다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.
본 연구는 원자력 발전소에 있는 방화벽의 케이블 관통부위에 설치된 CPFS(Cable Penetration Fire Stop)시스템 안에서 일어나는 동적열전달 현상을 3 차원으로 나타낼 수 있는 시험시뮬레이터에 사용될 수학적 모델과 수치계산 알고리즘의 개발에 관한 것이다. CPFS 내에서 일어나는 열전도 현상을 나타내는 지배방정식은 주어진 조건들 하에서 포물선형 편미분방정식(Parabolic PDE)으로 나타난다. 문제를 단순화하기 위해 열의 흐름을 두 성분으로 나누었다 즉, 케이블과 평행한 선을 따라서 일어나는 열전도와 벽면과 평행한 평면 위에서 일어나는 열전도로 나누었다. 먼저 선을 따라 일어나는 동적 열전도 현상을 나타내는 PDE를 연속과완화(SOR: Successive Over-Relaxation)를 적용하여 유한한 불연속점들에 대한 연립 상미분방정식(ODE)으로 전환했고, 그 연립방정식은 ODE Solver 를 이용하여 풀 수 있었다. 둘째로, 각 불연속 점에 위치한 평면 위에서 일어나는 열전도를 계산하기 위해서, 유한요소의 합을 근사식으로 이용하여 PDE를 ODE로 전환해서 계산하는 유한요소법(Finite Element Method)이 이용된다. 여기서 시간과 공간의 함수 T(x, y, z, t)인 온도는 각 선의 점들과 각 평면의 요소들에 대해서 일정한 시간간격으로 초기온도와 경계온도를 업데이트하여 계산을 반복한다. 이러한 일련의 계산결과를 바탕으로 CPFS 시스템 내에서의 온도분포의 동적인 변화를 해석한다. 결론적으로 관통하는 케이블이 CPFS 시스템의 온도분포에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과는 CPFS 내의 온도분포를 쉽게 이해할 수 있도록 3 차원 그래픽으로 나타냈으며, 상용소프트웨어 FEMLAB 으로 계산한 결과와 비교해서 개발된 모델과 계산 알고리즘의 정당성을 보였다. 맞이하고 있음을 볼 수 있다. 국내광업이 21C 급변하는 산업환경에 적응하여 생존하기 위해서는 각종 첨단산업에서 요구하는 소량 다품종의 원료광물을 적기에 공급 할 수 있는 전문화된 기술력을 하루속히 확보해야 하며, 이를 위해 고품위의 원료광물 확보를 위한 탐사 및 개발을 적극 추진하고 가공기술의 선진화를 위해 선진국과의 기술제휴 등 자원산업 글로벌화 정책이 절실히 요구되고 있음을 알 수 있다. 또한 삶의 질을 향상시키려는 현대인의 가치관에 부합하기 위해서는 각종 소비제품의 원료를 제공하는 광업의 본래 목적 이외에도 자연환경 훼손을 최소화하며 개발 할 수밖에 없는 구조적인 어려움에 직면할 수밖에 없다. 이처럼 국내광업이 안고 있는 여러 가지 난제들을 극복하기 위해서는 업계와 정부가 합심하여 국내광업 육성의 중요성을 재인식하고 새로운 마음가짐으로 관련 정책을 수립 일관성 있게 추진해 나가야 할 것으로 보인다.의 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 브랜드 이미지와 서비스 품질과의 관계에서 브랜드이미지는 서비스 품질의 선행변수가 될 수 있음을 증명하였으며 4개 요인의 이미지 중 사풍이미지를 제외한 영업 이미지, 제품 이미지, 마케팅 이미지가 서비스 품질에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 둘째, 지각된 서비스 품질과 가격 수용성과의 관계에서, 서비스 품질은 최소 가격에 신뢰서비스 요인에서 정의 영향을 미치고 있으나 부가서비스, 환경서비스에서는 역의 영향을 미침을 알수 있고, 최대 가격에 있어서는 욕구서비스 요인은 정의 영향을 미치지만 부가서비스의 경우에는 역의 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 셋째, 서비스품질과 재 방문 의도와의 관계에 있어서 서비스품질은 재 방문 의도에 영향을 미침을 알 수 있다. 따라서 브랜드 이미지는 서비스품질의 선행변수가 될 수 있으며, 서비스품질은 가격 수용성과 재방문 의도에 영향을 미치고 있음을 알 수
최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.
