해양사고는 많은 인명과 재산의 피해를 초래하고, 특히 유조선과 같은 위험물운반선의 사고는 대형오염사고를 수반하게 되어 연안국에 막대한 해양환경 피해를 주게 됩니다. 이러한 외국적 기준 미달선에 의한 해양사고 예방을 위한 항만국 PSC 점검 시 해당선박에 대한 PSC 결함항목 Checklist와 결함항목과 관련된 국제협약 근거를 즉시 제공함으로써 PSC 점검율 제고를 통한 우리 항만에서의 해양사고 예방 및 해양환경을 보호하기 위한 PSC 점검지원 서비스에 대한 연구를 하였습니다.
해양사고는 많은 인명과 재산의 피해를 초래하고, 특히 유조선과 같은 위험물운반선의 사고는 대형오염사고를 수반하게 되어 연안국에 막대한 해양환경 피해를 주게 된다. 이러한 외국적 기준 미달선에 의한 해양사고 예방을 위한 항만국 PSC 점검 시 해당선박에 대한 PSC 결함항목 Checklist와 결함항목과 관련된 국제협약 근거를 즉시 제공함으로써 PSC 점검율 제고를 통한 우리 항만에서의 해양사고 예방 및 해양환경을 보호하기 위한 PSC 점검지원 서비스에 대한 연구를 하였다.
해양사고는 많은 인명과 재산의 피해를 초래하고, 특히 유조선과 같은 위험물운반선의 사고는 대형오염사고를 수반하게 되어 연안국에 막대한 해양환경 피해를 주게 된다. 이러한 외국적 기준 미달선에 의한 해양사고 예방을 위한 항만국 PSC 점검 시 해당선박에 대한 PSC 결함항목 Checklist와 결함항목과 관련된 국제협약 근거를 즉시 제공함으로써 PSC 점검율 제고를 통한 우리 항만에서의 해양사고 예방 및 해양환경을 보호하기 위한 PSC 점검지원 서비스에 대한 연구를 하였다.
해양사고는 많은 인명과 재산의 피해를 초래하고, 특히 유조선과 같은 위험물운반선의 사고는 대형오염사고를 수반하게 되어 연안국에 막대한 해양환경 피해를 주게 된다. 이러한 외국적 기준 미달선에 의한 해양사고 예방을 위한 항만국 PSC 점검 시 해당선박에 대한 PSC 결함항목 Checklist와 결함항목과 관련된 국제협약 근거를 즉시 제공함으로써 PSC 점검율 제고를 통한 우리 항만에서의 해양사고 예방 및 해양환경을 보호하기 위한 PSC 점검지원 서비스에 대한 연구를 하였다.
본 연구에서는 보강토 옹벽 점검 자료를 바탕으로 보강토 옹벽의 상태평가항목의 가중치를 새롭게 제안하고 결함점수 및 결함지수를 제안하였다. 161개소의 보강토 옹벽의 점검결과를 근거로 다중회귀분석과 엔트로피 기법을 이용하여 상태평가항목별 가중치를 산정하였으며, 또한 전문가를 대상으로 AHP 기법을 활용하여 평가항목별 가중치를 산정하였다. 각 기법에서 도출된 가중치를 활용하여 혼한 가중치를 제안하였으며, 제안 가중치를 토대로 결함점수 및 결함지수를 제안하여 기존 161개소 현장에 적용하여 현재의 가중치와 제안 가중치에 의한 현장별 위험도 순위를 비교 분석하였다. 다중회귀분석, AHP 기법, 엔트로피 기법을 활용하여 분석한 결과 상태평가항목의 가중치 순위가 변동이 컸으며, 현재 상태평가항목의 가중치와 달리 가중치 순위의 중복은 발생하지 않았다. 특히, 다중회귀분석 결과에서는 특정 상태평가항목이 전체 가중치의 70% 이상을 차지하는 결과가 도출되었다. 제안한 혼합 가중치를 기존 보강토 옹벽 데이터에 적용한 결과, 상태평가항목의 가중치 중복은 발생하지 않았으며, 대상 보강토 옹벽 161 개소 중 16 개소의 위험도 순위 상승과 31 개소의 위험도 하락이 발생하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 개발 시 발생하는 결함을 찾아내고, 원인을 식별 및 해결책을 제시하고자 한다. 또한 검출된 결함 항목을 기반으로 하여 결함간의 연관성을 파악하여 opportunity tree로 나타낸다. 신뢰성 있는 소프트웨어를 개발하기 위해서는 소프트웨어와 개발과정에 존재하는 결함을 찾아내고 이를 관리하는 것이 중요한 요인이 된다. 이와 같은 요인은 품질로 귀결되게 되는데, 품질은 비용, 일정과 함께 프로젝트의 성공을 결정하는 주요 요소이다. 따라서 결함 처리 opportunity tree 및 알고리즘을 이용하여 유사한 프로젝트를 수행 시, 결함 예측하여 대비 할 수 있게 된다.
소프트웨어 개발 응용 패러다임이 분산 환경 기반을 두면서 보안 문제가 매우 중요시되고 있다. 정보통신 제품이나 시스템을 개발할 경우 보안에 대한 평가를 위해서 표준화된 요구사항들의 목록으로 공통평가기준이 정의되어 있다. 공통기준에서 고려되어야할 결함 교정에서 구체적인 절차와 결함 항목의 식별, 속성, 행위 정의가 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어공학 프로세스에서 보안측면을 고려하여, 생명주기의 자원과 프로세스에서 결함 추적 및 교정을 위한 기능적, 비기능적인 엔티티와 이를 기반으로 한 프로세스를 제안한다. 즉, 생명주기를 통한 개발과 평가를 지원하고, 개발자와 평가자에게 고려해야할 기준 이외에 생명주기 상에서의 자원 처리의 유무나 중요도 제공이 가능하다. 결함 추적과 교정을 위한 엔티티 적용에 대한 부가적인 비용과 노력을 감소시키고 정보보호 제품 개발과 밀접하게 연관된 결함을 검증하고 교정함으로써 제품의 개발과정의 신뢰성을 제공하고 생명주기 관리의 효율성을 증가시키고자 한다.
전 반도체 제조 및 검사 공정 과정을 자동화하는 스마트 팩토리의 실현에 있어 제품 검수를 위한 검사 장비는 필수적이다. 하지만 딥 러닝 모델 학습을 위한 데이터 처리 과정에서 엔지니어가 전체 웨이퍼 영상에 대하여 결함 항목 라벨을 매칭하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 소량의 라벨 (labeled) 데이터와 나머지 라벨이 없는 (unlabeled) 데이터를 적절히 활용해야 한다. 또한, 웨이퍼 영상에서 결함이 발생하는 빈도가 결함 종류별로 크게 차이가 나기 때문에 빈도가 적은 (minor) 결함은 잡음처럼 취급되어 올바른 분류가 되지 않는다. 본 논문에서는 소량의 라벨 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 동시에 활용하면서 결함 사이의 발생 빈도 불균등 문제를 해결하는 점진적 데이터 평준화 (progressive pseudo-labeling balancer)를 제안한다. 점진적 데이터 평준화를 이용해 분류 네트워크를 학습시키는 경우, 기존의 테스트 정확도인 71.19%에서 6.07%-p 상승한 77.26%로 약 40%의 라벨 데이터가 추가된 것과 같은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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