AGT 시스템은 복잡한 대규모 시스템이며 이 시스템에 도입된 무인운전의 운영 개념은 한국 철도 기술의 환경에서는 처음 시도되는 기술이다. 게다가 신호시스템을 무선 기술을 이용하여 구현해 한다는 요구사항이 추가되어 신호시스템 개발은 더욱 도전적인 문제가 되었다. 이와 같이 실천하기 어려운 요구사항이 많은 무선열차 제어시스템 개발의 위험을 줄이기 위해 시스템공학팀은 전산지원 시스템공학 도구를 사용한 재공학의 개발공정을 수행하도록 하였다. 본 연구에서는 기존의 정적인 데이터모텔에 추가하여 시나리오 기반으로 동적거동 분석을 수행하여 기능 모델을 구축하였고 기능 모델을 토대로 한 시스템 아키텍처를 구성하였다. 특히 기능 요구사항의 취약성을 보완하기 위해 CORE의 FFBD(Functional Flow Block Diagram)기능을 활용하여 열차 운행 중 발생할 수 있는 여러 가지 시나리오를 분석함으로써 기능 모델의 완전성의 기여하였다. 이는 정적인 데이터 흐름 다이아그램(DFD:Data Flow Diagram)이 가지는 한계를 모델 기반 시스템공학 도구에서 지원하는 동적인 기능 분석을 수행하여 보완함으로써 모델의 충실도를 높였음을 의미한다. 이를 통해 기능의 오류를 개념단계에서 최소화함으로써 기술 위험이 높은 제품을 개발할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구는 ChatGPT 모델의 특성과 장점을 활용하여 프롬프트 엔지니어링 기법을 연구하고자 하였다. 프롬프트는 엔지니어가 원하는 결과를 잘 얻을 수 있도록 하는 것이 목표이기 때문에 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링의 상호작용과 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발할 필요가 있다. 연구 방법으로는 ChatGPT에 대한 학습자 사전 설문조사에서 학습자를 분석하였고, 이를 반영하여 프로그래밍 문제를 제시하고 해결하는 과정을 거치면서 다양한 ChatGPT 사용에 대한 분석과 학습자 분석이 이루어졌다. 그 결과 비전공자가 듣고 있는 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용하여 얻은 통찰력으로 프롬프트에 필요한 가이드 라인을 마련하였다. 본 연구를 기반으로 향후 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용한 수업모델을 제시하고 학습자의 피드백 또는 적응형 학습에 활용할 수 있는 방법을 모색할 것이다.
본 연구는 효과적 생애주기 지원을 위한 사회기반시설물의 3차원 기반 정보모델의 활용방안에 대해 기술하였다. 3차원 기반 정보모델은 형상 정보뿐만 아니라 각 구성요소의 속성정보도 포함하고 있어야 하며, 의사결정 지원을 위한 엔지니어링 문서정보와도 연계 가능해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국제표준 데이터 모델링 도구인 IFC를 도로시설물에 적용하기 위한 확장방안을 제시하였고, XML을 이용한 엔지니어링 문서와의 통합연계 방안을 통해 사회기반시설의 효과적 생애주기 지원 전략을 제시하였다. 또한, 이를 활용한 구조해석 모델의 생성, GIS와의 연계 방안 도출의 실사례 구현을 통해 응용 도메인으로의 활용 가능성을 확인하였다.
가상 면접은 현대 사회에서 필수적인 기술이지만, 상호작용의 부족으로 인해 한계가 존재한다. 현실적이고 현장감 있는 가상 면접을 구현하기 위해서는 면접관을 자동으로 생성하여 다양한 상황에서의 면접을 진행할 필요가 있다. 본 논문은 Stable Diffusion 기반의 프롬프트 엔지니어링을 통해 가상 면접관 생성에 대한 연구 결과를 제시한다. 프롬프트 엔지니어링은 Stable Diffusion 모델이 생성하는 결과의 품질을 향상시킬 수 있으며 다양한 조건에 따른 실험 결과를 제시한다.
기술의 빠른 발전은 하드웨어와 소프트웨어의 다양한 결합방법으로 산업시스템을 정보기반 모델로 변경하고 있다. 엔지니어링시스템이 복잡해짐으로서 시스템의 에러를 줄이기 위한 다양한 시각화 모델 표현이 요구되고 연결관계를 구현하기위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 요구사항과 엔지니어링객체 사이에 추적고리로 디자인 컨셉을 삽입하여 외부 사용자 이벤트에 반응하고 추적고리를 설치하기 위한 시각적이고 효과적인 방법을 연구한다.
