본 연구는 제품(구조물)최적화와 프로세스 병렬화가 통시에 실행되는 통합구조설계운용 방법을 제시한다. 관행적 설계방법과 최적화설계방법의 장점들을 선택적으로 수용 보완하는 DB연동 혼성방법을 통해 설계조건을 단계적으로 적용함으로써 대형최적화문제의 계산적 부담 및 이질감을 최소화하였다. PC 네트워크상에서 공학설계를 구성하는 수치연산과 도면작성이 동시공학적 절차로 구현되고, 여기서 설계의 수치연산은 유한요소기반 최적화 방법에 기초하며, 그래픽작업은 AutoLISP 프로그래밍을 통하여 AutoCAD로 표현된다. 수치연산을 병행하는 서버 및 이산최적화를 지원하는 DB서버와 그래픽스테이션 간의 통신은 메시지패싱 방식으로 이루어진다. 표준최적화모델인 트러스구조에 대한 수치실험은 연구의 타당성과 유용성을 보여준다. 공학설계를 구성하는 주된 작업요소를 분산 병행 처리하는 된 연구는 일반적 방법론 및 산업표준환경 등에 기초한다는 점에서 충분한 적용성과 확장성을 갖는다.
최근에 객체지향 프로그래밍 언어의 광범위한 활용과 더불어 객체지향 개발방법론, 객체지향 모형화 언어가 활발히 보급되어 있다. 객체지향 개발방법론을 채택하여 정보 시스템을 개발할 경우, 사전 작업인 업무 분석 및 재설계 작업을 객체지향 모형화 언어를 활용하여 진행하면 업무 분석 및 재설계 산출물을 정보시스템 개발자들이 쉽게 이해하고 정보시스템 개발에 참조할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 모형화 언어의 표준으로 대두되고 있는 UML(Unified Modeling Language)에 기반한 업무 프로세스 모형화 기법(UML-B, UML extension for Business Modeling)을 제시한다. UML-B에서는 UML의 표기법을 사용하여 업무 시스템의 조직 구조, 행위자, 사용사례, 업무 프로세스, 개체 관점을 표현하도록 한다. 또한 UML이 제공하는 확장 메카니즘을 사용하여 업무에 대한 모형화 작업의 용이성을 증진시키고 경영혁신(BPR, Business Process Reengineering) 기법을 객체지향 모형화와 함께 사용할 수 있도록 지원한다.
최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
Due to increased human activities and intensive rainfall events in a watershed, soil erosion and sediment transport have been hot issues in many areas of the world. To evaluate soil erosion problems spatially and temporarily, many computer models have been developed and evaluated over the years. However, it would not be reasonable to apply the model to a watershed if topography and environment are different to some degrees. Also, source codes of these models are not always public for modification. The ArcGIS model builder provides ease-of-use interface to develop model by linking several processes and input/output data together. In addition, it would be much easier to modify/enhance the model developed by others. Thus, simple model was developed to decide soil erosion hot spot areas using ArcGIS model builder tool in this study. This tool was applied to a watershed to evaluate model performance. It was found that sediment yield was estimated to be 13.7 ton/ha/yr at the most severe soil erosion hot spot area in the study watershed. As shown in this study, the ArcGIS model builder is an efficient tool to develop simple models without professional programming abilities. The model, developed in this study, is available at http://www.EnvSys.co.kr/~sateec/toolbox for free download. This tool can be easily modified for further enhancement with simple operations within ArcGIS model builder interface. Although very simple soil erosion and sediment yield were developed using model builder and applied to study watershed for soil erosion hot spot area in this study. The approaches shown in this study provides insights for model development and code sharing for the researchers in the related areas.
