현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
가스 생산용 해양플랜트 설비의 경우 폭발의 위험에 노출되어 있으며, 폭발사고는 구조물의 안전성에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 이러한 폭발사고에 의한 피해를 최소화하기 위해서는, 폭발하중에 의한 구조부재의 동적응답 특성을 명확히 파악할 필요가 있다. 폭발하중의 경우 매우 짧은 시간 동안에 구조물에 가격되었다가 소멸되기 때문에 구조부재의 고유주기 및 폭발하중의 지속시간을 고려한 동적응답 평가가 필수적으로 요구된다. 일반적으로 가스 폭발하중의 경우, 부 압력단계가 전체 하중 이력에서 상당 부분 존재하며, 본 연구에서는 이러한 부 압력단계의 형상에 따라 총 하중 지속시간을 결정하는 하중 모델을 제안하였다. 방화벽은 폭발사고 시 장비 및 인명 피해를 방지하고자 FPSO 탑사이드 모듈 사이에 배치되는 구조부재이므로 폭발하중에 의한 응답이력 특성 분석이 반드시 필요하다. 때문에 무 감쇠 단 자유도 모델에 가스 폭발하중을 적용하여 변위응답 특성을 분석하였으며, 평판으로 구성된 방화벽의 FE 모델을 이용한 하중 지속시간과 구조부재들의 고유주기를 고려한 응답 특성을 분석하였다. LS-DYNA를 이용한 선형/비선형 구조해석 분석결과, 부 압력단계의 지속시간이 구조물의 동적응답에 큰 영향을 주는 것을 보였다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
본 논문의 연구목적은 사물인터넷(Internet of Things : IoT)을 기반으로 한 비즈니스 프로세스의 지원 방안을 제시하는 것이다. 이 때 사물인터넷의 비즈니스 모델과 제품의 강화를 위한 IoT의 비즈니스 프로세스 적용 방안에 집중하도록 한다. 본 논문의 연구 방법은 기계류 장치산업에서 기계생산 시에 발생하는 오류를 최소화할 수 있는 경우를 대상으로 하였다. 본 논문의 결과로서 IoT 구조와 선택된 IoT 기술에 기초한 비즈니스 프로세스의 설계를 들 수 있다. 본 연구는 IoT를 기반으로 한 비즈니스 프로세스의 지원방법론인데, 비즈니스 프로세스 중에서 IoT의 영향을 가장 많이 받는 키 프로세스, 즉 원거리 기계 모니터링, 기계 정비, 재료 조달, 제품가격결정, 그리고 정보보고시스템을 중심으로 수행되었다. 본 연구에서의 연구 한계점은 본 연구를 기계장치 회사에 한정해서 실시했다는 것이다. 향후의 연구는 연구대상을 더욱 확대하여 다른 많은 업종의 비즈니스 프로세스에도 적용해보아야 할 것이다. 본 연구의 결과는 IoT 기술을 이용하여 경영실적을 향상하고자하는 기계 산업에서 활용할 수 있을 것이다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.
인터넷의 발달과 스마트 디바이스의 등장은 기존의 쇼핑구조 및 쇼핑방식에 큰 변화를 가지고 왔으며, 소비자의 일상생활에도 주목할 만한 질적 성장과 발전을 이루게 하였다. 특히, 쇼핑구조는 소매점에서 대형 쇼핑몰로 오프라인 구매에서 인터넷과 스마트 디바이스를 통한 온라인 구매로 변화하고 있고, 쇼핑방식도 오프라인 매장에서 인터넷, 모바일 등 복수 채널을 종합해 고객경험 관리를 최대화하기 위한 옴니 채널의 형태로 급격하게 변하고 있다. 그러나 기존의 옴니 채널은, 고객의 상품 구매 경험을 극대화 시키는 데 중점을 두었기 때문에, 고객 입장에서 보면 채널별 제품정보(가격, 환불정책, 배송정보, 공급점포의 위치 등)의 부족 및 일관성이 결여되어 있어 최종 구매결정까지는 시간이 걸리고, 구매한 제품에 대한 만족도가 낮아서 반품 비율이 상당히 높은 것이 현실이다. 마찬가지로, 유통업체 입장에서 보면 제품의 유효기간, 재고 관리 등 유통과정에 있어서의 제품정보의 일관성이 결여되어 있어, 완전하고 정확한 최신 제품정보의 제공을 통한 소비자의 구매 유도에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 멀티미디어(영상 및 음성) 식별기술을 이용하여, 기존(고객중심)의 옴니 채널이 가지고 있는 문제점을 해결하여, 소비자 및 유통업체에게 구매 및 관리에 충분하고 일관성이 있는 "제품정보 중심의 옴니 채널" 유통모델 및 구현에 관한 방법을 설명한다.
