2002년 7월 1일부터 제조물 책임법(PL: Product Liability)이 시행되었다. 이에 대한 관심이 고조되면서 소비자 권리의 핵심 항목으로 제품 안전이 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 제품의 안전분석을 위해 리스크의 정의와 제품 결함에 관해 살펴보았고, 제품 안전분석을 위한 방법으로 페트리 네트를 이용한 방법을 제안하였다. 이는 시스템의 하드웨어나 소프트웨어의 결함 뿐 아니라 사용자의 조작상황을 모델링함으로써 인간에 의한 오작동 원인도 파악할 수 있는 가능성을 제시하였다. 제품을 사용하는 사용자의 행동과 사용자의 조작결과에 따른 제품의 기능 동작상황을 페트리 네트를 이용해 모델링 및 분석을 수행해보고 그 결과를 결함수 분석 방법과 비교하여 그 장단점을 논의하였다.

Manufacturing companies must possess a new type of production system with characteristics of reconfigurability, reusability and scalability (Dove 1995), i.e. an agile manufacturing system. Such system will allow flexibility not only in producing a variety of part, but also in changing the system itself, which is a difference form flexible manufacturing systems. A fundamental early step in the reconfiguring process for agile manufacturing system is to develop a model that adequately describes the proposed systems, in order to be able to study and evaluate the impact of the reconfiguring decision on the system performance, before its construction. Therefore, in this paper, an Object & Knowledge-based Interval Timed Petri-Net (OKITPN) approach is proposed.

많은 장르의 게임들에서 타 플레이어의 캐릭터와 다르게 특성화된 플레이어 고유의 캐릭터는 게임의 주된 흥미 요소 중 하나이다. 현재 보통의 경우, 이러한 요소를 제공해주기 위한 시스템 은 대부분 유저들이 직접 특성 항목에 캐릭터 성장에 따라 주어지는 포인트를 할당하여 캐릭터 에 고유한 특성을 부여하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 시스템에서 개개의 유저 스스로에게 합리적인 캐릭터 특성화를 제공하기에 많은 어려움과 제약이 따른다. 이 연구에서는 유저의 플 레이 타입에 입각한 성장 시스템을 제안한다. 플레이어의 행동이나 타입에 의해 결정되는 성장 형태는 페트리네트에 의해 생성되며, 실험 결과와 분석을 통해 제안된 방식이 캐릭터 성장 시 스템에 적합함을 보인다.

캐주얼게임이 대중화되면서 게임개발과정에서 다양한 유저들의 게임플레이의 성향과 요구사 항들을 만족시켜야 할 필요성이 증가하였다. 이를 위해서는 게임개발과정의 테스트단계에서 다양한 유저의 게임플레이 패턴을 분석해야 한다. 본 논문에서는 유저의 게임플레이 측정데이 터를 사용하는 Petri net 모델의 시뮬레이션을 통해 액션 패턴을 분석하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 유저의 게임플레이 측정데이터를 사용하기 때문에 시뮬레이션 환경은 실제적이 고 또한 Petri net 모델을 사용한 분석이기 때문에 액션 패턴의 reachability, coverbility, liveness 등과 같은 다양한 분석이 가능하다. 제안하는 방법의 적용사례로 Petri net 모델링 도 구인 GPenSIM v4.0 도구를 사용하여 팩맨(Pacman) 게임의 게임플레이 패턴을 분석하는 Petri net 모델을 구현하고 시뮬레이션을 결과들을 제시하였다. 적용사례의 제시 결과들은 제안하는 방법이 Petri net 분석 기능을 이용하여 유저의 게임플레이의 액션패턴을 다양하게 분석가능 함 을 보여주었다.