통신 시스템의 확실한 연속 서비스 목표를 만족시키기 위한 최적의 spare part 수준을 결정하는 데에는 고장률과 spare part의 인도기간이 크게 기여한다. 따라서 본고는 관련 비용인자와 함께 통신시스템의 최적 spare part 수준결정모델의 결정에 관해 중점을 두고 서술하였다. 이 모델은 통신시스템을 구성하는 plug-in PBA의 spare 수준을 결정하는데 유용하게 적용될 것이며 또한 연도별 시설 공급계획에 의거 운용보전국(OMC) 단위로 적용할 때 특히 유용할 것이다.
건설공사비의 총액을 산정하기 위한 예비 견적은 위험의 정도를 감수하고 있다. 즉 대형 건설공사의 경우 오랜 기간에 걸쳐 수행되어지며 공종에 따른 공사기간별로 초기 계획단계보다 실행견적가에 미달하는 위험과 관련하여 발생되어진다. 이는 신뢰성 있는 유사비용데이터 수집의 어려움과 데이터의 수가 절대적으로 부족할 뿐만 아니라 이러한 수집된 비용데이터 조차도 건설공사의 특성을 충분히 반영하지 못하기 때문이다. 또한 통산 비용산정방법에 있어서 기존에 주로 활용되는 확정론적 비용평가는 다수의 불확실성을 띄고 있는 건설공사의 특수성을 반영하지 못하고 있다. 따라서 국내의 비용평가시 다루어지지 않고 있는 비용의 확률적 개념을 도입함으로서 비용의 위험도를 측정하고 비용요인들간의 상관성과 부위별 비용특성을 반영하여 견적시 과대 과소의 오차합계를 최소화하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 여기서 위험도는 예비견적비가 실제 발주자 집행 실행견적가 보다 적게 될 확률로서 정의하고 본 방법의 제시에 따른 사례의 적용을 통해 객관적 인 검증을 연구의 목적으로 한다. 연구의 방법은 첫 번째, 비용 데이터로부터 직접적으로 위험도를 평가하는 통계학적 방법과 두 번째, 몬테칼로 시뮬레이션 방법을 이용하여 비용데이터로부터 간접적으로 위험도 평가방법을 제안하고자한다. 몬테칼로 시뮬레이션 방법은 단위 요소비용의 분포특성과 비용상관성으로부터 총비용의 확률분포를 생성하여 신뢰성 있는 비용 데이터의 확장과 해석이 가능한 방법으로 실제상황에 접근된 위험도 평가가 가능할 것이다.
Car-sharing은 차량소유(Car ownership)의 대안으로서 개인이나 법인에게 차량을 한 시간의 짧은 단위로 이용하도록 하는 회원제 프로그램이다. 이는 차량을 보유하는 편리함 대신에 차량을 공동 이용함으로써 운영비용을 절감할 수 있다. 15년여 전 스위스에서 시작되어 현재는 유럽, 북미, 일본, 싱가포르 등에서 활성화되어 있고, 유럽에서는 대중교통과의 연계서비스까지도 실시하여 그 효과를 증대시키고 있다. 국내에서는 아직 기업의 수익성 사업으로 시도된 사례는 없으나 최근 서울 성산동 주민의 자발적인 참여로 6개 팀이 한 차량을 이용하는 형식으로 시도되어 이제 그 첫걸음을 떼고 있다. 본 논문에서는 Car-sharing에 대한 개념, 정의 및 택시나 렌터카 등 유사수단과의 비교, 그리고 해외에서 현재 운영 중인 Car-sharing 프로그램의 사례를 소개하고, Car-sharing 도입 시 발생하는 개인의 운영비용 절감뿐만이 아닌 차량통행 감소, 주차 수요 감소, 대중교통 이용률 증가, 오염물질 배출 저감, 교통 혼잡 감소 등 많은 종류의 사회적 편익을 국내 도입 시를 가정해 비용과 함께 개략적으로 추정, 편익-비용 분석을 통해 그 경제적인 효과를 검토하였다.
