이 연구는 토질특성을 평가하는 주요 영향인자인 투수계수를 몇 가지 토질물성만으로 쉽게 산정할 수 있도록 단순회귀 분석을 이용하여 투수계수산정모델을 개발하였다. 이를 위한 연구지역은 강원도 평창군 진부면지역으로 총 45개 지점에서 토층시료를 채취하여 실내에서 여러 토질시험을 실시하였다. 상관분석을 통해 시험결과들 중 투수계수에 유효한 토질인자를 선별한 후 선별된 인자들과 직접투수시험에 의한 투수계수간의 관계를 단순회귀분석으로 공식화한 투수계수산정모델을 개발하였다. 또한, 개발된 투수계수산정모델과 직접투수시험 및 각 경험식들에 의한 투수계수를 비교 분석하여 모델의 적합성을 검증하였다. SPSS(statistical package for the social sciences)를 이용하여 여러 토질물성과 투수계수간의 상관관계를 분석한 결과 유효경, 간극비, 건조단위중량이 투수계수에 가장 크게 영향을 미치는 토질인자인 것으로 나타났다. 투수계수 산정모델에 의한 투수계수는 직접투수시험에 의한 투수계수와 거의 유사한 결과를 보였다. 따라서 개발된 투수계수산정모델은 연구지역과 같은 토질조건인 경우 토층의 투수계수 산정을 위한 모델로 이용이 가능할 것으로 사료된다.
한국원자력연구원에서는 사용후핵연료를 직접 처분하는 대신 이를 처리하여 발생하는 방사성 폐기물을 심지층에 직접 처분하는 방식의 A-KRS 개념의 방사성폐기물 처분 시스템을 개발해 오고 있다. 이러한 A-KRS 개념에 대한 장기적 안전성 및 처분 시스템 성능 평가를 위한 모델을 GoldSim을 이용 개발하고 이를 지속적으로 수정 보완하고 개선해 오고 있다. KAERI에서 개발된 A-KRS 모델의 신뢰도를 증진 시키기 위하여 유사하게 개발된 다른 모델과의 벤치마킹을 통한 비교 연구의 결과를 제시하였다. A-KRS모델을 미국 NRC에서 SwRI 연구소의 협력을 통하여 개발하여 처분 시스템 성능평가에 활용한 SOAR와 비교하고 병행하여 스웨덴의 SKB에서 최근 수행한 SR-SiTE 안전성 평가를 통하여 KBS-3 개념의 처분 시스템 내 전단 응력에 따른 용기의 파손에 따른 유출 계산 결과와도 비교 검토하여, 전반적으로 상호 잘 일치하는 결과를 얻어 내었다. 보다 개선된 GoldSim으로의 모델의 이행의 필요성은 있으나 A-KRS 모델이 GoldSim을 통해 잘 이행되어 처분 시스템 안전성 평가에 적합한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 속도 의존성을 나타내는 콘크리트의 인장거동을 모사하기 위하여 유변학적(rheological) 모델을 개발하였고 이를 평가하였다. 일반적으로 외부에서 가해지는 하중 속도가 증가할수록 콘크리트의 물성(강도, 탄성계수, 파괴에너지 등)은 그 크기가 증가한다. 콘크리트의 강도는 다른 물성에 비하여 큰 속도의존성을 나타내고, 압축 하중인 경우보다 인장 하중을 받는 경우 그 속도의존성이 크게 나타난다. 이러한 콘크리트의 속도 의존성을 모사하기 위하여, 기존 RBSN(Rigid-Body-Spring-Network) 모델의 거동을 나타내는 스프링 세트에 대쉬포트(Dashpot)와 같은 점성 요소와 Coulomb 마찰 요소를 조합하였다. 요소의 조합에 따라 세 가지 모델( 1)점탄성, 2)점소성, 3)점탄소성 손상(Damage 모델)을 고려하였고, 이에 대한 구성관계식을 유도하였다. 개발된 해석모델은 직접인장 실험의 응력-변형률 관계곡선과 비교 검증되었고, 이중 점탄소성 손상 모델은 실험결과를 잘 모사할 수 있음을 확인하였다.
최근 객체지향 개발 방법론을 적용하는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 개발 노력 추정 기법으로 사용사례점수(Use Case Point, UCP)에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 연구는 기술적 요인과 환경적 요인을 적용한 AUCP(Adjusted Use Case Point)에 상수를 곱하여 개발 노력을 추정하는 선형모델을 제안하고 있다. 그러나 소프트웨어 규모가 증가하면 개발기간은 기하급수적으로 증가함으로서 비선형 회귀모델이 적합하다는 사실과 UCP 계산과정에서 TCF(Technical Complexity Factor)와 EF(Environmental Factor)를 적용함에 따른 FP(Function Point) 오차가 발생함으로서 AUCP로 규모를 추정하는 것은 비현실적이다. 이 논문은 사용사례점수 기반의 기존 연구의 문제점을 제시하고, 기존 연구의 문제점인 TCF와 EF를 고려하지 않고 직접 UUCP로 부터 개발 노력을 추정할 수 있는 모델(선형, 로그형, 다항식, 거듭제곱, 지수형)을 도출하고 평가한다. 그 결과, 기존의 선행 모델보다 비선형모델인 지수형 모델이 우수한 결과를 보였다. 따라서 개발될 소프트웨어 시스템의 UUCP를 계산한 후 제안된 모델을 이용하여 개발 노력을 추정함으로서 개발에 소요되는 직접비용 산정이 가능하다.
