임계구역을 가진 공유 메모리 기반의 병렬 프로그램에서 발생하는 경합은 프로그래머가 의도하지 않은 비결정적인 수행 결과를 초래하므로 반드시 디버깅해야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하는 기존의 기법들은 임계구역의 실행순서에 의해서 발생하는 내부적 비결정성이 존재하지 않는 프로그램에 대해서만 경합의 존재를 검증할 수 있다. 본 논문에서는 내부적 비결정성을 가진 프로그램에 존재하는 비결정적 접근사건을 정적으로 분석하고, 이 정보를 이용하여 수행 중에 경합을 탐지함으로써 잠재되어 있는 경합까지 탐지할 수 있는 도구를 제안한다. 제안한 도구는 비결정성이 포함된 합성프로그램과 공인된 OpenMP 벤치마크 프로그램인 Microbenchmark를 이용하여 경합 검증이 가능함을 보인다.
많은 기업들이 ERP시스템 도입하여 사용함에 따라 ERP의 성과에 대한 관심이 증가하고 있으며, 객관적인 성과 측정의 필요성을 느끼고 있다. 본 연구는 국내 기업의 ERP 도입으로 인한 성과를 정성적인 성과와 정량적인 성과간의 상관관계를 분석하고자 한다. 즉, 본 연구는 ERP시스템 도입성과 측정을 위해 경영정보시스템 분야에서 주로 사용하고 있는 시스템 만족도 등과 같은 사용자에 의해 인지된 성과와 회계학에서 주로 사용되고 있는 ERP관련 정량적 성과 변수들 간의 관련성을 실증 분석하여, 두 변수 집단 간의 관련성을 검토하고자 한다. ERP의 정성적 성과를 분석하기 위해 시스템 품질, 정보품질, 업무의 만족도, 업무개선 정도 등의 변수를 사용하였으며, 정량적 성과를 분석하기 위해 재고자산회전율, 매출액 대비 재고자산, 매출액 대비 종업원 수, 매출액 대비 인건비, 총자산 순이익률 변수를 사용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, ERP도입의 측면의 정성적인 성과 변수간의 상관관계는 통계적으로 유의하게 분석된 것이다. 둘째 정량적인 성과 변수간의 상관관계는 ERP 도입 전 후의 평균의 값을 통하여 ERP 도입의 성과를 분석한 결과 통계적으로 유의한 상관관계를 나타내고 있었다. 끝으로 정성적인 성과와 정량적인 성과의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않은 상관관계로 분석되었다.
본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.
세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
정성적 추론은 자연 세계에 대한 정성적, 직관적인 지식을 밝혀내어 코드화하는 목표를 갖고 연구되어 왔다. 정성적 추론은 전자, 기계 등의 도메인에서 성공적으로 사용되어 그 실효성을 입증할 수 있었으나, 대부분의 추론은 시뮬레이션에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 상황에서 변화가 발생했을 때, 이 변화가 어떻게 영향을 미치며 파급되는지를 예측할 수 있는 정성적 비교분석 기법을 소개하고자 한다. 본 연구에서는 파라미터의 상대적인 변화의 파급만을 예측한 기존의 연구에 상대적 변화의 증가율 변화에 대한 추론을 추가하여 확장하였다. 상대적인 주어진 상황에 대한 인과모델이 정성적 분야 모델로부터 형성되고, 여기에 비교분석 추론 기법을 적용하여 변화의 연쇄적인 인과 관계를 추적하게 된다. 이러한 기법은 변화의 예측 뿐 아니라, 이런 변화를 이끌어낸 인과 관계를 설명하는 기능을 제공하게 되어, 디자인, 진단, 지능형 교육 시스템, 환경 영향평가 등에 이용되리라 기대된다.
본 연구는 문헌정보학 분야에서 논의되고 있는 웹 정보 네비게이션의 개념에 대해 보다 명확한 이해를 위해 그 개념정의에 따른 핵심적인 특성들을 분석하고자 한다. 웹이 등장한 1995년을 기준으로 최근 2012년까지 문헌정보학 분야 국외 학술지에 출판된 총 32편의 웹 네비게이션 연구 논문들을 정성적 내용분석과 담론분석을 통해 웹 네비게이션 개념의 정의유형과 그 구성요소와 특징들을 조사하였다. 웹 정보 네비게이션 개념은 크게 네비게이션 행위, 네비게이션 전략, 네비게이션 디자인으로 구분되며, 행위적 특성에 따른 네비게이션 유형 비교는 네비게이션 전략과 디자인 요소들의 상호관련성을 파악하는 데 개념적 틀로 제시되었다.
