소프트웨어 시스템이 대형화되고 복잡화해 짐에 따라 사용자의 요구사항을 올바로 분석하고 서술하는 것이 중요시되고 있다. 이중 유스케이스 분석 방법은 요구사항 분석에서의 복잡도를 해결해 주는 장점 때문에, 객체지향의 분석 설계와 컴포넌트 기반의 개발에서 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 유스케이스 분석 방법은 흩어진 유스케이스들의 단순한 집합이어서 유스케이스들을 구조화하기 어렵고, 유스케이스들간의 영향분석을 하기 어려우며, 비 기능적인 요구사항을 표현하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 목표지향의 분석 방법을 이용한 유스케이스 모델에의 적용방안을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 목표지향의 분석은 요구사항으로부터 목표를 추출하기 어렵고, 분석 방법이 분석가의 경험적 근거에 의존적이다. 따라서 본 논문에서는 요구사항으로부터 목표를 직관적으로 식별하는 것이 어렵기 때문에 기초자료로 시나리오를 이용하여 그것으로부터 목표를 추출하는 시나리오 근간의 목표지향 분석 방법을 제안했다. 마지막으로 제안된 방안을 검증하기 위해 ITS의 시내버스정보 서브시스템에 적용하였다. 이 제안된 방안을 통해서 소프트웨어 분석가들은 유스케이스들간의 영향분석을 쉽게 하여 소프트웨어 개발초기에 유스케이스들간의 불일치(inconsistency)를 찾을 수 있고, 비기능적인 요구사항을 표현할 수 있다.
시스템수준 설계방법론에서 널리 사용하고 있는 설계흐름도는 시스템명세, 시스템수준의 하드웨어/소프트웨어 분할, 하드웨어/소프트웨어 통합설계, 가상 또는 물리적 프로토타입을 이용한 통합검증, 시스템통합으로 구성된다. 시스템의 하드웨어 구성요소를 개발하는 과정에서 이전까지는 디자인단계가 많은 시간 및 노력을 요구하는 단계였지만, 현재에는 설계한 디자인의 기능적 검증단계가 중요 요소로 간주되고 있다. 본 논문에서는 시스템수준 설계언어인 SystemC 기반의 테스트벤치 구조를 이용하여 Verilog HDL로 설계된 하드웨어 구성요소의 올바른 동작여부를 판별하는 기능검증시스템을 설계하였다. 설계된 기능검증시스템에서 SystemC 모듈의 멤버 변수와 Verilog 모듈의 와이어 및 레지스터 변수간의 데이터 전달은 본 논문에서 정의되는 SystemC 사용자 정의 통신채널을 통하여 이루어진다. 제안된 기능검증시스템을 UART에 적용하여 올바른 동작여부를 판별하였다. 본 논문의 기능검증시스템 설계에 사용된 SystemC는 C++기반의 하드웨어 모델링용 클래스 라이브러리를 제공하므로 RT 수준보다 높은 추상화수준에서 소프트웨어와 하드웨어 또는 이 둘을 결합한 시스템수준의 모델링을 단일 언어와 환경에서 설계할 수 있는 이점이 있다. 또한 기능검증시스템 설계에 작성된 SystemC 모듈 코드들은 부분적인 코드 수정 후 다른 하드웨어 구성요소의 기능을 검증하는데 재사용할 수 있는 이점이 있다.
