본 연구는 u-City 구축사업의 지원 및 국가공간정보의 선도적 기술개발을 목표로 진행되고 있는 지능형국토정보기술혁신사업의 일부 내용으로, 새로운 도시환경인 u-City에서의 도시시설물관리 서비스모델 분류체계를 제시하고자 하였다. 먼저 기존 u-City 도시시설물 서비스모델 관련 연구사례를 조사 분석하였으며, 이를 토대로 u-City 시설물 관리에 적합한 분류체계로서 업무서비스(Action)에 의한 분류체계 및 시설물종류(Object)에 의한 분류체계를 제시하였다. 또한 분류체계안의 각 단위서비스의 정의 및 역할을 제시하였으며, 향후 구축될 u-City 도시시설물관리체계를 위한 적용방안을 도출하였다.
현대에 개발되는 시스팀은 고성능, 다기능이 요구되며 그 요구가 사용자 관점에서 볼 때 고신뢰성이 한층 요구 되어지고 있다. 연구 개발 단계의 초기 단계에서 설정된 품질 목표치, 즉 신뢰도(reliability), 가용도(availability), 정비도(mailtailability)를 기준으로 연구 개발 단계별로 품질 및 신뢰성 활동들이 구체화 된다. 특정 시스팀이 하나의 building block의 개념으로 구체화 되고 시스팀의 계층 구조를 물리적 구조로 분류되는 시스팀 설계 단계에서 시스팀 블록 단위의 신뢰도 배분(reliability allocation)이 이루어진다. 시스팀의 설계가 완료된 상태에서 상세 설계되어 제품이 실현되며, 시제품에 대한 신뢰도 예측(reliability prediction)업무가 착수된다. 시스팀의 품질목표치를 겨냥한 실질적인 품질 및 신뢰성 활동들이 신뢰도 배분치 및 시스팀 신뢰도 목표치로 bottom-up 방식으로 접근하게 됨에 따라, 본고에서는 시스팀의 품질 목표치를 달성하기 위해 가장 원천적으로 기본이 될 수 있는 전자부품의 품질 수준을 분석하고, 신뢰성 관련 제반 시험 기술을 분석 기술하고자 한다.
대학이 급변하는 환경에 적극적으로 대처하고, 경쟁력을 제고하기 위해서는 대학 시스템의 근본적인 변화가 필수적이다. 이를 위해서 대학은 기존의 교육 공급자 입장에서의 행정 위주의 운영 방식에서 탈피하여 대학 본연의 목표를 재정립하고 교육과 연구의 수월성 을 확보하여야 하며, 이 목표를 성취하기 위해 대학의 자원을 합리적으로 투입·분배하는 과 정과 방법을 설계·구현하여야 한다. 대학의 정보화는 이러한 경영혁신의 중요한 추진 도구 가 될 수 있다. 대학의 정보화는 이러한 경영혁신의 중요한 추진 도구가 될 수 있다. 본 논 문에서는 대학 본연의 목표인 교육·연구를 효과적으로 지원하기 위한 대학정보화 추진의 틀 을 제시하였고, 정보화 대상 업무 중 중점 업무를 분류·정리하였으며 정보화 추진 전략을 수립하였다. 또한, 대학정보화의 사례를 들어 구체적인 정보화 추진 과정을 소개하였다.
우주전파환경이란 지구 전리층, 열권, 자기권 및 행성간의 공간 등 통칭한 전파 전달 환경을 말하며 주로 태양의 활동에 영향을 받는다. 태양은 막대한 복사 및 입자 에너지를 방출하여 지구의 자기권과 전리층에 영향을 주어 방송 통신, 전력, 항법, 위성 등 여러 분야에 걸쳐 피해를 줄 수 있다. 그러므로 우주전파에 취약한 국가주요시설을 분류하여 따로 지정하고 관리해야 한다. 본 논문에서 우리나라의 국가 주요시설은 "국가기반시설", "국가주요시설", "국가보안목표 시설"로 크게 3가지로 조사하였다. 국가중요시설은 "적"이라는 위기요인으로부터 보호해야할 대상이며, 보안 목표시설은 "파괴/태업/비밀누설"이라는 위기요인으로부터 보호해야 할 대상이다. 즉, 국가주요시설과 보안목표시설은 위기요인에 의해 정의된 시설이다. 하지만 국가기반시설은 위기요인이 아니라 r 피해가 국가적으로 핵심적인 시설들로 정의된다. 따라서 우주전파재난을 위한 보호체계는 가장 포괄적인 국가기반시설의 테두리에서 다루어야 한다.
최근 들어 데이터 마이닝의 분류문제에 있어 목표변수의 불균형 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이전 연구들은 원 자료에 대하여 데이터 전처리 과정을 실시했는데, 전처리 과정에는 목표변수의 다수계급을 소수계급의 비율에 맞게 조정하는 과소표집법, 소수계급을 복원추출하여 다수계급의 비율에 맞게 조정하는 과대표집법, 소수계급에 K-최근접 이웃 방법 등을 활용하여 과대표집법을 적용 후 다수계급에는 과소표집법을 적용한 하이브리드 기법 등이 있다. 또한 앙상블 기법도 이러한 불균형 데이터의 분류 성능을 높일 수 있다고 알려져 있어, 본 논문에서는 데이터의 전처리 과정과 앙상블 기법을 함께 고려한 여러 모형들을 사용하여, 불균형 자료에 대한 이들모형의 분류성능을 비교평가한다.
