그린 네트워킹(Green networking)은 유선 데이터 네트워크(Wired data network)에서 통합적인 에너지 관리를 통해 에너지 낭비와 CO2 배출 감소를 유도하기 위해 주요 관심분야가 되었다. 그러나 액세스 네트워크(access networks)는 유선 데이터 네트워크 영역에서 사용자 단말을 제외하면 가장 많은 에너지를 소비하는 영역임에도 불구하고 그 범위가 매우 광대하여 통합적인 관리가 어렵고, 그 에너지 소모량과 에너지 절약 잠재성을 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 기존의 다양한 수학적 예측 모델과 실험 및 실측 데이터를 이용하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량 데이터를 수집하고 머신러닝(Machine learning)의 지도학습을 이용한 다중 선형 회귀모델을 생성한다. 또한 생성한 모델로부터 다양한 실험을 통해 회귀모델의 성능을 최적화하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량을 예측하였고 생성한 회귀모델은 널리 알려진 평가 지표를 통해 성능을 평가하였다.
본 연구의 목적은 객관적으로 측정가능한 이용자 중심의 통합정보검색시스템의 인터페이스 평가영역과 세부평가지표를 설정하는 데 있다. 이를 위하여, 국내외 인터페이스 평가모델을 종합하여 인터페이스 평가영역 및 지표를 도출하고 전무가 집단의 설문조사를 통해 타당성과 신뢰성을 검증한 인터페이스 평가지표를 설정하였다. 따라서 본 연구에서는 통합정보검색시스템의 인터페이스의 평가영역을 페이지 디자인, 컨텐츠 디자인, 사이트 디자인, 정보검색 및 출력, 사용편리성, 미적 표현 그리고 일반 및 기타의 영역으로 구분하였다. 도출된 평가영역은 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여, 신뢰성과 타당성 분석을 실시하였다. 그 결과 인지적${\cdot}$감성적 측면의 평가 관점에서의 페이지 디자인, 컨텐츠 디자인, 사이트 디자인, 정보검색 및 출력, 사용편리성, 미적 표현 그리고 일반 및 기타의 7개 평가영역이 신뢰성이 있었으며, 객관적 측면의 평가 관점에서는 페이지 디자인, 컨텐츠 디자인, 사이트 디자인, 정보검색 및 출력, 사용편리성의 5개 평가영역이 신뢰성이 있는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정의 신설과목인 통합과학의 현장안착을 지원하기 위해 교육부에서 실시한 통합과학 선도교원 연수에 대한 성과평가를 통해 통합과학 교육과정 지원 방안을 도출하려는 것이다. 2017년도 통합과학 선도교원연수를 중심으로 연수에 참여한 교사들이 개발한 연수 산출물, 연수강사로 참여한 과학교사들과의 심층면담 등을 분석하여 통합과학 선도교원 연수에서 드러난 통합과학 교육과정의 특성과 통합과학 교육과정 현장 안착을 위한 지원 방안을 도출하였다. 2017년도 통합과학 선도교원 연수에 참여한 교사들은 연수를 통해 통합과학 교수 학습 및 평가 계획을 개발하였는데, 교사들이 가장 많이 선택한 성취기준은 [10통과08-03]과 [10통과 09-04]였다. 이들 성취기준에 대해 텍스트마이닝 분석을 통해 성취기준 재해석, 교수학습 방법, 학습소재, 평가방법, 교과역량 등의 구현 실태를 탐색하였다. 또한 2015 통합과학 교육과정의 성취기준 재구성 모델 사례를 통합 우수 사례, 학생 참여형 수업 우수 사례, 교과역량 신장 우수 사례 등으로 구분하여 각각의 특징을 분석하였다. 연구결과를 토대로, 통합과학 교육과정 현장 안착을 위한 연수 지원방안과 후속 연구를 제안하였다.
스마트공장 등으로 변화하는 경쟁 환경 속에서 제조시스템의 현 수준을 측정하고 개선 목표와 과제를 도출, 추진하여 제조경쟁력의 수준을 높이는 것이 기업의 기본적 활동이 되고 있다. 그러나 기업의 미래 제조경쟁력을 갖추기 위한 구성요소 분석과 성숙도평가에 관한 연구는 부분적으로 진행되고 있고 초기단계에 있다. 본 연구는 제조시스템에 대한 다양한 관점의 모델, 개발프로세스, 프레임워크 등에 대한 기존 연구를 분석하였다. 또한 스마트공장 관련 성숙도평가 연구들을 통해 미래 제조시스템의 구성요소들을 도출하여 구조모델을 설계하였다. 평가모델, 변환모델까지 포함하는 메타모델을 설계하고 프레임워크 개발 프로세스를 도출하여 미래 제조시스템의 성숙도평가를 위한 통합적 프레임워크를 제안하였다. 또한 실제 스마트공장 평가에 적용하여 검증하였다. 제시된 프레임워크는 미래 제조시스템의 성숙도평가를 위한 기반 도구로 활용될 수 있을 것이다.
추천 시스템을 통해 사용자의 만족도를 높여 매출 증대까지 기대할 수 있기에, 추천 시스템은 과거부터 활발하게 연구되어 왔다. 추천 시스템은 크게 선형 모델과 비선형 모델로 구분할 수 있는데, 각 모델이 주로 독자적으로 연구되어 통합된 성능 결과를 명확히 알 수 없는 경우가 많아, 두 모델 간 특성 차이를 명확히 파악하여 추천 상황에서 적합한 모델을 선택하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 선형 모델과 비선형 모델을 같은 데이터와 같은 환경, 같은 성능평가 지표로 실험하여 결과를 비교 및 분석해보고자 한다.
