ADAS is the air defense control system performing air surveillance and identification of ROK and near air. This system is self-developed by Air Force, currently operated successfully as the alternative system of MCRC. ADAS processes converting and combining transferred the real time radar data detected by radars. additionally, it displays significant radar data as producing in tracks. Then, it uses the message queue for IPC(Inter Process Communication). the various tactical data processed in the server is ultimately send to the network management process through the message queue for transmitting to the weapon director console. the weapon director receives this transmitted tactical data through the console to execute air defense operations. However, there is a problem that data packet is delayed or lost since the weapon Director does not receive as the amount of tactical data from the server overflowed with air tracks and missions increased. This paper improved the algorism to display and transmit the various tactical data processed from ADAS server to numbers of the weapon director console in the real time without any delay or lost. Improved the algorism, established at exercise, the development server in the real operation network and the weapon director console, is proved by comparing the number of sending tactical data packets in the server and receiving packets in the weapon director.
인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.
제품계열(Product Line)은 핵심자산(Core Asset)을 서로 공유하는 제품들의 집합이며, 제품계열 공학(Product Line Engineering, PLE)은 제품계열을 특화(Instantiation) 할 수 있는 원리, 기술, 메커니즘과 프로세스들의 집합이다. PLE는 여러 유사한 제품들간에 공유할 수 있는 핵심자산을 만들고, 그 핵심자산을 특정 제품에 맞게 실체화 시켜서 제품을 만든다. 모델 기반 아키텍처(Model Driven Architecture, MDA)는 자동화 도구를 이용하여 모델로부터 구현으로 구체화하는 접근 방법이다. 그러므로, 핵심자산을 MDA의 플랫폼 독립적인 모델(PIM)로 정의하여 구현까지 자동화한다면, 두 개발 방법의 장점을 극대화 할 수 있다. 하지만, 핵심자산을 표현하는 UML 프로파일은 현재까지 없으며, PLE의 핵심자산 및 제품 조림의 자동화 생산을 위한 PIM 명세 기법의 연구가 부족하다. 본 논문에서는 PLE기술과 MDA 기술을 접목하기 위해 PIM 수준의 핵심자산 명세 기법을 제안한다. 핵심자산을 명세하기 위해 아키텍처 명세, 컴포넌트 명세, 워크플로우 명세, 알고리즘 명세, 결정 모델 명세 기법을 제안한다. 본 논문의 명세 기법은 PLE, MDA 기술을 사용하여 제품의 생산성, 적용성, 유지보수성 및 품질 향상을 지원한다.
본 논문에서는 글로벌 IT 업계의 현실적인 대안으로 부상하고 있는 분산 스크럼 전략과 최적화된 애자일 기법을 사용하여 애자일 소프트웨어 분산 개발 프레임워크(AFDSD)를 제안하였다. AFDSD를 미국 야후사의 카멜레온 프로젝트에 실제 적용하고 종합적인 평가를 수행한 결과, 그 성능과 만족도가 30% 이상 향상되었다. 또한, 개발 조직의 애자일 도입 수준 평가, 프로세스와 프랙티스의 민첩도 산출, 애자일 프로젝트 성공도 산출 및 이전 버전과의 생산성과 품질 비교를 수행함으로써 애자일 프로젝트에 대한 새로운 평가 모델을 제시하였다. 본 연구의 목적은 실제 성공적인 적용사례를 통해 그 효율성이 검증된 분산 애자일 전략을 반영한 소프트웨어 개발 및 평가 모델을 제공함으로써 일반 업체들이 각자의 프로젝트 환경에 맞게 변형하여 손쉽게 적용 가능하도록 하는 것이다.
건축공사에서 먹매김 공정은 건물의 구성요소를 계획된 위치에 정확히 형성하기 위한 기준이 되므로 높은 정밀도가 요구된다. 최근의 건축물 규모 증가 및 숙련공 부족 추세에서 먹매김 공사는 로봇 기반의 자동화 기술 도입을 통한 생산성 및 품질 향상 요구가 크게 나타나고 있으며, 특히 가장 선행되는 골조공사 먹매김 작업의 중요도 및 자동화 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 건축물 골조공사용 먹매김에 적합한 시공 자동화 시스템 개발 방향을 제시하고자 한다. 기존 유사 기술 고찰을 토대로 하여 5가지 구성기술과 17개의 세부 기술요소를 도출하였으며, 전문가 설문을 통한 중요도 평가를 수행하였다. 설문 결과, 열악한 주행 및 작업 환경에 대응하기 위한 주행부 및 마킹부 기술이 가장 중요한 구성기술로 파악되었으며, 이러한 환경에서 정밀도를 확보하기 위한 제어기술과 전반적인 프로세스의 자동화기술의 중요성이 높게 나타났다. 본 연구 결과는 향후 보다 실용적이고 효율적인 자동화 시스템 개발에 기여할 것이다.