This paper provides an evaluation of an optimization-based, multiple-input double-output (MIDO) run-to-run (R2R) control scheme for general semiconductor manufacturing processes. The controller in this research, termed adaptive dual response optimizing controller (ADROC), can serve as a process optimizer as well as a recipe regulator between consecutive runs of wafer fabrication. In evaluation, it is assumed that the equipment model could be appropriately described by a pair of second-order polynomial functions in terms of a set of controllable variables. Of practical relevance is to consider a drifting effect in the equipment model since in common semiconductor practice the process tends to drift due to machine aging and tool wearing. We select a typical application of R2R control to chemical mechanical planarization (CMP) in semiconductor manufacturing in this evaluation, and there are five different CMP process scenarios demonstrated, including mean shift, variance increase, and IMA disturbances. For the controller, ADROC, an on-line estimation technique is implemented in a self-tuning (ST) control manner for the adaptation purpose. Subsequently, an ad hoc global optimization algorithm based on the dual response approach, arising from the response surface methodology (RSM) literature, is used to seek the optimum recipe within the acceptability region for the execution of next run. The main components of ADROC are described and its control performance is assessed. It reveals from the evaluation that ADROC can provide excellent control actions for the MIDO R2R situations even though the process exhibits complicated, nonlinear interaction effects between control variables, and the drifting disturbances.
현실 세계의 복잡한 비즈니스 로직들이 프로그램 내부에 투영되면서 시스템의 복잡도는 갈수록 높아지고 있다. 이러한 높은 복잡도를 가지는 프로그램도 그 생명주기 동안 재공학을 거쳐야 하는 것은 필연적일 것이다. 다양한 목적으로 가해지는 재공학 작업에서 그 작업의 대상이 되는 핫 스팟 예측은 매우 중요하다. 일반적으로 레거시 시스템의 재공학 작업은 UML과 코드 분석을 기반으로 예측한다. 또한 그 예측 단위는 클래스 혹은 유닛(함수) 단위가 된다. 그러나 함수 내부의 코드의 량이 갈수록 커져가고 있고 더 미세한 핫 스팟을 찾기 위하여 클래스 단위의 탐색보다 더 미세한 부분의 탐색이 필요하다. 본 논문에서는 AOP를 이용한 문장 단위의 핫 스팟 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법에서 요구하던 핫 스팟 검출을 위한 UML과 코드 분석, 또한 이 둘 사이의 일치성과 관계없이 동적으로 AOP를 이용하여 레거시 시스템의 실행 정보를 기록하는 동적 이벤트 로그 데이터를 생성한다. 이를 바탕으로 핫 스팟을 예측하고 슬라이싱하는 방법을 제안하였다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제3권2호
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pp.67-72
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2022
Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.
<창조 101>은 중국 텐센트가 한국 <프로듀스 X 101> 프로그램의 제작권을 매입하여 만든 리얼리티 예능 프로그램이다. 이 프로그램은 양성 대상의 미완성성, 양성 목표의 지향성, 과정의 성장성, 결정자의 국민성 등 네 가지 특징을 가지고 있다. 기획사에서 연습생을 키우는 과정을 프로그램을 통해 연습생 개인의 후면영역(back region)과 연예계의 후면영역을 전면영역(front region)으로 전환시켜 대중들에게 공개하였다. 이는 시청자들에게 기분 전환(diversion), 대인관계(personal relation) 유지와 자아 인정(personal identity) 등 효용 가치가 있으므로 주목과 인기를 많이 얻었다. 이러한 아이돌 양성 프로그램은 오디션 리얼리티 예능 프로그램의 발전에 좋은 귀감을 제공해 주었다.
최근 건설산업의 경쟁력을 강화하고 스마트화를 추진하기 위한 수단으로서 BIM의 도입이 확대되고 있다. 그러나 품질 및 원가측면에서 중요한 위치를 차지하고 있는 철근공사는 주로 2D 도면 위주로 철근상세도를 작성하는 등 비효율적인 방식으로 공사관리가 이루어지고 있고 BIM의 활용도도 낮은 편이다. 이에 본 논문은 철근공사의 BIM 도입을 촉진하고 공사관리를 효율화하기 위하여 철근 상세 모델을 자동화하는 시스템을 구현하였다. 현실적인 요인을 감안하여 구조설계도면이 완성된 이후의 단계에서 확정된 구조도면의 정보를 바탕으로 기둥과 보 부재의 철근 상세 모델을 자동으로 생성한다. 실무에서의 활용도를 높이기 위하여 Revit API 개발 도구을 기반으로 C# 프로그래밍 언어를 사용하여 국내 구조설계기준에 적합한 철근 상세를 자동으로 생성할 수 있도록 구성하였다. 본 시스템을 활용하면 수작업 오류를 방지할 수 있고 작업시간 또한 상대적으로 단축할 수 있으며, 생성된 철근 모델 정보를 활용하여 철근공사의 효율성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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