최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
제조성숙도평가(Manufacturing Readiness Assessment, MRA)는 제조 준비상태를 평가하는 방법으로 체계, 부체계의 개발 및 양산에서 발생할 수 있는 일정지연, 비용 상승, 품질 저하 등을 방지하지 위해서 2012년에 제도화되었다. 제조성숙도 평가는 군수품의 양산단계의 제조상 위험성을 사전에 식별하여 관리한 결과, 군수품의 품질수준이 개선되는 등 긍정적인 효과가 있었으나 실제 수행 시 피평가자가 평가항목에 대해 맞춤형으로 준비를 하면서 평가점수가 점차적으로 높아지는 등 준비상태 점검이라는 본래의 목적과는 달리 점수만 상승하는 평가점수 인플레 현상이 심화되는 문제점이 식별되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고 과거 업체의 MRA 평가항목 이력을 반영하기 위해 HOM8, 평가항목 난이도를 반영하기 위한 DOM8, 평가항목의 중요도 및 사업별 특성을 고려한 ICOM8과 M8RA를 각각 정의하여 네가지 지표 가중치를 적용한 MWV(Manufacturing Readiness Level 8 Weighted Value)을 정의한 정량적인 MRA 평가모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해 기존에 실시된 4개 사업에 대한 평가항목 간 MWV를 계산하였으며, 이를 통해 제안된 MRL 8 평가 방법론의 개선결과를 분석하였다.
본 연구는 하천복원사업의 전 과정에서 활용될 수 있는 법 제도적 지침과 기준을 제공하고 하천사업의 성과를 진단 평가할 수 있는 한국형 표준화된 하천환경 평가체계 구축과정의 일환으로서 하천생태계의 수변 및 수서환경을 대변할 수 있는 4개의 생물 분류군, 즉 식생과 조류, 그리고 저서 무척추동물과 어류의 평가지표 및 기준 등 평가체계를 구축하였다. 구체적으로 생물적 특성의 평가지표 및 기준을 정리하면, 식생의 경우 식생 다양도와 식생 복잡도, 그리고 식생 자연도 등 3가지 지수의 조합을 통한 하천 식생군집의 구조적 특성을 정량적으로 평가할 수 있도록 하였다. 저서 무척추동물과 어류, 그리고 조류의 경우도 선진 기법의 과학적 근거를 바탕으로 우리나라 하천특성에 적합하도록 생물적 자료의 평가등급 획정에 따른 정량적인 생물지수 평가법을 제안하였다. 아울러 하천환경 자연도의 한 부문인 생물적 특성의 평가를 위하여 이들 4개 생물분류군의 가중치를 적용한 종합 생물지수 및 평가등급화 방안을 제시하였으며, 이에 대한 시험하천의 적용결과에서도 생물분류군 간 비교적 일관성 있게 하천환경의 특성을 반영하고 있는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 해운기업의 선급결정요인을 확립하고 계층적의사결정(AHP) 기법을 활용하여 요인별 상대적 중요도를 고찰하는 것이다. 선급결정요인의 계층구조에 대한 선행연구가 부족하여 관련 산업 연관도에 따른 선급의 주요 활동, 선급 업무 프로세스 및 서비스 전달 과정을 참조하여 요인들을 식별하고 주요인과 세부요인으로 분류하였다. 이를 선급 관련 업무 종사자를 대상으로 설문하여 최종 확정하였고, AHP 분석을 위하여 해운 관련 업무 종사자 대상 설문을 진행하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 선급결정요인 중 주요인의 중요도는 기술 및 검사 서비스 0.373, RO 기능 0.284, 비용 0.177, 시장(연관산업)의 기대 0.167인 바, 기술 및 검사 서비스에 대한 상대적 중요도가 아주 높게 나타나 BWM, 황산화물과 같은 환경규제와 자율운항선박, 친환경연료추진선박 등 미래 기술선도 선박에 대한 기술 협력 등 해운 시장의 변화와 트렌드를 반영함을 알 수 있었다. 세부요인의 복합가중치는 PSC 대응 능력 0.144, 기술 서비스 0.143, 금융기관/화주/조선소 등의 요구 0.090, 선급유지비용 0.087, 검사 네트워크 0.086, 검사원 역량 0.085, IMO/정부와의 협력 0.072, 정부 검사권 수임 0.067, 선급의 영업력 0.058, 최초검사비용 0.052, 평판과 공신력 0.040, 선급관련부대비용 0.038, 관련 산업과의 유대 0.037 순서로 나타난 바, 해운기업은 항만당국의 PSC 검사에 따른 출항정지방지와 기술서비스를 중요하게 생각하며, 금융기관/화주/조선소 등의 요구, 선급유지비용, 검사 네트워크, 검사원 역량을 높은 우선순위로 판단함을 알 수 있었다.
