• 한국과학교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.15-28
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• 2016

본 연구의 목적은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통한 학생들의 모델링 능력 변화를 '모델과 모델링에 관한 인식'과 '모델링 실행'의 두 측면으로 살펴보는 것이다. 이를 위해, 중학교 2학년 학생 41명을 대상으로 천문학 내용과 관련하여 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 실시하고, 수업 전과 후에 각각 모델링 능력 검사를 실시하였다. 검사 결과 학생들의 '모델과 모델링에 관한 인식'은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 더 진보된 관점으로 변화하였다. 학생들은 사회적 구성 활동을 통해 모델을 이용하여 자신의 생각을 표현할 수 있다는 것과, 하나의 현상을 설명할 수 있는 복수의 과학적 모델이 존재하며, 과학적 모델이 변화할 수 있음을 인식하게 되었다. 학생들의 '모델링 실행'의 변화는 사전과 사후의 수준 변화에 따라 4 가지 유형(모델링 수준 상승 유형, 모델링 수준 하강 유형, 높은 수준 유지 유형, 낮은 수준 유지 유형)으로 나누어졌다. 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 대부분의 학생들의 '모델링 실행' 수준이 상승하였다. 이러한 변화는 학생들로 하여금 자신의 모델을 다른 모델과 비교하고 경쟁할 수 있는 기회를 제공한 사회적 구성 활동에 영향을 받은 것으로 나타났다. 한편, 일부의 학생들은 오히려 '모델링 실행' 수준이 내려가거나 변화가 없었다. 이 학생들의 학교 과학 성적은 비교적 우수했으며, 정확한 정답을 찾아 시험에서 좋은 성적을 얻는 것을 학습의 목표로 여기고 있었다. 이것은 전통적인 수업방식에 길들여진 학생들이 증거를 기반으로 지식을 구성해가는 과정을 중시하는 과학적 모델의 사회적 구성 수업 방식에 더 큰 어려움을 겪을 수 있다는 것을 말해준다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.1055-1062
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• 2004

UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 시스템의 명세화, 시각화, 생성, 그리고 문서화를 목적으로 하는 언어이다. 본 연구에서는 소프트웨어의 잡화, 대형화 추세에 자동화응용 프로그램 생성 시스템들 중의 하나인 Together를 Agent의 BDI에 응용시키고 이를 컴포넌트 시스템의 상호 운영성에 대하여 고찰 한다. 상호 운용성은 컴포넌트간의 데이터 교환에 의해 이루어지며 컴포넌트의 타입이 다르더라도 서로 협력할 수 있는 표준 명세서(FIPA:Foundation for Inteligent Physical Agent)를 기반으로 ACL 메시지, 그리고 프로토콜을 사용하며 이를 객체지향 모델링을 통한 메타모델기반 등을 이용하여 구현 시 오류를 최소화하는 방법과 정확성과 일관성에 관하여 연구한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권3호
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• pp.143-156
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• 1998

이 논문은 미국 초중고교 교사들을 이용 대상자로 인터넷 상에 산재해 있는 강의안 및 교육자료의 메타데이터 DB를 구축한 GEM 프로젝트에 대한 보고이다. GEM 프로젝트에서는 현재 거의 표준으로 간주되는 더블린 코어의 15개 요소(Elements)를 채택하였고, 여기에 8개 요소를 첨가하여 검색을 원활히 하고자 하였다. GEM 메타데이터 DB의 구축에는 메타데이터 요소들간의 관계를 좀 더 명확히 표현할 수 있는 개념적 데이터 마들링을 사용하였고 메타데이터는 Sybase라는 관계형 데이터베이스에 저장했으며, 이 DB에 웹 인터페이스를 장착하는데에는 Microsoft 액티브 서버 페이지 (ASP) 기술을 이용하였다. GEM 메타데이터의 실제목록은 미국 전역에서 참가하고있는 컨소시엄 회원들에 의해서 이뤄지고 있으며, 그 결과는 인터넷을 통해 Sybase 관계형 데이터베이스에 자동적으로 입력된다. 이 논문에서는 더블린코어, GEM의 개념 및 논리 스키마들을 제시하는 한편, 메타데이터 DB의 구축에 개념적 데이터 마들링을 사용함으로써 얻어지는 장점들을 논하였다. GEM 프로토타입 시스템이 가동되고 있는 URL은 다음과 같다: http://lis.skku.ac.kr/gem/.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.23-31
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• 2021

개체단위 M&S의 교전 결과에 대한 정확도를 높이기 위해서는 신뢰성 있는 무기효과지수를 바탕으로 피해 정도가 모의되어야 한다. 무기효과지수는 특정 교전 환경에서 무기체계와 표적에 대한 명중확률(Ph)과 살상확률(Pk)을 지수화한 값으로, 주로 JMEM 데이터나 JMEM 방법론에 따라 생산된 데이터가 활용되고 있다. 그러나 JMEM 방법론은 표적 중심부를 기준으로 원형공산오차를 통과하는 파편이나 탄의 격자 통과량으로 살상확률을 계산하기 때문에 지형, 대기, 장애물 등의 추가적인 환경 요소를 고려하기 위해서는 전문가에 의한 보정이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 다수의 교전 및 환경요소가 반영된 무기효과지수 생산을 위해 공학급 무기체계 모델을 활용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과 데이터를 바탕으로 메타모델을 생성하였다. 명중확률과 살상확률 메타모델로 로지스틱 회귀모델과 가우시안 프로세스 회귀모델이 각각 생성되었으며, 예시 시나리오에 적용하여 모델 적합도를 관찰하였다. 본 연구에서 제시한 절차를 따르면 개체단위 M&S의 입력자료를 효율적으로 생산할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1509-1516
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• 2022

