건설산업은 기획단계에서 설계, 시공, 유지관리 및 철거단계에 이르기까지 다양한 특성을 가진 프로세스로 구성되어지며, 각 프로세스에는 다양한 업무주체가 참여하고 있다. 최근 건축이 복잡화, 다양화 되어감에 따라 각각의 업무주체들 협업과정상에서 생성되는 다양한 건설정보의 교환표준화에 대한 연구가 활발히 논의되고 있다. 그러나 국제데이터교환 표준인 IFC에 관한 국내 연구로는 IFC의 2D기반확장에 관한 연구, 3D, 4D에 관한 연구가 이루어지고 있으나, 기존 연구에서는 이론적인 방향 제시 및 모델제시에 그치고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 3D CAD Model을 이용하여 국제 건설데이터 교환표준인 IFC의 호환성을 테스트하고, IFC를 이용한 호환성 확보의 문제점을 도출하고자 한다.
플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.
건설사들은 국내 건설 경기 침체에 따라 해외 사업을 물색하고 건축, 토목, 플랜트 등 다양한 사업을 수주하여 진행해오고 있다. 해외 건설 공종 중 플랜트 공종은 지난 10년간(2005년~2014년) 전체 수주금액 중 평균 68.9%를 차지하며 국내 건설기업의 주력 공종으로 자리잡고 있다(해외건설협회). 그러나 플랜트 사업은 저가수주로 인해 최근 10년간 해외플랜트 수주 상승세와는 다르게 수익률은 저하되고 있으며 최근 미 금리 인상과 유가하락 장기화로 인해 플랜트 사업의 발주량은 더욱 저하될 것으로 예측되고 있어 향후 플랜트 사업 수주 경쟁은 더 심화될 것으로 전망되고 있다. 이러한 상황 속에서 기업이 지속적인 경쟁우위에 서기 위해서는 먼저 현재 국내 기업의 강점과 약점을 파악하여야한다. 따라서 본 연구는 국내 기업의 플랜트 사업 수행 내부역량을 분석하기 위해 자원기반이론을 바탕으로한 VRIO모델을 기반으로 사업 내부역량 평가 프레임워크를 개발하였다. 사업 내부역량 평가 프레임워크는, 문헌고찰을 통해 사업 수행단계 별(사업기획 및 계획, 설계, 구매조달, 시공) 지표를 도출하고 각 지표를 자원기반이론을 바탕으로 한 VRIO모델을 기준으로 전문가의 설문을 통해 우선순위 및 경쟁력수준을 도출하는 절차로 개발되었다.
정부는 공공기관의 효율적이고 투명한 운영을 통해 사업성과를 제고하기 위하여 매년 기획재정부주관으로 공공기관 경영평가를 진행하고 있다. 공공기관 경영평가는 경영관리범주와 주요사업범주로 구분되는데 경영관리범주는 평가 대상 기관 공통으로 적용되고 주요사업과 주요사업 계량지표는 기관의 설립목적과 특성에 따라 자율적으로 선정하여 평가를 받고 있다. 공공기관의 주요사업은 기관의 설립목적을 대표하므로 수행성과가 매우 중요하므로 본 연구는 공공기관의 주요사업 계량지표를 로직모델을 통해 살펴보고 지표의 특성을 알아보고 공공기관의 주요사업 계량지표 개발 방향을 제시하고자 한다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 연구대상은 위탁집행형 준정부기관인 한국국토정보공사의 주요사업으로 한정하고 범위는 2017년도 경영평가 편람을 기준으로 설정하였다. 연구결과는 첫째, 한국국토정보공사 주요사업 계량지표는 투입, 과정, 산출 지표 위주로 구성되어 있으며 둘째, 공공기관에서 제시한 주요사업 계량지표는 적정성을 알아보는 방법으로 로직모델을 제시하였으며 셋째, 공공기관의 주요사업 계량지표를 투입, 과정, 산출지표가 아닌 결과지표로 선정하는 방안을 제시하였다. 따라서 본 연구에서 공공기관의 주요사업 계량지표의 선정과 검증에 필요한 방법론 즉 로직모델을 통해 공공기관의 주요사업 계량지표가 결과지표 중심으로 개발되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.
