페루의 Rimac강은 수도인 Rima시를 관통하는 강으로 각종 용수공급 등의 기능을 담당하는 중요한 강이지만 광산, 공장 및 도시 등 점?비점오염원으로 인해 오염이 심각해지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 Rimac강의 하천복원을 위하여 3단계 수질개선 목표를 설정하고 각 단계별 BOD, TP 및 중금속(Al, As, Cd, Fe) 예측을 수행함으로써 목표달성 가능 평가를 수행하였다. Rimac강 지류인 Rio Santa Eulalia 하천 유입후부터 하구까지 총 57 km를 대상으로 4개의 대구간(Reach), 57개의 소구간(Element)으로 구분하여 QUAL2E 모델을 구축하였다. 2013년을 대상으로 저유량시기(건기)인 12월과 고유량시기(우기)인 1월을 대상으로 BOD, TP, Al, As, Cd, Fe의 모델 재현성을 검토한 결과, Rimac강 하류의 Huaycoloro강 유입이후 BOD, TP가 증가하는 현상을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 중금속은 Romac강 상류와 하류 Huaycoloro강 유입 수질 농도차이가 크지 않아 거리별로 일정한 농도를 나타내는 것으로 모의되었으나 실측정값은 하구로 갈수록 낮아지는 경향이 다소 나타났지만 대체적으로 실측값의 경향을 따르는 것으로 모의되었다. 수질개선 시나리오는 1단계(2016-2018년), 2단계(2019-2021년) 및 최종 3단계(2022-2024년)로 구분하여 저유량시기와 고유량시기의 수질개선 대책에 따른 수질변화를 예측하여 Rimac강 하류의 대표 지점인 La Atargea 취수장 지점에서 목표수질 달성여부를 평가하였다. 저유량시기의 경우, BOD는 1단계 이후 5.9 mg/L에서 목표수질 5.0 mg/L 이하로 농도가 감소되었으며 최종 3단계에 2.2 mg/L로 63.3% 개선하는 것으로 예측되었다. TP는 1단계 25.8% 개선, 3단계는 51.6% 개선되어 목표수질인 0.15 mg/L를 만족하는 것으로 예측되었다. 중금속의 경우 Cd는 당초 수질목표를 만족시키는 상황이었으며 그 외 항목은 Al>As>Fe 순으로 개선효과가 나타났고, 3단계 이후 모두 목표수질을 달성할 것으로 예측되었다. 고유량시기 수질예측 결과, 1단계 BOD, TP는 약 49, 19% 저감효과가 나타났으며 3단계 이후 57, 25%까지 개선되는 것으로 예측되어 목표수질을 만족시키는 것으로 분석되었다. 중금속은 Al이 가장 큰 개선 효과가 나타났으며 3단계에서 77.5%의 개선 효과가 분석되었다. 페루 리막강 유역 수질개선 대책 수립에 따른 수질개선효과 분석 결과, 3단계까지 모든 수질항목의 목표수질 달성이 가능한 것으로 분석되었으나 TP, Al 및 As의 경우에 2단계까지 목표수질 달성이 어려워 더욱 체계적인 관리가 필요할 것으로 판단되었다.
SCM(Supply Chain Management)는 생산의 전후방 프로세스를 하나의 일관된 프로세스로 보고 통합된 관리를 통하여 고객만족을 달성하려는 새로운 흐름이다. 반도체 산업은 생산프로세스가 타 산업보다 복잡하고 사이클 타임이 길며 또한 생산과정도 다른 여러 프로세스의 연결과정으로 구성되어 타 산업의 SCM 모델링과 다르게 정의되어야 한다. 본 연구에서는 주문침투점을 기준으로 반도체 Push 형 SCM 모델과 Pull 형 SCM 모델로 구분하여 각각에 대한 수리적 모형을 제시함으로 생산에서 1차 소비자까지의 SCM 네트워크에 대한 정형화를 시도하였다. Push형 모델에서는 생산량 극대화를, Pull형 모델에서는 납기만족을 전제로 한 이익의 최대화를 목표로 한다.
이 연구에서는 건축물 화재 시, 허용피난시간을 예측하기 위한 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 실제 건축물을 대상으로 화재시뮬레이션을 수행하여 FDS 데이터베이스를 구축하였으며, FDS데이터를 학습하여 설계단계에서 건축물 특성을 학습변수로 하여 기계학습을 통해 ASET을 도출하는 예측모델을 제안하였다. 예측모델은 학습데이터와 비교하였을 때 0.9 이상의 높은 R2값을 나타내었다.
패킷 단일망에서 품질이 보장된 형태로 통신, 데이터 및 방송서비스 모두를 제공하려는 커다란 목표를 갖고 있는 광대역통합망(BcN)은 개별 서비스를 각자의 망에서 제공하는 대신에 하나의 통합망에서 제공함으로 인해 효율적인 망운용이 가능해져 망운용자 입장에서 경제적 이득뿐만 아니라, 단일 망에서 여러 유형의 복합 또는 통합서비스의 제공이 가능해져 새로운 유형의 서비스 모델이 출현 가능해진다.(중략)
교양교육으로서의 소프트웨어(SW) 교육의 중요성과 필요성은 사회적 공감이 이루어졌다. 하지만, SW 교양교육 학습자의 학습 동기는 다양한 이유로 인해 낮게 유지되는 것으로 알려져 있다. 따라서 SW 교양교육에서 학습동기 및 이의 변화에 관한 이해가 필요하지만, 관련 연구가 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서는 SW 교육 학습자들의 한 학기 동안의 학습동기 변화를 살펴보기 위해 3 × 2 성취목표 모델을 이용해 성취목표 변화를 분석하였다. 분석 결과, 학생들의 성취목표는 집단수준과 개인 수준 모두에서 안정적이었으나, 각 하위 성취목표의 순서는 기존 연구와 차이를 보였다. 또한, 교실목표구조의 숙달목표는 기존 연구보다 높은 강한 상관관계를 보였으나, 수행목표는 일부 회피 목표와만 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 이는 SW교양교과에서의 학습동기는 기존 교양교과와 다른 특징을 가지고 있으므로 SW교과에서 사용하는 교실목표구조 유형에 따른 추가 연구가 필요함을 의미한다.
사회 기반 시설을 비롯하여 다양한 도메인에서 하나의 시스템이 아닌 다수의 독립 시스템으로 구성된 시스템 오브 시스템즈(System of Systems, 이하 SoS)의 개념이 대두되고 있다. 단일 시스템으로는 만족하기 어려운 복잡한 요구사항을 SoS 수준에서 보다 효과적으로 만족할 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. SoS를 구성하는 독립 시스템을 구성 시스템(Constituent System, 이하 CS)이라 부르며, 다수의 CS와 그들의 상호작용을 고려하여 제한된 자원 안에서 SoS 수준의 목표 달성 여부를 검증하는 것이 SoS 공학의 핵심 문제 중 하나이다. 최근 SoS 개발을 위한 기초 연구는 활발하게 이루어졌으나, SoS 모델링 및 검증에 대한 구체적인 사례 기반 연구는 거의 존재하지 않는다. 본 연구는 SoS와 CS가 자신의 목표를 달성하기 위해 독립적으로 의사결정을 수립한다는 특성에 기반을 두어, 개별 행동의 비용과 이익대비 효용을 기준으로 의사결정을 하는 행동-이익-비용(Action-Benefit-Cost) SoS 모델을 제안하고, SoS 예제의 모델링과 정량적 검증 사례 연구를 수행한다.
본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.
본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.
모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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