본 논문에서는 UML 상태 다이어그램으로부터 코드 구현 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 첫째로 상태 다이어그램의 상태를 객체화하고, 상태 디자인 패턴에 기반하여 동작 메커니즘을 구조화한다. 다음으로 이 구조에 기반하여 컨텍스트 클래스와 이의 인터페이스 역할을 하는 추상 상태 클래스, 그리고 하위 구상 클래스의 구현 코드를 생성하는 규칙들을 설정한다. 이들 규칙들은 Java의 언어 구조에 기반해서, 상태 다이어그램의 상태들과 동작들에 대한 코드 구현 모델을 생성하게 된다. 한편, 코드의 자동 생성을 위해서는 코드 모델로부터 코드 생성을 위해 구조화된 정보가 필요하다. 따라서, 코드 생성을 위한 정보를 메타 클래스 모델과 메타 행위 모델 형태로 구조화하여 구축한다. 이 메타 정보들에 기반하여 상태 다이어그램으로부터 Java 프로그래밍 언어로의 자동 코드 생성을 위한 엔진의 구축이 가능하다. 또한 코드 모델 생성 엔진은 독자적으로 또는 UML 도구의 상태 다이어그램 기능을 지원하는 도구에 통합된 모듈로서 사용될 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권2호
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• pp.113-130
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• 2023

Hybrid simulation (HS) has attracted community attention in recent years as an efficient and effective experimental technique for structural performance evaluation in size-limited laboratories. Traditional hybrid simulations usually take deterministic properties for their numerical substructures therefore could not account for inherent uncertainties within the engineering structures to provide probabilistic performance assessment. Reliable structural performance evaluation, therefore, calls for stochastic hybrid simulation (SHS) to explicitly account for substructure uncertainties. The experimental design of SHS is explored in this study to account for uncertainties within analytical substructures. Both computational simulation and laboratory experiments are conducted to evaluate the pseudo-random Sobol sequence for the experimental design of SHS. Meta-modeling through polynomial chaos expansion (PCE) is established from a computational simulation of a nonlinear single-degree-of-freedom (SDOF) structure to evaluate the influence of nonlinear behavior and ground motions uncertainties. A series of hybrid simulations are further conducted in the laboratory to validate the findings from computational analysis. It is shown that the Sobol sequence provides a good starting point for the experimental design of stochastic hybrid simulation. However, nonlinear structural behavior involving stiffness and strength degradation could significantly increase the number of hybrid simulations to acquire accurate statistical estimation for the structural response of interests. Compared with the statistical moments calculated directly from hybrid simulations in the laboratory, the meta-model through PCE gives more accurate estimation, therefore, providing a more effective way for uncertainty quantification.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1158-1171
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• 2003

UML은 객체지향 모델링에 있어서 표준으로 받아들여지고 있다. UML은 풍부한 구성요소를 가지므로 개발하고자하는 시스템을 상세하게 묘사할 수 있지만, 모델링된 다이어그램의 정확성과 일관성은 보장하지 못한다는 결점을 가진다. 따라서 개발프로세스의 초기단계에서 사용자 모델을 검증함으로써 오류를 최소화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 메타-메타모델과 OCL로 표현된 검증규칙을 이용하여 UML structural 다이어그램과 behavioral 다이어그램의 일관성을 검증하는 방법을 제안한다. 일관성은 하나의 요구사항을 가지고 작성된 structural 다이어그램과 behavioral 다이어그램이 일관성있게 작성되었는지를 판단하기 위한 성질이다. 검증의 첫 번째 작업으로서 UML 다이어그램과 그들사이의 관련요소로 표현된 메타-메타모델을 유도하고, 유도된 메타-메타모델로부터 일관성을 검증하기 위한 규칙을 유도하고, 유도된 검증규칙은 검증작업의 자동화를 위해 OCL과 같은 정형적인 언어로 명세한다. 마지막으로 사례모델을 통해 검증규칙의 유용성을 검증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.235-249
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• 2007

워크플로우 시스템은 긴 주기의 프로세스의 실행을 통제하는 소프트웨어 시스템이다. 조직의 구성원들이 프로세스의 실행을 담당하는데, 프로세스의 특정 부분을 누가 수행하는가를 결정하는 작업할당 정책이 워크플로우 시스템에 설계 및 구현되어 있어야한다. 여러 조직들의 작업할당에는 매우 다양한 문제들이 있을 수 있어서, 다양한 여러 문제들을 다 포괄하는 하나의 모델을 고안하는 것은 가능하지 않을 것이다. 본 논문에서는 워크플로우 시스템에서의 작업할당 정책에 대한 보편적인 설계 방법으로서, 각 조직에 주어진 임의의 고려할 사항들에서부터 작업할당 정책들을 정의하기 위한 메타 모델 기반 접근 방법을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제1권
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• pp.229-268
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• 1997

Recently, object-oriented concepts and technology are on the leading edge of programming language and database systems research, and their usefulness in those contexts has been successfully demonstrated. The adoption of object-oriented concept to the design of model bases has several benefits. From the perspectives of object-oriented approach, models in a model base are viewed as object which encapsulate their states and behaviors. This paper focuses on the design of an object-oriented model base that handles various resources of DSS(data, knowledge, models, solvers) in a unified fashion. For the design of a model base, we adopted Object Modeling Techniques(OMT). An object model of OMT can be used for the conceptual design of an overall model base schema. The object model of OMT provides several advantages over the conventional approaches in model base design. The main advantage are model reuse, hierarchical model construction, model sharing, meta-modeling, and unified model object management.