본 논문에서는 저자가 제안한 유효응력모델을 이용하여 지진시 사면의 동적거동에 관한 수치해석을 수행하였다. 항복함수는 동일한 응력비를 가진 무한개의 방사선을 의미하며, 비관련 유동규칙을 가진 탄소성모델인 UBCSAND를 이용하였다. 이 모델은 FLAC내에 내장된 Mohr-Coulomb모델을 변형한 형태이다. UBCSAND모델을 이용하여 RPI에서 수행한 원심모형실험결과를 예측하였다. 먼저, UBCSAND모델을 Nevada모래를 사용한 반복 직접단순전단시험결과를 이용하여 검증하였으며, 액상화전후의 거동을 예측하였다. 이와 같이 검증된 모델을 원심모형실험에서 계측된 가속도, 과잉간극 수압, 변위와 서로 비교하였다. 일반적으로 계측치와 예측치가 일치하였다. 유효응력모델을 이용한 동적 수치해석기법은 서부 캐나다에서 댐, 교량, 터널, 파이프라인과 관련된 액상화 프로젝트에 실제 사용되고 있다.
본 연구에서는 우리나라의 미래 산지면적의 변화를 전망하기 위해 요인들의 인과관계에 기반한 System Dynamics 모델을 개발하여 2050년까지 산지전용 수요 변화를 전국 단위로 분석하였다. 모델을 개발하기 위한 산지전용 형태의 유형을 농업용지, 산업용지, 주거·상업용지, 공용·공공용지로 분류하여 시계열 자료로 구축하였다. 각 산지전용 유형에 영향을 주는 피드백 인자를 분석한 결과, 농업용지와 산업용지는 모두 GDP와 직접적인 음과 양의 관계를 가지는 것으로 나타났고, 공용·공공용지는 GDP와 직접적인 양의 관계가 성립하지만 생활용 목적이 대부분이기 때문에 인구수와도 직접적인 영향을 주고받는 것으로 나타났으며, 주거·상업용지의 경우에는 경기상황을 대표하는 GDP와 주택건축허가량에 직접 영향을 받는 것으로 분석되었다. 또한 각 유형에 영향을 주는 GDP, 주택건축허가량, 인구의 변수는 하위 단의 생산토지, 생산자산, 고용자수 등의 변수와 순환적 관계가 성립하고 이러한 변수에 의해 유발되는 유형별 전용면적은 생산토지에 다시 영향을 주는 피드백 관계를 나타내는 것으로 나타났다. 그리하여 본 연구에서는 한국은행, 통계청에서 제공하는 GDP와 인구자료와 기존 연구에서 도출된 주택건축허가량 시계열 자료를 이용하여 각 유형을 직접 추정하는 모델을 개발하였다. 그 결과 농업용지 전용수요는 지속해서 감소하고, 2050년까지의 산업용지 수요는 2020년 전용면적 대비 약 39% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 공용·공공용지의 경우 2050년까지 감소추세를 나타내며 인구가 감소하는 2029년 이후부터 수요의 감소율이 지속해서 증가하는 것으로 분석되었으며, 주거·상업용지의 수요는 가구수 감소와 더불어 2034년 정점 대비 약 1,634ha까지 줄어드는 것으로 예측되었다. 이렇듯 산지전용은 미래에도 지속해서 발생하기 때문에 산지의 보호와 국토의 균형적 발전을 위해서는 현재의 산지이용 체계를 개선하여 합리적인 이용을 유도할 수 있는 법률과 정책이 수반되어야 할 것으로 사료된다.
챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.
챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
전투체계는 일반적으로 대규모 시스템으로 다양한 부체계들로 구성되며, 각각은 서로 다른 업체에서 독립적으로 개발되어 서로 다른 컴퓨팅 플랫폼에서 동작한다. 이러한 다양한 플랫폼에서 동작하는 부체계들을 관리하는 것이 쉽지 않다. 그래서 현재 전투체계를 통합 관리하기 위한 방안으로 정보모델을 이용하는 방안이 제시되고 있다. 일반적으로 정보모델은 플랫폼에 독립적인 형태로 구성하기 위해 XML을 이용한다. 그러나 전투체계와 같이 복잡한 시스템에 대한 정보모델을 사용자가 직접 관리하기란 쉽지 않다. 이는 관리 대상 체계들의 정보뿐만 아니라 하위 시스템 및 애플리케이션들 간의 관계를 모델링하는 것이 필요하기 때문이다. 이 논문에서는 객체지향 개념을 바탕으로 전투체계를 관리하기 위한 정보모델을 제시하고, 정보모델을 효과적으로 구축하기 위해 블록 기반으로 시스템들의 정보와 시스템들 간의 배치 관계 등을 표현할 수 있는 정보모델 모델러를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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