최근 건설 기업들은 노동력 부족, 원자재값 상승, 건설경기 위축 등으로 인해 새로운 건설시장 개척 및 자동화 기술도입을 적극적으로 추진하고 있다. 이러한 노력의 일환으로 최근 제조업의 생산프로세스와 건설생산프로세스가 결합된 모듈러 건축공법이 부각되고 있으며 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 모듈러 건축프로세스에서 공장제작의 가장 큰 장점 중 하나는 기존 건축프로세스에서 사용하기 어려웠던 제조업의 생산설비시스템을 활용한 생산원가(공사원감)절감이 가능하다는 것 있다. 이를 뒷받침하기 위해서는 대다수의 건축공종이 집중되어있는 공장제작단계에서의 원가산정이 정확해야 하며 특히 직접적인 계산이 어려운 간접비에 대한 구체적인 산정방인 필요하다. 그러나 국내 모듈러 건축산업이 시장도입단계로 이와 관련된 연구가 한정적으로 이루어지고 있어 모듈러 건축물의 원가왜곡현상이 나타날 수 있는 문제가 있다. 따라서 본 연구는 모듈러 건축물의 공장제작단계에서 국내계약법상에서 명시된 제조업과 건설업에서의 간접비 정의를 고찰하고 활동기준원가계산법을 통해 모듈러 건축물을 구성하는 모듈러 유닛별 간접비 산정방식을 제시하였다. 본 연구는 공장제작단계에서의 전 과정 뿐만 아니라 모듈러 건축물의 설계, 제작, 운송, 시공의 간접비 배분에 대한 기초자료로서 활용될 수 있으며 향후 모듈러 건축물의 공장제작단계에서의 원가산정 정확도 향상 및 모듈러 건축물의 전 생애주기에 따른 원가산정방안 마련에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 소셜미디어 중 하나인 YouTube 동영상 사용자들이 남긴 의견을 추출하여 분석하는 질적연구방법을 제시한다. 이를 위해서 YouTube 동영상 사용자의견을 사용하여 사용과 충족 이론의 쾌락적 충족, 사회적 충족, 그리고 실용적 충족을 빈도분석과 토픽모델링을 통해 측정하였다. 측정결과, YouTube KBS 한국방송 채널 중 트로트 가수 조명섭 동영상을 사용자들이 시청하는 이유는 첫 번째로 높은 빈도를 보이는 것이 쾌락적 충족을 위해서였다. 다음 순으로 사회적 충족과 실용적 충족으로 나타났다. 단어-문서 네트워크 분석에서 연결정도중심성은 '응원', '감사', '화이팅', '최고' 등이 높게 나타났고, 매개중심은'감사', '응원', '화이팅'등의 단어가 높게 나타나 연결정도 중심성과 유사함을 보였다. 아이겐벡터중심성은 '사랑', '마음', '감사' 등의 단어가 높게 나타나 사용자들의 의견들에 가장 영향력이 높은 단어들임을 알 수 있다. 이는 YouTube의 트로트 가수 조명섭 동영상 시청자들 중 대다수가 동영상에 대해 사랑과 감사의 마음을 보이고 있음을 알 수 있다. 위의 세 가지 중심성 분석결과는 동영상을 시청하는 동기로 사용충족 이론의 쾌락적 충족과 사회적 충족 관련 단어들이 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 설문조사 기반의 구조방정식 모형을 따르지 않고, 질적분석연구를 자동화한 텍스트마이닝 기법을 사용하여 YouTube동영상을 사용하는 동기를 사용 및 충족 이론에 의해 밝혀냈다는 것에서 연구 함의를 찾을 수 있다.
최근 건설 산업의 규모가 대규모, 초고층화 됨에 따라 공기단축, 원가절감, 품질항상 등의 각종 관리 분야에 대한 더욱 능률적인 관리 방법이 요구되고 있다. 이러한 요구사항과 맞물려 현재 건설 산업에서는 이를 지원하기 위한 방법의 일환으로 IT산업과의 연계를 통한 해결책이 점차 설득력을 얻어하고 있다. 최근 Bar Code, Personal Digital Assistant(PDA), Global Positioning System(GPS), Radio Frequency Identification(RFID) 등의 다양한 IT기술들이 그 해결방안으로 개발되고 있다. 본 연구는 이러한 다양한 IT기술 중, 최근 여러 분야에 대한 적용 가능성을 인정받은 실시간 위치추적 기술(RTLS)에 대해 분석하고, 이를 바탕으로 건설 현장에 적용 가능한 위치추적 기술을 개발하며, 검증하고자 한다. 본 연구에서 개발하고자 하는 위치추적 기술은 작업자 및 기인물의 실시간 관리를 통하여 재해를 예방하기 위한 것으로 추후 안전관리 분야에 효과적인 적용 가능성을 예상하며, 이 외에도 건설 현장에 적합한 위치추적 기술이 개발된다면 건설 자재 실시간 모니터링 분야, 건설 자동화 분야, 건설 품질 분야, 유지 관리 분야 등에 있어서도 효과적인 적용이 가능할 것으로 예상된다.
