• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.4
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• pp.20-27
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• 2016

Emergency and evacuation planning is critical to reduce potential loss of life from flooding. In order to develop evacuation plans, emergency managers and decision makers require estimates of probable inundation areas and times of inundation. In this paper, we present an agent-based modeling approach that incorporates in a hydrodynamic model to estimate both of these properties. A case study is conducted modeling the failure of a dam located in Andong, South Korea. We estimate flood travel times for Manning's roughness coefficients and discharge using a coupling of the continuity equation and Manning's equation. Using the output from the hydrodynamic model and the flood travel times, the agent-based model produces flood inundation maps at each time interval. The model estimates that for two-thirds of the Andong region the time of inundation is estimated to be slightly less than three minutes. The results of this study can be used to in the development of emergency and evacuation planning for the region.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1997.11a
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• pp.179-184
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• 1997

지금까지 수행되었던 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가 (Probabilistic Safety Assessment; PSA) 결과, 노심손상 빈도의 30% - 70%가 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 PSA에서 인간행위를 적절히 다루는 것은 매우 중요하다. 특히 원자력발전소의 정지운전인 경우에는 자동으로 작동하는 계통이 거의 없어 고장수목(fault tree)과 사건수목(event tree)의 모델링에 많은 운전인 행위가 포함되기 때문에 노심손상 빈도와 관련이 있는 인간행위는 전출력 운전(full power operation)에 대한 PSA 결과의 경우보다 많은 것으로 나타났다. PSA에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 PSA의 논리구조인 고장수목과 사건수목에 모델링될 인간행위를 파악하고 정량화하는 것이다. 현재 인간신뢰도분석은 인간행위에 대한 데이타의 부족과 인간행위 자체의 다변성(variability)으로 인해 분석에 어려움이 있고 분석자의 주관성이 개입될 여지가 많은 실정이며, 이에 따라 분석 결과에는 많은 불확실성을 내포하게 된다. (중략)

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.796-801
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• 2002

최근의 소프트웨어 개발은 객체지향 프로그램 개발 기법을 사용하여 소프트웨어를 개발하고 있다. 초보 개발자에게는 적절한 객체를 식별하고 정확한 속성과 행위를 부여하는 객체 지향 기법은 상당히 힘든 문제이다. 객체의 집합, 즉 클래스 모델링 기법에도 재사용 기법을 사용한다면 이미 작성된 모델을 참조하여 객체 지향 개발 기법을 처음 접하는 초보 개발자에게는 학습의 기회를 제공하고, 숙련된 개발자에게는 검증된 모델을 통해 모델링 실패를 방지할 수 있는 안전성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유사성(Similarity) 측정 기법을 적용하여 클래스간의 유사도를 판단하고, 관계 일치여부를 분석하여, 재사용 가능한 클래스를 검색하는 모델을 제안한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.2
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• pp.35-47
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• 2020

Immediate and serious attention on CGF(computer generated forces) behavior modeling for defense M&S (modeling & simulation) is required in response to the reduction in the number of troops and development of 4^th industrial technologies. It is crucial for both military person and engineer to understand such technologies. The research aims to provide guidelines for establishment of research direction on CGF behavior modeling. We investigate traditional and/or novel methodologies such as rule-based, agent-based, and learning-based method. Discussions on future direction of applicable area and strategies are followed. We expect that the research plays a key role for understanding CGF behavior modeling.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.520-526
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• 1997

WASH-1400[1]이 발간된 이후 수행되어왔던 많은 확률론적 안전성 평가 결과를 보면 노심손상빈도를 나타내는 사고경위 중 많은 부분이 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 확률론적 안전성 평가에서 인간행위를 다루는 것은 매우 중요하게 되었다. 그러나 인간신뢰도분석은 인간행위의 다변성(variability)으로 인해 인간행위의 모델링이 어렵고 데이타가 부족해 뚜렷한 방법론이 없어 분석시 분석자의 주관성이 개입될 여지가 있고 분석결과에는 많은 불확실성을 포함하고 있다. 노심손상빈도를 나타내는 사고경위에는 다수 인간행위가 있는 포함돼있는 단절집합을 얻게되는데 이러한 인간행위들 사이에는 기기의 공통원인 고장처럼 의존성이 존재한다. 이러한 의존성의 평가방법 또한 뚜렷하게 설정되어 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 월성 2,3,4호기 확률론적 안전성 평가 모델에 고려되어있는 인간행위들의 인간오류 확률 값과 의존성 수준의 변화에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 초기사건 이후의 인간행위가 노심손상빈도 변화에 크게 기여하는 것이 밝혀졌고, 다수 인간행위들 사이의 의존성 수준변화가 노심손상빈도 변화에 큰 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.12
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• pp.1264-1268
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• 2010

In this paper, we propose a behavior pattern analysis method for users tasking on hands-on security exercise missions. By analysing and evaluating the observed user behavior data, the proposed method discovers some significant patterns able to contribute mission successes or fails. A Markov chain modeling approach and algorithm is used to automate the whole analysis process. How to apply and understand our proposed method is briefly shown through a case study, "network service configurations for secure web service operation".

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.135-138
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• 2006

사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.765-771
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• 1997

인간신뢰도분석 절차인 SHARP(Systematic Human Action Reliability Procedure)와 인간행위 정량화 방법인 THERP(Technique for Human Error Rate Prediction)를 토대로 하고 원자력발전소의 저출력/정지 운전의 특징적인 상황을 반영하여 가압 경수로의 저출력/정지운전의 PSA를 위한 인간신뢰도분석 절차서를 개발하였다. 개발된 인간신뢰도분석 절차서의 주요사항은 다음과 같다; 1) 원자력발전소의 이상사태에 대응하는 운전원 행위는 두 개의 기본사건인 진단실패와 수행실패 사건으로 모델링 한다. 2) 절차서에 없는 행위이라도 일부 운전원이 그 행위에 대한 절차와 조건을 알고 있으면 그 행위에 대해 성공가능성을 고려한다. 3) 인간신뢰도분석시 본 연구에서 개발된 표(work sheet)의 사용으로 인간행위 정량화 과정에 대한 타당성 및 신뢰성을 제고시키고 정량화과정을 쉽게 추적할 수 있다. 4) 인간신뢰도분석자의 판단이 필요한 부분에 결정수목을 사용하기 때문에 인간신뢰도 분석 시 개입될 수 있는 분석자의 주관성을 일정부분 배제할 수 있고 일관된 인간신뢰도분석을 수행 할 수 있다.