이 연구는 R&D 투자에 대한 신속한 의사결정을 지원하고 R&D의 경제적 성과를 극대화시키기 위하여 R&D 기획 초기부터 기술의 경제적 수익에 대한 개념을 도입하고, 개발 완료된 R&D 기술의 상용화에 이르기까지 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 시스템에 관한 것이다. 이 연구는 R&D 의사결정의 주요 경로를 파악하고, 단계별로 소요되는 정보에 대한 분석과 지식정보의 지원을 위하여 KISTI 과학기술 데이터 베이스 및 다른 공개용 정보원과의 원활한 연계 및 기술가치평가 정보 지원으로 구성되어 있다. 특히, 경제적 성과를 추정하기 위한 기술가치평가 정보 지원은 단계별 근거가 되는 지식정보를 지원하는 KISTI 기술가치평가 모델을 접목함으로써 좀더 객관적인 추정과 의사결정을 지원하도록 하였다.
건설공사 프로젝트는 기획, 설계, 시공, 운영 및 유지관리 등 각 단계의 다양한 참여 주제에 의해 프로젝트가 진행되고 각 분야 간 원활한 의사소통을 통한 협업으로 일을 진행해 나간다. 그러나 각 단계별 커뮤니케이션이 원활히 이뤄지기가 힘들며, 이러한 단계별 분절의 가장 큰 이유 중 하나가 실제적 결과물은 3차원 기반인 것에 비해, 그 과정이 2차원 CAD 시스템에 의존하는 결과와 과정의 격차 때문이다. 그로 인해 각 관련 분야에서 발생되는 정보의 불확실성, 부정확성, 표현의 애매모함 등으로 인해 재작업 및 불필요한 작업이 빈번히 발생하여 전체적인 공정의 지연 및 비용의 문제, 결과물의 품질에 대한 문제가 발생하고 있다. 또한 도면에서의 한계점인 거리감, 공간감 등 실제 사람이 느끼는 Scale감을 알 수 없어 공간에 대한 이해도가 떨어지는 한계점을 극복하지 못하고 있으며 1인칭 작업운영 방식으로 인하여 협업 설계과정에서 원활한 팀워크를 유도 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 협업설계 과정에서 기본설계 단계를 지원하는 설계 도구로서 건축모델의 단순 시각화에서 벗어나 가상공간에서 몰입형 VR 시뮬레이션을 구현하기 위하여 프로토타입 응용을 개발 하였고, 이것을 "Digital Studio"에 구현하여 즉각적인 공간 시뮬레이션을 통하여 실제 시공 전에 문제점들을 검토 및 보완하고 전체적으로는 생산성 향상과 설계 과정 중 오류를 최소화하기 위한 VR시뮬레이션 시스템의 제안 및 Viewer 모듈을 개발 하였다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
정보보호 전담조직은 IT 부서 산하에 편성되어있는 것이 일반적이었으나 정보보호의 중요성이 증대됨에 따라 전사적 보안을 위한 정보보호 전담조직의 편성이 중요한 이슈로 대두되고 있다. 국내 금융권에서도 전자금융거래법 개정안을 통해 CIO와 CISO를 분리하는 등 정보보호 전담조직의 분리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 정보보호 전담조직 하부구조에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으나 편성방법에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 정보보호 전담조직의 편성을 위해, 상황적 접근방법을 통하여 기업의 비즈니스 위험도와 IT 의존도를 기준으로 정보보호 전담조직 편성모델을 제시하였다. 또한 정보보호 전담조직이 소속될 부서를 기획 조정 부서, 내부통제 부서, 내부관리 부서, IT 부서로 분류하고 각 부서에 편제되어있을 경우의 장단점을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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