시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.
최근 국내에서 정착되고 있는 철근 공장가공은 절단손실 감소, 정밀도 향상 등의 장점과 도심지공사 증가, 숙련공 감소 등의 외부 요인으로 향후 비중이 증가할 것으로 예상된다. 그러나 공장가공을 하더라도 정척철근 (Straight rebar)을 사용하면 손실 발생 및 그로 인한 CO2배출 같은 환경 문제가 발생할 수밖에 없다. 이를 해결하기 위한 대안의 일환으로 코일철근(Bar in coil) 도입이 제안되었으나, 코일철근은 국내 미생산, 고가의 장비비 등의 이유로 국내 적용이 거의 전무하다. 또한 코일철근은 완전 자동화에 가까운 방식으로 가공되기 때문에 향후 높은 손실저감률과 가품질이 우수하여 국내 적용이 확대될 것으로 예상되나, 적용타당성 분석에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 최근 국내 생산이 시작된 코일철근의 특성과 코일철근 도입이 철근가공 산업에 미치는 영향을 분석, 철근가공 산업 선진화를 위한 기초연구로서 진행한다. 이를 위해 국내 철근가공 산업의 현황을 조사하고, 코일철근 도입시 산업적 측면에서 적용성과 경제적 측면에서 이해관계자의 손익 타당성을 분석하고 향후 연구방향을 제시한다.
시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.
4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
기록물의 등록과 기술은 기록물의 생산배경과 업무행위 관련 정보를 제공함과 동시에 그 이용을 가능하게 하고 검색을 편리하게 하는 데 있어 중요한 항목이다. 전자문서체제에서는 기록물이 일정기간 생산기관에서 활용되다가, 준활용단계가 되거나 비활용단계가 되어 기록물을 처리할 때에도 등록시 입력되었던 data 요소들이 그대로 활용되기 때문에, 전자기록체제 하에서 기록물의 등록사항은 과거 어느 때보다 중요한 요소가 되었다. 본고에서는 한국에서의 기록물 등록 및 기술사항을 국제표준과 비교 분석하여 다음과 같이 제안하였다. 우선 등록부분에서는 기본등록단계에 내용기술을 넣어, 첨부여부 쪽수 결재사항 등을 기술하도록 하고, 각기 항목으로 되어 있는 첨부번호, 결재권자, 확인란 등은 생략한다. 세부등록단계에서는 발송방법, 발송등록 분류등록 전체 수정, 특수목록 등을 생략하되, 등록할 필요가 있는 것은 내용기술에서 서술한다. 다음으로 체제 판본 문서링크 적요 등 기록물의 구조와 등록된 체제가 어떤 것인지에 대한 정보 즉 생산맥락 및 링크 등을 등록항목에 넣도록 한다. 기술부분에서는 우선 다층기술을 채택하되, 퐁과 시리즈 계층의 기술을 도입한다. 국제표준정리기술규칙인 ISAD(G)와 ISAAR(CPF)를 적용하여 전거통제 정보 및 비고영역과 마찬가지로 체계와 구조에 관한 정보, 예컨대 기록물의 범위 및 내용, 기술단위의 한도 및 매체, 행정 기관연혁 검색도구 등과 아키비스트의 주기 및 기록물 이력 기록물처리 기록(Documentation)을 기술할 수 있는 새로운 기술표준을 마련하되, 전자기록물 관리에 필수적으로 요구되는 항목들을 편입한다. 또한 제안된 사항을 실행하기 위해 법령개정이나 통합적으로 자동화도니 영구보존기록물관리 시스템을 조정하며, 등록과 기술을 수행할 훈련받은 전문인을 배치한다.
군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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