축산업에서 가축의 질병을 예방하고, 고품질의 축산 상품을 최대한으로 생산하기 위해서는 가축이 사육되는 축사의 환경을 최적의 상태로 관리할 필요가 있다. 오늘날 가축이 사육되는 환경을 개선하고 관리하고자, 공기 환경, 사육 환경 등 각각의 요인들과 가축의 생체 간 수치적 규칙을 해석하는 가축의 생육 모델 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 종래의 생육 모델로는 공기 환경과 사육 환경을 복합적으로 분석하고 해석하여, 축사에서 복합 환경을 제어하기 위한 의사 결정을 지원하기에는 미흡하다. 따라서 본 고는 축적된 생체 정보, 공기 환경, 사육 환경 및 생산 정보를 기반으로, 인공신경망을 이용한 복합 환경과 가축의 생체 간 계량적 모델을 생성하여 소프트웨어 기반으로 축사의 복합 환경을 제어할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
최근 몇 년간 소프트웨어 에이전트가 소프트웨어 공학의 새로운 추상화 단위로서 연구되고 있다 자율성, 적응성, 협력성 등의 속성을 갖는 에이전트는 특히 분산 시스템, 오픈 시스템, 복잡한 시스템 등의 영역에서 시스템을 구성하는 새로운 추상화 단위로서 이해되고 있다. 그러나 에이전트에 관한 개념과 특성에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있음에도 불구하고, 에이전트 패러다임을 위한 프로그래밍 언어의 실용화는 요원한 상태이다. 이는 에이전트가 갖는 속성이 문제 영역별로 매우 다양해서 이러한 모든 속성을 공통으로 만족시키는 구현 방법에 대한 공통된 의견이 도출되지 못하고 있기 때문이다. 이러한 현실에서 프로그래밍 언어보다 한 단계 상위 계층에 존재하는 프레임워크를 통한 에이전트 개발은 보다 현실적인 대안으로 받아들여지고 있다. 그러나 에이전트 프레임워크를 개발하기 위한 많은 기술들은 개발자간에 공유되고 있지 않아서 동일한 시행착오를 반복하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결책으로 객체지향 기술에서 주로 사용되는 패턴 언어를 사용함으로써, 에이전트 프레임워크 개발의 경험과 지식을 개발자간에 공유하고자 한다. 본 논문은 반응적 에이전트 프레임워크의 개발을 위한 패턴 언어를 제안하고 ATAM(1)에 기반 한 검증의 절차를 거쳤다. 이러한 간접 경험의 증가는 반복해서 발생하는 시행착오를 감소시킴으로써 개발자들이 보다 본질적인 문제에 집중할 수 있도록 도와준다. 이는 결국 고품질의 에이전트 프레임워크 개발에 기여할 것으로 기대된다.
제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후, 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며, 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.
IoT 에서는 인간과 사물, 사물과 사물들이 통신하며 공통적인 네트워크를 형성하여 자동화 서비스를 실현하는 것이 무엇보다 중요하다. 인간과 사물, 사물과 사물을 공통적인 네트워크로 공유하는 방식으로 웹은 가장 강력한 수단 중의 하나이다. 따라서 IoT에서 사용되는 각 디바이스와 웹과의 통신방식의 효율성은 IoT의 성패를 가름할 수 있다. 웹 응용에서 소프트웨어의 재사용은 소프트웨어의 고품질과 고생산성을 위한 최상의 방법으로 여겨진다. 모듈, 클래스, 패턴, 프레임워크, 비즈니스 컴포넌트들은 다양한 관점의 재사용 요소들이다. 컴포넌트는 잘 정의된 인터페이스를 통해서 다른 것들과 쉽게 플러깅함으로써 응용 개발의 근본 문제인 복잡성을 극복하고 개발과 운용의 다양성을 제공할 수 있다. IoT 및 Network Management를 위한 웹 기반의 분산 환경은 각 종 디바이스에서 수집되는 정보를 이용하는 응용의 개발과 활용을 위한 표준 아키텍처이다. 따라서 IoT 및 NM 응용에서 최상의 서비스 제어를 위해 구성 자원들을 관리, 체계화하는 네트워크 관리는 개별 응용 뿐 아니라 응용의 대부분에서 하부 계층 지원 서비스로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 인터 네트워크상에서 컴포넌트 기반 IOT 및 관련 네트워크 관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 필요한 컴포넌트들의 분류 계층화를 위한 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 네트워크 도메인에서 필요로 하는 컴포넌트를 식별, 분류하며 실제 네트워크 관리 시스템의 유형을 제시한다.