이 논문은 한국어 음성인식 성능을 개선하고자 기존 음성인식 과정을 자모단위 음성인식 모델과 신경망 기반 자모 병합 모델 총 두 단계로 구성하였다. 한국어는 조합어 특성상 음성 인식에 필요한 음절 단위가 약 2900자에 이른다. 이는 학습 데이터셋에 자주 등장하지 않는 음절에 대해서 음성인식 성능을 저하시키고, 학습 비용을 높이는 단점이 있다. 이를 개선하고자 음절 단위의 인식이 아닌 51가지 자모 단위(ㄱ-ㅎ, ㅏ-ㅞ)의 음성인식을 수행한 후 자모 단위 인식 결과를 음절단위의 한글로 병합하는 과정을 수행할 수 있다[1]. 자모단위 인식결과는 초성, 중성, 종성을 고려하면 규칙 기반의 병합이 가능하다. 하지만 음성인식 결과에 잘못인식된 자모가 포함되어 있다면 최종 병합 결과에 오류를 생성하고 만다. 이를 해결하고자 신경망 기반의 자모 병합 모델을 제시한다. 자모 병합 모델은 분리되어 있는 자모단위의 입력을 완성된 한글 문장으로 변환하는 작업을 수행하고, 이 과정에서 음성인식 결과로 잘못인식된 자모에 대해서도 올바른 한글 문장으로 변환하는 오류 수정이 가능하다. 본 연구는 한국어 음성인식 말뭉치 KsponSpeech를 활용하여 실험을 진행하였고, 음성인식 모델로 Wav2Vec2.0 모델을 활용하였다. 기존 규칙 기반의 자모 병합 방법에 비해 제시하는 자모 병합 모델이 상대적 음절단위오류율(Character Error Rate, CER) 17.2% 와 단어단위오류율(Word Error Rate, WER) 13.1% 향상을 확인할 수 있었다.
단위 시험은 지속적이고 반복적으로 수행되어야 하기 때문에 높은 비용을 필요로 하는 작업이다. 단위 시험의 자동화에 대한 많은 연구가 있었으나 테스트 데이타의 자동 추출에 대한 연구는 큰 성과를 이루지 못하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 소스 코드로부터 테스트 데이타를 자동으로 추출하는 방안에 대해 논의하고 각 단계의 알고리즘을 제시하였다. 또한 테스트 데이타 추출 자동화에 관한 이슈를 소개하고 테스트 데이타 추출 자동화 도구 CUTIG를 소개한다. CUTIG는 실제 소스코드를 이용하여 테스트 데이타를 추출하므로 소프트웨어의 요구사항 명세가 잘 작성되어 있지 않거나 실제 구현과 차이가 있는 경우에도 테스트 데이타를 생성할 수 있다. 또한 이 도구를 통해 개발자가 직접 테스트 데이타를 작성하는 데 소요되는 비용을 절감할 수 있기를 기대한다.
비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.
현행 수질오염총량관리제는 원인자부담원칙를 기본으로 설정된 단위유역별 지자체별 할당부하량을 해당 지자체가 개별적으로 대처하도록 하고 있다. 그러나 하천으로 유입되는 수질오염물은 공기오염물과 달리 상류에서 하류로 일방적으로 흐르고, 하나의 하천에 다수의 지자체가 연관이 되어 있으며, 일반적인 하수처리시설은 '규모의 경제'를 따르는 시설물임을 감안한다면 지자체간 협조를 통해 수질관리비용을 절감할 수 있다. 본 연구는 유역 전체의 관점에서 비용효과를 가질 수 있도록 삭감량을 재배분함으로써 수질관리비용을 절감하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 영산강 유역을 대상으로 현재 단위유역별 지자체별로 할당된 계획삭감량을 총량의 증감없이 오염원이 집중된 지역으로 재배분하여 발생하는 수질개선 효과와 비용절감 효과를 분석하였다. 분석결과, 기존 계획에 의한 영산강 유역 전체의 비용은 787,575.0 백만원이며, 시나리오-1과 2는 각각 123,671.8 백만원, 171,433.5 백만원의 비용이 절감되었다. 본 연구는 오염총량관리제를 준수하기 위한 지자체의 수질관리 비용을 절감하는 방안으로서 사례가 될 것으로 기대된다.
