• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.197-199
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• 2011

테스팅은 테스트 요구사항을 기반으로 수행하기 때문에 테스트 요구사항의 품질은 테스팅 전체 과정의 품질과 직결된다고 할 수 있다. 그러나 테스트 요구사항에서 고려해야 할 점들은 시스템의 도메인과 목적에 따라 다르기 때문에 양질의 테스트 요구사항이라고 판별할 수 있는 기준을 정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 테스트 케이스와 고장 수목의 최소 절단집합을 각각 정형모델로 변환하여 모델체킹을 함으로써, 테스트 요구사항의 안전성을 측정하는 방법을 제시한다. 테스트 요구사항이 반영된 테스트 케이스는 모델체킹의 대상이 되는 정형모델로 변환하였으며, 고장수목의 최소 절단집합은 CTL 검증 속성으로 변환하여 테스트 케이스에서 생성된 정형모델이 안전성을 만족하는지 만족하는지 모델체킹을 적용하여 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.169-179
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• 2021

소비자의 식품소비행동은 소비자 패널 데이터와 같은 정형 데이터 뿐 아니라 매스미디어와 소셜미디어(SNS) 등 비정형 데이터로부터 영향을 받을 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 식품소비 관련된 정형 데이터와 비정형 데이터를 연계한 융합데이터 셋에 대하여 딥러닝 기반의 소비예측 모델을 생성하고 이를 검증한다. 연구의 결과는 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합할 때 모델 정확도가 향상되었음을 보여주었다. 또한 비정형 데이터가 모델 예측 가능성을 향상시키는 것으로 나타났다. 변수들의 중요도를 식별하기 위해 SHAP 기법을 사용한 결과 블로그 및 비디오 데이터 관련 변수가 상위 목록에 있었고, 파프리카 구매 금액과 양의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 실험 결과에 따르면 머신러닝 모델이 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 보였고, 기존의 시계열 분석 모델링에 대한 효율적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.384-387
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• 2010

비정형 초고층 구조시스템 통합설계 플랫폼은 비정형 초고층건물의 구조시스템 설계를 지원하는 여러프로그램들을 통합적으로 활용하여 구조설계자들이 협업을 수행하는 체계이다. 이 체계의 핵심적인 사항은 각 프로그램들이 필요한 자료들을 신속하고 정확하게 교환하는 것이다. 표준자료모델은 여러 프로그램들의 자료교환을 목적으로 적절한 범위 내에서 필요한 자료들을 취합하여 체계화한 것이다. 하지만 표준자료모델은 각 프로그램에서 요구되는 모든 자료들을 취합하고 그 목적에 부합되도록 체계화시킬 수 없어 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 비정형 초고층건물 구조시스템 통합설계 플랫폼의 각 프로그램들이 표준 자료모델을 이용하여 자료를 교환하는 방법을 검토하고 비교하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.13-28
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• 2021

강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.823-825
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• 2003

보안 시스템에 대해서 고등급 평가를 받기 위해서는 정형적 방법론을 사용하여, 보안 모델을 설계하고, 보안 속성을 정확히 기술해야만 한다. 본 논문에서는 정형적 설계 방법을 통해 보안모델을 설계하고 검증하기 위한, SPR(Safety Problem Resolver) 정형검증도구의 검증방법 및 기능에 대해 소개하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.287-294
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• 2017

국내 AEC 산업 분야에 2000 년대 중반부터 그 적극적인 도입이 시작된 BIM 기술은 최첨단 건축, 초대형 건축, 비정형 건축 등을 중심으로 그 도입이 가속화 되어 왔다. 건물 구축 기술의 부족으로 의해 완공률이 낮았던 비정형 건축물들이 BIM 기술의 도입으로 많은 구축 성공 사례가 생기면서 건축가들이 비정형 건축 설계에 활발히 도전하고 있다. 그러나 비정형 설계가 가능한 모델러들은 설계, 시공, 유지관리 등에서의 데이터 관리가 효율적인 BIM 데이터의 구축이 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 비정형 모델러에서 생성된 건축 부재 데이터의 BIM 데이터로의 변환 프로세스를 제안하였다. 제안된 프로세스 모델은 비정형 건축 부재를 형성하기 위한 형성 조건 수신부, 건축부재 생성부, 그리고 BIM 데이터 생성부 세가지 부분으로 구성된다. 구체적으로는 NURBS 기반 모델러에서 비정형 슬라브, 기둥, 보 파라메트릭 건축 부재 형성과 BIM 도구로의 데이터 전이 및 BIM 건축 부재 데이터 형성을 위한 프로세스 모델을 제안하며, 이를 실현하기 위한 프로토타입 시스템이 구현되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.123-136
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• 2013

