본 논문에서는 NHPP 에 근거한 N 버전 프로그래밍 시스템의 SRGM 을 제안한다. 비록 많은 연구 논문에서 NVP, 시스템 신뢰도에 대해서 연구노력을 기울여 왔지만 그들 대부분이 안정된 신뢰도에 대해서만 고려해 왔다. 테스트 및 디버깅 동안 결함이 발견되면 디버깅 노력은 결함을 제거하는데 집중된다. 소프트웨어가 너무 복잡하므로 이러한 결함을 성공적으로 제거한다는 것이 쉽지 않으며, 또 다른 새로운 결함이 소프트웨어에 도입될 수도 있다. 일반화된 NHPP 모델을 NVP 시스템에 적용하여 새로운 NVP-SRGM이 수립된다. 제어시스템에 대한 단순화된 소프트웨어 제어에서 이러한 새로운 소프트웨어 신뢰도 모델을 어떻게 적용하는지를 보여주고 있다. 소프트웨어 신뢰도평가에 s 신뢰도 구간을 준비하였다. 이 소프트웨어 신뢰도 모텔은 신뢰도를 평가하는데 쓰일 수가 있어서 NVP 시스템의 성능을 예측하는데 쓰일 수 있다. 일반적인 산업사회에 적용하여 상용화하기 위해서는 내결함 소프트웨어의 신뢰도를 정량화하기 위해 제안된 NVP-SRGM을 충분히 인증하는데 좀더 적용이 필요하다. NVP 신뢰도 성장 모델링을 하는 이러한 종류의 첫 모델로서 제안된 NVP-SRGM은 독립 신뢰도 모델의 단점을 극복하는데 쓰일 수 있다. 이는 독립적인 모델보다 더욱 더 정확하게 시스템 신뢰도를 예측할 수 있으며, 언제 테스트를 중단해야 하는가를 결정하는 데에도 쓰일 수 있으며, 이는 NVP 시스템 개발 수명주기 단계를 테스트 및 디버깅함에 있어서 핵심 질문사항이다.
최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다
로켓 엔진 시스템에는 가압가스로 추진제를 엔진으로 공급하는 가압 시스템과 터보펌프를 이용해 엔진으로 고압의 추진제를 공급하는 터보펌프 시스템으로 나눌 수 있으며 터보펌프 시스템은 다시 Gas Generator를 이용하는 개방형 엔진과 Prebumer를 이용한 폐쇄형 엔진인 다단 엔진으로 구분할 수 있다. 로켓의 엔진 시스템은 Turbine, Turbopump, Gas Generator, Thrust Chamber, Tube, Valve, Propellant Tank 등 각 구성품 간에 서로 상호간섭이 매우 심한 공정이다 로켓 엔진 시스템은 이와 같은 상호간섭에 의해 추력 제어 및 혼합비 제어, 추진제 소진 제어 적용 시 정확하고 강인한 제어를 수행하여야 한다. 이를 위해 정확한 동특성 모델을 구축하는 것이 중요하며 모델을 통해 적절한 제어 시스템을 선택하여야 한다. 그러나 현재 국내에는 이에 대한 연구가 미미하며 해외의 경우 로켓은 특수 분야에 속함으로 공개되어 있지 않다. 로켓에 대한 개발 연구에 있어서는 위와 같은 작업이 선행되어야 하며 이에 대한 선행 연구로 한국항공우주연구원에서 Gas Generator를 이용한 개방형 터보펌프 엔진 시스템에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 Gas Generator를 이용한 개방형 터보펌프 엔진시스템에 대한 동특성 모델을 구성하였다. 배관부, 터빈, 펌프, 밸브, Gas Generator, 재생냉각, 추력연소실 등 엔진 시스템을 구성하는 구성품에 대한 동특성 모델을 구성하였으며 이를 matlab의 simulink를 통해 각 구성품을 연결하여 최종 엔진시스템의 동특성 모델을 구성하였다. 구성된 동특성 모델을 통해 각종 변화(추진제 밀도 변화, 추력 변화, 혼합비 변화 등)에 대한 엔진 시스템 변화를 예측하여 정확한 엔진 시스템에 대한 이해를 넓혔으며 추력 제어 및 혼합비, 추진제 소진 제어를 최적으로 할 수 있는 제어 시스템 구축을 위한 기초 자료로 이용할 수 있을 것이다.