기계 학습에서 데이터 및 기능은 기계 학습의 상한을 결정한다.이러한 기능은 산업 생산에서 과도한 데이터 양과 유형으로 인해 상당한 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 적절한 특징 처리 방법이 매우 중요해졌다. 대부분의 기존 특징 처리 방법은 특징 엔지니어링을 기능 검색 문제, 즉 모델 성능을 최적화할 수 있는 기능 변환 작업을 검색하는 것으로 추상화한다. 그러나 자동 특징 엔지니어링의 경우 검색량과 변환 조합의 수가 매우 많기 때문에 요인 분해 기반 모델을 사용하여 벡터 곱셈을 통해 상호 작용을 측정하면 조합 특징의 패턴을 자동으로 학습하는 방법이 특히 효율적이다. xDeepFM 은 명확한 방식으로 특징적인 상호작용을 생성하도록 설계된 새로운 Compressed Interaction Network (CIN)를 제안한다. 여기에 제시된 Low-rank Compressed Interaction Network(LRCIN )은 xDeepFM 접근 방식에서 CIN 네트워크의 단순화된 개선을 기반으로 하며 xDeepFM 에 주의 메커니즘을 추가하여 보다 정확하게 예측된다. 실험 결과에 따르면 모델은 계산 복잡성을 단순화할 뿐만 아니라 예측 정확도도 다른 모델보다 훨씬 우수한다.
기존 공학교육 모델은 기업들로부터 만족을 얻지못하고 있다. 본 논문은 이를 극복할 수 있는 새로운 공학교육모델, 엔지니어링 하우스 교육모델을 제안하고 있다. 엔지니어링 하우스는 3개의 공간으로 구성되어 있다. 세 가지는 교육, 연구, 기업지원공간 등이다. 무엇보다도 교육공간이 가장 중요하다. 우리는 이 공간을 기반으로 학부생에게 실용기술을 교육하고자 하였다. 특히 기업의 전문가가 학부교육에 참여하게 된다. 학부교육에 참여하는 기업들은 연구도 공동으로 진행하게 되는데, EH를 공동으로 관리하는 $2{\sim}3$명의 교수와 산학협력하게 된다. 이 과정은 학생, 교수, 기업인 모두가 공동으로 참여하게 된다는 것이다. 그리고 EH내 모든 시설은 기업인에 개방되어 있고, 학생들도 기업과의 협력 중에 이들 장비 사용법을 배우게 되고 취업으로도 연계되는 장점도 있다. 즉 EH는 산학협력 기반위에 교육과 취업이 연계되는 모델인 것이다. 새로운 교육모델은 산학협력에 기반을 두고 학부생을 기업맞춤형으로 교육할 수 있는 좋은 프로그램이 될 것으로 기대하고 있다.
As system is larger, and technology evolves, the system gets complicated due to its integration and heterogeneity of system components. To address its complexity and to accomplish efficient system development, various methodologies have been developed. MBSE using Models and tools is one of methodologies. MBSE methodologies and its products are differently applied according to the organization and project. It is proper that unique methodology is applied in a development of single system. But what if a variety of methodologies are applied in the same domain or SoS development, it will cause a confusion of communication and waste of engineering efforts. As a way to resolve this, it can be considered that MBSE using architecture framework that clearly define products. In other words, by taking advantage of that an architecture framework provides the type, representation and meta-model of products, the reusability and universality of MBSE products can be improved.
해상에서 인터넷을 사용하는 데 많은 기술적, 경제적 제약이 따른다. 육상의 인터넷 서비스를 바다 위에서 실현하기 위해서는 기지국과 같은 중앙 통제 시스템이 없는 MANET을 기반으로 하는 해상통신망이 새롭게 구축되어야 한다. 본 논문에서는 해상환경과 선박 내 단말장치의 특성을 최대한 고려한 해상 MANET 모델을 새롭게 설계하였다. 원양에서 선박들이 주로 주어진 항로를 기준으로 항해하는 특성을 고려하여, 개별적 이동노드(선박)를 대상으로 경로를 찾는 것이 아니라 정적 정보인 항로와 동적 정보인 선박을 복합적으로 활용하여 최단경로를 찾아내는 복합적 항로기반 라우팅(HCBR) 프로토콜을 제안하였다. 지리 정보를 이용하는 LAR 프로토콜과 성능 비교에서 경로 발견 시 제어패킷을 전혀 쓰지 않으면서 최단 경로를 훨씬 더 잘 찾아내는 특성을 실험적으로 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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