원자력 시설 및 연구용 원자로 해체 시 해체 공정의 효율성을 증진시키기 위해 컴퓨터 그래픽스를 이용한 해체 공정의 최적화 연구가 수행되었다. 애니메이션 설계를 위해 해체 시설 및 구조물과 해체 장비의 모델링이 완료되었으며, 방사능에 오염된 대상물의 방사능 분포도를 위치별, 준위별로 확인할 수 있도록 3 차원으로 나타내었다. 해체 일정과 해체 폐기물량 그리고 해체 비용을 모사하기 위해 각 정보들에 대한 평가식과 가중치 값을 도출하였다. 연구로 1 호기 Thermal column 을 대상으로 애니메이션을 통한 해체 공정절차 시각화와 단위 해체 공정 시나리오를 수행한 결과 애니메이션의 경우 해체 현장과 동일하게 모델링 되어 현장 작업자들이 해체 공정 절차를 쉽게 이해할 수 있다는 것을 확인하였으며, 시나리오 별 해체 소요시간과 폐기물량 그리고 해체 비용의 경우 정상적으로 모사가 수행됨으로써 단위 해체 공정에 대한 최적의 시나리오를 평가 할 수 있는 기초 연구의 틀을 마련하였다. 본 시스템은 해체 관리자, 해체 시스템 분석가, 해체 현장 감독과 해체 작업자들의 중요한 협업도구로 활용될 것으로 사료된다.
외판원문제(TSP)는 아직까지도 쉽게 풀리지 않는 NP-complete군에 속하는 어려운 문제이다. TSP의 결정적인 난점은 {0,1}의 정수해를 보장하면서 동시에 부분순환(sub-tour)을 피해야 한다는 점이다. 우리는 TSP를 두 단계로 나누어 탐색한다. 첫째, 초기해는 2개의 마디로 이루어진 최소단위의 부분순환에 가장 적은 비용의 마디를 하나씩 추가적으로 더하여 모든 마디가 포함될 때까지 반복하여 만든다. 둘째, 선택된 초기해의 마디를 임의의 단위로 잘라내어 그 개선비용이 음수인 경우 다른 마디 자리에 삽입함으로서 새로운 전체순환(grand tour)을 만들어 해를 개선한다. 우리는 최적해가 알려진 TSPLIB에 적용하여 그 결과를 비교하고 또한 랜덤하게 생성된 마디 200개까지의 TSP문제에 대하여 실험을 하였다. 대부분의 해는 최적해로부터 1% 이내의 결과로서 30분 이내에 얻을 수 있었다. 우리의 방법은 실용적인 문제에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
건설현장에서 정확한 진도를 관리하기 위해서는 비용정보와 일정정보를 결합한 통합정보가 요구되며 프로젝트의 성과측정을 위한 기초자료가 된다. 그러나 국내 건설공사는 비용과 일정정보를 각각 관리함으로써 객관적인 성과측정이 어려우며 내역서상의 물량을 액티비티에 분개하는 작업을 통해 생산성을 감소시킨다. 한편, BIM을 활용한 연구가 진행되면서 BIM을 통해 보다 효율적으로 진도관리하는 연구가 필요한 실정이며 현장에서는 일일 작업관리에 대한 필요성이 요구되고 있다. 이러한 건설 산업의 흐름에 따라 본 논문에서는 BIM 모델의 위치정보와 BIM기반의 견적데이터를 활용하여 3가지 타입의 진도관리단위를 생성하고 이를 통해 일일 진도율 및 일일 기성액을 파악하는 정보모텔을 제시하고자 한다.
SOA는 기존 애플리케이션들이 가진 기능을 사업적인 의미를 가지는 기능 단위로 분류하고, 표준화된 호출 인터페이스를 통해 서비스라는 컴포넌트 단위로 재조합한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 생산원자재의 절약과 주문 시 생산 시점 예측한다. 그리고 적정한 재고 유지로 원부자재 구입비용과 생산비용을 절감하여 회사의 경쟁력을 증가시킨다. 또한 업체의 생산 공정 및 원부자재 수급 현황을 정확히 분석하여 이를 반영한 SOA 기반의 다품종 소량 생산을 위한 생산관리 시스템을 설계하고 구현하였다.
후행 핵연료주기 경제성 평가는 추정 비용의 불확실성, 평가 대상기간의 장기성, 적용 할인율에 따른 계산결과의 변동성 등 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 평가기관 또는 평가자에 따라 그 결과가 서로 상이하다. 본고에서는 지금까지 수행된 주요 경제성 평가 연구들을 조사/분석하여 그 특징과 한계를 알아봄으로써 현재 국내에서 추진되고 있는 사용후핵연료 공론화 및 후행 핵연료주기 정책 연구 추진에 기초자료로 활용될 수 있도록 하고자 하였다. 분석 결과 사용후핵연료 재활용 옵션에 비해 직접처분 옵션이 유리하나, 입력 자료로 사용된 파라미터 값에 따라 결과의 불확실성이 많이 나타나 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다는 사실을 알 수 있었다.