정부에서는 국가적인 차원에서 GIS 전문인력을 양성하기 위한 'GIS 전문인력양성 종합계획'을 1995년 7월부터 1996년 4월에 수립한 바 있으며 그 결과로 GIS 관련 제반연구를 수행하고 있는 정부출연연구소인 시스템공학연구소에서 1996년 7월부터 단기과정을 중심으로 한 GIS 전문인력 양성사업을 실시하였다. 본 연구소에서 실시된 GIS 전문인력 양성사업은 일반 상업용 GIS 소프트웨어 교육 프로그램과의 차별화를 기하기 위하여 GIS 인력양성을 위한 패러다임 마련과 실제교육 과정 개발을 위한 집중적인 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 96년 1차년도 전문인력 양성을 위한 기본 방향과 교과과정 및 교과구성 설명하고 1차년도에 시험적으로 운영된 교과과정인 정책결정 자 과정, GIS 관리자 과정 및 업무시스템이용자 과정에서 얻어진 결과를 종합적으로 분석하였다. 또한 교육 후 설문지 분석을 통해서 얻어진 1차년도 종합평가에서 각 과정별로 정책결정 자 과정은 84.8%, GIS 관리자 과정은 81.2%, 및 업무시스템이용자 과정은 66.7% 가 대체로 만족하는 것으로 나타났다 국가 GIS교육사업시행 결과중의 하나인 설문지 결과분석은 1997년 이후의 2, 3차년도 전문인력양성사업을 수행하는 데 필요한 중요한 피드백 역할을 하게 되며 국내 GIS 제반 분야의 현업에 있는 산 학 연 관련 전문가들의 보다 적극적이고 능동적인 참여를 고무하는 계기가 될 것으로 생각된다.
요구사항에 대한 우선순위는 릴리즈 플랜을 위한 핵심적 활동이기 때문에 요구공학에서 특히, 오픈 시장(Open Market)을 고객으로 하는 시장 주도형 제품개발에 있어서 중요하다. 또한, 요구사항 우선순위는 주어진 요구사항 간의 상호의존 관계를 바탕으로 프로세스 모델, 제품 종류 및 우선순위 프로세스에 대한 경험 등을 사전에 고려하여 우선순위화를 위한 방법과 관점 등을 선택하는 활동이 중요하다. 그러나, 기존 연구들은 요구사항간의 상호의존 관계를 정적 관계만 고려하였고, 고려된 관점들이 비용/가치 등으로 한정적이고 체계적인 우선순위 프로세스를 제공치 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우선순위화를 위한 모델을 설계하고 개발 제품의 목표와 조직에 적합하도록 우선순위 방법과 관점 등을 선택할 수 있는 적응적 요구사항 우선순위 기법 및 프로세스를 제안한다. 특히, 요구사항간의 정적/동적 상호의존 관계 유형을 정의하고, 다양한 관점에 의한 우선순위화를 통해 릴리즈 플랜의 완성도를 높였다. 이로써 상호의존 관계 및 다양한 관점을 고려한 우선순위 모델기반의 체계적인 우선순위 프로세스를 정립하여 유연하고 충족스러운 우선순위화와 릴리즈 플랜을 통하여 합리적으로 의사결정을 도모할 수 있다.
최근 급속도로 확장되고 있는 인터넷을 통한 동영상 서비스와 이미 상용 서비스가 시작된 디지털 방송 서비스 등으로 인하여, 가전제품에서 디지털 동영상을 처리하는 데에 관한 관심이 매우 높아지고 있다. 텍스트 기반이나 이미지 기반 데이터와 달리 멀 티미디어 데이터는 정보의 출발점으로부터 미리 정해진 시간가지 작업의 목적지에 도달하지 않으면 원래 전달하고자 했던 자료의 의미를 제대로 전달할 수 없다. 멀티미디어 스트리밍 전용 시스템은 데이터를 정해진 시간가지 목표에 전달하는 것을 궁극적인 목표로 하고 설계되어야 한다. 이러한 시간적 제약성 때문에, 멀티미디어 스트리밍 응용은 많은 디스크 대역폭을 필요로 하고, 파일 시스템에 많은 부하를 가하게 된다. 기존에 사용되는 대부분의 범용 파일 시스템은 스트리밍 부하의 특성인 순차적 읽기에 적합하게 설계되어 있지 않다 따라서, 스트리밍 환경을 위해서 사용되기 위해서는 많은 개선의 여지를 가지고 있다 본 논문에서는, 멀티미디어 스트리밍 부하의 특성을 분석하고, 이에 최적화된 파일 시스템을 설계한다. 설계된 파일 시스템을 구현하여 범용 파일 시스템과의 성능평가 실험을 수행하였다. 성능 평가 결과 본 논문에서 제시하는 파일 시스템이 순차적 파일 접근의 경우 기존의 유닉스 계열에서 제공되는 파일 시스템 보다 월등한 성능을 보이는 것을 관찰할 수 있었다. 이와 더불어 효율적으로 동영상 자료를 접근할 수 있도록, MPEG-4 압축방식에 특화된 커널 수준의 파일 시스템 APIl를 제안한다.
