In this study, the new method for reliability estimation is proposed using kriging metamodel. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and sampling numbers because there are no random errors in the Design and Analysis of Computer Experiments(DACE) model. The first kriging metamodel is made based on widely ranged sampling points. The Advanced First Order Reliability Method(AFORM) is applied to the first kriging metamodel to estimate the reliability approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points with updated sampling range. The Monte-Carlo Simulation(MCS) is applied to the second kriging metamodel to evaluate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.
In this study, the effective method for reliability estimation is proposed using tow-staged kriging metamodel and genetic algorithm. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and the number of sampling points. The first kriging metamodel is made based on the proposed sampling points. The advanced f'=rst order reliability method is applied to the first kriging metamodel to determine the reliability and most probable failure point(MPFP) approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points near the MPFP. These points are selected using genetic algorithm that have the maximum mean squared error. The Monte-Carlo simulation is applied to the second kriging metamodel to estimate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.
The validation technique is classified with two methods whether to demand of additional experimental points. The method which requires additional experimental points such as RSME is actually impossible in engineering field. Therefore, the method which only use experimented points such as the cross validation technique is only available. But the cross validation not only requires considerable computational costs for generating metamodel each iterations, but also cannot measure quantitatively the fidelity of metamodel. In this research we propose a new validation technique for representative metamodels using an variance of metamodel and confidence interval information. The proposed validation technique computes confidence intervals using a variance information from the metamodel. This technique will have influence on choosing the accurate metamodel, constructing ensemble of each metamodels and advancing effectively sequential sampling technique.
시각적인 클래스 모델로 기 제시된 2+1 View 통합 메타모델은 비정형적인 명세에 기인하여 명확하게 모델의 구문을 표현하지 못하고 있으며, 또한 그 모델의 정확성을 보장할 수 없다. 본 논문은 Z와 Object-Z를 사용해서 2+1 View 통합 메타모델의 구문적 의미를 정형적으로 명세하고, Z/Eves 툴을 통해 메타모델의 정확성을 검사하는 것이다. 정형 명세는 클래스 모델과 Z/Object-Z간의 변환규칙을 적용해서 2+1 View 통합 메타모델의 구문과 정적 시멘틱에 대해 Z와 Object-Z 스키마로 각각 표현한다. 메타모델의 검사는 Z 스키마 명세에 대해 Z/Eves 도구를 사용하여 구문, 타입 검사 그리고 도메인 검사를 수행하여 메타모델의 정확성을 입증한다. 이로서, 2+1 View 통합 메타모델 메타모델의 Z/Object-Z 변환을 통해 구조물의 구문적 의미를 명확하게 표현할 수 있으며, 또한 그 메타모델의 정확성을 검사할 수 있다.
Building Information Modeling (BIM) models are a powerful tool for preserving and using architectural history. Manually creating information models for such a significant number and variety of architectural monuments as Dong drum towers is challenging. The building logic based on "actual measurement construction" was investigated using the metamodel idea, and a metamodel-based automated modeling approach for the wood framework of Dong drum towers was presented utilizing programmable algorithms. Metamodels of fundamental frame kinds were also constructed. Case studies were used to verify the automated modeling's correctness, completeness, and efficiency using metamodel. The results suggest that, compared to manual modeling, automated modeling using metamodel may enhance the model's integrity and correctness by 5-10% while also reducing time efficiency by 10-20%. Metamodel and construction logic offer a novel way to investigate data-driven autonomous information-based modeling.
메타모델은 설계 프레임워크 안에서 높은 효율성과 우수한 예측 능력, 타 프로그램과 쉬운 연동성 때문에 공학분야에서 지난 10 년간 최적설계 기법들과 함께 발전해왔다. 메타모델을 구성하기 위해서는 실험계획법, 메타모델링 기법, 검증법과 같은 절차가 요구된다. 검증법은 메타모델의 정확성을 판단하기 때문에 순차적 크리깅 메타모델에서 정확한 크리깅 메타모델을 구성하기 위한 표본점의 개수를 결정한다. 크리깅 메타모델과 같은 보간모델은 표본점에서의 응답을 항상 지나기 때문에 기존 방법으로 메타모델의 정확성을 판단하기 위해서는 추가적인 해석이나 메타모델의 재구성이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 추가적인 해석과 메타모델의 재구성을 요구하지 않는 메타모델의 해석적 민감도를 이용하는 민감도 검증법을 제안한다. 14 개의 2 차원 수학예제와 공학예제를 이용하여 이 방법의 타당성을 검증한다.
