최근의 데이타 처리 환경은 빠르게 변화하고 있다. 특정 단체나, 기업 내에서 상호운용에 대한 고려 없이 서로 다른 목적에 의해서 개별적으로 도입되었던 여러 어플리케이션이나 시스템 등은 유연하고 빠른 처리를 위하여, 프로세스 차원에서 통합되고 연동되어야 할 필요성이 대두되고 있다. 추가 비용을 최소화하면서 통합에 대한 요구를 충족시킬 수 있는 좋은 방법 중 하나는 모든 플랫폼에서 사용 가능한 장치 비종속적인 데이타 형식이고 W3C(World Wide Web Consortium)의 문서 변환 표준인 XSLT (eXtensible Stylesheet Language Transformation)를 이용하여 필요에 따라 다른 형식의 데이타로 변환이 용이한 XML(extensible Markup Language)을 중심으로 통합하는 것이다. 이에 본 논문은 XML 문서의 구조적 정보를 정의하는 XML 스키마(Schema)를 통해 데이타를 제공하는 원본(Source)측과 데이타를 처리하고자 하는 목적(Destination)측의 구조를 나타내고, 이러한 구조정보와 데이타 매핑(Mapping)을 통해 원하는 형태의 구조관계를 정의하며, 정의된 정보를 기반으로 두 구조간의 변환 규칙을 정의한 XSLT 문서를 생성하는 XML 구조 변환 시스템을 설계하고 구현한다. 이렇게 생성된 XSLT 문서를 통해 데이타 처리를 필요로 하는 목적 측의 구조에 맞게 데이타가 재구성 되도록 변환한다. 이렇게, 특정 시스템이나 플랫폼과 관계없이 다양한 구조의 문서를 적용할 수 있게 되고 원하는 형태로의 의미 부여가 가능한 XSLT 문서를 생성하고, 이를 통한 문서간의 변환 처리를 제공하여 데이타의 상호 운용성(Interoperability) 및 확장성을 높이고 XML 문서처리 환경 구축에 기여하는데 목적을 두고 있다.
조종사의 비행수행능력과 자존감이 비행비교 상황에서 위험행동에 미치는 영향을 알아보기 위해 비행교육과정 조종사 48명을 대상으로 시뮬레이터 상황실험을 실시하였다. 피험자간 변인으로서 비행수행능력(비행등수)과 자존감 척도로 각각의 높고 낮은 그룹으로 나누어 안전규칙상 착륙이 허가되지 않는 활주로 접근 시뮬레이션 상황을 수행하게 하였다. 접근 상황은 피험자 내 설계로 세 번에 걸쳐 측정하였고, 동일한 각각의 상황실험 수행 직전에 실험참가자에게 다른 사람들의 수행결과를 조작(긍정비교, 부정비교, 통제)하여 제시하였다. 실험참가자의 위험행동은 접근한 고도를 통하여 측정하였다. 실험 결과 각 제시 조건에 따라 위험행동이 유의미하게 차이가 나타났고, 각 비교조건에서의 위험행동 경향은 비행수행능력과 자존감의 수준에 따라 달라지는 상호작용 효과가 나타났다. 비행수행능력이 낮은 집단은 비교조건들에서 통제조건과 달리 위험한 행동을 하는 것으로 나타났고 비행수행능력이 높은 집단은 부정비교조건에서 다른 조건들과 달리 위험을 회피하는 경향을 보였다. 자존감이 높은 집단은 통제조건에 비해 비교조건들에서 유의미한 위험행동을 보인 반면, 자존감이 낮은 집단은 다른 조건들에 비해 부정적 비교조건에서 유의미한 위험회피행동을 보였다.
BPEL은 웹 서비스와 상호작용하는 워크플로우 언어의 표준으로서 다양한 응용에서 사용되고 있다. 하지만 특정 응용에서는 BPEL에 없는 추가적인 기능이 요구되어 적용하기 어렵다. 본 논문은 관점지향(aspect-oriented) 프로그래밍 기법을 이용하여 BPEL 엔진에 새로운 기능을 추가할 수 있는 시스템을 보인다. BPEL에 새로운 기능을 동적으로 추가하기 위해 새로운 기능을 기술할 수 있는 JWX 문서를 정의하고, 이를 BPEL에 적용하기 위한 관점지향 프로그래밍 기법의 시스템을 제안한다. JWX 문서는 BPEL 문서에 새로운 기능을 추가하기 위하여 자바 프로그램을 기술할 수 있는 XML 기반의 문서이다. 관점지향 프로그래밍 기법은 핵심적인 요구사항과 부가적인 요구사항 사이의 낮은 결합도를 보장하고 있으므로 기존의 프로그램을 수정하지 않고 기능을 추가할 수 있다. 또한 본 시스템은 B2J라는 BPEL 엔진을 관점지향 프로그래밍 기법을 통해 확장하여, 자바 프로그램과 JWX 문서의 새로운 기능 프로그램을 직조하고 실행시킨다. 이 방법을 이용하면, B2J가 제공하는 BPEL의 기능은 그대로 사용하면서 새로운 기능만 개발하여 적은 노력과 비용으로 기능이 추가된 BPEL 엔진을 개발할 수 있다. 본 시스템은 현재 BPEL이 제공하고 있지 않은 조건을 처리할 수 있는 규칙엔진을 BPEL에 추가하거나, 상황인지 환경에 사용할 수 있는 BPEL 워크플로우 시스템을 연구하는데 이용할 수 있다.
