본 연구의 목적은 국가 지하수 관측망의 장기 지하수위 변화 관측 자료로부터 얻은 함양률 점추정치들로부터 남한 내륙 지역 전체에 대한 함앙률의 면적 추정치를 결정하기 위하여 각 수리지질학적 변수들(암상, 관측정의 표고, 비포화대 두께, 토층의 비포화대 두께에 대한 비율, 유효 강수량, 연평균강수량)의 함양률에 대한 기여도를 평가하는 데 있다. 이를 위해서 지하수위 변동 곡선법을 이용하여 계산한 3년 간의 함양률을 종속 변수로 하고, 관측지점들의 수리지질학적 독립변수들을 이용하여 다중회귀 분석 모델링을 실시하였다. 그 결과 전체 지점에 대해서는 유효 강수량과 비포화대 두께가 함양률에 대해서 각각 -0.274, 0.45유의 기석도를 보였으며 이 모델의 설명력은 24.9%로 나타났다. 그러나 유역별 함양률과 수리지질학적 변수들로 구성된 다중회귀모델의 설명력이 전체 관측 지점들에 대한 모델의 설명력을 능가하여, 각 유역별로 함양률에 대한 수리치질학적 변수들의 기여도를 정량화 하였다. 모델값과 지하수위 변동 곡선법의 함양률에 대한 해석값에 대하여 RMS 오차를 분석하고 97년부터 99년까지의 자료에 대해서 성립된 모델을 사용하여 2000년 수위 자료에 대해서 예측 작업을 실시한 결과 모든 유역에서 10% 이하의 RMS 오차를 보였다. 독립변수들의 정량화된 기여도에 따라 GIS의 도면 중칩 기능을 이용하여 함양률의 공간적인 분포 특성을 가시화하여 규명하였다.
이 연구는 사회과학적 관점에서 합창의 음악적 소통과정을 설명할 수 있는 커뮤니케이션 모델의 개념을 형성하기 위한 목적으로 수행되었다. 일반적인 음악 커뮤니케이션은 작곡자와 연주자, 그리고 청중간의 상호작용과정으로 설명된다. 그러나 합창은 일종의 공동체 음악활동이기 때문에 기존의 음악 커뮤니케이션 모델로는 설명할 수 없는 고유의 특성이 존재한다. 합창은 연주를 통해 청중과 소통하기 전에 구성원 사이에 내적 커뮤니케이션을 거쳐야 한다. 내적 커뮤니케이션의 1단계는 지휘자가 음악을 해석하는 과정이고 2단계는 이러한 해석을 단원들이 공유할 수 있도록 커뮤니케이션하는 것이다. 이러한 내적 커뮤니케이션이 원활하게 이루어져야 합창음악의 궁극적 목적인 청중과의 음악적 소통이 가능한 것이다. 아직은 시론적인 차원이지만 이 연구를 통해서 형성된 코랄 커뮤니케이션 모델의 개념은 이론적 차원에서만이 아니라 실용적인 차원에서도 합창의 음악적 소통을 원활히 하는데 필요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.
미리 제작되어 있는 소프트웨어 컴포넌트를 조립하여 소프트웨어 개발공정을 산업화하는 과정인 CBD(Component Based Development)는 Farmer 모델에 의하여 설계된 시스템을 실제로 구현하기 위하여 매우 적합한 개념이다. CBD개념의 도입을 위하여 Farmer 모델이 갖는 개체노드, 측면노드 및 KLB/OLB 등과 같은 객체들이 수행하는 기능에 대한 명세를 나타내는 인터페이스 명세 모델이 반드시 필요하게 된다. 본 논문에서는 Farmer 모델에 의하여 정의된 개념을 컴포넌트 인터페이스 메타모델에서의 개념으로 변형시키는 방안에 대하여 설명하고 있다.
Farmer 모델에 의하여 정의된 망관리 시스템 에이전트의 구성모델을 인터페이스 명세모델로의 매핑에 대하여 서술하였다. 인터페이스 명세모델은 컴포넌트 기반 개발 (Component Based Development)에서 구현과 설계를 구분하기위하여 제시하는 모델로서 본 논문에서는 TMN 에이전트 설계의 예로서 설명하였다. 특히 Farmer 모델에서의 측면의 개념을 반영하기 위하여 측면 인터페이스(Aspect Interface)의 개념을 도입하였다.
본 연구에서는 XML 데이타의 효율적인 검색을 위한 색인 모델을 제안한다. 제안한 색인 모델은 문서 계층상의 모든 레벨에서 내용 기반 질의, 구조 기반 질의와 같은 다양한 질의를 지원하기 위한 구조정보와 이를 이용한 색인 구조로 구성된다. 그리고 구조 검색을 지원하기 위해 새로운 구조정보 표현 방법을 제안한다. 또한 제안된 색인 모델에 지속성을 부여하기 위해 색인 모델을 디스크에 저장하는 방법을 제안하고 간단한 질의의 처리 과정을 설명한다.
