본 연구는 건설 시공 계획 및 관리 업무에 NOS를 적용하기 위하여 다음과 같은 제안을 과정을 통해서 새로운 NOS 모델을 제시하였다. 먼저, 건설공사의 특성을 반영한 시설 단위 - 구조 단위 - 시공 단위 - 자원 단위의 흐름으로 공사정보분류체계의 개념을 제시하였다. 이 체계를 근거로 네트워크의 구성하고, 성과측정관리기준선의 추이를 분석하는 기준계획시간(MT : Master Target)식과 집행실적을 분석해 주는 수정계획시간(WT : Work Target) 식을 제안하여 NOS 모델을 제시하기 위한 성과측정 관리 기준선의 수립방법을 제안하였다. 최종적으로 성과측정 집행 분석 방법의 이론적 검증을 통해서 확정계약과 실비정산보수가산방식에 적합한 NOS 적용 방안을 제시하였다.
인간의 자연스러운 대화에서는 생략 현상이 빈번하게 일어난다. 생략 어구로부터 화자의 의도를 파악하는 것은 쉽지가 않다. 생략 어구 자체만 가지고는 그것의 의미와 화자의 의도를 파악하기 힘들며 이전 발화들로부터 구성된, 혹은 영역에 내재된 맥락과의 연관성을 살펴보아야 하기 때문이다. 본 연구에서는 Lambert가 제안한 3단계 계획기반 대화이해모델을 확장함으로써 한국어 대화에서 나타나는 생략 어구로부터 화자의 의도를 인식하는 모델을 제안한다. 먼저 Lambert의 모델에서 고려하지 않은, 생략 어구 형태의 발화를 통해 화자가 의도하는 담화 행위를 새로운 담화 recipe로 정의하여 추가하였다. 한국어에서는 조사가 화자의 의도를 나타내므로 이러한 특성을 이용하여 생략어구를 표층 화행으로 표현할 때, 조사 정보를 포함하여 화자의 의도 인식을 용이하게 함을 볼 수 있었다. 또한 객체와 초점화 이론을 제안하여, 생략 어구를 통해서 화자가 두 개의 계획을 비교하여 고려하는 의도를 인식할 수 있도록 했다.
연구목적: 본 연구는 기업재난관리표준의 요구사항에 대한 재해경감활동계획 수립절차와 재해경감활동관리체계를 검토하고자 한다. 연구방법: 기업재난관리표준의 적용범위에 규정된 재난관리 단계별 각 활동을 포함한 요구사항을 파악하고 'A'기관의 운용사례를 검토하였으며 요구사항에 맞는 업무연속계획 대상을 검토하였다. 연구결과: 기업재난관리표준의 요구사항인 재난관리 단계별 내용과 절차를 명확히 정의하고, 4단계별 활동에 대한 업무연속성계획 수립이 필요한 것으로 검토되었다. 결론: 기업재난관리표준 요구사항에 대하여 재난관리활동 각 단계별 활동을 포함한 PDCA모델을 제시하였고, 재난의 예방 및 대비계획을 포함하는 광의의 재난관리 개념의 재해경감활동관리체계 모델을 제안하였다.
본 연구는 미국 멕시코만의 Yellowedge Grouper 어업을 사례로 생물경제학 모델을 이용하여 자원회복계획 하의 총 허용어획량(TAC) 어업관리정책 효과를 분석하였다. 생물학적 자원평가모델인 잉여생산량 모델의 추정 결과 자원이 남획상태인 것으로 나타났고, 그 결과 10년 기간 동안 TAC제도를 이용하여 목표 자원량 달성을 위한 자원회복계획이 수립되어졌다. 모델 분석 결과, 통제관리가 잘 이루어진다면 자원회복기간 이후에 목표 자원량 수준이 달성되는 것으로 분석되었다. 하지만, 목표 자원량 달성을 위해서는 자원회복기간 동안의 어획량이 크게 감소되어야 하는 것으로 나타났는데, 특히 NMFS가 권고한 연간 342톤 어획량보다 더 크게 어획량이 감소해야 하는 것으로 분석되었다. 향후 25년 동안 발생할 어업 이익은 자원회복기간 동안의 어획량 감소로 인하여 현 상태유지 하에서보다 적은 것으로 나타났다. 그리고 사회적 할인율이 낮을 때는 변동어획량 TAC제도 하에서 고정어획량 TAC재도 하에서보다 큰 어업이익이 발생하였지만, 할인율이 높아질수록 고정어획량 TAC제도 하에서 변동어획량 TAC제도 하에서보다 큰 어업이익이 발생하였다.
건설공사에서 공사비 계획 및 관리를 위한 코스트 모델은 공사입찰$\cdot$계약단계에서 도급공사비 결정에 중요한 기능을 담당할 뿐만 아니라 건설사업 수행 전 단계에 걸쳐 건설공사에 소요될 비용을 추적, 관리하여 주어진 예산범위 내에서 최적의 목적물을 설계 시공하여 궁극적으로 발주자의 투자비용에 대한 가치를 극대화하고 비용관리업무의 적정성을 도모하는 기능을 담당하고 있다. 그동안 내역입찰방식을 널리 채택하고 있는 건설공사에서 내역서는 공사비 예측 및 계획 등 공사관리에 있어서 중요한 수단으로 활용하여 왔으나, 현행 내역모델은 공사비의 예측 및 비용관리 측면에서 지나치게 상세하며, 공사계획 및 관리 업무와 연계시키는데도 한계가 있는 것으로 지적되고 있다. 건설공사를 구성하는 세부 단위작업에 소요되는 비용은 모두 중요한 관리대상이지만, 단위작업의 내용에 따라 비용이 차지하는 비중과 코스트 결정에 미치는 영향력에는 차이가 있다. 이러한 비용결정의 구조적 메커니즘에 착안하여 본 연구에서는 건설공사 비용결정에 중요한 영향을 미치는 작업내용을 규명하여 정확성을 유지하면서 단순 간결한 코스트 예측모델을 제안 및 검증하는 것을 목적으로 하고 있다.