연구의 목적은 광양항을 사례로 항만 경쟁력에 영향을 미치는 요인들을 평가하고, 세부 평가요소의 우선순위에 따른 광양항의 경쟁력을 강화하기 위한 중요한 항만정책방향을 규명하는 데 있다. 논문에서는 의사결정기법인 AHP기법을 이용하여 항만입지, 항만운영관리, 항만비용, 항만시설, 배후지여건 등 5가지 주요 평가요인과 14가지 세부평가 요소에 대한 중요도를 파악하였다. 광양항의 항만경쟁력 평가를 위한 주요 평가요인의 중요도는 항만입지, 항만시설, 항만비용, 항만운영관리, 배후지여건 순으로 계산되었다. 세부 평가요소별 복합가중치를 이용한 종합중요도는 배후지역과 연결성, 국제항만과 접근성, 인센티브제도, 터미널의 시설용량. 항만운영인력의 전문성 숙련도, 등의 순서로 확인되었다. 광양항은 배후지와 연결성 및 국제항만과의 접근성을 강화하여 항만의 중심성과 중계성을 제고시겨 항만의 경쟁력을 강화해야 한다. 항만물동량을 창출하기 위해서 다양한 인센티브 제공과 항만비용을 절감시켜 국제거점항만으로서의 경쟁력을 증진해야 한다. 초대형 컨테이너선이 원활하게 하역작업을 수행하도록 하역시스템의 첨단화 및 효율화방안이 강구되며, 항만운영인력의 전문성과 작업도 향상을 위하여 다양한 방안들을 모색해야 한다. 연구의 결과는 관련 학계, 항만당국 및 항만공사 등에 광양항 발전전략에 대한 학술적이며 정책적인 시사점과 지식을 제공하고 있다. 대형항만의 경쟁력 평가에 필요한 이론의 형성, 간단한 분석방법의 틀을 제시하는 데도 연구의 의의가 있다.
도심지 지하에 매설된 열수송관 등 지하매설관이 점차 노후화함에 따라 파손에 의한 인적, 경제적 피해가 증가하고 있다. 외부로 노출되지 않아 파손 등 문제점을 즉시 확인하기 어려운 열수송관의 특징을 고려할 때, 시설물 유지관리를 통해 주기적으로 수집하는 이력정보를 기반으로 시설물의 상태를 간접적으로 확인하는 방법이 현실적이다. 본 논문에서는 열수송관 이력정보를 검토하여 파손확률과 연관성을 가지는 평가인자를 도출하고, 이를 통해 파손확률을 추정하는 방법론을 제시하고자 한다. 파손확률 추정을 위한 영향인자는 유럽의 사례, 국내 열수송관 관리기준 등을 분석해 도출하였으며, 데이터의 확보 가능성도 함께 고려하여 선정하였다. 열수송관 설치기준이 변경된 1999년을 기준으로 매설시기에 따라 2가지 파손확률 추정 함수를 달리 제시하고 관경, 용도, 관리주체 등 평가인자별 정보에 따른 가중치를 부여하여 파손확률을 보정하여 파손확률추정의 신뢰성을 확보하였다.
악성코드를 포함한 모든 응용프로그램은 실행 시 API(Application Programming Interface)를 호출한다. 최근에는 이러한 특성을 활용하여 API Call 정보를 기반으로 악성코드를 탐지하고 분류하는 접근방법이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 API Call 정보를 포함하는 데이터세트는 그 양이 방대하여 많은 계산 비용과 처리시간이 필요하다. 또한, 악성코드 분류에 큰 영향을 미치지 않는 정보들이 학습모델의 분류 정확도에 영향을 미칠 수도 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 특성 선택(feature selection) 방법을 적용하여 API Call 정보에 대한 차원을 축소시킨 후, 핵심 특성 집합을 추출하는 방안을 제시한다. 실험은 최근 발표된 안드로이드 악성코드 데이터세트인 CICAndMal2020을 이용하였다. 다양한 특성 선택 방법으로 핵심 특성 집합을 추출한 후 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 안드로이드 악성코드 분류를 시도하고 결과를 분석하였다. 그 결과 특성 선택 알고리즘에 따라 선택되는 특성 집합이나 가중치 우선순위가 달라짐을 확인하였다. 그리고 이진분류의 경우 특성 집합을 전체 크기의 15% 크기로 줄이더라도 97% 수준의 정확도로 악성코드를 분류하였다. 다중분류의 경우에는 최대 8% 이하의 크기로 특성 집합을 줄이면서도 평균 83%의 정확도를 달성하였다.