지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.
COBie(Construction Operations Building Information Exchange)는 시설물 관리 프로젝트에 필요한 정보를 여러 경로에서 수집하고 문서화하는 표준정보포맷이다. 문서화된 COBie 정보는 엔지니어가 사용하는 시설관리시스템과 데이터를 교환하는 수단으로 이용할 수 있다. 시설물 관리 데이터 교환 프로세스는 COBie를 사용하여 사용자가 필요로 하는 목록과 정보를 정형화한 후 정보를 입력한다. COBie는 설계 및 시공 단계에서 운영, 유지 보수, 자산 관리 등을 지원하기 위해 정보를 획득하고 업데이트하는 방식을 개선하기 위해 개발되었다. 하지만, COBie를 사용하기 위해서는 이기종 데이터 모델과 정보연계, 품질검수 등에 많은 수작업이 필요하다. 이런 이슈들은 COBie 기반 시설물 관리시스템 개발 시 장애요인이 된다. 이 연구는 시설물 관리를 위한 데이터 교환체계를 분석하여 BIM(Building Information Modeling)에 포함된 유지보수정보를 보다 쉽게 운영하기 위한 프레임 워크를 제안한다. 이 연구는 시설관리 정보제출 규칙, 품질점검, 프레임웍 컴포넌트 역할 정의, COBie 호환성 보장 및 정보연계 방안을 도출하였다. 프로토타입 개발을 통해 제시된 프레임웍을 기반으로 한 COBie DB 스키마 생성 시 효과적인 데이터 연계가 가능함을 확인하였다.
이 논문의 목적은 한국어 철자/문법 검사기를 교육적으로 활용한 웹 기반 국어 작문 학습 시스템의 구현이다. 웹 기반 학습시스템 \\`우리말 배움터\\`의 학습효과를 최대화하려면 한국어 철자/문법 검사기의 성능을 꾸준히 향상해야 한다 오늘날 자연어처리 시스템의 성능은 의미처리를 얼마나 정확하게 수행하는가에 달려있다 한국어 철자/문법 검사기에서 의미처리와 관련이 있는 부분은 철자 검사기에서 접사나 꼬리말과 파생하는 단어와 복합명사를 교정하는 처리기와 의미·문체 오류를 교정하는 문법 검사기이다. 본 시스템에서는 의미처리를 위하여 의존문법에 기반하여 부분문장분석과 연어관계정보를 이용한다. 여기에 더 세부적인 규칙을 추가하기 위해 단어를 개념적으로 분류하고 문장의 핵심요소인 동사를 하위범주화한 결과를 적용한다. 의미처리 기능을 강화한 철자/문법 검사기를 온라인으로 운영함으로써 웹에 기반한 한국어 학습시tm템과 통합된 환경에서 능동적이고 지능적인 학습 모형을 구현한다. 이 논문에서 다루는 의미처리의 대상은 주로 구문 단위이기 때문에 여러 개의 절이 모여 하나의 문장이 된 복문이나 중문은 다루지 못하고 있다. 또한 일률적인 체계 속에서 단어를 의미적으로 분류하는 데에도 많은 한계가 있다. 한편 이러한 자연어처리시스템을 웹 기반 학습시스템에 연결하여 효율적인 학습효과를 거두려면 학습내용 구성이나 인터페이스 설계 면에서도 고려해야 할 중요한 문제가 많다. 결론에서는 아직 완전하게 해결하지 못한 문제에 대해 고찰한다.
최근 ATM스위치를 위한 대부분의 연구는 병렬 하드웨어 자체에 규칙성과 자체 라우팅 특성을 가지는 다단계 상호연결 네트워크에 근거하여왔다. 그러나 네트워크는 동시에 또는 병렬로 전송되지만 서로 충돌을 피찰 수 없다는 측면에서는 블러킹 네트워크라고 할 수 있는데, 주로 밴얀 네트워크가 그 구조에 사용되어왔다. 밴얀 형태의 스위치에 있어서 처리율을 증가시키고, 블러킹을 제거하기 위해서 즉 내부링크의 속도를 증가시키고, 모든 스위치 노드에 버퍼를 두고, 병렬로 다중 연결링크를 두고, 그 네트워크 전에 부하를 균등하게 하는 통 여러 가지 방법들이 사용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 모든 블러킹이 제거되고 하드웨어 복잡도를 향상시키기 위하여 재순환 선플?스체인지 네트워크의 사용을 제안하였다. 이 구성은 하드웨어 복잡도 면에서 한층 단순하여진 구조인 재순환 셔플?스체인지 네트워크와, 동일한 목적지로 전달되는 패킷들에 있어서 우선순위가 결정된 후 순위가 높은 패킷은 다음 네트워크로 보내고, 순위가 낮은 패킷들을 재순환하는 트리구조의 순위 네트워크로 구성된다. 전송된 패킷은 밴얀 네트워크에서 분할 및 합성 알고리즘을 통하여 자체 라우팅 방식으로 최종 목적지에 전송되도록 구성된다. 처리율과 대기 시간 및 버퍼 크기에 따른 패킷의 손실율은 통일한 부하에 따라 각 포트에 도달한 패킷들의 확률을 이항분포로서 적용된다. 이때, $50\%$의 부하 정도면 버퍼 사이즈 $B_{size}=15$이상 즉, 16이면 허용 가능한 손실윤을 나타낸다. 그러므로 본 논문은 하드웨어의 복잡도 측면에서 기존의 바이토닉 정렬기를 재순환 셔플잌스체인지 네트워크로 구성하여 단순화 시켰다.