이번 편에서는 첫 번째 편에서 소개된 블랙박스 모델을 결정하는 기법 중의 하나인 매개변수 시스템 식별법을 소개한다. 이 기법은 식별하고자 하는 대상 시스템에 대하여 매개변수들로 표현되는 여러 가지 후보 모델들을 선정한 후 확정된 입출력 데이터와 추정 알고리즘을 적용하고 여러 가지 검증과정을 통하여 실제 시스템의 데이터에 가장 가까운 특성을 보이는 모델을 선정하는 방법이다. 이를 위해서 본 편에서는 선형-시불변 시스템의 블랙박스 식별에서 종종 사용되는 여러 가지 모델구조들을 소개한다.
시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.383-392
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1992
한 국가의 미래를 설계하기 위해서는 어떠한 형태로든 국가차원의 모델이 필수적이다. 국가차원의 모델은 한 국가를, 풀고자 하는 문제를 중심으로 총체적으로 바라볼 수 있어야 한다. 이러한 모델은 될수록 간단하고, 포괄적이며, 유연하고, 유용하며, 예견적이어야 한다. 이러한 모델의 개발을 위한 방법론으로는 시스템동학(System Dynamics)이 유용하다. 이 시스템동학은 국가 및 지구적차원의 모델을 개발하는데 사용된 바 있다. 국가차원의 모델을 개발하는 과정의 이해를 위하여 간단한 국가차원의 환경.경제모델을 소개한다.
현대의 시스템은 지속적으로 대형화, 복잡화되어 왔기 때문에 시스템의 오류 발생 가능성이 커졌다. 시스템의 고장은 안전 사고를 발생시키고, 인명과 재산상의 막대한 피해를 줄 수 있다. 이러한 이유로 미 국방성과 IEC 등의 국제표준기구에서는 시스템의 안전성을 확보하기 위한 안전 관련 국제표준을 제정하였고, 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되어야 함을 권고하였다. 이에 따라 최근의 연구들은 모델기반 시스템 설계를 진행함과 동시에 모델을 활용하여 시스템의 안전성 검증을 수행하였다. 하지만 시스템 설계를 위한 모델과 안전성 분석 및 검증을 위한 고장모델을 서로 다른 모델링 언어를 기반으로 생성하였기 때문에 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되지 못하였다. 또한, UML 또는 SysML 기반으로 고장모델을 활용하여 안전 요구사항을 도출한 연구들은 안전 분석 및 검증에 고장모델이 제한적으로 활용되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 기존의 고장모델 활용법을 확장 시킬 필요가 있다. 우선 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 통합적으로 수행할 수 있는 개선된 SysML 기반의 고장모델을 생성해야 한다. 다음으로 이 고장모델을 활용하여 도출된 안전요구사항이 시스템 설계에 제대로 반영되었는지 검증할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 개선된 SysML 기반 고장모델의 개념과 생성 절차를 제시하였고, 자동차 시스템에 대한 고장모델을 생성하였다. 또한, 자동차 시스템의 안전성을 검증하기 위해서 고장모델의 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해서 개선된 SysML 기반 고장모델을 활용하여 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 수행할 수 있음을 보였다.
실증적인 압축시스템 구현을 위해 관로 유동 모델을 기존의 압축 시스템 모델에 적용하였다. 두 모델의 결합을 위해 압축시스템을 구성하는 압축기, 플래넘, 쓰로틀 벨브 와 각 구성 품을 연결하는 배관의 접점에 적절한 경계 조건을 사용하였다. 본 연구를 통해 관로 유동 모델이 압축 시스템의 안정성에 미치는 영향을 살펴보았다.
MDA 는 OMG 에서 제안한 소프트웨어 개발 방법론으로써, 플랫폼 독립적인 모델에서 플랫폼 종속적인 모델로의 모델 변환을 사용하여 소프트웨어의 이식성, 재사용성 등을 향상 시킬 수 있다. 다중 에이전트 기반 시스템을 개발하는 데 MDA 를 적용하는 것은, 다양한 유비쿼터스 환경에서 동작하는 지능형 시스템 개발을 효율적으로 지원한다. 최근 MDA 를 적용하여 다중 에이전트 기반 시스템을 개발한 연구가 있다. 그러나 이 연구는 에이전트 플랫폼이 고려되지 않고 모델 변환이 자동화 되지 못한 단점이 있다. 본 논문에서는 OMG 에서 표준화한 방법으로 UML 을 모델을 기술하고 모델 변환 규칙을 적용한다. 이를 통해 하나의 모델로부터 다양한 에이전트 플랫폼으로의 이식성을 얻을 수 있다. 이를 평가하기 위해 이전 연구에서 개발한 전자상거래 시스템의 시나리오를 가지고 에이전트 시스템을 구현하고 그 유효성을 입증하였다.
목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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