시스템의 안전성을 검사하기 위한 연구가 활발히 진행중이다. 그 중에서도 모형검사를 이용하는 방법이 가장 일반적이라고 할 수 있는데, 이 방식에는 몇 가지 문제점이 지적되고 있다. 그 중 가장 심각한 문제가 상태 폭발 문제이다. 상태 폭발은 모형 검사기가 큰 규모의 시스템들을 다루지 못하게 하는 주요 원인이다. 본 연구는 평탄화에 의해 발생하는 상태폭발의 문제를 극복하기 위하여, 계층형 크립키 구조를 정의하고 그 구조에서 CTL 속성을 검사하는 모형검사 알고리즘을 제시한다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
소규모의 기능별 시뮬레이션 모형을 운용하던 과거와는 달리 대규모이며 복잡한 시뮬레이션 시스템 구축이 요구되고 있는 현실에서, 대규모의 분산 시뮬레이션을 위한 하드웨어적인 기술 수준의 발전과 더불어 시뮬레이션 자체의 능력도 함께 발전시킬 필요성이 더욱더 커지고 있다. 본 연구에서는 차세대 시뮬레이션 기술 구조인 HLA(High Level Architecture) 기반 구조하에서 모형을 구축시 RTI(Run-Time Infrastructure)와 시뮬레이션 그리고 FOM(Federation Object Model)에 약간의 수정작업을 가하여, 네트워크의 트래픽을 감소시킴으로써 시뮬레이션의 능력을 향상시키는 방법을 모색하였다.
단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.
이 연구에서는 초등학교 3~6학년 과학 교과서 과학 탐구 활동에 나타난 지식정보처리역량 요소를 알아보고자 하였다. 이를 위해 지식정보처리역량의 구성 요소를 추출하였고, 지식정보처리역량 분석틀을 구안하였다. 초등학교 3~6학년 과학 교과서 8권을 분석 틀로 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 지식정보처리역량은 '수집', '분석', '조직', '선택', '평가'의 5가지 요소로 정리할 수 있다. 둘째, 초등학교 과학 교과서의 과학 탐구 활동의 지식정보처리역량의 요소는 고르게 구성되지 않았다는 것을 알 수 있었다. 초등학교 과학 교과서의 과학 탐구 활동은 지식정보처리역량 5가지 요소 중 '수집', '분석'에 치우쳐 있었으며, '조직', '선택', '평가' 순으로 나타났다. 이상의 결과들로부터 초등학교 과학 교과에서 지식정보처리역량을 기르기 위한 과학 탐구 모형이나 과학 수업 모형이 필요함을 알 수 있었다.
LSIV (Large Scale Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 처리가 용이한 좋은 LSIV의 영상을 만들기 위해서는 높은 고도에서 내려다 보며 영상을 획득하는 것이 측정의 정밀도를 높이는 데 도움이 된다. 이를 위해 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 이동용 LSIV를 개발하고 있다. 이 때 기중기의 흔들림에 따라 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유속을 측정할 수 있는 영상 처리 알고리듬이 필요하게 된다. 이 연구에서는 PTV(Particle Tracking Velocimetry)의 입자 추적 알고리듬과 LSIV의 좌표 변환 알고리듬, LSIV의 유속 산정 알고리듬을 조합하여 흔들리는 영상에서 표면 유속을 측정하는 알고리듬을 개발하였다. 입자 추적 알고리듬은 비디오 카메라로 촬영된 연속 영상의 참조점들의 움직임을 추적하여 카메라의 위치 변동을 파악한다. 영상 분석된 결과들을 이러한 참조점들을 기준으로 변환하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해서 실험 수로에서 동일한 흐름에 대해 흔들리지 않은 영상과 흔들리는 영상의 두 가지 영상을 만들었다. 흔들림이 없는 영상의 처리결과를 기준으로 삼아, 흔들림이 있는 영상의 처리 결과를 검토하였다. 그 결과, 흔들림이 지나치게 커서 참조점들의 추적이 불가능한 경우를 제외하고는 두 자료의 처리 결과는 거의 동일하였으며, 유속 측정의 최대 오차는 약 5 % 내외로 나타났다. 이 오차는 흔들림 때문에 생기는 영상의 열화 때문으로 추정된다. 이 알고리듬은 이동용 LSIV 시스템에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.비용적 측면이나 생태 보존적 측면에서 유리할 것으로 판단된다.one)을 설치하는 대책이 필요하다. 저수지 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 저수지 내부의 탁도 거동을 정확히 예측할 수 있어야 한다. 따라서 추후 동수역학 및 열역학에 기초한 3차원 수치모형 연구와 성층흐름에 정밀한 밀도류 실험연구 및 이에 대한 적용이 필요할 것으로 판단된다.함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.이용, 수자원의 지속적 확보기술의 특성에 따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익
심층 학습에 기반을 둔 통계적 언어모형에서 가장 중요한 작업은 단어의 분산 표현(Distributed Representation)이다. 단어의 분산 표현은 단어 자체가 가지는 의미를 다차원 공간에서 벡터로 표현하는 것으로서, 워드 임베딩(word embedding)이라고도 한다. 워드 임베딩을 이용한 심층 학습 기반 통계적 언어모형은 전통적인 통계적 언어모형과 비교하여 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 워드 임베딩 역시 자료 부족분제에서 벗어날 수 없다. 특히 학습데이터에 나타나지 않은 단어(unknown word)를 처리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고품질 한국어 워드 임베딩을 위하여 단어의 의미적 계층정보를 이용한 워드 임베딩 방법을 제안한다. 기존연구에서 제안한 워드 임베딩 방법을 그대로 활용하되, 학습 단계에서 목적함수가 입력 단어의 하위어, 동의어를 반영하여 계산될 수 있도록 수정함으로써 단어의 의미적 계층청보를 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워드 임베딩 방법을 통해 생성된 단어 벡터의 유추검사(analog reasoning) 결과, 기존 방법보다 5%가 증가한 47.90%를 달성할 수 있었다.
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.
과학은 국민들의 기본적인 과학적 소양을 육성하기 위한 교과로서 과학적인 기본 소양을 기르기 위한 과목이다. 따라서 본 연구에서는 과학 교육에 발견 학습 모형을 도입함으로서 학습자 스스로 인터넷을 통해 다양한 자료와 정보를 수집하고 이를 토대로 일반화시키고, 또한 규칙성을 찾아내어 개념형성을 통해 일상생활 속에서 다양하게 활용할 수 있는 능력을 신장시키고자 한다. 본 연구는 웹의 다양한 자료를 활용하여 현재 실험과 관찰의 한계를 극복하고, 학생 스스로 자기 주도적 학습을 통해 자연 현상의 규칙성을 찾아내고, 개개인의 다양한 형태를 반영한 발견 학습 모형을 개발하고 또한 구현한다. 이를 통해 시공간적 제약, 관찰 대상의 어려움, 비용적 측면, 실험으로 인한 환경 파괴 등을 극복하고자 한다.
정보통신기술의 발달로 최근 가상교육이 새로운 교육방식의 하나로 자리잡고 있다. 그러나, 긍정적 효과에 대한 기대와는 달리 학습자와 교수자 모두 가상교육시스템을 활용한 교수-학습에 부담을 가지고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 튜터를 이용한 가상교육을 제안하였다. 튜터의 역할을 학습시스템에 투입하여, 학습자와의 상호작용을 통해 학업성취를 높이기 위해 학습자-튜터간 상호작용 모형을 개발하였다. 이 모형을 적용한 가상교육을 실시한 결과 학업성취도에 있어서 긍정적인 효과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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