최근 도로선진국이라 할 수 있는 나라들에서는 다양한 도로사업의 발굴 및 장려정책이 도입되고 있다. 본 논문에서는 새로운 도로사업의 발굴을 위한 대안모형을 제시하였다. 새로운 도로사업 발굴을 위한 절차로는 근거법령의 모색 신개념 도로사업의 발굴, 평가 모형구축 및 운영지침 개발, 관련행정체계 개선 등 크게 4가지의 주요 절차가 필요한 것으로 제시되었다. 근거법령의 모색은 도로법 및 도로법 시행령, 시행규칙 등이 우선 고려되어야 할 것으로 분석되었으며 신개념의 도로사업 발굴절차는 크게 국가적 차원의 유일성 확보 도로, 다양한 가치기준에 의해 선정되는 도로 및 단일시설, 기술(설계 우수VE 및 LCCA사례 포함) 및 구조물 형태로서 발굴될 수 있는 사례로 세분류하였다. 평가모형 구축 및 운영지침 개발절차에서는 미국 NSBP프로그램의 절차 혹은 지속가능한 도시대상의 절차를 사례로 할 수 있으며 분석적 계층화법(AHP) 및 다지역산업연관모형(MRIO)의 적용가능성도 제시하였다. 또한, 관련 행정체계의 개선에서는 건설교통부의 도로기획관실 업무내역 분석을 통해 도로정책팀과 도로환경팀의 역할을 제시하였으며 평가위원회의 구성, 평가과정과 일체화된 예산지원절차를 추진방안으로 제시하였다.
본 논문에서는 신경망을 이용하여 대전 액션 게임의 캐릭터들을 지능화하는 방법을 제안한다. 일반적인 대전 액션 게임에서 어떤 행동은 여러 개의 시간 단위에 걸쳐 이루어진다. 그러므로 캐릭터의 어떤 행동에 대한 결과는 곧바로 나타나지 않고 몇 개의 시간 단위가 지난 후에 나타난다. 이러한 캐릭터들에 적합한 신경망을 설계하기 위해서는 신경망을 학습시키는 시점을 결정하는 것과 더불어 학습 시에 사용되는 입력과 출력 값을 선정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동의 적합도를 게임 점수의 변화로 평가한다. 그러므로 게임 점수의 변화가 생길 때마다 신경망은 학습된다. 학습을 위해서는 우선 그 변화를 야기한 이전의 결정을 파악하고, 그 당시의 입력값, 출력값, 그리고 현재의 점수의 변화를 이용하여 신경망을 학습시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 여러 실험을 간단한 (하지만 실제 게임과 매우 유사한) 게임 환경에서 수행하였다. 실험 결과 학습 초기에는 무작위의 캐릭터에 대해 점수를 획득하지 못하던 지능 캐릭터가 제안된 알고리즘으로 학습하면 최대 3.6 배의 점수를 획득하는 성능을 보였다. 그러므로 제안된 지능 캐릭터가 게임의 규칙과 기술을 학습하는 능력이 있는 것으로 결론지을 수 있다. 제안된 알고리즘은 온라인 게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 적용할 수 있다.
본 연구에서는 KVLCC2의 파랑 중 부가저항과 운동을 Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(URANS) 방법과 3차원 포텐셜법을 이용하여 추정하였다. 수치해석은 3가지 선박속도(설계, 운항, 정지 속도)에서 다양한 파랑조건에서의 선박의 부가저항 및 수직운동(상하 및 종 동요 응답)의 추정에 대해 수행되었다. 첫째, CFD와 3차원 포텐셜 방법을 이용하여 규칙파에서의 선박속도와 파랑조건에 따른 선박의 부가저항과 운동을 추정하고 실험값과의 비교를 통해 두 수치 해석법의 특징을 살펴보았다. 둘째, CFD를 이용한 선박의 속도별 비정상 파형 분포와 선박의 부가저항 및 운동의 시간이력에 대해 해석하였다. 수치 격자계에 대한 수렴도를 확인하였고 수치계산과 모형시험 결과를 비교하여 사용한 수치 기법들을 체계적으로 검증 하였다. 이를 통해 본 연구에 적용된 수치해석법들의 신뢰성과 선속변화에 따른 파랑 중 부가저항과 선박의 수직운동에 대한 관계를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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