본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링 체제를 구축하기 위하여 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 기능 모델을 제시하였다. 제시한 기능 모델은 트래픽 관리, 용량 관리, 그리고 네트워크 계획으로 구성된다. 트래픽 관리는 다양한 조건하에서 네트워크 성능을 최대화하는 것을 목적으로 하며, 용량 관리는 최소의 비용으로 네트워크 요구에 대한 성능 목표치를 만족시키기 위하여 네트워크가 설계되고 제공됨을 목적으로 한다. 또한 네트워크 계획은 예측된 트래픽 증가에 앞서 노드와 전송 용량이 계획되고 배치됨을 보장한다.
트래픽 엔지니어링 기능은 트래픽 관리(Traffic Management), 용량 관리(Capacity Management), 그리고 네트워크 계획(Network Planning) 등을 포함한다. 본 논문에서는 트래픽 엔지니어링의 각각의 기능에 대해 설명하며, 멀티미디어 인터넷 망에서의 효율적인 트래픽 엔지니어링을 위한 기능 및 프로세스 모델을 제시하고 각 단계에서 필요한 구체적인 트래픽 관리방안을 소개한다.
본 연구는 ChatGPT 모델의 특성과 장점을 활용하여 프롬프트 엔지니어링 기법을 연구하고자 하였다. 프롬프트는 엔지니어가 원하는 결과를 잘 얻을 수 있도록 하는 것이 목표이기 때문에 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링의 상호작용과 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발할 필요가 있다. 연구 방법으로는 ChatGPT에 대한 학습자 사전 설문조사에서 학습자를 분석하였고, 이를 반영하여 프로그래밍 문제를 제시하고 해결하는 과정을 거치면서 다양한 ChatGPT 사용에 대한 분석과 학습자 분석이 이루어졌다. 그 결과 비전공자가 듣고 있는 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용하여 얻은 통찰력으로 프롬프트에 필요한 가이드 라인을 마련하였다. 본 연구를 기반으로 향후 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용한 수업모델을 제시하고 학습자의 피드백 또는 적응형 학습에 활용할 수 있는 방법을 모색할 것이다.
본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링 체제를 구축하기 위하여 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 상위레벨 기능 모델을 제시하였다. 제시한 기능 모델은 트래픽 관리, 용량 관리, 그리고 네트워크 계획으로 구성된다. 트래픽 관리는 다양한 조건하에서 네트워크 성능을 최대화하는 것을 목적으로 하며, 용량 관리는 최소의 비용으로 네트워크 요구에 대한 성능 목표치를 만족시키기 위하여 네트워크가 설계되고 제공됨을 목적으로 한다. 또한 네트워크 계획은 예측된 트래픽 증가에 앞서 노드와 전송 용량이 계획되고 배치됨을 보장한다.
트래픽 엔지니어링(Traffic Engineering)은 트래픽을 네트워크 전체에 가능한 균등히 분배하여 사용자들이 원하는 서비스 품질을 보장해주면서 동시에 네트워크 자원의 활용도를 극대화시키는 기술이다. 트래픽 엔지니어링의 주요 목적은 트래픽 레벨과 자원 레벨에서 네트워크의 성능을 향상시키는 것인데, 이것은 네트워크 자원을 경제적으로 그리고 신뢰성 있게 이용하면서 트래픽에 관련된 성능 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 IP/WDM 트래픽 엔지니어링을 구현하기 위한 두 가지 모델에 대해서 비교 분석하고 마지막으로 IP/WDM 트래픽 엔지니어링의 기능 구조에 대해서 설명한다.
AGT 시스템은 복잡한 대규모 시스템이며 이 시스템에 도입된 무인운전의 운영 개념은 한국 철도 기술의 환경에서는 처음 시도되는 기술이다. 게다가 신호시스템을 무선 기술을 이용하여 구현해 한다는 요구사항이 추가되어 신호시스템 개발은 더욱 도전적인 문제가 되었다. 이와 같이 실천하기 어려운 요구사항이 많은 무선열차 제어시스템 개발의 위험을 줄이기 위해 시스템공학팀은 전산지원 시스템공학 도구를 사용한 재공학의 개발공정을 수행하도록 하였다. 본 연구에서는 기존의 정적인 데이터모텔에 추가하여 시나리오 기반으로 동적거동 분석을 수행하여 기능 모델을 구축하였고 기능 모델을 토대로 한 시스템 아키텍처를 구성하였다. 특히 기능 요구사항의 취약성을 보완하기 위해 CORE의 FFBD(Functional Flow Block Diagram)기능을 활용하여 열차 운행 중 발생할 수 있는 여러 가지 시나리오를 분석함으로써 기능 모델의 완전성의 기여하였다. 이는 정적인 데이터 흐름 다이아그램(DFD:Data Flow Diagram)이 가지는 한계를 모델 기반 시스템공학 도구에서 지원하는 동적인 기능 분석을 수행하여 보완함으로써 모델의 충실도를 높였음을 의미한다. 이를 통해 기능의 오류를 개념단계에서 최소화함으로써 기술 위험이 높은 제품을 개발할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 항내 파고를 신속하고 비교적 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하였다.다양한 머신러닝 기법들을 외해파랑의 항내로 전파 변형 특성을 감안하여 모델에 적용하였으며 스웰로 인해 하역중단 문제가 심각했던 포항신항을 모델적용 대상지로 선정하였다. 모델의 입력 자료는 외해의 파고, 주기, 파향 그리고 출력 및 예측 자료로는 항내 파고자료로 하여 모델을 학습시켰다. 이때 자료의 전처리 과정으로 항내·외 파랑 시계열자료의 상관성을 감안하여 파향 자료를 분리하는 방법을 적용하고 딥러닝 기법을 이용하여 모델을 학습하였다. 결과적으로 모델을 통해 예측한 값이 항내관측치의 파고 시계열자료를 잘 재현하였으며 모델의 안정성을 크게 향상시켰다.
본 논문은 해양플랜트 입찰단계에서 시스템엔지니어링(Systems Engineering)기법을 이용하여 해양플랜트를 구성하고 있는 장비 배치를 검증(Verification)할 수 있는 검증수행모델에 대한 연구이다. 해양플랜트 상부구조물(Topside) 유지보수 장비들을 엔지니어링하기 위하여는 Topside 장비 Layout검증이 선행되어야 한다. 하지만 입찰단계에서 완성도가 높지않는 FEED(Front End Engineering Design)결과물로 인한 많은 오류가 존재함에도 불구하고 검토시간의 부족 등의 이유로 검증을 수행하지 못하는 경우가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 다학제간 접근방식인 시스템엔지니어링 프로세스를 간략화하여 적용함으로써 제한된 시간내 효과적으로 장비배치를 검증할 수 있는 검증수행모델을 제안하였다. 모델의 구성은 기능전개모델(Functional Deployment Model)을 통하여 구축하였으며 사례연구를 통하여 본 Topside 장비 배치에 대한 검증 수행모델을 검증하였다.
ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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