본 논문은 소프트웨어의 아키텍처 설계에서 많이 활용될 수 있는 아키텍처 패턴들을 분류하고 명세화하는 방법을 주제로 한다. 이를 위해 먼저 아키텍처 패턴의 활용과 관련한 개선된 아키텍처 개발방법론을 제시하고, 이러한 방법론을 지원하기 위한 패턴의 분류와 정의방법을 제안한다. 패턴은 추상화 레벨이나 응용 도메인에 따라 매우 다양하기 때문에, 여러 가지 각도에서의 분류체계를 제시하여 향후 분류 및 저장된 아키텍처 패턴을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 고려하였다. 또한 패턴의 표현이 다양하여 패턴의 이해가 용이하지 못한 점을 고려하여 패턴의 추상화 개념을 도입하고, 패턴간의 관계를 정의하는 방법을 제시하여 패턴들의 핵심적인 구조와 역할에 대한 이해를 돕고자 하였다 아울러, 아키텍처 패턴을 선정할 때의 중요한 고려사항이 되는 품질속성도 기존의 범용적인 개념에서 아키텍처 지향적인 개념으로 확장이 가능하도록 하여 각각의 아키텍처 패턴을 정의할 때 보다 명확한 아키텍처의 품질에 대한 명세가 함께 설명되도록 하였다.
본 연구에서는 소규모 서버로 사용될 수 있는 Workstation Cluster환경에서 전통 적인 디스크들을 디스크 배열 처럼 사용할 수 잇는 병행 화일시스템(S-CFS)을 설계 하고 구현하였다. S-CFS는 범용의 UNIX 운영체제를 기반으로 구현되어서 융통성과 이식 성이 높으며 별도의 입출력 노드가 불필요하므로 시스템 자원을 효율적으로 사용한다. 성능 분석 결과에 위하며, 소규모 서버에서 디스크의 수가 충분 할 경우, 트랜잭션 처리 에서 병행 화일시스템의 성능은 CPU 계산 능력에 의하여제한받는 것으로 나타났으며 대용량 데이타 입출력에서는 성능이 버퍼 간의 데이타 복사시간에 의하여 제한받는 것으로 나다.Workstation Cluster 에서 구현된 병행 화일시스템은 8개의 디스크에서 트랜잭션 처리의 경우에는초당 388 트랜잭션의 처리율을 보였으며, 대용량 데이타의 경우에는 15.8 MBytes/sec 의 대역표을 보였다. 그리고 사용자가 병행 화일시스템의 병렬성을 제어할 수 있도록 설계함으로써 고속 입출력을 요구하는 사용자의 처리율을 높일 수 있도록 하였다.
강우 발생시 유역에 집수된 물이 하천에 이르는 경로에 따른 유출은 지표유출, 지표하유출, 지하수유출로 구분된다. 정확한 수문순환 과정의 해석을 위해서는 지표 흐름뿐만 아니라 지표하 및 지하수 흐름의 해석이 중요한 실정이나 일반적으로 실무에서 사용되는 강우-유출해석 모형은 지표유출을 해석하기 위한 모형이 대부분이며, 지표하 유출과 침투량을 산정하는데 어려움이 있다. 일반적인 강우-유출해석 모형은 Horton 방법, NRCS 방법, Green-Ampt 방법에 의해 유효우량을 분리하며, 이 과정은 침투량을 직접적으로 모형화 할 수 없으므로 지표 및 지표하, 지하수 흐름을 복합적으로 해석할 수 있는 모형이 질적이나 양적으로 부족한 실정이다. 이러한 지표하 흐름과 침투량을 산정하기 위하여 FE-FLOW, PM, MS-VMS, GMS, GW-VISTAS, ARGUS 및 MODFLOW와 같은 지하수 모형을 사용하고 있다. 본 연구에서는 지표하유출 산정을 위한 침투량의 비교분석을 위해 현재 가장 범용되는 지하수 유동 모델링 프로그램인 Visual Modlfow 모형과 GMS 모형을 이용하여 침투량 산정을 위한 수치 모의를 진행하였다. 각 모형의 입력자료는 2009년 국립방재연구원에서 수행한 침투실험시설 자료를 이용하여 동일한 조건을 부여하고, 두 모형의 비교를 위해 Visual Modflow에서는 MODFLOW의 기본 해석방법인 유한차분법(FDM)을 이용하고, GMS 모형에서는 3차원 유한요소해석이 가능한 GMS-FEMWATER를 이용하였다. 두 모형의 수치모의 조건으로 2009년 국립방재연구원에서 수행한 침투실험방법과 동일하게 공극률에 따른 투수성 보도블럭의 구분과 50mm/hr, 100mm/hr, 150mm/hr, 200mm/hr의 강우강도별 선행함수조건에 따른 수치모의를 진행하였으며, 수치모의된 침투량의 적정성을 판단하기 위하여 국립방재연구원의 침투실험 결과자료와 비교분석하였다. 침투실험 자료와 각각 수치모의된 침투량을 비교분석한 결과 서로 유사한 경향을 보이고 있으나 초기 침투시 상대오차가 비교적 크게 발생하였다. 이는 수치모형의 경우 수리실험과는 다르게 모의시작과 동시에 해당 강우강도의 침투가 시작되므로 초기 유입 유출량 발생시간의 차이가 종료시간까지 누적 침투량에 미치는 것으로 판단되며, 매개변수에 많은 영향을 받는 것으로 판단된다.