시각적이고 비정형적인 구조로 표현된 휘처 모델(Feature model)은 구문적 명확성을 보장할 수 없고, 자동화 툴(tool)에 의한 구문(syntax)의 검증이 어렵다. 따라서, 휘처 모델이 가진 구조물의 구문적 명확성을 입증하기 위한 정형적 명세와 모델 검사(model checking)가 필요하다. 본 논문은 Z 언어를 이용한 휘처 모델의 정형적 명세와 모델 검사를 통해서, 휘처 모델의 정확성을 검사하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 휘처 모델과 Z간 변환 규칙을 정의하고, 이 규칙에 의거하여 휘처 모델의 구문에 대해 Z 스키마(schema)로 명세한다. 모델 검사는 Z 스키마 명세에 대해 Z/Eves 툴을 사용하여 구문, 타입 검사(type checking), 그리고 도메인 검사(domain checking)를 수행하여 모델의 모호성을 검사한다. 이로서, 휘처 모델의 구조물을 좀더 명확하게 표현할 수 있으며, 설계된 모델의 오류를 검사할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.127-134
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• 2022

현재 국내 건설업에서는 꾸준히 증가하는 건설재해를 예방하기 위해 다양한 정책적 노력과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 연구에서 건설재해 예방을 위해 개발한 예측 모델의 경우, 주로 정형데이터만을 활용하였기에 건설현장의 다양한 특성을 충분히 고려하지 못한 예측 결과가 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 정형데이터와 텍스트 형식의 비정형데이터를 동시에 활용하여 건설현장의 특성을 충분히 고려할 수 있는 기계학습 기반 건설재해 사전 예측 모델을 개발하였다. 본 연구는 기계학습을 위해 건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)의 최근 3년간 건설재해 데이터 6,826건을 수집하였다. 수집된 데이터 중 정형데이터의 학습은 5가지 알고리즘의 성능 분석을 통해 Decision forest 알고리즘을 사용하였고 비정형데이터의 학습은 BERT 언어모델을 사용하였다. 정형 및 비정형데이터를 동시에 활용한 건설재해 예측 모델의 성능 비교 결과, 정형데이터만을 활용한 경우보다 약 20 % 향상된 95.41 %의 예측정확도가 도출되었다. 본 연구 결과, 비정형데이터를 동시에 활용함으로써 예측 모델의 효과적인 성능 향상을 확인하였으며, 보다 정확한 예측을 통한 건설재해 저감을 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.453-455
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• 2023

본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.310-312
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• 2005

유한상태 기계는 신뢰성이 요구되는 내장형 시스템의 제어흐름을 표현하고 검증하는데 많이 사용되는 모델이다. 하지만 자체가 가지고 있는 단순함으로 인해 복잡한 시스템을 명세하기에는 부족하다. 이러한 유한상태 기계의 단점을 극복하기 위해 다양하게 확장시킨 유한상태 기계들이 나왔지만 이렇게 확장된 유한상태 기계들에 대한 정형 의미의 부재로 인해서 요구사항중 하나인 명세를 검증하는데 어려움이 따른다. 이에 우리는 확장된 유한상태 기계의 정형 단계 의미를 정의하고, 이를 사용하여 모델에 대한 정형검증을 수행하였다. 그 결과 레이스 조건(race condition)과 애매한 전이, 순환하는 전이 등의 버그들을 모델에서 정형적으로 검출 할 수 있었다.