대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.
대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.
대규모 프로젝트나 상호 이질적인 여러 시스템을 보유하고 있는 기관에서는 보통 시스템을 여러개로 나누어 운영하고 있다. 이러한 경우 운영의 효율성을 위해 시스템 통합에 대한 요구가 증가하게 된다. 시스템을 하나로 통합하다 보면 효율적인 운영이 가능하며, 단일화된 서비스를 통해 이용자는 여러 서비스를 한 곳에서 활용할 수 있는 편의성을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 통합서비스 구축을 통해 이용자가 여러 서비스를 효율적으로 활용할 수 있는 접근점 중의 하나인 분류체계 구축 방법을 소개하고 실제 구현 사례를 제시한다. 통합서비스 요구분석을 통해 서비스에 필요한 분류체계들을 도출하고 다양한 서비스들을 여러 분류체계에 맞춰 구분함으로써 이용자는 원하는 서비스를 효율적으로 접근할 수 있는 장점이 있다. 이에 통합서비스에서의 분류체계는 중요한 서비스 요소 중의 하나이다. 본 연구결과는 대규모 통합서비스 구축시 필요한 분류체계 구축 절차에 활용될 수 있다.
대규모 멀티미디어 데이타베이스 서비스 시스템은 월드와이드 웹(WWW : World Wide Web)의 대규모 멀티미디어 정보 서비스의 우수성과 데이타베이스 시스템의 방대한 데이타베이스 관리 기능을 상호 보완적으로 통합함으로써 구현할 수 있다. 데이타베이스 통로는 이러한 통합의 핵심적인 소프트웨어라 할 수 있다. 데이타베이스 통로의 필요성이 인식된 후로 현재 많은 상용 및 연구용 제품이 개발되어 왔다. 데이타베이스 통로의 구조는 데이타베이스 접속을 WWW 에 어떻게 연동시키는가에 따라 다양하게 나누어지고 구조에 따라 성능도 달라지게 된다. 데이타베이스 통로의 성능은 대규모 데이타베이스 서비스 시스템 구축에 매우 중요하다고 할 수 있다. 이 문서에서는 여러가지 데이타베이스 통로의 구조에 대하여 분류체계를 세우고, 각 구조에 대한 특징을 성능 및 기능에 대하여 연구하였다.
현재의 보건의료체계에서는 모든 것이 급박하게 변화하고 있으며 또 구체적인 자료를 요구한다. 컴퓨터의 보급과 함께 이러한 변화에 능동적으로 대처하기 위해 간호학에서도 표준화된 대규모 데이터베이스의 개발이 필수적이다. Nursing Minimum Data Set (NMDS)은 간호학분야에서 개발된 최초의 표준화된 대규모 데이터 베이스로서, 간호가 일어나는 모든 상황에서 반드시 수집되어야 할 핵심적인 간호요소를 포함하고 있다. 따라서 본 논문에서는 NMDS 개발의 역사적인 배경, 목적, 요소, 그리고 간호계의 세계적인 동향과 관련하여 NMDS가 이루어야 할 방향, 그리고 NMDS를 완성하기 위해 선행되어 할 문제로 표준화된 분류체계에 대해 논의하였다. 그리고 미국이외에도 몇몇나라에서 NNDS나 혹은 유사한 데이터베이스가 개발 중이거나 이미 수집되고 있는 나라들이 있으므로 이들에 대한 비교와 분석도 제시하였다. 그리고 보다 최근에 개발된 데이터 베이스로 주로 행정적인 목적을 위해 개발된 Nursing Management Minimum Data Set (NMMDS)을 소개하였다. 즉 NMDS가 임상적인 자료의 수집에 초점을 맞춘 데 비해, NMMD는 효과적인 간호관리에 필수적인 요소들을 포함시켰다. 그래서 간호행정가들이 의사결정에 필요한 재정적자원, 환경적자원, 간호자원에 대한 정보를 수집할 수 있게 고안되었다. 이러한 데이터 베이스들은 관계형 데이터베이스로 서로 연결되어야 하며, 다른 학문분야와도 연계되어 활용되어져야 할 것이다. 만약 이러한 대규모 데이터베이스 들이 한국에서도 개발되고 사용되어 진다면 환자간호에 더욱 비용 효과적인 관리가 가능하게 될 것이다. 마지막으로 우리나라에서 NMDS나 NMMDS 같은 대규모데이터 베이스의 개발이 시급히 요청됨을 강조하였다.
