• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.408-417
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• 2021

This paper describes the quality attributes of an integrated simulation software for weapon systems named Advanced distributed simulation environment(AddSIM). AddSIM is developed as a key enabler for Defense Modeling & Simulation(M&S) systems which simulate battlefields and used for battle experiments, analyses, military exercises, training, etc. AddSIM shall provide a standard simulation framework of the next Defense M&S systems. Therefore AddSIM shall satisfy not only functional but also quality requirements such as availability, modifiability, performance, testability, usability, and others. AddSIM consists of operating softwares of hierarchical components including graphical user interface, simulation engines, and support services(natural environment model, math utility, etc.), and separated weapon system models executable on the operating softwares. The relation between software architectures and their quality attributes are summarized from previous works. And the AddSIM architecture and its achievements in the aspect of quality attributes are reviewed.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.440-443
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• 2001

As inter-network traffics grows rapidly, the router systems as a network component becomes to be capable of not only wire-speed packet processing but also plentiful programmability for quality services. A network processor technology is widely used to achieve such capabilities in the high-end router. Although providing two such capabilities, the network processor can't support a deep packet processing at nominal wire-speed. Considering QoS may result in performance degradation of processing packet. In order to achieve foster processing, one chipset of network processor is occasionally not enough. Using more than one urges to consider a problem that is, for instance, an out-of-order delivery of packets. This problem can be serious in some applications such as voice over IP and video services, which assume that packets arrive in order. It is required to develop an effective packet processing mechanism leer using more than one network processors in parallel in one linecard unit of the router system. Simulation analysis is also needed for verifying the mechanism. We propose the packet processing mechanism consisting of more than two NPs in parallel. In this mechanism, we use a load-balancing algorithm that distributes the packet traffic load evenly and keeps the sequence, and then verify the algorithm with simulation analysis. As a simulation tool, we use DEVSim++, which is a DEVS formalism-based hierarchical discrete-event simulation environment developed by KAIST. In this paper, we are going to show not only applicability of the DEVS formalism to hardware modeling and simulation but also predictability of performance of the load balancer when implemented with FPGA.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.875-880
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• 2015

Traditional semiconductor process control has been performed through statistical process control techniques in a constant process-recipe conditions. However, the complexity of the interior of the etching apparatus plasma physics, quantitative modeling of process conditions due to the many difficult features constraints apply simple SISO control scheme. The introduction of the Advanced Process Control (APC) as a way to overcome the limits has been using the APC process control methodology run-to-run, wafer-to-wafer, or the yield of the semiconductor manufacturing process to the real-time process control, performance, it is possible to improve production. In addition, it is possible to establish a hierarchical structure of the process control made by the process control unit and associated algorithms and etching apparatus, the process unit, the overall process. In this study, the research focused on the methodology and monitoring improvements in performance needed to consider the process management of future developments in the semiconductor manufacturing process in accordance with the age of the APC analysis in real applications of the semiconductor manufacturing process and process fault diagnosis and control techniques in progress.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4C호
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• pp.433-441
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• 2003

본 논문에서는 HMRSVP(Hierarchicl Mobile ReSource reserVation Protcol)[3,4]에서 확장된 새로운 이동 클러스 기반의 HMRSVP(MC-HMRSVP : Mobile Cluster based HMRSVP) 기법을 제안한다. MC-HMRSVP 는 이동 호스트 (MH : Mobile Host) 가 현재 이동 에이전트(Mobile Agent) 지역에 도착할 경우 해당 지역은 active 예약을 하고 이웃한 MA 는 passive 예약을 한다. 여기서 active MA와 passive MA 지역을 이동 클러스티 (Mobile Cluster) 또는 가상 클러스터라 부른다. MC-HMRSVP는 또한 MH가 다른 MA 로 이동하는 것에 관계없이 GMA(Gateway Mobile Agent) 기능에 의해 이동클러스터를 설정한다. 본 연구에서는 자원 예약 비용 관점에서 기존에 제안되어진 HMRSVP extension 들과 성능 비교를 위해 단순한 재귀 방정식을 이용한 자원 예약 비용 분석 모델을 만들었다. 결과적으로 MC-HMRSVP 기법이 낮은 예약비용을 나타내는 것을 보았다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권12호
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• pp.529-538
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• 2002

