자동차 전장제품 활용의 급속한 증가에 대응하기 위하여 자동차 분야에서는 ISO 26262 안전설계절차를 도입하여 차량용 임베디드 시스템의 안전성을 확보하려고 노력하고 있다. ISO 26262는 자동차에서 발생 가능한 비정상상태(abnormal state)를 식별하고 그의 영향을 분석하며 전체 시스템의 안전을 검증하는 것을 목표로 하고 있다. 다양한 종류의 부품이 연동되는 복잡한 시스템의 안전 검증은 결함수목법과 고장모드영향분석법을 활용하는 위험분석법이 보편적으로 사용된다. 결함주입시험은 이러한 위험분석의 기반도구로서 안전성을 향상시키기 위하여 사용된 고장감내 기능의 동작여부 및 그에 따른 시스템의 안전성을 검증하는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 차량용 고신뢰성 임베디드 시스템에서 사용되는 고장감내 메카니즘들의 기능과 안전을 검증하는 방법과 사례를 소개한다. 최근의 복잡한 차량용 임베디드 시스템의 개발은 상위수준의 모델을 개발하여 지정된 위험 및 고장을 초래하는 결함을 시스템에 주입하고 그의 결과를 분석하여 안전을 검증하는 것이 일반적인 방법이다. 개발 목표 차량의 임베디드 시스템 모델을 개발하고, 식별된 결함의 결함모델을 준비한 뒤, 시스템 모델 기반 결함주입 도구를 이용하여 결함주입을 수행하는 시험방법과 그 결과에 대하여 논의한다. 하드웨어는 SystemC 하드웨어 설계언어를 이용하여 개발하고, 소프트웨어를 컴파일하여 실행화일을 확보하여 시험대상인 결함모델을 개발하고 이를 대상으로 결함주입시험에 대해 설명한다.
사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.
기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.
이 논문의 목적은 집단적 의사형성 및 의사결정의 모델을 검토하고 성숙한 민주주의 사회에 적합한 의사형성 및 의사결정의 모델을 제안하는 것이다. 하버마스는 이런 의사형성 및 의사결정의 모델을 그 정당화 유형에 따라 자유주의적 모델, 공화주의적 모델, 심의정치적 모델로 구분하고, 호네트는 자유주의, 공화주의, 절차주의의 세 가지 모델로 구분하고 있다. 이에 따라 논자는 민주주의 사회에서 가능한 의사결정의 모델을 그 특징에 따라 다시 세 가지, 즉 힘에 의한 모델과 절차에 따른 모델, 공화주의적 모델로 구별하고자 한다. 왜냐하면 이런 구별을 통해 각각의 의사결정이 가진 특징을 뚜렷이 부각시키며 이와 더불어 각각의 장단점을 파악하고자하기 때문이다. 이런 장단점에 대한 분석은 결국 올바른 의사형성 및 의사결정의 방법을 모색하고자 하는 의도를 반영한다. 그러나 올바른 의사결정의 방법을 분석하기 위해서는 오늘날 의사결정의 목표가 무엇인지 또한 밝혀져야 한다. 따라서 집단적 의사형성 및 의사결정의 목표는 사회적 행복에 있음을 해명하며, 이 사회적 행복을 증진시킬 수 있을 때 집단적 의사결정은 정당화될 수 있다. 그러나 이 사회적 행복을 도모하기 위한 정당한 의사결정의 방법은 오늘날 현대 사회의 조건에 대한 분석을 또한 요구한다. 따라서 현대 탈형이상학적 시대와 다원주의 사회에서 정당한 의사형성 및 의사결정이 되기 위한 조건에 대한 분석도 시도될 것이다.
유체는 잘 통과시키면서 소음을 줄일 수 있는 다공성 패널을 설계하는 방법을 제시한다. 주된 아이디어는 1/4 파장관을 다공성 패널의 구멍들 주위에 배열하는 것이다. 먼저, 구멍이 하나만 있는 단위모델에 대한 다양한 사례 연구를 수행한다. 패널의 두께를 증가시키지 않기 위해, 단위 모델을 수직 방향으로 세 개층으로 분할하고, 가운데 분할층을 설계 영역으로 선정한다. 투과 손실 곡선 상에서 목표투과 손실 값을 상회하는 주파수 대역이 가능한 넓도록 1/4 파장관의 개수와 배열을 결정한다. 이렇게 최적 설계된 단위 모델을 다공성 패널에 주기적으로 배열하여 설계 목적을 달성하였다. 제시된 방법은 특정 목표 주파수와 목표 투과 손실 값에 대해 전개되었지만, 다양한 목표값에 적용 가능하다.
초기에 예측하지 못한 환경에 대응하기 위한 핵심 요소로 비즈니스 활동 모니터링이 주목받고 있다. 그러나 기존의 이벤트 처리 기반 모니터링 시스템과 실시간 조기 경보 비즈니스 활동 모니터링은 고정된 환경을 가정하여 설계 시 룰 기반으로 표현하여 경보 여부를 결정하거나, 이벤트 속성값이 입력되는 매시점마다 측정하여 경보를 내리게 된다. 따라서, 복잡한 환경에서의 새로운 외부 상황 문제에 대한 발생 범위와 심각한 정도 등을 판별하는데 한계가 있으며, 추상화하지 못한다. 본 논문에서는 외부에서 발생하는 새로운 시나리오의 서비스 요구를 기존의 실행중인 모니터링을 통해 지속적인 서비스 제공을 보장하도록 목표 시나리오를 이용한 비즈니스 프로세스 외부상황 평가 모델을 제안하였다. 외부 상황에 따른 새로운 요구사항을 목표 시나리오 기반으로 분석을 하고, 유사 프로세스 모델을 찾아 유사도와 연관도를 합하여 파악한 뒤 프로세스를 사전에 중단 시키거나 원하는 방향으로 변경하도록 한다.