최근 지능형교통체계(ITS)는 다기능 검지기, 도시교통정보시스템, 단거리 전용 통신 등 첨단 검지장비가 도입되면서 교통정보의 신뢰성이 중요하게 대두되고 있다. 이 연구는 구간교통정보 산정과 같은 정량적 연구와 다르게 교통류 안정성을 반영한 정성적 소통상황 판단 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 제한속도별 정성적 소통상황 분류기준을 재정립하고, 실시간 소통상황 판단 유형과 판단지표를 새롭게 제시하였다. 실시간 소통상황 판단 유형은 정성적 소통상황에서 속도추이의 상승, 진동, 하락에 따라 크게 9가지 유형으로 세분화하였다. 소통상황 판단지표는 속도변화추이를 파악하기 위해 과거 5주기 2분 단위 속도, 가속도를 나타내는 값과 부호로 정의한 3개 지표와 시간대별, 속도대별 불안정범위를 설정한 영역으로 정의하였다. 이 연구에서 개발된 소통상황 판단 알고리즘의 성능평가는 실제 검지자료를 이용하여 현장 적용성을 검증하였으며, 교통정보가공체계, 상황판 운영모니터링, 과거이력자료 활용 등에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.570-575
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1993
화학 공정에서의 이상 진단 시스템 개발 및 응용에 대한 연구는 지난 5년간 많은 발전이 이루어졌다. 화학 공정의 본질적인 특성으로 대형 시스템, 비선형 특성, 모델링 자체의 어려움, 공정 변수의 large dead time 및 복잡한 인과 관계등을 들수 있으며, 이러한 어려움에도 불구하고 적절한 이상 진단 시스템의 중요성을 인식하여, 초기에는 주로 rule-based approach가 도입되어 현장에서의 조업에 많은 도움을 주었었다. 그러나 개발 기간의 단축화, 개발 과정의 표준화 뿐 아니라 개발된 시스템 자체의 일관성 등을 위하여 체계적인 접근 방법이 필요하게 되었으며, 그중 지식 베이스 합성 문제는 그 동안 활발하게 연구되어 오고 있는 분야이다. 이에 본 연구에서는 기호화된 정성적인 정보를 얻기위한 기존의 실험 방법의 한계를 극복하고자 동적 모사를 이용하여 정량적인 정보로부터 정성적인 정보를 생성시키는 방법론에 대해 연구하였다. CSTR(Continuous Stirred Tank Reactor)에서 나타날수 있는 이상의 종류에 대한 동적 모사를 수행하여 이상 진단 시스템을 위한 지식이 생성되는 과정을 보였다.
산업현장에서 복합 실시간 계통(HRTS: Hybrid Real-Time Systems) 개발을 위한 정형기법 사용의 주된 장벽은 인지적 어려움이며 이는 또 다른 위험을 초래할 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 HRTS 요구분석과 안전성 분석 시 사용자의 인지적 부담을 줄여줄 수 있는 정성적 요구분석 체계를 제안한다. 이 체계는 요구사항 명세를 위한 정성적 정형기법(QFM: Qualitative Formal Method)과 인과정보에 의한 요구사항 안전성 분석기법(CRSA: Causal Requirements Safety Analysis)으로 구성되어 있다. QFM에서는 인공지능 분야에서 연구된 정성추론 이론을 정형명세에 도입하여 요구사항 설계자와 분석자의 인지적 부담을 줄일 수 있도록 하였다. CRSA는 QFM에서 도출한 HRTS 동작의 인과 정보에 따라 체계적으로 위험 원인을 추적할 수 있도록 하여, 기존 결함 트리 분석(FTA: Fault Tree Analysis) 기법의 단점인 분석자의 주관에 의존하는 문제를 해결한다. 월성 원자력 발전소 자동정지계통(Shutdown System 2) 소프트웨어 요구사항 명세와 안전성 분석에 QFM과 CRSA를 적용하여 그 실효성을 입증하고자 하였다.
제조 라인의 설계에 있어서 물류설비의 선정은 매우 중요한 부분이다. 생산라인의 특성을 충분히 고려하여 물류설비를 선정하기 위해서는 다양한 요소들이 고려되어야 하며 그 요소들 가운데는 정량적인 요소(예, 자재 부피, 무게)들 뿐만 아니라 정성적인 요소(예, 유지 보수, 통합성)들도 포함된다. 정량적인 요소는 해당 물류설비의 사양 등을 통해 보다 쉽게 평가가 가능하지만 정성적인 요소는 객관적인 분석이 매우 어려운 부분이다. 실제 사례에서도 물류설비선정 시 정량적인 요소들만 검증되고 정성적인 요소들은 대부분 배제되는 것으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 물류설비의 보다 효율적인 평가 및 선정을 위해 정량적인 요소뿐만 아니라 정성적인 요소들을 반영할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 전문가 지식 기반의 룰 (Rule) 및 퍼지 로직을 연계한 통합 방안을 개발하였다. 우선 전문가 지식 기반의 룰을 통해 해당 공정간 적절한 물류설비 유형 및 가능한 대안 유형들을 찾아내고 이들 중 정성적인 요소들까지를 반영하여 최적의 물류설비를 선정하기 위해 퍼지이론이 적용되었다. 본 연구를 통해 퍼지 이론의 제조 물류부분 적용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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