최근 비지니스 프로세스를 위한 워크플로우 기술에 상황 인지 기능을 추가하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 상황인지 기반 워크플로우 언어들은 Sequence Control-Flow 패턴과 같이 하나의 서비스만을 지원하는 단일 워크플로우 수준에 머물러 있었다. 이에 본 논문에서는 Parallel Split Control-Flow 패턴과 같이 동시에 하나 이상의 서비스를 지원하기 위해 uWDL을 확장한 언어 구조를 제안한다. 제안하는 언어 구조는 다중 워크플로우에서 플로우 간 공통으로 사용하는 변수를 모아놓은 데이터 구조를 기반으로 다중 워크플로우 서비스를 지원한다.
본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 많이 사용되는 다양한 사양의 비터비 복호기를 자동으로 생성할 수 있는 가변적 비터비 복호기의 설계방법을 제안한다. 여기서 제안하는 가변적 비터비 복호기는 구속장, 부호율, 생성다항식 등의 길쌈부호기 사양, 프레임당의 비트 수, 전송 속도 등의 데이터 전송 사양, 그리고 복호기의 성능을 위한 연판정 비트수 등을 매개 변수화(parameterization)하여, 사용자가 제공하는 사양변수에 맞는 비터비 복호기를 최적으로 자동 생성하도록 설계되었다. 이를 위해 C 언어로 설계된 사용자 인터페이스 환경 모듈을 구현하였고, 또한 VHDL 언어와 generic 변수를 활용한 비터비 복호기의 기능 블록 모듈이 계층 구조적으로 설계되었다. 설계된 가변적 비터비 복호기의 검증을 위해, IS-95 CDMA 시스템의 규격에 맞는 비터비 복호기를 자동 생성하여 기존의 설계된 내용과 비교 검증하였다. 제안된 방식은 앞으로 사양이 조금씩 바뀔 때마다 비터비 복호기를 새로이 설계할 필요없이, 변경된 사양만 제공함으로써 매우 빠른 시간내에 변경된 하드웨어 설계를 얻을 수 있는 새로운 설계방식이라 할 수 있다.
물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
본 연구는 건강관리조직에서 간호서비스의 생산성과 효율성을 높이고자 간호조직문화의 중요성이 강조되고 있는 현실에서 간호사를 대상으로 그들이 인지하는 조직문화유형과 언어폭력, 직무스트레스와의 관련성에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 서울시, 경기도, 충청도에 소재하는 4개 종합병원에서 근무하고 있는 간호사를 대상으로 설문지를 배포하였고 총 235부를 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS 22.0으로 분석하였다. 연구 결과 병원별로 조직문화유형 간에 차이를 보였으며 이중 관계지향문화는 의사에 의한 언어폭력, 간호사에 의한 언어폭력과 정적상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 혁신지향문화는 의사에 의한 언어폭력과 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 직무스트레스는 조직문화 유형 중 위계지향적 조직문화를 제외하고 모두 유의한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 직무스트레스에 영향을 미치는 주요변인은 관계지향적 조직문화, 간호사에 의한 언어폭력으로 나타났으며 이 변수들은 간호사들의 직무스트레스에 대해 14.9%의 설명력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 간호사들이 소속된 병원 또는 조직별 문화에 대한 다차원적인 연구와 문화유형 별 직무스트레스를 줄여주기 위한 프로그램 개발이 필요하다.
다변량분석 기법을 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI환경에서 일변량 및 다변량자료의 정규성검정, 이상치제거 및 변수변환을 하는 시스템을 Visual Basic 언어로서 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.
퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.
최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.
본 연구는 원자력발전소용 시뮬레이션 언어인 DSNP 언어를 이용하여 CANDU-6 발전소 운전 모사 프로그램을 구성함으로써 핵심계통인 1차냉각재 계통(PHTS)과 2차 계통 일부가 정상 및 과도조건에서 보일 수 있는 운전 상태를 연구하였다. DSNP 프로그램은 원자로심과 증기발생기에서의 열전달 모델, 열수송계통 펌프 모델 및 가압기 열수력 모델을 포함하고 있으며, 파이프(pipe)라는 단위 구성체를 이용하여 1차 냉각재계통을 노드화하여 계통 모사가 실현된다. 정상상태 100% 전출력 운전시 대표적인 운전변수를 기준으로 DSNP 결과와 CANDU-6 발전소 설계치를 비교해본 결과 서로 매우 근사한 값을 나타내었으며, 이는 과도상태 모사의 초기조건으로 합당한 것으로 판단된다. 본 연구에서 선택된 과도상태 모사시 DSNP 프로그램은 매우 안정된 '최종정상상태'를 얻음에 따라 원자로의 기계 물리학적 변화를 합리적으로 모사하고 있음을 알 수 있었다. CANDU-6 단계감발 운전시 동적 거동을 원자로 설계자료인 '예비 안전성 평가 보고서(PSAR)'와 비교한 결과 단기적 거동은 PSAR 결과와 다소 다른 점이 있었으나 전체적으로 합리적인 운전변수 값을 얻을 수 있었다. 단기적 거동에 대한 입증은 원자로 운전자료를 통하여 가능할 것으로 사료된다. 이상과 같이 본 연구를 통해 구성한 DSNP 프로그램은 보완 및 개선의 여지가 있으나 현재의 수준으로도 CANDU-6 발전소의 일부 과도상태 모사가 가능한 것으로 판단된다
본 연구는 원자력발전소용 시뮬레이션 언어인 DSNP(Dynamic Simulator for Nuclear Power-plants)언어를 이용하여 CANDU-6 발전소 운전 모사 프로그램을 구성함으로써 핵심계통인 1차 냉각재 계통(PHTS)과 2차 계통 일부가 정상 및 과도조건에서 보일 수 있는 운전 상태를 연구하였다. DSNP 프로그램은 원자로심과 증기발생기에서의 열전달 모델, 열수송계통 펌프 모델 및 가압기 열수력 모델을 포함하고 있으며, 파이프(pipe)라는 단위 구성체를 이용하여 1차 냉각재계통을 노드화하여 계통 모사가 실현된다. 정상상태 100% 전출력 운전시 대표적인 운전변수를 기준으로 DSNP 결과와 CANDU-6 발전소 설계치를 비교해 본 결과 서로 매우 근사한 값을 나타내었으며, 이는 과도상태 모사의 초기조건으로 합당한 것으로 판단된다. 본 연구에서 선택된 과도상태 모사시 DSNP 프로그램은 매우 안정된 최종정상상태를 얻음에 따라 원자로의 기계 물리학적 변화를 합리적으로 모사하고 있음을 알 수 있었다. 최종 정상상태 회귀 이전의 동적 거동을 원자로 설계자료인 예비 안전성 평가 보고서(PSAR)와 비교한 결과 단기적 거동은 PSAR 결과와 다소 다른 점이 있었으나 전체적으로 합리적인 운전변수 값을 얻을 수 있었다. 단기적 거동에 대한 입증은 원자로 운전 자료를 통하여 가능할 것으로 사료된다. 이상과 같이 본 연구를 통해 구성한 DSNP 프로그램은 보완 및 개선의 여지가 있으나 현재의 수준으로도 CANDU-6 발전소의 일부 과도상태 모사가 가능한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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