공급자 시스템이 제공하는 기능의 조합으로 새로운 서비스를 정의하기 위해서는 서비스 조합에 포함되는 기능, 즉 유스케이스가 명확히 식별되어야 한다. 그러나 현재의 유스케이스 모델링은 명세하고자 하는 목표 서브젝트의 외부 시스템을 액터로만 표현함으로써, 서비스 구성에 참여하는 외부 유스케이스를 명확하게 표현하지 못한다. 이러한 불명확성은 유스케이스 모델의 이해도를 저하시키는 원인이 되며, 목표 시스템이 참조하는 외부 시스템의 범위를 명확하게 한정하지 못하게 한다. 본 논문에서는 서비스 지향 컴퓨팅을 위한 확장 유스케이스 모델링 기법을 제시한다. 확장 모델링은 외부 서브젝트에 정의된 외부 유스케이스 및 컴포넌트를 목표 서브젝트 내에서 명시적으로 표현하도록 지원한다. 외부 유스케이스는 공급자 시스템에 정의된 기능을 표현하며, 목표 시스템이 참조하는 범위를 명확히 정의하는데 활용된다. 유스케이스 구현을 위한 외부 컴포넌트와의 관계성은 유스케이스 실체화를 통해 이루어진다. 유스케이스 모델의 확장은 UML 스테레오타입 확장 메커니즘을 이용한다. 따라서 기존 유스케이스 모델과의 호환성을 그대로 유지함으로써, 기존 유스케이스 모델링 기법과 일관되게 적용 가능하다.
기존의 기업 정보보호 활동은 정보보호 조직 중심이 이었으며, 최고경영자는 정보보호와 기업경영은 별개의 것이라고 생각한다. 하지만 각종 보안사고가 끊임없이 발생하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 정보보호 조직만의 활동이 아니라 기업경영 측면에서의 정보보호 활동이 필요하다. 본 연구에서는 기존에 제시된 기업 거버넌스 및 IT거버넌스 등을 살펴보고 기업의 정보보호 활동에 기업의 비즈니스 목표와 경영진의 목표를 반영할 수 있는 정보보호 거버넌스 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 정보보호 거버넌스 모델은 계획 단계에서부터 최고경영자의 참여를 유도하여 정보보호 목표를 수립한다. 정보보호 목표에 따라 정보보호 계획 수립, 정보보호체계를 구축 및 운영하고, 컴플라이언스 감사, 취약점 분석 및 리스크 관리 등을 통해 그 결과를 최고경영자에게 보고함으로써 기업의 정보보호 활동을 강화할 수 있다.
부분구조화 기법은 자유도가 많고 복잡한 구조물의 유한요소 해석 모델 단순화에 효율적으로 적용될 수 있는 기법이다. 대표적으로 선형 문제에 대해서는 Craig-Bampton method 등이 있다. Craig-Bampton method는 경계 요소를 제외한 나머지 요소의 불필요한 자유도를 제거함으로써 선형 구조물의 축소를 수행한다. 최근에는 부분구조화 기법과 더불어 구조물의 최적설계를 위해 멀티레벨 최적화 기법이 많이 활용되고 있다. 시스템의 목표를 달성하기 위해 각 부구조에 새로운 목표를 할당하는 기법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 시스템 목표 달성을 위한 각 부구조별 내부 자유도 개수를 새로운 목표로 할당하고 최적화를 수행하였다. 최적화 절차로부터 도출된 부구조별 내부 자유도 개수를 이용하여 시스템의 축소를 수행하였다. 다양한 수치예제들을 통해 축소 모델에 대한 결과를 확인하였으며, 90% 이상의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.
대학수학능력시험 국어 과목에서 중요한 비중을 차지하는 독서 영역의 주된 교육 목표는 주어진 지문을 온전히 이해할 수 있는가를 평가하는 데에 있다. 따라서 해당 지문에 포함된 질의를 주어진 지문만으로 풀이할 수 있는지는 해당 영역의 교육 목표와 관련이 깊다. 본 연구에서는 처음으로, 교육학 분야와 딥러닝을 접목하여 이러한 교육 목표가 실제로도 타당하게 실현 가능한지를 입증하고자 한다. 대학수학능력시험의 독서 영역의 개별지문과 그에 수반된 다수의 문장 쌍(sentence pair)을 정제하여 추출하고, 해당 문장 쌍을 주어진 지문에 비추어 적절하거나(T), 적절하지 않은지(F)를 판단하는 이진 분류 태스크(binary classification task)에 적용하여 평가하고자 한다. 그 결과, F1 스코어 기준 59.2%의 human performance를 뛰어넘는 성능을 62.49%의 KoELECTRA를 비롯한 대부분의 언어 모델에서 확인할 수 있었으며, 또한 데이터 전처리 과정에 변화를 줌으로써 언어 모델의 구조적 한계를 극복할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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