본 연구는 기술수용모델을 활용하여 IPTV의 유료 VOD 이용자의 만족도와 재구매 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 연구결과, '지각된 시스템 품질'은 '지각된 유용성'과 '지각된 비용'에 선행적으로 영향을 미치는 중요한 요인으로 확인되었다. 한편, '지각된 콘텐츠 품질'은 '지각된 비용'에는 유의미한 영향을 미치지 않았지만, '지각된 유희성'에게는 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 만족도와 재구매 의도에 미치는 지각된 신념들의 상대적 영향력에 대해서는 콘텐츠 품질, 비용, 유용성, 유희성 순으로 높게 확인되어, 유료 VOD 소비자의 콘텐츠 지속구매를 유도하기 위해서는 무엇보다도 가격 및 품질과 같은 기능적 편익이 중요하다는 결과를 도출하였다. 또한 소비자의 상황 및 특징과 관련된 요인들을 조절변수로 도입하여, 이들이 신념, 만족도, 의도의 형성 과정에서 어느 정도 영향력을 갖는지에 대해서도 분석하였는데, IPTV 가입 기간, 유료 콘텐츠 구매정도, 연령 및 소득 수준에 따라 이들의 가치 인식과 만족도 수준에는 뚜렷한 차이가 있음을 발견했다.
전력산업이 수직독점적인 구조에서 규제완화의 경쟁체제로 전환됨에 따라 무효전력서비스의 요금산정이 전력시장 운영자에게는 새로운 이슈가 되고 있다. 본 논문은 몇몇의 선진국과 국내에서 채용되는 무효전력서비스에 대한 요금산정방법을 검토하고, 무효전력시장을 이용하는 새로운 요금산정방법을 제안한다. 무효전력시장은 무효전력 발전원이 제시하는 입찰값을 바탕으로 하루전 전력시장 후에 무효전력 최적조류계산을 거쳐 단일가격으로 결정된다. 제안하는 방법은 무효전력 설치용량에 대한 투자비뿐만 아니라 무효전력 생산량을 늘리기 위해 발전기가 줄이게 되는 유효전력에 대한 기회비용을 함께 고려하고 있다. 26모선 모델계통에서의 사례연구를 통하여 제안하는 방법의 효용성을 입증하고 있다.
고객의 요구나 선호도가 다양해짐에 따라 제품의 다양화가 필요하지만, 이는 오퍼레이션스의 비효율성이 야기될 수 있어 기업의 중요 관심사가 되고 있다. 따라서 원활한 오퍼레이션스 기능 수행을 위해 기업들은 제품의 모듈화 구조를 도입해 왔다. 하지만 신제품 개발 과정에서 모듈화의 효과를 계량적으로 분석한 연구는 미흡하다. 이에 본 연구는 기존 제품에 신기술이 포함된 부품이 도입되는 제품개발의 상황에서 모듈화가 기업의 수익에 미치는 영향에 관한 계량모델을 개발하고 이를 분석하여 몇 가지 중요한 명제를 도출함으로써 신제품 개발 시 고려해야 할 신기술 도입 및 모듈화의 의사결정에 필요한 가이드라인을 제시하였다. 연구 결과, i) 제품의 업그레이드가 용이하거나, ii) 외부요인으로 인해 제품의 가격이 높게 책정되어야 할 경우, iii) 신기술 투자비용의 효과가 불확실할 경우, 모듈화 수준을 높이는 노력이 필요하고, 모듈화에 대한 수요탄력성이 낮은 제품의 신제품 개발 시에는 신기술 도입의 투자비용을 늘리는 것이 바람직하다.
본 연구에서는 웹기반의 화물차량위치추적시스템의 개발과 관련된 문제를 다루고 있다. 화물위치추적 시스템이란 이동하는 화물차량으로부터 위치데이터 및 관련 정보를 수신하여 중앙관제센터에서 이 정보를 데이터베이스에 저장하여 두고 화물위치 정보를 지도 위에 표시하는 시스템으로 화주, 운송회사 등 육상물류관련 기관에서 화물위치추적, 공동수배송, 화물차량 통제 등 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 화물차량위치추적시스템은 AVLS(Automatic Vehicle Location System)라 불리우면서 산업계에서 활용되고 있으며 위치획득 방법의 종류에 따라 다양한 유형의 AVLS모델이 등장하고 있다. 예를 들면 전통적인 GPS(Global Positioning System) 위성 수신, DGPS(Differential GPS) 기지국, PCS(Personal Communication System) Cell, 도로기반 시설에 포함되는 비콘 등의 방법에 의해 AVLS는 구현되고 있다. AVLS는 정보통신 요소 기술과 정보통신 기반 시설로 구성되는데, 정보통신 요소기술로는 위치획측의 매개체인 AVL단말기와 관제시스템 S/W. 그리고 GIS(Geographic Information System)가 있고, 정보통신 기반 시설로는 차량의 단말기와 관제시스템 사이의 데이터 중계를 담당하는 네트워크가 있다. 화물차량위치추적시스템을 구성하기 위한 구비요건으로 중계망의 안정성과 신뢰성, 획득한 위치데이터의 정확성, 관제시스템의 완성도와 AVL단말기의 사용자 인터페이스, GIS S/W개발을 위한 Map API(Application Program Interface)등을 들 수 있다. 본 연구에서는 PCS Cell 방식에 의한 위치결정방식을 채택하였는데, 이것은 PCS망을 기반으로 데이터를 주고받이며 인터넷 단말기로 확장 가능한 PCS 단말기를 사용해서 위치추적을 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 선정하게된 배경은 단말기아 망 이용료의 가격이 저렴하여 현실적으로 트럭이 쉽게 부착할 수 있다는 장점이 있으며 나아가 인터넷 단말기를 활용하여 차량과 관제센터사이에 메시지 전송 등 부가적인 서비스가 가능하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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