대부분의 객체지향 방법론은 객체를 중심으로 한 객체 모델링을 바탕으로 소프트웨어를 개발한다. 물론, 객체 모델링 방법은 여러 가지 장점을 가지고 있지만 복잡한 문제를 가진 대규모의 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 이런 복잡한 대규모 시스템을 객체의 패턴에 따라 간단한 모델로 분할할 필요성이 있으며 이를 위하여 역할 모델링 방법이 제안되었다. 본 논문은 객체의 패턴들을 추상화하고 복잡한 대규모 시스템을 관계의 분리를 통하여 간단한 모델로 생성할 수 있도록 객체 중심이 아닌 역할을 중심으로 한 역할 모델링 방법을 연구하였다.
본 논문에서는 인공생명의 연구와 더불어 최근 행해지고 있는 진화의 발생에 기반을 둔 신경망의 설계방법에 대하여 알아보고, 이렇게 생성된 신경망의 특징 및 앞으로의 발전 가능성을 알아본다. 또한 기초적인 연구결과로서 셀룰라 오토마타와 진화연산을 결합한 신경망의 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 셀룰라 오토마타를 이용해 세포의 발생과정을 모델링 하였고 진화를 통하여 원하는 구조의 신경망을 얻어낸다. 신경망을 발생모델로 설계함으로 생기는 이점은 신경망의 크기가 커지더라도 복잡성이 증가하지 않는다는 것이다. 따라서 궁극적으로 인공 뇌와 같이 고도로 복잡한 시스템의 개발을 가능하게 한다.
딥러닝 기술이 발전함에 따라 모델의 복잡성 역시 증가하고 있다. 본 연구에서는 모델 경량화를 위해 Knowledge Distillation 기법을 Crowd Counting Model에 적용했다. M-SFANet을 Teacher 모델로, 파라미터수가 적은 MCNN 모델을 Student 모델로 채택해 Knowledge Distillation을 적용한 결과, 기존의 MCNN 모델보다 성능을 향상했다. 이는 정확도와 메모리 효율성 측면에서 많은 개선을 이루어 컴퓨팅 리소스가 부족한 기기에서도 본 모델을 실행할 수 있어 많은 활용이 가능할 것이다.
제트류는 복잡한 흐름 중 하나로 다양한 크기의 에디가 다양한 운동량을 가지고 있다. 이러한 제트류를 구현하기 위해서는 난류 운동 에너지 등 제트류의 특성을 잘 반영하여야 한다. 제트를 구현하기 위해서는 수리학적 모델, 현장 실험 등 많은 방법이 있으며, 본 연구에서는 상대적으로 공간, 시간적 비용이 적게 드는 수치해석 방법을 사용하여 연구를 진행하였다. 대표적인 수치해석방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있다. RANS는 시간 평균 흐름 특성만 산출하며 제트의 복잡성을 재현하는 데 한계가 있어, 본 연구는 DNS와 LES 모델을 이용하여 제트류를 구현하는 것에 초점을 맞추었다. DNS는 해당 격자에서 발생하는 모든 에디를 직접 해석 때문에 난류 모델링이 필요하지 않지만, 많은 수의 그리드가 필요하여 수치해석 시 소요시간이 긴 편이다. LES는 대규모 에디는 직접 해석하지만 일정 크기 이하의 소용돌이를 해석하기 위해서 모델이 필요하다. 따라서 서브 그리드 모델에 따라 약간 다른 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 LES의 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 신경망 모델로 학습한 DNS 결과를 활용하는 방법을 제안한다. 우선 DNS와 LES 모델을 사용하여 에너지 스펙트럼을 비교하여 서브 그리드 모델이 시작하는 파수를 찾는다. 이후 특정 파수 아래의 작은 에디를 모사할 적절한 신경망 모델을 결정하여 DNS의 작은 에디를 신경망 알고리즘이 모사할 수 있도록 학습시킨다. 이후 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 학습된 신경망 알고리즘을 사용한 LES 모델이 모사한 제트류와 실제 DNS 모델을 사용한 제트류를 비교 및 평가한다.
본 논문에서는 워크플로우 모델링 도구인 ICN(Information Control Net)모델을 기반으로 하는 워크플로우 제어 의존성 분석 메커니즘을 제안하였다. 즉, ICN 모델로 정의된 워크플로우의 각 액티버티들 간에 존재하는 제어 의존 관계를 표현하기 위한 제어 의존 넷(Control Dependency Net)을 정형적인 방법으로 정의하였고, ICN 모델로부터 제어 의존 넷을 생성하는 알고리즘을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 워크플로우 제어 의존성 분석 메커니즘은 워크플로우 빌드타임(Build-time)측면과 워크플로우 런타임(Run-time)측면에서 중요한 의미를 갖는다. 전자의 측면에서는 워크플로우의 복잡성이 증가함에 따라 더욱 요구되고 있는 워크플로우의 시멘틱 에러 테스팅 기능에 효과적으로 적용될 수 있으며, 후자의 측면에서는 워크플로우의 성공적인 적용을 위해 필수적으로 요구되는 제어 흐름의 동적 변경(Dynamic Change)지원 기능의 완결성을 향상시키는데 효과적으로 활용될 수 있다.