근례 무인화의 발전은 계속되고 있고, AI무인화의 발전은 산업, 복지, 인력등 인력으로 해결해 오던 작업들을 좀더 인력보다 효율적이고 정확하고 신속하게하는 것을 목표로 하고 있다. AI무인화 기술은 다양한 곳에서 발전하고 있는데 이중 많은 산업체나 공장에서 무인화 시스템으로 대대적 전환하는 시점이다. 우리는 이 점을 착안하여 대형 과수원에서 한번에 레일이 쏟아져 들어오는 과일들을 인력이 아닌 인공지능(AI) 핵심 기술중 하나인 Deep Learning 기술을 활용하여 대형 과수원에서 사람이 직접 과일을 분류하지 않아도 자동화 기계가 과일을 종류별, 등급별로 나누어 원산지와 품종 등급별로 나누어 많은 인력을 소비하지 않고 관리자의 감독하에 가동가능한 무인화 과일 분류 기계를 연구하고자 한다. 이러한 무인 자동화 분류 시스템은 인력을 최소한으로 줄여 인건비를 줄이고, 사람이 할 수 있는 실수나 오류들을 최소한으로 줄여 일의 효율성을 증진시킬 수 있도록 하는 것을 목표로 본 연구를 진행하고자 한다.
패턴 분류는 실세계의 객체를 표현한 다양한 형태의 패턴 정보를 추출하여, 이것이 어떤 부류(클래스)인가를 결정하는 것이다. 패턴 분류 기술은 데이터 마이닝, 산업 자동화나 업무자동화를 위한 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술로서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 패턴 분류 기술의 최대 목표는 분류 성능 향상이며 이것을 위해 지난 40년간 많은 연구자들이 다양한 접근 방법들을 시도해 왔다. 주로 이용되는 단일 분류 방법들로는 패턴들의 확률적 추론에 기반한 베이즈 분류기, 결정 트리, 거리함수를 이용하는 방법, 신경망, 군집화 등이 있으나 대용량 다차원 데이터를 분석하기에는 효율적이지 못하다. 따라서 상호 보완적인 여러 분류기들을 사용해 결합을 통하여 성능 향상에 도움을 주고 있는 다중 분류기 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 SVM(Support Vector Machine) 분류기에 관한 기존 연구의 문제점을 지적하고 새로운 모델을 제안한다. SVM을 다중 클래스 분류기로 확장하기 위해 일대다 정책을 기반으로 하여 각각의 SVM 출력값을 비선형 패턴을 갖는 신호로 간주하고 이를 신경망에 학습하여 최종 분류 성능 결과를 결합하는 모델인 BORSE(Bootstrap Resampling SVM by Ensemble)를 제안한다.
본 연구는 목표계획과정의 영향요인들을 포괄하는 체계모델을 제시하고, 다양한 요인들 중 특별히 수립체계의 적합성과 목표달성 가능성에 대한 구성원들의 인식수준에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는데 주된 목적을 두고 실행되었다. 국내 상장사들의 목표계획과정에 대한 정보를 수집하여 분석한 결과는 목표계획과 관련하여 제시되어온 다양한 주장과 이론들이 40개의 시사점으로 요약 정리될 수 있으며, 이들은 다시 구성원들의 참여시스템과 업무동기, 최고경영자의 체계성과 실행의지, 상하의 정렬, 목표내용, 환경변화에 대한 조정을 포함하는 7개의 요소군으로 분류될 수 있음을 보여주고 있다. 또한 도출한 7개의 요소군들 중 목표내용 요소군은 목표수립체계에 대한 구성원들의 수용성과 실현 가능성에 대한 인식수준 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 상하의 조정, 환경변화에 대한 조정을 포함하는 구조적 특성의 요소군들은 구성원들의 수용성에, 최고경영자의 실행의지, 구성원의 업무동기를 포함하는 내면적이고 심리적인 특성의 요소군들은 목표달성 가능성에 대한 인식수준에 중대한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과는 목표수립체계 구축수준을 진단하기 위한 체크리스트와 성과향상을 위한 목표효과 극대화에 도움이 되는 다양한 시사점들을 제공하고 있다.
온실가스 배출 감소 및 에너지소비량을 감소시키기 위하여 많은 정책들이 수립되고 있다. 그러나 이러한 정책은 건축물의 에너지 소비 특성을 고려하지 않고 건축물에 대하여 일괄적인 에너지 절감률을 적용하고 있다. 일괄적인 에너지소비량 절감율을 일괄적으로 적용할 경우, 에너지소비량이 적은 건축물은 이를 달성 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 건축물의 에너지소비특성에 따른 건축물 분류와 건축물의 에너지소비량에 따른 개별적인 에너지소비량 절감률 산정 방법에 대하여 연구하였다. 에너지소비량 특성 분석결과 건축물의 용도에 따라 에너지소비량 차이가 있음이 나타났다. 또한 이를 바탕으로 건축물을 분류하였다. 또한 기존의 건축물 에너지절감과 관련한 제도들을 분석하여 건축물의 에너지소비량 절감 목표 및 대상 등을 선정하였고. 이을 바탕으로 에너지소비량에 따른 에너지 소비량 절감률 공식을 제안하였다. 또한 서울시 공공건축물 중 제1종 근린생활시설에 본 연구에서 제안한 공식을 적용할 경우 국가 온실가스 배출로드맵에서 목표로 하고 있는 절감률 26%를 달성할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 건축물의 개별적인 목표 에너지절감률을 산정할 수 있지만, 건축물 목표 에너지 절감률을 실제건축물에 반영하기 위해서는 건축물의 에너지소비량과 에너지소요량의 관계 및 건축물에서 절감 가능한 에너지소비량에 대한 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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