광주광역시 도심유역의 14개 단위유역(영본B02~영본B25)으로 면적 $501.19km^2$ 중 약 42%에 해당하는 $211.86km^2$을 대상유역으로 분산식 빗물관리에 의한 물순환 체계를 구축하였다. 지목별 저감대상 면적은 대지, 창고, 공장용지는 전체면적의 15%, 주유소, 학교, 잡종지, 종교용지, 주차장은 5%, 도로는 10%를 적용하여 저감대상 산출면적은 $9.1km^2$로 설정하였으며, 초기강우 10mm에 대한 초기강우유출량 $90,885m^2$이 발생하며 이는 각 단위유역의 토지이용별로 침투통, 침투측구, 침투화분, 침투도랑, 수목여과박스, 식생수로, 빗물저금통, 투수블럭의 8개 시설에 의해 침투 및 저류하는 것을 제안하였으며, 또한, 본 연구의 대상유역에서 발생하는 비점오염원 발생부하량은 8,439.16kg/일으로 그 중 2.4%에 해당하는 210.186kg/일이 본 연구에서 제안한 빗물 관리시설에 의해서 삭감되는 것으로 분석되었다. 또한, 빗물관리시설의 총 투자비용은 약 322억원이며, 효과 비용은 343억원으로 산정되었다.
기업은 IT 를 일종의 자산으로 판단하여 IT 센터를 직접 구축하고 온프레미스 형태의 시스템을 운영했다. 그러나 경영 환경의 변화가 빨라지면서 IT 부문의 비용 효율성에 대한 압박도 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 도입하면 IT 자원을 효율적으로 활용하고 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있어 IT 자원의 효율화가 가능하다. 하지만 무작정 클라우드로 옮기는 방식으로 인해 시스템 복잡성이 오히려 증가하고, 관리포인트 증가로 시스템 안전성을 해치는 상황이 벌어지고 있는 것도 현실이다. 신규 서비스 제공 시 기존 시스템 안전성을 해치지 않으면서 IT 자원의 효율적인 활용도 고려하는 방안으로 서비스 단위별 클라우드 컴퓨팅 도입을 검토하였다. 이 방법은 클라우드의 우수한 시스템을 사용하며, 실시간 오케스트레이션이 가능하고, 보안도 우수하다고 볼 수 있다. 기존 인프라를 유지하면서 클라우드 컴퓨팅을 구현한 하이브리드 방식으로 시스템 구축 결과 중단 없는 시스템 운영이 가능하였으며, 보안도 보다 강화된 결과를 얻었다. 향후 시스템 구축 시 온프레미스의 경우 서비스 단위로 클라우드 서버를 병행 운영한다면 운영효율성 뿐 아니라 기능성까지 만족시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 회피비용의 정의 및 개념을 소개하고 계산 방법론을 제시하였으며, 사례연구를 통하여 DSM 프로그램의 의사결정에 필요한 회피발전비용을 시산하였다. 본 연구에서 적용한 회피발전비용 계산 앨고리즘인 수요감소법은 전력회사의 DSM 프로그램 도입 전후에 대하여 소요수입의 현금흐름의 비교에 바탕을 둔 것이다. 사례연구에서는 장기 회피발전비용 계산에 필요한 확률적인 운전비 시뮬레이션과 전원개발계획 최적화를 위하여 WASP-Ⅱ 전산모형을 이용하였다. 또한, 효율개선을 통해 최대전력을 감소시킬 수 이는 특정 DSM 대안을 선정하고 우리나라 '95 장기전력수급계획안에 기초하여 회피발전비용을 계산하였다. 시산 결과 DSM 자원에 대한 단위전력량당 회피발전비용은 1995년 불변가격 기준으로 31.3[원/kWh]이며, 이 가운데 회피발전고정비용은 15.0[원/kWh]이고 회피발전변동비용은 16.3[원/kWh]으로 나타났다.
최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.
현재 수치지도는 그 이력관리의 방법이 모호해 파일기반으로 영역단위 혹은 도엽단위로 관리되고 있다. 이는 변화되지 않은 지역을 중복적으로 관리하여 비용의 소모가 클 뿐 아니라 수치지도의 시간적, 공간적 관리방법이 제시되지 못하고 있다. 또한 수치지도를 파일기반으로 관리하기 때문에 관리의 보안성의 보장을 받지 못하며 관리의 체계화가 이루어지지 않는다. 따라서 본 연구에서는 수치지도의 각 객체별 이력관리를 위해 객체단위에 UFID를 부여 후 객체의 갱신이 이루어질 때마다 객체단위로써 이력관리 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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