지구관측위성을 통해 획득되는 다양한 원격탐사 자료는 정부 및 공공기관 등 공공의 업무에 매우 유용한 각종 주제정보를 제공하며, 이는 상업적 지구관측 자료의 활용 및 판매 증대 등으로 나타나고 있다. 그러나 이와 같은 위성원격탐사 자료를 이용하여 생성되는 다양한 주제정보는 그 신뢰성에 대한 명확한 검증작업을 거친 후에야 활용이 가능하다. 이를 위하여 우주개발 선진국의 경우 위성발사 초기단계에서부터 주기적으로 영상자료에 대한 검․보정 활동을 체계적으로 수행함과 동시에 그 활용 결과물을 검증하고 실제 적용하기 위한 다양한 지상 검증 사이트를 구축하여 운영하고 있다. 본 논문에서는 해외 위성영상 활용 검증 사이트의 구축 현황과 운영 실태 등에 대하여 서술하고자 한다.
병렬 객체를 이용한 소프트웨어의 개발시, 병렬성에서 기인한 경쟁 조건의 만족 여부나 교착 상태, 기아 상태 등의 오류를 모델의 검증을 통하여 개발의 초기 단계에 발겨하고 수정하는 것은 개발의 효율성을 높일 수 있다. 이러한 병력 객체모델의 검증을 위해서는 객체간의 상호 메시지 교환과 동적 행위를 기술할 수 있는 모델링 언어가 필요하며, 검증하고자 하는 속성을 기술하기 위한 방법이 요구된다. 본 연구에서는 시스템의 모델링을 위해 SPIN에서 사용되는 PROMELA를 쓰레드 기반의 객체 모델링 언어인 SPIN++로 확장하고, 속성의 기술을 위해 확장된 선형 시제 논리를 제안하였으며, 유한 상태에서는 모델 검사(model checking) 도구인 SPIN을 이용하여 검증하는 방법을 제시하고자 한다. 이러한 연구를 통하여 병렬 객체 모델의 정형적인 검증을 수행할 수 있으며, 시스템 개발의 효율성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다.
객체지향 방법의 초기 단계인 객체지향 분석은, 문제 기술서에서 사용자 요구 사항을 실 세계의 개념과 도메인 지식을 통하여 객체 관점에서 모델링하고, 객체 지향 요구 명세를 생성하는 절차이다. 기존에 제안된 객체 모델링 방법론에서 분석 단계의 정적 모델링은 시멘틱 모델 등의 풍부한 시멘틱을 제공하여 모델과 모델링의 많은 부분들을 정형화할 수 있었다. 그러나 대부분의 방법론들의 분석과정은 동적 모델의 정형화가 미흡하다. 본 논문에서는 시스템의 정적인 구조를 검증할 수 있는 정보 트리 모델에 동적인 행위 정보를 포함하도록 확장하고, 검증 절차를 제시함으로써 시스템의 동적 행위를 검증할 수 있게 하였다. 또한, 객체 지향 요구 명세의 동적인 행위에 대한 검증은 확장 정보트리를 사용하여 use case와 시나리오를 추적하면서 검증한다.
본 연구 목적은 IT 기반 창업기업의 초기 투자유치와 관련된 창업자 및 조직특성을 규명하는데 있다. 구체적으로, 창업자의 배경 및 경험과 같은 창업자 특성들이 초기 투자에 미치는 효과를 검증하고, 재무, 인적, 기술자원 등과 같은 조직자원 특성에 대해서도 검증한다. 이를 위해 정부, 엔젤, 벤처캐피탈(VC) 등으로부터 투자 받은 창업자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 얻은 총 295개의 자료가 활용되었으며, 위계적 회귀분석을 통해 가설 검증을 실시했다. 연구 결과, 창업자 특성 중에서는 창업자가 이전에 투자가로서의 경험이 있거나, 기술개발 영역에 경험이 있는 경우 초기 투자유치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조직자원 특성으로 재무자원, 인적자원, 기술자원 등과 같은 요인이 초기 투자에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과는 향후 창업을 준비하는 예비 창업자에게 투자유치를 위해 요구되는 역량 및 특성을 파악함으로써 투자유치 전략에 활용할 수 있는 정보를 제공하며, 투자자에게는 기업 선정 기준에 대한 가이드라인을 제공함으로써 그들의 의사결정을 도울 수 있는 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
제품에 대한 다양한 사용자의 요구 사항을 지원하기 위해 제품 개발 프로세스는 초기 단계인 분석 및 설계 단계에서부터 다양성을 지원할 수 있도록 개발 주기가 이뤄지고 있고 이러한 추세는 차별화된 서비스의 소프트웨어를 내장한 시스템(이하 임베디드 시스템)의 경우 보다 활발히 이뤄지는 경향이다. 요구 사항에서 공통점은 시스템 개발에 있어 재사용성을 높일 수 있는 중요한 부분이므로 요구 사항에 대한 다양성을 분석하고 표현하여 다양한 제품이 개발이 개발 초기 단계에서부터 이뤄 질 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다. 따라서 분석의 기반이 되는 기능 표현 방법은 중요하며 설계와 개발 단계로 연결되기 위해 분석된 기능에 대한 검증이 이뤄져야 한다.