한국전력산업의 탈규제화의 영향으로 각 개별 발전회사들은 자사의 이익을 최대화하기 위한발전계획 수립에 큰 관심을 가지게 되었다. 발전계획은 주어진 연료제약 하에 발전수익과 유지보수비용을 고려하여 시간대별 발전기의 기동, 정지 및 발전출력을 결정하는 문제로서Profit-Based Unit Commitment (PBUC) 문제로 알려져 있다. PBUC 문제는 문제 자체의 복잡성과 비선형 제약식의 특성으로 인하여 과거 연구는 대부분 비선형 제약식 처리를 위한 Lagrangian Relaxation (LR) 기반 휴리스틱 접근법에 초점이 맞추어져 왔다. 하지만, 실제현업 적용에 있어 계산시간이 많이 소요되고 알고리즘의 구현에 많은 기간이 소요되어 실용성은 낮은 것으로 보고되었다. 특히 연료도입 및 저장제약을 고려하기 위한 1년 단위 장기 발전계획 수립은 문제의 범위가 더욱 넓어짐으로 인하여 복잡성이 매우 크게 증가하고, 이에 따라 기존 접근법에 한계가 있어 왔다. 이에 본 연구에서는 국내가스발전소의 사례를 중심으로 발전패턴개념의 도입 및 다양한 발전패턴 생성을 통한 Explicit Column Generation 기반 최적화 접근법을 제안한다. 발전패턴은 Column Generation 접근법의 각 Column에 해당하는 각주별 발전기 기동정지계획을 의미한다. 즉, 미리 유효한 발전패턴의 Pool을 최대한 확보한 후 Explicit Column Generation Formulation을 통하여 주별 최적의 발전패턴을 찾아내는 알고리즘으로 구성이 된다. 본 알고리즘은 실제 가스발전소의 장기 발전계획 수립과정에 적용되어 효과적으로 운용되고 있으며 연간 수십억원의 추가적인 이익을 실현할 것으로 분석되었다. 본 알고리즘을 확장 적용할 경우 PBUC 문제 해결을 위한 새로운 해법으로도 그 효용성이 클 것으로 예상된다.자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이 속한 사업체를 파악할 수 있도록 모든 사업체가 등록되어
본 연구에서는 전열해석 프로그램인 피지벨(PHYSIBEL)을 사용하여 블라인드 내장형 창호시스템의 일사차단성능 및 단열성능에 따른 에너지 성능을 평가하였다. 피지벨 해석시 창호별 구성 재료의 열적특성과 해석조건을 결정하기 위해서 Mock-up시험을 실시하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 결과를 바탕으로 공동주택 기준층 1개 세대(33평형)를 대상으로 연간에너지 소비특성, 연간전열량, 연간 냉난방 비용을 분석하였다. 실험결과, 연간전열량은 일반 창호시스템 대비 블라인드 내장형 창호시스템에서 블라인드를 올린 경우 냉방시 10%, 난방시 11% 절감할 수 있으며, 블라인드를 내린 경우 냉방시 25%, 난방시 30%정도를 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 블라인드 내장형 창호시스템의 냉 난방 부하 절감량은 일반 창호시스템에 비해 냉방시 283.3KWh, 난방시 76.3KWh 로 냉 난방 에너지 절감효과는 단위세대당 359.6KWh 절감시킬 수 있는 것으로 나타났으며, 이것은 단위세대당 연간 에너지원단위(TOE) 약 0.078toe, 이산화탄소톤($tCO_2$) $0.16tCO_2$을 절감시킬 수 있어 온실가스 저감에도 유리할 것으로 판단된다. 또한, 블라인드 내장형 창호시스템의 냉 난방비용 절감액은 일반창호시스템과 비교하여 연간 냉방비용 10만원, 난방비용 5만원으로 연간 냉 난방 비용을 약 15만원 정도 절감시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 수리가 가능한 시스템에 대한 교체정책을 제안한다. 이를 위해서, 비 재생무료교체-수리보증을 정의하고, 사용자 측면에서 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 보전모형이 고려된다. 최적의 보전정책을 결정하기 위한 기준으로는 사용자 측면의 단위시간당 기대비용이 고려되고, 보증 기간이 종료된 이후에 발생되는 시스템의 유지비용은 사용자가 모두 지불하게 된다. 즉, 시스템의 운영기간 동안 사용자가 지불하여야 할 비용들이 주어져 있을 때, 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 최적의 보전주기를 결정한다. 마지막으로 본 논문에서 제안된 보존정책을 설명하기 위해서 수치적 예를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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