온톨로지를 이용한 이산사건 시뮬레이션의 개념적 모델 구축 지원에 관한 연구 :Ontology-based conceptual model building framework for discrete event simulation

박지성

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 박지성 (성균관대학교, 성균관대학교 일반대학원)

지도교수: 손미애

발행연도: 2013

저작권: 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수0

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

온톨로지를 이용한 이산 사건 시뮬레이션의 개념적 모델 구축 지원에 관한 연구

박지성 , 정성환 , 손미애 한국CDE학회 논문집 2014.03 학술저널

2013

온톨로지를 이용한 이산사건 시뮬레이션의 개념적 모델 구축 지원에 관한 연구

박지성 산업공학과 2013.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

Conceptual Modeling is the process of abstracting a model from a real or proposed system. It is probably the most important aspect of a simulation study. Relate works show that the elementary developers devoted little time to understanding how the systems actually worked, namely they didn''t build appropriate conceptual model. Thus, the result of simulation is inconsistent because it depends on developer''s competence. Although many researches suggested various techniques enabling developer to build conceptual model, there were several limitations. In this study, to overcome the limitations of existing techniques, we proposed COMBINE-DES(COnceptual Model BuildINg framEwork using ontology for Discrete Event Simulation). The COMBINE-DES supports expediting the conceptual modeling with Solution ontology generated by Domain ontology and Simulation ontology. Moreover, it provides consistent simulation result regardless of repeated modeling.

#ontology #Discrete Event Simulation #Conceptual Model #Computer Model

제1장 서론 1
제2장 관련연구 5
2.1 시뮬레이션에서의 개념적 모델링 5
2.2 온톨로지 7
제3장 COMBINE-DES의 전체 아키텍처 9
3.1 요구사항 확인모듈(RIM) 10
3.2 부분 온톨로지 추출 모듈(POEM) 11
3.3 솔루션 온톨로지 구축 모듈(SOGM) 12
3.4 지식 저장소(KR) 14
3.4.1 도메인 온톨로지 14
3.4.1.1 부품(Part) 15
3.4.1.2 공정(Process) 16
3.4.1.3 기계(Machine), 도구(Tool), 사람(Human) 17
3.4.2 시뮬레이션 온톨로지 17
3.4.2.1 구성요소(Component) 18
3.4.2.2 세부사항(Detail) 19
3.4.2.3 산출물(Output) 20
3.4.3 솔루션 온톨로지 21
제4장 COMBINE-DES의 구현 및 적용 23
4.1 COMBINE-DES의 구현 23
4.2 COMBINE-DES의 적용 시나리오 25
제5장 COMBINE-DES의 평가 30
5.1 솔루션 온톨로지의 적합성 평가 30
5.2 COMBINE-DES의 성능 평가 31
제6장 결론 및 추후 연구 과제 34
참고문헌 36

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)