급변하는 디지털방송 시장 환경과 향상된 국내 디지털방송 기술을 고려할 때, 국내 방송장비산업을 육성할 수 있는 좋은 기회들이 다가오고 있으나 실효성 높은 방송장비 육성정책을 마련하기 위한 체계적인 연구가 제대로 마련되어 있지 않은 상황이다. 본 연구는 이러한 방송장비산업에 대한 체계적인 연구를 위한 첫 걸음으로 방송장비산업의 범위를 정하고 분류체계를 구성하였으며, 이를 기반으로 방송장비 보유 현황 및 국산화율을 파악하였다. 방송장비는 170여 개의 다양한 품목을 4대 분류, 23개의 중분류로 나누었다. 이들 장비 중 영상장비들의 보유비중 및 보유대수는 높으나 국산장비 이용률은 매우 낮은 것으로 나타났다. 품목별로는 호환성, 예산규모, 장비대당 가격, 핵심장비의 기준에서 중요한 품목들이 제조사들의 주요 생산장비에는 속하지 않는 것으로 나타났다. 시장규모 추정 결과, 그간 별로 논의되지 않았던 비방송사의 방송장비 투자규모와 수입규모가 매우 큰 것으로 추정되었다.
다양한 시설의 건설, 다수 이해관계자의 참여, 긴 사업기간 등의 복잡성으로 인해 대규모 건설프로젝트는 이를 관리함에 있어 어려움이 있다. 효과적인 대규모 프로젝트관리를 위해서는 합리적인 진도율 측정이 중요하고, 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존의 방법들은 단일 또는 일부 시설의 건설 프로젝트로 한정하였기 때문에 다양한 시설들을 건설하는 대규모 프로젝트에 적용하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 대규모 건설프로젝트의 특성을 반영한 진도율 측정 프레임워크를 제안함을 목표로 한다. 프레임워크는 작업분류체계 개발, 주요시설별과 하위시설별 가중치 산정, 통합 진도율 산정으로 총 4가지 단계로 이루어져 있다. 본 프레임워크를 검증하기 위해서 세종시를 대상으로 사례연구를 수행하였고, 활용 가능성을 검증할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 대규모 건설프로젝트의 진도율을 보다 합리적으로 측정할 수 있고 효과적인 프로젝트관리가 이루어질 것으로 기대된다.
대규모 멀티미디어 데이타베이스 서비스 시스템은 웹(Web)의 대규모 멀티미디어 정보 서비스의 우수성과 데이타베이스 시스템의 방대한 데이타베이스 관리 가능을 상호 보완적으로 통합함으로써 구현할 수 있다. 데이타베이스 통로(gateway)는 이러한 통합의 핵심적인 소프트웨어라 할 수 있다. 데이타베이스 통로의 필요성이 인식된 후로 현재 많은 상용 및 연구용 제품이 개발되어 왔다. 데이타베이스 통로의 구조는 데이타베이스 접속을 웹에 어떻게 연동시키는가에 따라 다양하게 나누어지고 구조에 따라 성능도 달라지게 된다. 본 논문에서는 여러가지 데이타베이스 통로의 구조에 대하여 분류체계를 제안하고, 현재 충남대학교에서 개발하고 있는 UniWeb의 설계 및 구현을 기술한다. UniWeb은 웹을 위한 UniSQL/X 데이타베이스 통로로서 DBMS의 최적화 가능을 최대한 활용할 수 있는 구조를 가지고 있으며, 웹 응용 개발을 위한 환경을 지원하고 있다.
대규모 복합개발 형태로 추진되는 도시재생사업은 사업의 특성상 사업이 장기화, 참여주체들 간의 갈등요소, 복잡한 인 허가 과정, 잦은 정책변화 등의 리스크요인을 내포하고 있다. 따라서 사업 진행과정 중 발생할 수 있는 수많은 리스크요인들을 사전에 효율적으로 관리할 수 있는 체계적인 리스크관리가 필요하다. 그러나 도시재생사업과 같은 대규모 복합개발사업의 리스크관리는 아직 도입단계로 주로 일회적인 리스크관리계획이 수립되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수많은 리스크요인들이 내재된 도시재생사업의 체계적인 리스크 관리를 위하여, 선행연구와 사례분석을 통해 도시재생사업의 리스크요인을 제시하였다. 그리고 도시재생사업의 추진단계에 따라 리스크요인을 분류하고 그에 대한 중요도를 산정하여, 단계별 중점 리스크요인을 제시하였다.
복잡하고 대규모화된 전력계통의 최적계획 및 경제적 운용을 위해서는 시간별 전력 부하에 대한 단기간의 전력 부하 예측이 필요하다. 이러한 단기 부하 예측의 정확성을 높이기 위해서는 전력 부하를 유형별 특성에 맞게 적절하게 분류하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 보다 효율적이고 체계적으로 전력 부하 패턴을 분류하고, 분류된 그룹의 특징을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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