공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.
소프트웨어 개발 패러다임이 21세기에 들어서며 웹 기반으로 빠르게 전환되고 있으나 웹 환경에 적합한 품질 및 예측 매트릭에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구는 웹 소프트웨어의 규모와 객체 속성의 상관관계를 분석하여 실 업무에서 사용되고 있는 ASP 기반의 3개 프로젝트를 대상으로 결함 가능성이 높은 프로그램을 추출하고 프로그램 규모와 클래스 수나 메소드 수에 대한 선형회귀분석을 통하여 웹 소프트웨어의 규모 예측에 적합한 모델을 제안한다. 서버, 클라이언트, HTML의 복합구조를 가지는 웹 소프트웨어 중 자바스크립트 form 파일 유형의 높은 상관관계와 규모 예측에 적합한 메소드 수 매트릭을 제시한다.
본 연구는 국내 전자상거래 시장규모 예측모형의 개발을 위해 통계청의 자료를 취합하며 이를 분석하여 각 부분별 - BtoB, BtoG, BtoC -전자상거래 시장규모에 적합한 통계적 예측모형을 개발하였다. 마지막으로 개발된 예측모형에 대한 타당성 검토를 수행하며 최종적으로 가장 적절한 국내 전자상거래 시장규모 예측모형을 제안하였다.
현재 소프트웨어 개발 주기의 초기 단계에서 소프트웨어의 개발과 유지보수를 위한 비용과 노력을 미리 예측하는 소프트웨어 규모 예측 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 규모 예측 방법을 위한 수백개의 메트릭스가 제안되고 있지만, 난해하고 복잡한 측정 방법으로 인해 소수의 실제 전문가에 의해 사용되고 있다. 이용할 해당 메트릭스의 장점과 단점을 파악하고 적용시켜야 시행착오를 피할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 시스템 분석 단계에서 주로 작성되는 UML Use Case 다이어그램 분석을 통해 소프트웨어 규모 예측을 하는 방법을 비교 분석한다. 이를 따르면 메트릭스를 적절히 사용하여 보다 효율적인 소프트웨어 프로젝트 관리를 할 수 있을 것이다.
2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.
IT의 발전과 더불어 금융권의 비대면 채널 역시 폭발적으로 증가되어왔다. 하지만 금융 시스템의 특성을 명확하게 반영한 규모 산정에 대한 모델의 부재로 인하여 예산 수립의 신뢰성 저하, 그리고 이에 따른 저가 수주 경쟁 등이 빈번하게 발생하였다. 이러한 규모 예측의 신뢰성 저하는 인터넷 뱅킹 시스템의 품질 저하로 이어져 금융 상품을 이용하는 고객에게 피해가 전해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 금융권에서 사용하는 규모 산정 기법의 두 종류인 FP 기반 규모 산정과 전문가 유추 기반의 규모 산정을 토대로 규모 산정 기법을 개선하여 보다 간편하고, 실제 금융 비대면 채널 수행 규모에 근접한 규모 예측 기법을 구축하고 이의 효용성을 회귀분석을 통하여 검증하였다. 그 결과, 기존 규모 산정 기법보다 실제 수행 규모와 상관관계 및 정확도가 증가된 인터넷 뱅킹 시스템을 위한 개선된 FP 기반 초기 규모예측 모델과 도구를 구축하였다.
본 연구의 목적은 Landsat 시계열 영상으로 CA-Markov 기법에 의한 토지이용의 예측시 면적규모 및 공간해상도가 예측결과에 미치는 영향을 고려하여 미래의 토지이용 변화를 예측하는데 있다. 분석지역의 면적규모를 $31.26km^2$부터 $84.48km^2$까지 달리하면서 기법을 적용한 결과, 적용면적의 규모는 전체정확도에서 약 11% 차이를 보이면서 예측결과에 영향을 주었다. 공간해상도는 10m, 30m, 50m, 100m, 150m의 해상도에 대하여 비교한 결과, 30m의 공간해상도가 예측한 도심지의 총 면적과 도심지의 공간적인 분포 측면에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 이와 같은 결과를 토대로, 1996년과 2001년의 토지피복도를 이용하여 CA-Markov기법으로 예측한 2004년의 토지피복결과와 2004년의 영상으로 최대우도법에 의한 토지피복결과를 비교하여 그 적용성을 평가한 후, 2030년, 2060년, 2090년에 대한 미래의 토지이용변화를 예측하였다. 현재를 기준으로 미래(2030, 2060, 2090)의 토지이용 면적변화는 도심지의 경우 지속적으로 증가하고, 산림의 경우는 크게 감소하는 일반적인 경향을 보이면서 예측되었다.
세계 전력산업 시장의 매출규모는 1999년의 2,385억 유로에서 2004년에는 3500억 유로로 증가될 것으로 선진기업들은 예측하고 있으며, IT기술과 융합된 전력산업 부분의 증가율은 기존 설비의 매출규모 증가율의 6배 이상으로 전체 매출규모의 46.9%에 달할 것으로 예측되고 있다.(중략)
본 논문은 다수의 국외 시장 전망 보고서를 기반으로 최근 해외 도입 및 국내 구축 예정인 DC 배전 시장 동향과 경제적 효율성을 분석하였다. 분석 방법은 3가지 시나리오에 따라 2030년까지의 시장 규모 추이를 예측하고, DC 배전을 구성하는 배전용 전력기기의 시장 규모를 도출하였다. 또한 시장점유율, 부가가치율, 온실가스 감축 등의 요소를 적용하여, 세계 시장에 대한 국내 기업 점유율에 따른 DC 배전의 편익을 계산하였다. 그 결과 2030년 기준 DC 배전 시장 규모의 긍정적 확장성을 예측할 수 있었으며, DC 배전용 전력기기 시장 규모와 이에 따른 경제적 편익을 확인하였다. 추후 연구에서는 DC 배전 시장을 구성하는 각 부문들의 규모 추이를 파악하고, 국내 DC 배전용 전력기기 개발 실데이터를 적용하여 비용편익비(BCR)를 도출하고자 한다.
클러스터는 병렬 컴퓨팅 및 데이터 센터에 적합한 구조를 제시하지만 설계 빛 확장을 할 때 성능에 대한 예측이 쉽지 않다 또한 기존의 클러스터 성능 분석은 이미 구성된 시스템만을 그 대상으로 한다는 문제점을 가지고 있으며 클러스터의 확장 및 대용량 클러스터에 대한 성능 예측을 지원하지 못한다. 그러므로 기존에 대규모 클러스터를 평가하던 방법들과는 다른, 시스템 구성 전 대규모 클러스터를 위한 모델링 및 예측 방법을 필요로 한다. 이러한 작업은 클러스터의 구조적 특성이 잘 반영되어야 하며 실제 시스템 적용 시 나타나는 문제에 관해서도 분석이 쉽게 되어야 한다. 본 논문에서는 대규모 클러스터의 성능 모델링을 위한 방법론을 제시하고 실제 시스템에서 수행한 측정 및 예측 결과로 방법론의 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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