Vehicle dynamic models in handing and stability analysis are divided into three groups: bicycle model, roll axis model and full vehicle model. Bicycle model is a simple linear model, which hag two wheels with load transfer being ignored. Roll axis model treats left and right wheels independently. In this model, load transfer has a great effect on nonlinearity of tire model. Effects of suspension system can be analyzed by using full vehicle model, which is included suspension stroke motions. In this paper, these models are validated and compared through comparison with road test, and the effects of suspension kinematics and compliance characteristics on vehicle motion are analyzed. In handling and stability analysis, roll axis model can simulate the real vehicle motion more accurately than full vehicle model. Compliance steer has a significant effect, but the effect of suspension kinematics is negligible.
XML이 웹 상에서 문서 교환의 표준으로 자리잡고 있으며 그 수요가 나날이 증가하고 있다. 그에 따라 XML 데이터나 문서 구조를 모델링하는 XML Schema(W3C XML Schema Spec) 또한 수요가 증가하고 있다. 그러나 XML Schema는 다양한 자료형과 풍부한 표현력을 제공하지만 그 복잡성으로 인해 모델링하기가 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 설계의 기본적인 도구인 개체-관계 모델을 이용하여 Ut Schema를 간단하게 생성하는 방법을 제시한다. 개체-관계 모델과 변환 될 XML Schema의 구조는 서로 일대일로 매핑되지 않아 직접 변환할 수는 없다. 그래서 몇 가지 알고리즘을 이용하여 개체-관계 모델을 계층적 구조모델로 변환을 한다. 이렇게 변환된 계층적 구조 모델을 이용하여 최종적으로 XML Schema를 생성한다. 여기서 제시한 알고리즘의 특징은 XML Schema의 중요한 특성들인 재사용성, 전역 및 로컬 기능 등을 가진 문서를 생성한다는 것이다.
본 연구는 최근 기계학습 모델의 복잡성 증가와 '블랙 박스'로 인식된 머신러닝 모델의 해석 문제에 주목하였다. 이를 해결하기 위해, AutoML 기술을 사용하여 효율적으로 최적의 모델을 탐색하고, XAI 기법을 도입하여 모델의 예측 과정에 대한 투명성을 확보하려 하였다. XAI 기법을 도입한 방식은 전통적인 방법에 비해 뛰어난 해석력을 제공하며, 사용자가 머신러닝 모델의 예측 근거와 그 타당성을 명확히 이해할 수 있음을 확인하였다.
객체지향 프로그램의 효율성과 설계의 품질을 평가하기 위해서는 필수적으로 정량적 메커니즘을 사용해야 한다. 특히, 개발비용을 예측하기 위한 요구가 커질수록 소프트웨어 개발 생명주기의 초기에 측량해야 하는 필요성은 더욱 강해진다. 따라서, 분석단계 산출물에 대하여 이루어지는 측량은 나머지 개발 주기 단계에서 발견될 수 있는 결함에 대한 예측이나, 시스템의 개발에 소요될 노력과 비용을 예측하는데 사용될 수 있으므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 클래스 기반(class-driven)의 분석 모델링 절차에 따라 작성되는 모델을 사용하여, 클래스의 책임과 협력 관계에 대한 정보가 주어진 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 메트릭을 제안한다. 제안된 메트릭은 클래스들 사이의 상호작용으로 나타나는 협력의 복잡도와 인터페이스 복잡도를 포함하며, 개별 클래스의 복잡도를 사용하여 전테 시스템의 복잡도를 계산하도록 확장할 수 있다. 개발 생명주기의 가장 초기 단계인 분석단계에서 클래스를 어떻게 분할할 것인지에 대한 선택적 직면했을 때, 올바른 클래스 분할을 선택하도록 도와줌으로써, 나머지 개발 단계에서 개발에 요구되는 노력과 시간을 예측하고 관리하는데 사용될 수 있다.
신 차종의 개발 시, 기존 차량 모델을 사용하여 재 설계하는 방식에 의해 전례 없이 빠르게 차량 개발을 수행하고 있다. 또한 대부분의 이들 후속 차량은 공통 플렛폼 상에 설계되고 있으며, 일반적으로 충격, 구조 건전성, 생산 타당성 검토 등의 컴퓨터 시뮬레이션은 개발 프로세서 초기 단계에서 행하여 지고 있으나. NVH 엔지니어링은 차량 개발 프로세스의 매우 중요한 과정으로 되어 있음에도 불구하고, 실내 소음, 진동 승차감, 피로 수명 예측 등은 사용되는 해석 모델의 크기 및 복잡성으로 인하여 이들 성능 특성 평가 및 최적화는 아직 도전 과제이며, 본 논문에서는 몇몇 선진 OEM에서 수행되고 있는 NVH 개발 프로세스와 이를 가능케 하는 기법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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