도시공간은 온실가스배출의 주원인지로 온실가스 저감을 위해서는 도시적 차원의 대책이 무엇보다 필요하다. 본 연구는 도시공간을 조성하는데 있어서 활용할 수 있는 이산화탄소 배출량 산정 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해, 첫째로 물리적 규모, 이용현황, 활동강도와 관련된 도시공간 계획요소를 이론고찰을 통해 선정하였다. 둘째, 전력, 도시가스, 지역난방, 석유, 상수도 사용량 자료에 기반한 이산화탄소 배출량을 산정하였다. 셋째, 서울시를 사례연구대상지로 선정하고 도시공간 계획요소와 이산화탄소 배출량 간의 관계분석을 통해 도시공간의 이산화탄소 배출량 산정 모델을 개발하였다. 기후변화에 대응하기 위한 다양한 노력들이 도시공간에서 시도되고 있으나, 도시 전체의 탄소배출량과 같은 총량적 관점의 한계가 있었다. 그러나 본 연구의 도시공간 계획요소에 따른 이산화탄소 배출량 산정 모델은 탄소저감을 위한 도시차원에서의 해결방안으로 활용할 수 있는 국지적 범위에서의 보다 구체적인 모델을 제시할 수 있다는 점에서 기존 연구와의 차별된다.
건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다. 기존의 자료구조인 쿼드트리나 옥트리 구조가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여 토공작업을 위한 새로운 자료구조를 제시하였다. 작업경로 시뮬레이터는 작업환경에 관한 정보, 토공장비에 관한 정보를 제공하며 작업자의 휴리스틱을 고려하여 효과적인 작업경로를 생성할 수 있다. 시뮬레이터에 의하여 생성된 작업경로와 굴삭기 운전자가 제안하고 있는 작업경로를 서로 비교하였다.
새로운 교통수단으로서 실용화가 진행 중인 자기부상열차 시스템은 무인자동운전으로 운영되며, 사전에 면밀한 열차운행 계획의 수립과 검증이 요구된다. 일반적으로 열차운행 계획을 수립할 때는, 노선계획에 따른 통계화된 수송수요 예측자료를 활용하지만, 실제 열차 운행 시에는 수송 파동이 생길 수 있으며, 이를 고려하여 열차 운행 계획과 서비스 품질을 사전에 검토할 수 있는 수요기반 시뮬레이션 기술이 요구된다. 본 연구에서는 연속적인 수요파동을 반영할 수 있는 자기부상열차 운행 시뮬레이션 방법 및 모델을 제시하였다. 이를 위해, 열차 운행에 따른 승객 수송과정을 가장 효과적으로 모사할 수 있는 이산사건 모델을 적용하였으며, DEVS 형식론을 이용하여 시스템을 체계적으로 모델링 하였다. 또한, DEVSim++시뮬레이션 환경을 이용한 구현과 실험을 통해, 제안한 모델에 대한 구현 가능성을 검증하였고, 이러한 수요기반 시뮬레이션을 이용하면 운행계획과 전략에 대한 효과적인 사전 검토가 가능함을 확인하였다.
플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는 $2^3$ 인자 실험계획법을 이용하여 수집하였으며, GA에 관여하는 두 확률인자의 영향을 42 인자 실험계획법을 이용하여 최적화 하였다. 종래의 모델에 비해, 최적화된 모델은 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 프로파일 응답에 대해서 각 기 24%, 13%,, 16%, 그리고 17%의 향상률을 보였다. 이는 제안된 최적화 기법이 플라즈마 모델의 예측성능을 증진하는데 효과적으로 응용될 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 광역상수도 시스템의 취·송수 설비의 최적운영계획에 필수적으로 요구되는 시간 단위 용수 수요량 예측을 위하여 칼만 필터에 의한 수요 예측 모델 구축 및 배수패턴 해석 기법을 제안하고, 기존 시스템의 실 데이터를 이용하여 시뮬레이션 수행 결과 제안된 기법의 유용성이 검증되었다. 광역상수도 시스템에서 취·송수 설비의 최적운영계획 수립을 위해서는 예측 시간 범위를 최소 하루 단위 이상으로 유지해야 한다. 따라서, 제안된 기법에서는 기존의 시간별 실적데이터의 시계열에 의한 예측을 이용하는 것이 아니라 모델로부터 예측된 일 수요량에 배수패턴을 곱하여 24시간의 시간별 용수 수요량을 예측한다. 일 수요량 예측을 위한 칼만 필터 모델은 입력변수의 통계적 분석에 의해 모델 구조 최적화가 효과적으로 구현되고 배수패턴은 데이터 Granulization에 의해 얻어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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