인터넷이 급성장하면서 망 사용자들은 대역폭의 증가라는 양적인 측면 외에도 서비스 품질의 개선과 보장이라는 질적인 측면까지 요구하게 되었다. 점점 더 망의 기능성이 강조됨에 따라 망 장비의 성능과 기능도 중요하게 여겨지고 있는데, 특히 에지 라우터는 고성능, 다기능, 유연성이 모두 요구되는 시스템이다. 이러한 특성의 시스템 설계를 위해 최근 고려되고 있는 방법이 네트워크 프로세서를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 ASIC의 고성능과 소프트웨어 기반의 유연성을 모두 제공하는 네트워크 프로세서를 사용하여 에지 급의 MPLS 라우터를 개발하고, 그 결과를 기반으로 네트워크 프로세서의 향후 적용가능성을 살펴본다.
분산된 환경에서 유사한 기능을 제공하는 서비스들의 수가 증가함에 따라, 웹서비스의 신뢰성은 매우 중요한 서비스 선택 요인이 되고 있다. 기업 간 협업과 같은 개방적 비즈니스 모델을 충족시키기 위해, 여러 단위 웹서비스들이 상호 연동하여 상위 수준의 비즈니스 트랜잭션을 형성하는 웹서비스 조합에서 신뢰성의 문제는 더욱 중요해진다. 그러나 단위 웹서비스 각각의 신뢰성이 보장된다고 해도, 조합된 서비스의 신뢰성은 보장되지 않는다. 따라서, 조합된 서비스의 신뢰성에 대한 평가 및 서비스 결정을 위한 방법이 필요하다. 본 논문은 웹서비스의 신뢰성을 평가하기 위한 신뢰도 평가 메트릭스를 정의하고, 이를 통해 조합된 웹 서비스의 신뢰수준을 추측하기 위한 평가 방법을 제안한다. 제안된 신뢰성 평가 모델을 기반으로 웹서비스 조합에서 신뢰할 수 있는 웹서비스 선택을 지원하기 위한 프레임워크를 정의한다. 서비스 사용자의 직관적인 선택이 아니라 정량적인 평가를 통한 선택이 이루어짐으로써, 사용자가 기능적 요구사항뿐만 아니라 품질 요구사항에서도 보다 만족할만한 선택 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
시스템 개발 시 복잡성을 감소시키고 개발 비용과 기간을 단축하기 위하여 컴포넌트 기반 개발(CBD)이 산업계에서 보편화 되고 있다. 그러나, 현재 대표적인 CBD는 한 회사나 하나의 어플리케이tus에 의존적인 컴포넌트를 개발하고 있다[1,2]. 따라서 어떤 도메인의 여러 패밀리에서 컴포넌트를 재사용하기 위한 컴포넌트 가변성이 강조 되고 있다. 하지만, 컴포넌트 가변성의 정의나 유형에 대해 구체적으로 제시된 연구가 미흡하여, 컴포넌트의 주 목적인 재사용 측면보다. 유지보수 목적의 컴포넌트가 개발되고 있다[3]. 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성을 높이기 위하여, 컴포넌트 특징을 반영한 컴포넌트 가변성을 정형적으로 정의한다. 또한, 기존의 컴포넌트 가변성으로 인식된 논리 가변성을 명확하게 정의하고, 추가로 3가지 가변성 유형을 제시함으로써, 컴포넌트에서 존재하는 모든 가변성 유형을 제시한다. 컴포넌트 커스터마이제이션시에 가변성의 경우의 수를 예측, 확인 할 수 있는 컴포넌트 가변성 Scope를 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 기법을 적용함으로써, 여러 패밀리 멤버에서 재사용 할 수 있는 고품질의 컴포넌트 개발을 지원 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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