이동통신 시스템에서 핸드오프호 차단확률을 줄이기 위한 전형적인 방법은 핸드오프호를 위하여 미리 정한 채널수만큼의 채널을 예약하는 것이다. 예약 채널수를 결정하는 문제는 최적화 문제로 계산의 복잡도를 가중시킨다. 본 논문에서는 미리 채널을 예약하지 않고 핸드오프호 차단확률을 줄일 수 있는 호 수락 제어기법을 제안한다. 제안한 호 수락 제어 기법은 신규호 도착에 따른 시스템 상태에 종속하는 gain을 새로운 성능지표로 정의하고, 신규호 도착 시 계산되는 gain 값에 의한 호 수락 결정을 수행한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward를 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 gain 계산에 의한 호 수락 제어를 수행할 수 있는 SRN 모델을 개발하고 성능분석을 수행한다. SRN 모델은 2 레벨의 계층 모델로 상위 계층은 멀티미디어 트래픽에서 QoS를 고려한 호 수락 제어와 채널 할당을 나타내는 상태 구조 모델이고 하위 계층은 주어지는 상위계층의 시스템 상태에 따른 gain 값 계산을 수행하는 모델이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.549-561
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• 2007

영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권5호
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• pp.29-39
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• 2012

상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권9호
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• pp.29-40
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• 2005

본 논문에서 우리는 모바일 ad-hoc 네트워크를 위한 이동성을 사용하는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅(CMR: Cluster-based Multicast Routing) 방법을 제안한다. CMR의 주요한 특징은 다음처럼 요약 된다. a) 이동성 기반 클러스터링과 효과적으로 안정성과 확장성을 지원하기 위한 그룹 기반의 계층적 구조, b) 토폴로지의 견고함과 전송의 효율성을 동시에 지원하기 위한 그룹 기반의 메쉬 구조와 전송 트리 개념, c) 사전 결정적 기술들의 낮은 경로 수행 지연과 요구기반 방법의 낮은 오버헤드를 제공하는 개념의 조합. CM의 성능평가는 모델렇과 시뮬레이션을 통하여 이루어진다. 멀티캐스트 라우팅 프로토콜의 효율성 측정은 노드의 이동성, 멀티캐스트 그룹 사이즈, 송신자 노드 수 등의 함수로써 패킷 전송률, 확장성, 제어 오버헤드, 소스와 목적지 노드 사이의 시간 지연 등의 파라미터들을 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.53-71
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• 2024

생성형 인공지능은 그 광범위한 응용 범위와 깊은 영향력으로 인해 사회의 주목을 받고 있습니다. 본 논문은 통합 기술 수용 및 사용 이론 2(UTAUT2)를 기반으로 개인의 혁신성과 인지된 위험 등의 변수를 결합하여, 기업이 생성형 인공지능을 채택하는 데 영향을 미치는 주요 요인을 연구하기 위해 종합적인 이론 모델을 구축하였습니다. 우리는 가설 경로를 검증하기 위해 구조 방정식 모델(SEM)을 사용하였고, 부트스트래핑 방법을 통해 수용 의향의 매개 효과를 검증하였으며, 계층적 회귀 분석을 통해 인지된 위험의 조절 효과를 탐구하였습니다. 연구 결과, 성과 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 가치 평가 및 개인 혁신성이 수용 의향에 긍정적인 영향을 미치며, 수용 의향은 이러한 요인들과 사용 행동 사이에서 중요한 매개 역할을 한다는 것이 밝혀졌습니다. 반면, 인지된 위험은 수용 의향과 사용 행동 사이에서 부정적인 조절 효과를 가지는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 기업이 생성형 인공지능을 효과적으로 채택하는 방법에 대해 이론적 근거와 실증적 지원을 제공하며, 중요한 실무적 의의를 가집니다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.