최신 기계번역 연구 동향을 살펴보면 대용량의 단일말뭉치를 통해 모델의 사전학습을 거친 후 병렬 말뭉치로 미세조정을 진행한다. 많은 연구에서 사전학습 단계에 이용되는 데이터의 양을 늘리는 추세이나, 기계번역 성능 향상을 위해 반드시 데이터의 양을 늘려야 한다고는 보기 어렵다. 본 연구에서는 병렬 말뭉치 필터링을 활용한 mBART 모델 기반의 실험을 통해, 더 적은 양의 데이터라도 고품질의 데이터라면 더 좋은 기계번역 성능을 낼 수 있음을 보인다. 실험결과 병렬 말뭉치 필터링을 거친 사전학습모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 본 실험결과를 통해 데이터의 양보다 데이터의 질을 고려하는 것이 중요함을 보이고, 해당 프로세스를 통해 추후 말뭉치 구축에 있어 하나의 가이드라인으로 활용될 수 있음을 보였다.
최근 중소기업은 세계적인 경쟁력을 갖추기 위해서 공정/품질/에너지 데이터 집계가 자동 또는 실시간으로 처리할 수 있는 산업 구조로 급격하게 변화하고 있다. 특히, 중소기업 생산 공정에서 생산되는 실시간 정보 분석은 중소기업의 유의미한 성과들을 분석, 예측, 처방 및 이행하는 새로운 공정 프로세스 형태로 진화해 가고 있다. 본 논문에서는 중소기업에서 생상되는 데이터를 고도화할 수 있도록 중소기업의 자동화 생산 정보 시스템을 빅데이터화 할 수 있는 플랫폼 구축 모델을 제안한다. 제안 모델은 스마트한 중소기업의 데이터 수집을 위해 중소기업에서 생산되는 제품의 기본 정보에 대한 다양한 데이터를 활용해 중소기업의 운영 효율화(컨설팅 및 교육 등) 및 전략적 의사결정을 지원할 수 있는 기능이 있다. 또한, 제안 모델은 종소기업의 정보 공유 및 시스템 연계가 원활하게 서로 다른 지역적 특성 및 분야를 가지는 중소기업들간에 긴밀한 협조가 가능한 것이 특징이다.
소프트웨어 제품라인공학은 재사용성에 초점을 맞추어 소프트웨어의 높은 품질과 생산성을 만족시킬 수 있는 방법으로 제안되었다. 소프트웨어 제품라인에서 제품 구성 방법은 휘처모델로부터 주어진 제품을 위해 가장 최선의 휘처와 휘처속성을 선택해 나가는 프로세스이다. 성공적인 제품 개발을 위해서는 제품의 목표를 달성할 수 있는 휘처와 휘처 속성을 선택하는 것이 중요하다. 하지만 수천개의 휘처와 휘처 속성이 존재하는 경우에는 최적의 제품 구성을 하는 것이 매우 어렵다. 그렇기에 본 연구에서는 휘처와 휘처 속성간의 관계를 기반으로 제품의 목표를 달성하게 하는 휘처와 휘처 속성의 구성 조합을 찾는 휘처 구성 방법을 제안하여, 보다 정확한 제품의 목표 달성에 기여하는 휘처 구성이 될 수 있도록 한다.
본 연구에서는 일반 X선 검사를 대상으로 시뮬레이션 교육 모델을 제시하고 실습 시 발생하는 오류를 분석하고자 하였다. 2012년부터 2018년까지 총 183명 (남자 77명, 여자 106명)의 학생이 참가하였다. 시뮬레이션 X선 시스템은 컴퓨터방사선영상(computed radiography, CR) 시스템을 이용하였다. 환자 보호, X선 검사의 정확성, 영상의 안정성 등의 검사 프로세스에 발생하는 오류 빈도수를 분석하였다. 그 결과 환자 자세 설정 오류, X선 중심선의 정확성 오류, 영상검출판의 크기 및 위치 설정 오류, 그리드 사용의 오류, 마킹의 오류, X선 조사조건 설정 오류, 조사야 설정의 오류, X선 입사각도의 오류, X선 조사거리의 오류 순으로 분석되었다. 이러한 오류를 중심으로 개선된 방사선사 실습 교육이 필요할 것이며 그로 인하여 정밀한 검사와 고품질의 의료서비스를 제공하여 국민들의 보건의료에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.
조직의 정보화 수준을 향상시키기 위해 CMMi는 단계별로 정보화의 효율성 및 품질 향상에 많은 역할을 하였다. 대학 조직에서도 이러한 CMMi의 개념에 맞춤형 IT 거버넌스 프레임워크를 활용한다면 대학 고유의 비전 실현을 위한 대학정보화 거버넌스로 자리 잡게 될 것이다. 본 논문에서는 이러한 CMMi의 staged model을 참고하여 대학 정보화에 적용할 수 있도록 개발한 대학정보시스템의 단계적 프레임워크를 제시한다. 먼저 대학 고유의 프로세스를 단계별로 적용하였고 실제로 대학 현장에서 접근하여 활용할 수 있다. 그리고 정보화 업무담당자 뿐 아니라 대학 본부의 업무 담당자 입장에서도 이를 준수하여 대학정보화 계획 및 예산에 적용할 수 있다. 계단형 프레임워크는 대학정보화 성숙도 및 Process로 분류하고 이를 대학정보시스템 수준 향상에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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