XML 문서는 문서의 내용뿐 아니라, 의미를 가지는 구조 정보, 그리고 다양한 의미를 부과할 수 있는 링크 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 보다 효율적으로 관리하기 위하여 DTD와 XML 문서에 대한 새로운 저장 방법과 이를 이용한 색인 모델을 제안한다. 이를 위해 하나의 XML 문서를 저장함에 있어, 엘리먼트 구조 정보, 애트리뷰트 정보, 링크 정보의 구성 방법을 제시하고, 이를 바탕으로 링크 정보론 이용한 내용 검색 색인 모델과 구조 검색, 애트리뷰트 검색을 위한 색인 모델을 설계한다. 또한 제안된 모델에서의 사용자들의 다양한 질의 유형의 처리 과정을 설명한다.
다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.
이 연구에서는 2009 개정 교육과정의 화학 I 교과서 4종, 화학 II 교과서 4종과 2015 개정 교육과정의 화학 I 교과서 9종, 화학 II 교과서 6종에서 제시하는 전자 이동 모델 관련 내용을 모델의 이그노런스 관점에서 분석하였다. 또한 화학 교육 전공 예비교사 24명을 대상으로 전자 이동 모델의 이그노런스를 인식하고 있는지 알아보는 3개 문항을 개발하여 설문을 시행하였다. 분석 결과, 대부분 교과서가 전자 이동 모델의 불일치 상황인 공유결합물질의 산화·환원 반응을 산화수 변화와 전자 이동을 혼용하여 설명하거나 전자 이동으로 설명하였다. 또한 2015 개정 교육과정에서 강조한 모델의 개발과 활용으로의 변화가 교육과정 비교에서 뚜렷하게 드러나지 않았다. 대다수 예비교사는 전자 이동 모델의 이그노런스를 불완전하게 인식하거나 인식하지 못하였다. 단 1명의 예비교사만이 모델의 이그노런스를 명료하게 인식하였다. 결론적으로 교과서가 전자 이동 모델의 불일치 상황을 설명할 때 모델의 이그노런스가 드러나도록 교과서 서술이 개선될 필요가 있다. 그리고 예비교사 교육을 통해 예비교사들도 전자 이동 모델의 이그노런스를 인식할 기회를 제공해 주어야 한다.
최신의 컴파일러는 실행 속도를 높이기 위해서 최적화 작업을 수행한다. 그러나 최적화 작업 중에 프로그램 구문의 실행 순서가 바뀔 수 있다. 단일 스레드 소프트웨어 에서는 최적화가 실행 결과에 영향을 주지 않지만 멀티 스레드 소프트웨어에서는 최적화로 인해서 기존의 실행 과정을 계산하는 방법으로는 설명할 수 없는 실행 결과가 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 자바 메모리 모델이 제안되었다. 자바 메모리 모델은 구문의 재배치를 고려하여 멀티 스레드 소프트웨어의 가능한 실행 과정을 명세하고 있다. 현재 자바 메모리 모델은 자바의 표준 메모리 모델로 정의되어 있다. 하지만 대부분의 멀티스레드 소프트웨어 검증 도구는 자바 표준 메모리 모델인 자바 메모리 모델 대신에 순차 일관성메모리 모델만을 고려하고 있다. 순차 일관성 메모리모델에서는 구문의 재배치를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 이용한 소프트웨어 모델 체킹 기법을 설명한다. 이를 이용하여 기존 소프트웨어 검증 도구인 JavaPathFinder 에서 오류가 없다고 한 소프트웨어의 오류를 찾아내었다.
본 논문에서는 뉴럴넷 기반 렌더링 비교 방식을 사용하여 가구 조립 설명서에 표기된 부품의 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 부품의 자세를 임의로 가정한 후, 가정한 자세로 투사한 부품의 영상과 설명서의 부품 영상을 비교하여 두 영상의 부품을 일치시키는 자세 변화를 추정하는 방식으로 진행된다. 또한, 설명서에 반복적으로 모델을 적용하여 부품의 자세를 점차적으로 정확하게 보정하는 방식을 사용하였으며, 네트워크의 구성 및 자세 추정에 사용되는 목표 함수를 다양하게 실험하여 성능을 비교하였다. 본 연구에선 IKEA 의 Stefan 의자 조립 설명서의 부품 데이터셋으로 실험을 진행하였으며, 해당 데이터셋에 대하여 제안하는 방법이 정확하게 자세를 보정함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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