인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.
시스템 개발에서 초기 테스트는 오류수정 비용을 현저하게 낮출 수 있으며 이는 SOA기반 서비스 시스템에서도 여전히 중요한 요소이다. 그러나 서비스 시스템을 위한 기존 테스트 케이스 생성 기법들은 XML 기반 언어를 사용하여 웹서비스에 한정적이라는 한계점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 BPMN에 따라 작성된 비즈니스 프로세스 기반으로 서비스 시스템의 테스트 케이스 생성 기법을 제시한다. 테스트 노력을 최소화 하기 위해 기존 BPM을 워크플로우의 기본 요소로만 단순화 시킨 S-BPM을 사용한다. 테스트 케이스 생성 과정은 목표서비스 시스템에 대해 S-BPM을 생성하고, 이를 방향성 그래프로 변환 후, 시나리오 검색 알고리즘을 적용하여 서비스 시나리오를 생성하고, 메시지의 이동 정보를 추출함으로써 이루어진다. 본 기법을 적용하면 웹서비스에 한정적이지 않으면서도 범용 서비스에 적용이 가능한 효율성 높은 테스트 케이스를 얻을 수 있으며, 이 결과물은 SOA의 비즈니스 관점 지향 특징을 반영한 테스트 케이스로 볼 수 있다.
전자해도는 해안선, 수심, 항로표지 등 선박의 항해에 필요한 정보를 담고 있는 디지털 해도로서 S-57 형식으로 기술되어 있다. 이러한 전자해도가 선박의 안전 운항에 성공적으로 사용되고 있지만, 특수한 데이터 형식과 표시시스템으로 인하여 제한적으로만 사용되고 있고 응용 범위 또한 제한적일 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 S-57 형식의 전자해도를 GML과 같은 범용의 형식으로 변환하여 데이터베이스화하고 인터넷을 통하여 접근 가능하게 할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 S-57 전자해도를 GML로 변환하는 방법과 XML 데이터베이스를 이용하여 관리하는 방법을 제안한다. 또한 이 XML 데이터베이스로부터 사용자의 검색 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 이러한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 프로토타입 시스템을 개발하고 여러 가지 시험 수행을 진행하였다. 이러한 시스템을 이용하면 일반인들도 전자해도에 포함되어 있는 다양한 해양정보에 손쉽게 접근할 수 있을 뿐만 아니라 GML과 XML 데이터베이스에 의한 호환성 및 효율성의 증대도 가능하다.
기후변화는 물 관리 측면에서 많은 변화를 일으키는 것으로 보고되고 있다. 주로 강우의 패턴을 변화시키며, 가용수자원의 지역적 편중을 심화시킨다. 기후변화에 적응하며 안정적이고 균등한 용수확보를 위해서는 홍수와 가뭄을 고려한 연속적인 물 순환 해석기술이 필요하다. 강우유출분석은 강우사상에 대한 수문순환과정을 통해 유출량을 산출하는 것으로, 주로 직접유출과 중간유출이 이에 해당된다. 강우발생 이후 무강우기간에 대해서는 기저시간 이후에 발생되는 유출량의 정량적 산출이 필요하다. 기저유출은 강우 발생 시점에 급격히 발생하기보다는 선행강우에 따른 유역 내 지하수위 분포와 대수층의 특성, 하천수위에 따라 다양한 패턴으로 나타나기 때문에 지하수대의 수리학적 성분들을 반영할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 강우유출모의 시 지표유출량 산정과 지하수유동해석을 통한 기저유출량 산정이 동시에 이루어져야 한다. 최근 국내외에서는 다양한 형태의 수문모형과 MODFLOW를 연계한 장기유출분석에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 활용한 K-DRUM(K-water Distribution Runoff Model)은 K-water에서 자체 개발한 물리적 기반의 분포형 강우유출모형으로 강우유출, 유사, 기초수질항목에 대한 3차원 분석이 가능하다. 본 모형의 A층(표층)은 지표유출을 고려한 운동파법이 적용되었고, B층과 C층(중간층), D층(지하수층)은 선형저류법이 적용되었다. MODFLOW(A Modular Three-Dimensional Finite-Difference Ground Water Flow Model)는 1980년대 USGS(United State Geolog ical Survey)에서 개발된 가장 범용적으로 사용되는 지하수유동모형이며, 모듈화 된 구조를 갖고 있어 다양한 패키지 중 필요로 하는 기능을 독립적으로 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 향후 기후변화에 따른 강우의 불확실성에 대비한 유역의 장기 물순환 해석을 위해 강우유출모형인 K-DRUM과 지하수유동모형인 MODFLOW를 연계하고자한다. 연계방법은 K-DRUM에서 계산된 D층으로 침루되는 양을 MODFLOW의 함양량으로 적용하고, MODFLOW에서 산출된 기저유량을 K-DRUM의 하천유출에 적용하는 것이다. 본 연구의 성과를 갈수기 유출해석에 적용하면 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