본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.
다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.
최근 4차 산업혁명기술 발전이 부각되면서 이와 연계한 BIM정보기술로써 BIM 정보체계가 토목분야까지 확산되고 있는 추세이다. 국토교통부는 2020년부터 신속하고 광범위하게 BIM 정보체계를 건설 분야에 도입하려는 다각적인 기술정책을 발표하고 있다. 보통 SOC분야의 시설물은 형상이 정형화되지 않고, 복잡한 정보로 구성되어 있어 표준체계 없이 BIM 구현이 어렵다. 이런 문제점을 효과적으로 극복하기 위해서 BIM 표준분류체계의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 국내외 유관 선행연구와 기존의 정보체계 및 실무기준 등을 조사 분석하여, 기 개발된 도로 및 하천분야 객체분류체계와 연계되도록 BIM 속성분류체계를 개발하였다. BIM 속성분류체계는 도로 및 하천분야의 단위시설, 시설물요소, 시설유형, 객체구성, 부품구성 등 객체 구성수준에 대응하는 사업, 시설, 시설부위 및 구성객체의 속성정보를 개발하였다. 또한 다양한 SOC 분야에 BIM 객체분류체계와 속성분류체계를 확장 적용하기 위한 방안과 시설별로 공간정보를 구성하는 방안도 제시하였다. 이 연구의 결과를 도로의 포장시설과 교량시설물에 시범 적용하여 효과적이고 체계적으로 시설물을 구성하고 정보를 구축하며 검색조회 가능여부를 검증하였다. 본 연구개발에 의한 객체분류체계와 속성분류체계에 의한 BIM 표준분류체계 개발로 향후 체계적이고 편리한 모델링과 정보체계의 구축여건이 마련되어 건설IT 발전에 기여할 것이다.
본 연구는 시각 장애인의 도보 적응을 위한 새로운 가상현실 체험 환경을 제안한다. 제안하는 가상현실 체험 환경의 핵심은 몰입형 보행 상호작용과 딥러닝 기반 점자 블록 인식으로 구성된다. 우선, 시각 장애인의 입장에서 현실적인 걷기 경험을 제공함을 목적으로 제자리 걸음을 감지하여 걷기를 판단하는 트래커 기반 걷기 처리과정과 시각 장애인의 보행 보조 도구를 가상현실에 적용한 컨트롤러 기반 VR 흰지팡이를 설계한다. 또한, VR 흰지팡이를 활용한 길 안내 과정에서 도로 위의 점자 블록 인지 및 반응 등 종합적인 의사결정을 수행하는 학습 모델을 제안한다. 이를 기반으로 가상현실 도보 체험 환경에 대한 실험을 위하여 실외 도시 환경으로 구성된 가상현실 어플리케이션을 제작하고, 참가자를 대상으로 설문 실험 및 성능 분석을 진행하였다. 결과적으로 제안한 가상현실 체험 환경이 시각 장애인의 입장에서 현존감 높은 도보 체험을 제공하고 있음을 확인하였다. 그리고 제안한 학습과 처리과정이 인도와 차도, 인도 위의 점자 블록을 높은 정확도로 인지함을 확인하였다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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