ICT 기술과의 융합으로 인해 산업 자동화 시스템은 복잡도와 신뢰성 요구 수준이 급격히 증가하고 있다. 최근에는 이러한 요구에 대응하기 위해 응용 개발 초기 과정에서부터 정형 기법을 활용하는 연구들이 주목받고 있다. 본 논문에서는 산업 자동화 응용을 위한 타임드 오토마타 모델 기반 네이티브 코드 자동 생성 프레임워크를 제안한다. 사례 연구로 산업용 네트워크를 사용하는 신호등 제어 시스템을 모델링하고, 탑재되는 응용의 타이밍 속성을 검증하였다. 제안하는 프레임워크의 유효성을 검증하기 위해 자동 변환된 네이티브 코드를 사용하여 EtherCAT 네트워크 기반 테스트베드의 동작을 확인한 결과, 모델 명세와 동일하게 동작하는 것을 확인하였다.
IPTV 기반의 이러닝 마켓플레이스는 IPTV를 통한 이러닝 서비스 제공을 하기 위한 교육 콘텐츠 공급자와 수요자간의 마켓플레이스로써, 이는 양방향 매체 하에서의 이러닝 서비스로써 많은 관심의 대상이 되고 있으며, 방송통신융합의 초기 단계에서 IPTV는 다양한 콘텐츠와 서비스 모델의 개발을 통하여 그 효용성을 높이는데 기여를 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 IPTV기반의 이러닝 마켓플레이스에서 핵심적인 프레임워크를 구성하기 위하여 이러닝, e-마켓플레이스, IPTV에서의 특징과 기존의 이러닝 마켓플레이스들의 기능을 매트릭스를 통한 비교분석으로 기본요소를 추출하고, 이를 통하여 프레임워크를 구성한다. 또한 비즈니스모델 개발을 위하여 비즈니스모델설정, 참여자/역할, 제품/서비스 커버리지, 운영시나리오, 수익모델을 작성하고 이를 통하여 실제적으로 비즈니스모델의 구현이 가능한지를 검증한다.
본 논문은 다양한 설계하중조건 상태에서 자동채염기 구조설계의 성능분석과 개선을 위해 실험계획법을 이용한 설계민감도 평가와 대리모델의 특성에 대한 비교연구를 수행하였다. 실험계획법은 수치해석 기반의 직교배열설계 방법을 이용하였다. 설계인자는 주요 구조부재의 두께치수 변수를 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능을 선정하였다. 직교배열실험을 통해 설계인자 별 응답치에 대한 정량적인 영향도를 분석하였다. 또한 최소의 중량증감으로 구조성능을 개선할 수 있는 최적의 설계조건을 탐색하였다. 직교배열실험 결과를 이용하여 반응표면모델, 크리깅모델, 그리고 체비쇼프 직교 다항식과 같은 다양한 대리모델을 생성하였다. 대리모델의 결과를 통해 직교배열실험 결과의 타당성을 검증하였다. 자동채염기 구조설계 공간 탐색에는 반응표면모델이 가장 적합한 대리모델로 평가되었다.
본 논문에서는 산업전반에 걸쳐 널리 사용되는 유도전동기의 고장상태를 검출하기 위해 PCA와 LDA에 기반을 둔 융합모델을 이용한 진단 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험에 의해 측정된 전류 값을 PCA와 LDA을 이용하여 특징벡터를 산출한 후 검증데이터를 이용하여 각각의 매칭 값을 산출한다. 진단단계는 PCA와 LDA에 의해 각각 산출된 두 개의 매칭 값을 확률모델에 의해 융합한 후 최종적으로 검증하는 구조로 되어있다. 제안된 진단 알고리즘의 경우 PCA와 LDA의 장점만을 부각시킴으로써 노이즈가 존재하는 환경하에서도 우수한 성능을 보인다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 노이즈가 있는 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존의 PCA또는 LDA만을 이용한 경우보다 우수한 결과를 나타냈다.
본 연구의 목적은 방법론적으로 코칭을 활용하여 초등학생의 '자기존중, 배려 소통, 자기조절, 정직 용기'의 인성덕목을 향상시킬 수 있는 인성교육 프로그램을 개발하고, 개발된 프로그램이 네 가지 인성덕목을 향상시키는지를 검증하는 것이다. 본 연구는 실험집단과 통제집단을 무작위추출하지 않은 사전-사후 통제집단 유사실험설계를 실시하였다. 연구대상은 서울시 S구의 U초등학교 4학년 학급 31명이고, 실험집단을 대상으로 코칭기반 인성교육 프로그램을 2018년 3월 5일부터 2018년 6월 30일까지 16주 동안 총 16회기, 주 1회 40분씩 진행하였다. 프로그램 구성은 KEDI 인성검사의 인성덕목 중 '자기존중, 배려 소통, 자기조절, 정직 용기'의 항목으로 구성하였으며, 매 회기별 활동은 GROW모델과 Empowering모델을 융합하여 '인성코칭모델'을 개발하고 적용하였다. 대응표본 t-test 검증 결과, 연구반에서는 네 가지 인성덕목에서 유의확률 5% 수준에서 사후검사와 사전 검사의 차이가 유의미하였지만 비교반에서는 유의미한 차이가 발견되지 않았다. 본 연구는 코칭과 인성교육을 융합하여 개발한 본 프로그램이 초등학생의 네 가지 인성을 향상시키는 도구로 유용하게 활용되어 초등학교 인성교육에 기여했다는 점에서 의의가 있다. 향후 연구에서는 온라인 프로그램이나 CBI(Computer-Based Instruction) 등 첨단기술과 인문분야의 융합으로 새로운 부가가치를 창출하는 차원의 연구가 기대된다.