마르코프체인 시뮬레이션으로 추출한 점을 기반으로 커널 밀도함수를 구성하고 중요도 추출함수로 가정하였다. 크리깅 근사모델은 한계상태식 근방에서 상세히 구성되었다. 고장확률은 크리깅 근사모델에 대해 중요도 추출법을 수행하여 계산하였다. 커널 밀도함수가 한계상태식의 근방에서 더 많은 점을 추출할 수 있도록 기존의 방법을 개선하였다. 커널 밀도함수의 파라메터를 찾기 위한 안정적인 수치계산 방안이 제시된다. 크리깅 근사모델의 불확실성으로 인해 계산된 고장확률이 변경될 가능성을 계산하여, 크리깅 근사모델의 완성도를 평가하였다.
UML 모델을 사용하는 다양한 소프트웨어의 설계 및 구현 환경에서 UML 메타 모델의 규칙을 준수하고, 이를 통하여 확장하면 많은 장점을 가질 수 있다. 하지만 UML 메타 모델은 자체 규모가 점진적으로 방대해지고 있으며 UML 메타 모델을 사용하는 다양한 곳에서 UML 메타 모델의 확장 및 변환을 위해서는 반드시 Profile의 정의를 통하여 다이어그램을 재정립할 필요가 있다. 즉, UML 메타모델을 확장하여 사용하고자 하는 대상에 대하여 요소들만을 추출하여 사용할 필요가 있다. UML 메타모델의 확장과 Profile을 메타 저장소를 기반으로 재정의하여 사용함으로써 UML 모델링 도구나 분석도구를 좀 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있고, 이러한 도구를 활용하여 SW 산업에서의 개발 품질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 UML 메타모델의 확장을 통하여 Profile을 재정의 하는 알고리즘을 제시하고, 전자정부 표준 프레임워크에 실제로 적용한 결과를 코드 사이즈와 복잡도를 비교하여 향상된 성능을 보여준다.
업무에 초점을 둔 BPMN 모델은 서비스 지향 비즈니스 모델링에 한계점을 안고 있다. 이에, SOA 기반의 시스템 개발을 위해 서비스 수준에서 복잡한 응용 시스템을 디자인할 수 있는 서비스 지향의 비즈니스 모델링 기법이 요구된다. 본 논문은 BPMN 비즈니스 모델의 모듈성과 재사용성을 향상시키기 위해, 서비스 지향으로 BPMN 모델을 계층적으로 구축할 수 있는 메타모델과 이에 기반한 비즈니스 모델링 프로세스를 제시한다. 이를 위해, BPMN 모델의 모델링 요소들을 MDA와 MVC 패턴에 의해 계층화하고 서비스 지향의 모델링을 위한 확장된 XL-BPMN 메타모델을 정의한다. 이 메타모델의 모델링 요소를 이용해서, 모델링 단계에 의한 BPMN 서비스 모델링 프로세스를 정립한다. 이 기법은 온라인쇼핑몰시스템의 비즈니스 모델링에 사례로서 적용되고 평가되어진다. 잘 정의된 메타모델과 모델링 프로세스를 통해, 서비스 중심의 BPMN 비즈니스 모델을 생성할 수 있고, BPMN 모델의 모듈성을 증진시킬 수 있으며, 또한 독립적으로 재사용 가능한 모델의 수를 극대화할 수 있다.
기존 연구실 연구에서는 메타모델 기반의 순차적 다이어그램을 통한 테스트케이스 생성의 자동화가 초점이었다. 하지만 메타모델 기반의 스테이트 다이어그램을 통한 테스트케이스 자동 생성에 관한 메커니즘에 관한 연구가 부족하다. 그래서 본 논문에서는 Model Driven Architecture(MDA) 메커니즘인 메타모델과 모델변형기법을 채택하여, UML내 스테이트 다이어그램을 통해 테스트케이스를 자동 추출메커니즘을 제안한다. 이를 위해 테스트케이스 생성단계 프로세스를 정의하고 각 단계별 메타모델 정의와 모델간의 변형 규칙을 정의한다. 제안한 기법을 통해 임베디드 소프트웨어 테스트 설계 및 테스트케이스 추출비용과 시간을 줄이고 임베디드 소프트웨어의 품질을 높이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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