본 연구의 목적은 청소년기의 휴대폰 의존의 시간의 흐름에 따른 발달적 변화를 확인하고, 부모 지지 및 사회적 위축과 이러한 변화 사이에 어떠한 종단적 관계가 있는지를 검증하고자 하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 중학교 1학년 1~3차년도 자료에 대하여 잠재성장모형을 구성하여 이에 대한 실증적 검증을 실시하였다. 분석 결과, 중학교 1학년에서부터 3학년까지 휴대폰 의존 정도는 선형으로 증가하는 패턴을 보였으며, 1차년도의 부모지지는 휴대폰 의존의 초기치에, 그리고 휴대폰 의존 초기치와 변화율은 각각 3차년도의 사회적 위축에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이상에서 도출된 연구 결과에 근거하여 청소년기 휴대폰 의존에 대한 예방 및 개입과 관련된 함의가 제시되었다.
현재 국내에서는 교통사고 재현 방법이 노면 흔적물에 의존하여 이루어지고 있고, 노면 흔적물이 없는 경우 교통사고 재현은 불가능하게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 외국에서는 충돌모델을 이용한 교통사고 재현프로그램을 활용하고 있는 추세이다. 현재 우리나라에서 가장 많이 사용하는 교통사고 재현 프로그램 PC-CRASH를 활용하기 위해서는 각 사고마다 알맞은 충돌특성 인자 값을 사용자가 직접 입력하여 사용하여야 하나, 이를 활용할 수 있는 활용자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 국내에서 실제 발생된 교통사고 사례에 대해 교통사고 재현 프로그램인 PC-CRASH와 충돌에 영향을 미치는 충돌 인자들로 교통사고를 재현하였고, 차량의 최종위치간 거리와 자세에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 또한 실제 역 해석을 하기 위해 차량의 최종위치와 자세만으로 각각의 사례에 적절한 인자값을 추정할 수 있는 회귀식을 구성하였고, 통계적으로 신뢰성을 검증하였다. 사고 재현에 필요한 주요 충돌인자들의 초기치 설정시 추정식을 이용할 경우, 사고 재현 프로그램 활용 시, 시간 단축 효과를 프로그램 내부에 있는 유전자 알고리즘의 반복횟수로 추정식의 통계적 검증을 하였다.
보안 시스템에서 접근 통제 모델을 사용하는 가장 중요한 목적은 시스템 및 사용자에 대한 안정성을 보장하기 위해서이다. 본 논문에서 다루고 있는, SPR은 보안 시스템의 행위를 유한 상태 기계(FSM) 기반의 보안모델로 표현한 후, 보안 모델에 대한 초기 상태의 안전성을 검사하고 초기 상태에서 다음 상태로 전이가 존재할 경우에 그 상태들에 대응하는 모든 상태들에 대해서 보안기준을 만족하는지 검증하는 도구이다. 본 논문에서는 SPR를 사용하여 현재 많은 사람들이 이용하는 Windows 운영 체제의 NTFS에 기반을 둔 보안모델의 안전성을 검증하는 방법을 소개한다
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조학습을 이용하여 한 시간 앞의 전력 수요를 예측하는 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 예측시스템은 시간 단위로 뉴로-퍼지 모델을 재학습하기 위해서 필요한 초기 구조를 요일 유형과 시간 별로 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점의 요일 유형에 따라 선택된 초기 구조를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 모의 실험을 수행한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 다층 퍼셉트론을 이용한 방법과 비교하여 예측의 정확도 측면과 신뢰도 측면에서 모두 향상된 결과를 얻는다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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