다중센서데이터 융합시스템(MSDFS)은 여러 센서로부터 획득된 이질의 데이터를 정규화된 포맷으로 융합하고 단일 센서에서의 획득오차를 최소한으로 줄여 표적의 정확한 식별 및 판단을 지원하는 시스템이다. 이 시스템들은 고유의 기능을 수행하는 모듈들에 대한 고수준의 재사용성을 요구하므로, 현재의 소프트웨어공학 기법을 적용시 공통부분에 대한 효율적 설계가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 개발에 이러한 비효율적인 요소를 제거하는 제품-계열 개발방법론을 MSDFS의 임베디드 소프트웨어 설계에 적용한다. 이를 위해 분석 대상에 대한 영역지정에서부터 재사용가능한 컴포넌트의 식별까지 설계 하며, 마지막으로 설계된 모델에 대한 검증을 위해 GQM 패러다임을 적용한다. 또한 산출물에 대한 성능평가 기준을 제시하여 시스템 개발을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.
최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 우수 장교양성을 목적으로 시행중인 군사학과 학생들의 자질과 품성 함양을 위한 훈육교수의 역할과 훈육을 담당하는 교수의 핵심역량을 어떻게 어떤 항목으로 할 것인가와 이를 개발하기 위한 역량 모델을 제시하고자 하였다. 이 연구를 통하여 군사학과 교육운영체계의 전반적인 발전방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 기존 훈육의 개념에 대한 선행연구와 이론을 기초로 발전방안을 제시하였다. 여기에 제시된 내용은 사관학교 위주의 선행연구를 기초로 하여 훈육요원에게 필요한 핵심 역량인 교수 평가 생활 지도 학급경영 역량을 일반적 운영절차에 따라 계획 준비 실시 성과분석단계로 구분하여 어떻게 진행하고 조치할 것인가에 대한 모델을 제시했다는데 의의가 있으며 여기서 제시한 연구결과는 일반대학 군사학과의 훈육담당 교수의 역할과 역량을 효율적으로 발휘하기 위한 모델을 제시하기 위해 연구되었다. 훈육에 관련된 모델은 사관학교에서 부분적으로 연구되었으나 본 연구는 민간대학 군사학과 학생들의 훈육을 담당하는 교수들의 역량을 효율적으로 극대화하기 위한 모델을 제시했다는데 그 의의가 있다. 그러나, 여기서 제시한 모델은 최근 군 교육기관에서 연구된 일부 내용들과 일반적인 훈육관련 선행연구들을 기초로 만들어진 모델이기 때문이 이것을 모든 대학이 그대로 적용하기에는 약간의 제한 사항들이 도출될 수 있다. 따라서 이 연구를 출발점으로 하여 민간대학 군사학과 훈육담당 교수들이 이 모델을 기초로 하여 실증적인 검증과 보완이 필요하고 지속적인 분석과 보완이 되어야 할 것이다.
해양 뜰개는 해수면을 떠다니며 해양 기상 등을 관측하는 장비로, 뜰개를 통해 관측한 데이터는 해양 기상 예측, 유류유출 예측 등의 상황에서 활용된다. 관측 데이터는 관측 시에 오측(error data) 또는 결측(missing data)이 발생할 수 있으며, 오측 또는 결측된 데이터가 포함 될 경우, 데이터를 사용하는 모델들의 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 데이터 보정을 위한 방법으로 순환신경망을 이용한 데이터 보정 모델을 제안한다. 2015년 7개, 2016년 8개의 뜰개를 통해 수집한 해양 데이터를 이용한 보정 실험 결과와 보정 결과를 검증하기 위한 뜰개 이동 예측 실험을 설명하며, 실험 결과, 데이터 보정을 통해 13.9%의 데이터가 보정되었으며, 이동 예측 모델의 성능이 1.4% 향상되는 것을 보였다.
디지털TV라는 진화된 매체와 방송, 통신 융합이 라는 새로운 패러다임의 등장으로 인해 T-Commerce는 그 잠재성에 많은 기대를 받고 있는 시장이다. 그러나 현재까지 국내에서는 양방향 데이터 방송이 보편화된 상황이 아니며, 성공 사례도 부족하여, 비즈니스 모델에 대한 구체적인 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 T-Commerce 비즈니스 모델에 있어 고객 만족도에 영향을 미치는 고객 가치를 도출하고자 한다. 이를 위해서 우선, e-비즈니스 모델과 고객 만족도에 영향을 미치는 가치에 대한 선행연구들을 통해서 e-Commerce의 고객 가치 요인들을 분석하였다. 선행연구 분석결과를 T-Commerce 프로세스와 접목하여 6가지의 주요 요인을 채택하여, 홈 네트워크 시범단지의 포커스 그룹을 대상으로 실시된 T-Commerce 소비자 조사 결과를 바탕으로 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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