최근 2017년 우리나라 합계출산율은 1.05명로 2005년 1.08명 수준으로 회귀하는 현상을 보이고 있다. 1.05명은 인구대체선(2.1명), 안전선(1.5명)과도 거리가 먼 초저출산 수준이고 마치 초저출산 덫에 빠질 우려가 있다. 이에 합계출산율의 합리적인 예측과 이를 통한 출산정책에 유용한 자료를 제공하는 것은 그 어느 때 보다도 중요하다. 그 동안 다양한 통계적 방법으로 합계출산율 추이를 예측하였는데, 데이터 완비성이 높고 품질이 좋은 경우 모형 접근인 모수적 방법, 데이터 추이가 단절되거나 변동이 심한 경우 평활과 가중치를 적용한 비모수적 방법, 데이터 부족과 품질 등으로 선진국의 출산율 3단계 전이현상을 참고하여 이들의 사전분포를 활용하는 베이지안 방법 등이 적용되어 왔다. 본 연구는 최근 변동이 심한 우리나라 출산율에 모수, 비모수, 그리고 베이지안 방법을 적용하여 추정과 예측을 실시하고 도출된 결과 비교를 통해 적합성과 타당성 측면에서 어떤 방법이 합리적인지 모색하고자 한다. 분석결과 합계출산율 예측값 순위는 통계청 합계출산율이 가장 높고, 베이지안, 모수, 비모수 순으로 나타났다. 2017년 TFR 1.05명 수준을 감안할 때 모수, 비모수모형으로 도출된 합계출산율 예측값이 합리적이다. 또한 출산율 자료완비성이 높고 품질이 우수할 경우 계산 효율성과 적합도 관점에서 모수적 추정과 예측 접근 방법이 타 방법보다 우수한 것으로 도출되었다.
기후변화에 의한 기상이변으로 현 세대와 미래세대가 직면하게 될 악영향을 최소화하기 위한 적응 조치의 기초 자료로 활용하기 위해 본 연구는 전국을 대상으로 한 '물 관리 취약성 평가'를 실시하였다. 취약성 평가는 치수와 이수로 나누어 평가하였으며, 각 부문에 해당하는 대용변수를 선정하여 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 하여 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취합된 자료는 표준화 과정을 거쳐 델파이 조사에서 도출된 가중치를 고려하여 취약성을 산정하였다. 치수 취약성은 적응능력에 대한 기여도가 가장 크게 나타났으며, 미래기후에 대한 분석을 통해 강원도 일부 지역에서 취약성이 증가하는 것으로 나타났다. 이수에 대한 취약성은 기후 노출에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 충청북도와 대전, 대구광역시, 경상남도 일부 내륙지역의 경우 2020년에 증가하는 추세를 보였다. 본 연구는 전국을 대상으로 하여 상대적인 취약성을 평가하고 공간적인 분포를 살펴볼 수 있다는 점에서 지자체가 기후변화 적응 세부시행대책을 수립함에 있어서 어떤 부문에 더욱 투자해야 하는지를 파악하는데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 기후변화 불확실성 하의 용수공급계획을 위해 로버스트 의사결정(Robust Decision Making, RDM) 기법을 국내의 유역에 시범 적용하고, 가중치와 평가기준 점수를 합산하는 일반적인 형태의 표준 의사결정(Standard Decision Making, SDM) 결과와 비교하였다. RDM은 기후변화 시나리오의 발생 유무에 관한 확률 정보에 의존하지 않고 어떤 시나리오 하에서도 위험 수준 이하의 변동이 발생하지 않는 대안을 유도할 수 있는 후회기준(Regret criterion)을 사용하여 대안의 순위를 결정한다. SDM과 RDM에 의해 산정된 순위를 비교하기 위하여 안동댐과 임하댐 유역에 용수공급계획 사례를 작성하여 각 기법을 적용하였다. 다양한 기후변화 시나리오를 작성하고, 댐 수위를 조정한 6개의 대안을 가상적으로 구축한 후, SDM 및 RDM 기법으로 대안의 순위를 산정하였다. 그 결과, SDM과 RDM 사이에는 동일한 시나리오와 대안을 사용했음에도 불구하고, 평균적으로 0.33~1.33순위 차를 나타내었다. 본 연구는 수자원 분야에서 기후변화 적응에 대한 연구가 미비한 가운데 기후변화 불확실성을 고려하여 적절한 의사결정 기법 연구를 시도하였다는 것에 그 의의가 있으며, 향후 다양한 상황 하에 RDM의 효과를 보다 면밀히 분석해야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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