본 논문은 항공기용 다기능 레이다의 성능 평가를 위한 레이다/환경 통합 시뮬레이터 구축 및 검증에 대해 설명한다. 항공기 운용 시나리오 구현을 위해 6자유도 동역학 모델을 적용하였다. 항공기 6자유도 강체 동역학 모델에서 항공기의 자세 기동을 고려한 궤적 생성을 위해 정상 상태 비행 평형점 탐색, 오토파일럿 설계, 항공기 유도 명령 생성을 진행하였다. 레이다 시뮬레이터 구축을 위해 레이다의 표적 탐지 및 측정 모델, 추적 필터를 포함하는 레이다 운용 모델이 고려되었다. 이를 통해 항공기의 자세 기동을 고려한 다기능 레이다/환경 통합 시뮬레이터를 구현하였고, 특정 공대공 시나리오를 생성하여 레이다/환경 통합 시뮬레이터를 시험 및 검증하였다.
본 연구의 목적은 국가하천의 생태건강도 평가, 보존 및 관리를 위해 현재 국가에서 이용되는 확립된 하천다변수 모델이 개발되기 이전의 초기에 개발된 어류를 이용한 생물통합지수에 기반을 둔 생태건강도 평가모델을 소개하는 것이다. 초기의 어류를 이용한 IBI 모델은 2004~2006년 사이에 개발되었고, 연구 초기에 건강성 평가모델은 10개 메트릭 모델로 구성되었고, 이후에 현재 국가에서 어류에 의거한 생태건강성 평가를 위한 8개 메트릭 모델로서 4대강 수계의 하천 및 강들에 적용하기 위해 최종적으로 확립되었다. 본 논문에서는 어류조사법이 어떻게 확립되었고, 어떻게 메트릭 속성이 선정되었는지를 설명하며, 어류메트릭 모델 개발과 함께 내성도 길드 및 트로픽 길드가 어떻게 분류체계를 대별하게 되었는지를 제시한다. 초기에 제시된 10개의 메트릭 모델은 현재 쓰는 8개의 메트릭 모델로 전환되었고, 이 모델에서는 초기모델에서 포함된 M2 및 M7 메트릭이 제거되었다. 또한 초기에는 건강도의 기준이 6개 범주로 나누었으나, 현재는 4개 범주 (최상, 양호, 보통, 불량)로 대별하여 이용하고 있다. 이런 초기의 모델은 4대강의 여러 강 및 하천에 적용평가 되었다. 2000년대 초반에 모델 개발을 위해 어류 IBI 값들은 화학적 변수(BOD, COD: 유기물 오염 지표) 및 물리적 서식지 변수들과의 값들과 비교평가 한 후, 화학적 지표를 이용한 수질과 물리적 서식지 변수를 이용한 서식지 건강성을 비교 평가하여 왜 차이가 나타나는지를 설명하였다. 이런 초기의 IBI 모델 개발 프로세스는 적용된 IBI 모델 및 메트릭 속성의 확립을 이해하는 데 도움이 될 것이다. 따라서, 이런 노력은 하천 및 수계 관리자들에게 뿐만 아니라 육수학자 및 어류 생태학자들에게 효율적인 생태계 보존 및 관리전략을 제공할 것으로 사료된다.
지금까지 조직의 정렬에 관한 대다수 연구는 비즈니스 전략과 정보기술 간의 정렬에 집중되어 왔다. 더구나 이러한 정렬은 조직의 관점, 시각, 범위 요소를 포함한 전사적이고 통합적인 정렬이기 보다는 관점 등 일부분의 요소를 중심으로 이루어져 왔다. 한편, 전사적 아키텍처는 조직의 구성요소와 이들 간의 상호관계를 전사적이고 통합적으로 제시한 청사진이다. 요즈음 많은 조직들은 이러한 전사적 아키텍처 개념을 기반으로 비즈니스 전략과 정보기술 간의 정렬을 시도하고 있다. 그러나 이러한 전사적 정렬 방법은 아직 개념적이고 추상적인 수준에 머무르고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문은 기존의 부분적인 정렬보다 구조화된 전사적 정렬 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 기존의 연구 결과를 분석하고, 전사적 아키텍처 개념을 기반으로 관점, 범위 및 시각 등 3차원 요소를 포함한 전사적 정렬을 위한 개념적 모델, 논리적 모델 및 물리적 모델들을 제안한다. 마지막으로 제안된 모델이 기존의 모델들 보다 조직의 구성요소를 전사적으로 정렬하는데 적합함을 비교 및 평가를 통하여 보여주고 있다.
도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)의 핵심 이동수단인 개인 항공기(PAV) 및 화물 운송용 무인항공기(Cargo UAS)는 항공기 시스템의 설계 적합성과 안전성을 동시에 확보해야 한다. 이를 입증하여 형식 증명(인증)을 받으려면 안전성 분석 및 평가를 항공기 개발과정 초기부터 전체 주기에 걸쳐서 체계적으로 수행해야한다. 그러나 안전 필수 항공시스템의 복잡도가 증가하고 최첨단 시스템이 적용됨에 따라 기존의 경험기반, 절차기반의 안전성평가만으로는 항공기 시스템의 안전성을 객관적으로 평하기 어려워졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국내외적으로 모델링 및 시뮬레이션 기술을 이용한 모델기반 안전성평가(Model-based Safety Assessment, MBSA)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 타겟의 시뮬레이션 모델을 연동한 통합 비행 시뮬레이터를 활용한 모델기반 안전성평가 프레임워크를 제안하였다. 공중충돌방지시스템(Traffic Collision Avoidance System, TCAS) 과 휠 제동 시스템 (Wheel Brake System, WBS) 사례연구를 통해 제안된 프레임워크를 UAM 안전성평가에 적용 가능함을 확인하였다.
최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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