메콩강 유역은 중국, 미얀마, 라오스, 태국, 캄보디아 및 베트남의 6개국이 공유하는 국제하천으로 각국의 안보, 경제성장 및 발전 등에 밀접한 영향을 주며 유역의 개발과정에서 국가별 개발전략 및 경제발전의 차이, 환경문제에 대한 입장의 차이로 인한 다양한 문제가 발생하고 있다. 특히 상류인 중국의 댐 건설 이후 갈수기에 메콩 강 하류지역의 수위가 매년 하락하는 현상이 발생하면서 중국의 수자원 무기화에 대한 우려가 심화되고 있다. 이와 같은 수자원의 통제는 메콩 강 하류 국가의 홍수나 가뭄조절에 대한 대응을 어렵게 하며 최근 급격한 기후변화로 인한 재난위험의 증가는 이에 대한 우려를 심화시키고 있다. 이에 대한 대응으로 하류 국가들 또한 메콩 강 곳곳에 댐을 건설하려는 계획을 수립하고 있어 메콩 강 유역의 무분별한 댐 건설에 대한 문제들이 제기되고 있다. 이러한 문제의 해결방안 마련을 위해서는 기후변화 또는 유역개발이 사회 경제 및 환경에 미치는 영향에 대한 사전분석이 매우 중요하며 기본적으로 강우-유출해석 시스템의 구축을 통한 사회 경제적 영향에 대한 예측 및 검토는 정책결정 및 수자원관리측면에서 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 메콩강 유역을 대상으로 준 분포형 모형인 SWAT 모형에 전 세계적으로 구축되어 제공되는 범용 공간정보자료 및 기후변화 시나리오를 이용하여 강우-유출해석 시스템을 구축하고 메콩강 유역의 2100년까지의 미래 유출변화를 분석하였다. 이를 위해 메콩강유역을 총 33개의 소유역으로 분할하고 HadGEM의 RCP45 및 RCP85 기후변화시나리오를 소유역별 과거자료를 이용한 임의보정의 과정을 거쳐 적용하였다. 본 연구의 결과는 미래 메콩강 유역개발 및 수자원 관리 및 다양한 시나리오 적용을 위한 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 앞서 밝힌바와 같이 현재 메콩 강은 댐에 의한 수자원 통제의 영향이 커지고 있음에도 불구하고 방류데이터 등의 비공개로 이에 대한 영향은 고려하지 못하는 한계가 존재하기에 향후 이와 관련한 시나리오의 적용 등 추가적인 연구 또한 필요하다고 판단된다.
Records in Contexts(RiC)은 ICA의 네 가지 기술표준을 통합, 정규화하여 개발한 국제적 기술표준이다. RiC은 기록 기술을 다차원적으로 바꾸고 기록의 맥락을 드러내며 이질적 시스템 간 데이터 상호운용성을 확보할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 RiC을 아카이브 시스템 설계의 핵심 도구로 설정하고, 데이터베이스 구현을 위한 '논리적 데이터 모델링'을 수행한다. RiC의 개념 모델인 RiC-CM(Conceptual Model)은 데이터 참조 모델로 활용할 수 있기 때문에, 사용자 요구사항에 맞는 데이터 모델로 개발이 가능하다. 이에 본 논문에서는 이를 두 가지 데이터 모델, '관계형 데이터 모델'과 '그래프형 데이터 모델'로 구현하고자 한다. 관계형 데이터 모델은 대부분 레거시 시스템의 데이터베이스가 적용하고 있는 만큼 범용적이다. 한편 그래프형 데이터 모델은 정보 '개체(entity)' 사이의 '관계(relationship)'를 중심으로 개체를 유연하게 확장할 수 있다.
본 연구에서는 중학교 SW교육에 활용할 수 있는 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정을 위한 기준을 개발하였다. 교구를 선정하기 위한 기준을 개발하기 위하여 문헌 분석, 델파이 설문 실시와 AHP 방법을 적용하였다. 먼저 문헌을 통해 피지컬 컴퓨팅 교구가 갖추어야 할 특성을 '교육과정 적합성', '안전성', '내구성', '경제성', '범용성', '매력성', '관리의 용이성' 7개의 영역으로 설정하고 전문가 델파이 설문을 통해 영역별 세부 기준을 도출하여 7개 영역의 31개 세부 기준으로 구성된 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정 기준을 제안하였다. 이렇게 제안된 선정 기준에 대해 추가로 AHP 방법을 적용하여 7개의 영역과 31개의 세부 기준에 대한 상대적 중요도를 분석하고 이를 바탕으로 세부 기준별 배점을 계산하여 정량화된 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정 기준을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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