의 미(meaning : 긍정적인 의미가 있는 한국경관, 긍정적인 의미가 없는 한국 경관, 긍정적인 의미가 있는 미국 텍사스경관)로 분류되었다. 연구결과를 보면, 이론적 모델에서 소개된 세 가지 요소들 (사람의 목적, 지식, 환경상 황) 모두가 경관의 미학적 경험에(경치평가, 들놀이 선호도, 주거지 선호 도) 중요한 역할을 하는 것으로 밝혀졌으며, 이 연구결과는 제시된 이론적 모델을 뒷받침하고 있다. 특히, 가장 흥미로운 연구결과를 요약하면 첫째, 사람의 문화적인 지식은 단독으로 미학적 경험에 영향을 주는 것이 아니라 다른 요소들(특히 사회적인 지식과 목적)과의 상호작용을 통해 미학적 경 험을 형성한다는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 환경의 아름다움은 다른 세부요소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.

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Hybrid Model and Christian Education (하이브리드 모델과 기독교 교육)

  • Bong, Won Young
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.447-448
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    • 2014
  • 본 연구는 강의실에서의 면대면 교육이 아닌, 온라인 교육모델을 혼합한 하이브리드 모델 가운데 어떠한 모델이 기독교 대학에서의 기독교 과목 교육에 가장 적절할 것인지를 알아보고 이 모델의 효과적인 교육 결과를 도출하기 위한 다양한 변수들을 확인하는데 그 목적이 있다.

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Predicting water temperature and water quality in a reservoir using a hybrid of mechanistic model and deep learning model (역학적 모델과 딥러닝 모델을 결합한 저수지 수온 및 수질 예측)

  • Sung Jin Kim;Se Woong Chung
    • 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.

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A Study on Data Model Migration for Transportation Digital Map to be available as a Raw Database of Car Navigation System (차량 항법용 원도로 활용하기위한 교통 주제도 데이터 모델 전환에 관한 연구)

  • Hahm, Chang-Hahk;Joo, Yong-Jin
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.18 no.3
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    • pp.67-74
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    • 2010
  • The aim of this paper is to come up with a methodology of migration for current transportation digital map in order to construct NDRM, which is the most essential map data for car navigation system. The model suggested through our study is able to efficiently produce navigable service map for route finding and guidance as well as to make the best of general road network developed by KOTI.

A Client-Server Model for Online Practicing Environment (온라인 실습환경 구축을 위한 클라이언트-서버 모델)

  • Lee, Su-Hyun
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.3 no.1
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    • pp.143-152
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    • 1999
  • 컴퓨터 관련 교육에 있어서 실험과 실습은 교육 내용의 효과적인 전달과 교육의 목적 달성을 위하여 대단히 중요한 부분이다. 현재의 환경에서 소프트웨어의 실험과 실습을 위해서는 실습하고자 하는 프로그램을 실습자가 사용하는 컴퓨터에 모두 설치하여야 한다. 실습 프로그램을 개별적으로 갖추는 것은 설치에 대한 부담, 설치에 의한 자원 낭비, 업그레이드의 필요성등으로 인해서 실습 자체와는 직접적인 관련이 없는 부분에 대한 부담이 커진다. 본 논문에서는 WWW 환경에서 컴퓨터 관련 교과를 실습할 수 있는 환경을 구축하기 위한 기본적인 모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 제안된 모델은 클라이언트-서버 구조를 기반으로 하여 구축되었으며, 실습자는 웹 브라우저를 실행함으로써 실습에 대한 준비가 끝나며, 프로그램의 실행이나 처리는 서버에서 모두 이루어진다. 또한 WWW에서 제공하는 하이퍼링크 기능을 이용하여 실습에 관련된 사항이나 정보를 실습 환경 속에 포함할 수 있어 실습을 위한 통합된 환경을 제공한다. 제안된 모델의 유용성을 검증하기 위하여 본 논문에서는 다양한 프로그래밍 언어를 실습하기 위한 시스템, UNIX 운영체제 실습 시스템, 오라클 데이타베이스 실습 시스템을 제안된 모델을 이용하여 구현하였다.

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대공간 화재해석을 위한 난류모델의 특성 연구

  • An, Chan-Sol;Kim, Jeong-Yeop
    • Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.182-183
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    • 2013
  • FDS(Fire Dynamics Simulator)는 국내에서 화재해석을 위해 사용되고 있는 가장 보편적인 소프트웨어 중의 하나이다. 미국의 NIST에서 25년간 지속적인 업그레이드를 통해 개발되어 오고 있으며 인터넷 상에서 무료로 배포되고 있어 전 세계의 화재관련 연구자 및 학생들이 연구 및 학습의 목적으로 사용하고 긴 기간동안 많은 전문가들에 의해 검증되어온 소프트웨어이다. 하지만 FDS가 난류해석을 위해 사용하고 있는 Smagorinsky의 LES(Large Eddy Simulation)모델은 현재까지 발표된 LES모델 중 가장 초기의 모델로서 건축물과 같이 복잡한 형상을 갖는 계산영역에서는 결과의 신뢰성이 많이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 FDS의 대공간의 화재해석 성능을 평가하는 것을 목적으로 스페인 Murcia에서 수행된 Murcia Atrium Fire Test를 해석 대상으로 하여 FDS가 사용하고 있는 Smagorinsky의 LES모델 및 3가지의 다른 LES모델을 사용하여 대공간 내부의 연기유동을 해석하였으며 그 결과를 비교하였다.

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AN ORDERING MODEL TO DETERMINE PRODUCTION QUANTITY IN JUST-IN-TIME PRODUCTION SYSTEM (JIT 생산시스템에서의 발주량 결정을 위한 모델 설계)

  • Ahn, Beum-Jun
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.7 no.2
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    • pp.251-256
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    • 2006
  • In this paper we consider multi-stage, multi-product production, inventory systems which have assembly-tree-structure. We propose a new mathematical model for pull type ordering systems based on JIT manufacturing systems. To apply the model to an actual automobile parts manufacturer, the objective of proposed model is to minimize the sum of inventory and setup costs. Finally, a numerical example and computational results are given to illustrate the proposed model.

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KoDialoGPT2 : Modeling Chit-Chat Dialog in Korean (KoDialoGPT2 : 한국어 일상 대화 생성 모델)

  • Oh, Dongsuk;Park, Sungjin;Lee, Hanna;Jang, Yoonna;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.457-460
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    • 2021
  • 대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

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