본 논문에서는 철도건널목에서 일어나는 사고를 줄이기 위해 새롭게 시도되는 개선대안(Countermeasure)들의 안전성 및 효율성을 베이지안 분석방법론을 이용하여 안전전문가들의 평가결과를 정량화 시키는 방법론을 제시하였다. 이를 위해 전문가 개개인의 사전지식에 논리에 기초한 정보를 제공할 수 있는 개선대안 분석방법론을 개발하였다. 분석방법론은 우선적으로 철도건널목 안전성을 향상 시킬 수 있는 개선대안 선정, 개선대안을 평가 할 전문가 선정, 그리고 개선대안의 AMF를 평가하기 위한 건널목 사고를 선정하였다. 다음 단계로 안전전문가가 공학적인 개선대안 평가를 수행할 수 있도록 사고이력매뉴얼과 개선대안 평가매뉴얼을 개발하였다. 마지막 단계로, 평가된 개선대안의 통계적 검정을 통해 합리적 AMF를 추출함에 따른 정량화된 안전도를 나타내었다. 개선대안의 통계적 검정은 비모수통계분석의 일종인 Kolmogorov-Smirnov(K-S)동질성 검정을 적용하였으며, 그 결과 안전전문가 개인간의 분포는 동일한 분포를 나타내지 않는 경우가 많이 발생하였다. 반면 개인과 그룹의 분포는 대부분 동일한 분포를 하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 철도건널목 개선대안의 AMF값은 전문가 개개인이 평가한 값을 전체적으로 평균한 값을 사용함이 타당한 것으로 연구되었다. 본 논문에서 보여주는 AMF의 정량화과정은 철도건널목에서 뿐만 아니라, 교차로 및 도로구간에서 추후 시도되고자 하는 개선대안들의 안전성 평가에도 사용 가능하리라 판단된다.
기존의 4D시스템은 하나의 일정에 하나의 3D객체만을 연계하는 1:1링크체계를 활용하고 있으나, 방대한 수의 공정 및 3D Object를 가진 플랜트 시설의 특성을 고려하면 객체정보의 다중선택을 통한 일괄적인 링크체계를 구성할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 플랜트 4D시스템 구축을 위한 개선된 일정 및 도면의 연계방법론으로서 다중객체의 표현방법론 및 양방향 연계방법론을 구성하였으며, 이를 위해 Interface Board 개념을 도입하였다. 즉, 현재 프로젝트에서 다중 링크되는 모든 항목들의 현황관리를 위한 별도의 전문화된 기능을 도입함으로서, 플랜트 4D시스템 구축의 개선된 링크방법론이 될 수 있고, 다중 링크과정에서 발생되는 각종 오류를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 네트워크 환경은 다양한 응용의 등장으로 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 정확한 네트워크의 상태 파악을 위한 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 더욱더 증가하고 있다. 최근 트래픽 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽의 응용 별 분류 방법론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구들은 TCP 세션의 이상 동작에 대한 고려가 없어 분류결과의 오분류 및 미분류가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 TCP 세션의 이상동작의 문제점을 지적하고 이를 개선하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론을 통계적 응용 트래픽 분류방법에 적용함으로써 그 타당성을 증명한다.
자연어 처리 기술을 접목한 컴퓨터 보조 언어 학습 연구가 진행되고 있지만, 기존 영문교정은 일반적인 영어 문장을 기반으로 연구되어, 격식을 갖춘 문체와 전문적인 기술 용어를 사용하는 학술 영문의 경우 그 특성을 반영하지 못한 교정 결과를 제공한다. 또한 문장의 문법적 완성도 향상을 위한 다수의 기존 연구는 교정을 통한 문장 전달력 향상의 한계점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 전문적인 기술 용어 사용을 기반으로 문장의 명확한 의미 전달을 목적으로 하는 학술 영문을 위한 자동 교정 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오탈자 교정과 문장 전달력 개선 두 단계로 구성된다. 오탈자 교정 단계는 입력된 오탈자와 문맥에 적합한 교정 단어를 제공한다. 문장 전달력 개선 단계는 원문과 교정문의 쌍으로부터 학습할 수 있는 양방향 순환신경망 기계번역 사후교정 모델을 기반으로 문장의 전달력을 개선한다. 실제 교정 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 정량적·정성적 분석을 통해 제안 방법론의 우수성을 검증하였다.
실제 데이터들은 압축이 필요할 정도로 큰 경우가 종종 있다. 일반적인 구조론적 데이터 압축 방법은 테이블을 긴 바이트 스트링으로 취급하여 바이트 레벨에서 압축을 시도한다. 이런 경우에 보통 압축의 효율과 검색의 용이성(특정 레코드의 애프리뷰트 값을 찾아내기 위해 압축을 풀어야 하는 부분의 크기)사이에 교환관계가 발생한다. 이런 점에서 검색을 위해 압축을 풀 필요가 없는 의미론적 압축 방법이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 기존의 파시클(fascicle) 알고리즘을 개선하는 새로운 의미론적 알고리즘을 제시하고 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증한다.
소프트웨어 개발 환경의 급격한 변화와 지속적인 요구사항 변경으로 인해 발생하는 전통적 개발 방법론의 문제점을 해결하기 위한 애자일 개발방법론은 관심의 대상이 되었다. 비교적 짧은 주기를 가지고 요구사항 분석, 설계, 코딩, 테스트 과정을 끊임없이 반복하며 점차 소프트웨어의 규모를 늘려가는 애자일 개발방법은 오픈소스 소프트웨어의 개발방식(OSSDP)과 매우 유사하다고 볼 수 있다. 지금까지 애자일 방법론은 Scrum, XP, Lean, Crystal 방식 등 여러 가지 방법으로 시도 및 제안되고 있으며, 점차 다양한 프로젝트에서도 성공적으로 수행할 수 있도록 개선되고 있다. 이러한 애자일 개발방식의 특징을 OSSDP에 적용함으로써 더 많은 오픈소스 프로젝트가 성공할 수 있도록 하는 프로세스를 연구하는 것은 의미가 있다. 애자일 성명서에서 추구하는 4가지 가치인 소통, 단순성, 피드백, 용기를 반영한 관행(practice)을 OSSDP에 채택하여 추가할 경우, 사용자 만족도를 높이고 결과적으로 오픈소스 프로젝트 성숙도를 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
산업현장에서의 자동화를 구축하기 위한 핵심 요소는 생산 현장의 제어장치를 직접 제어하는 PLC(Programmable Logical Controller)로 구성된다. PLC를 이용하여 생산 현장의 자동화를 구축하는 기존의 방법론은 대부분의 경우에서 현장의 자동화 구축 기간이 길고 비용이 많이 든다. 또한 이미 구축된 시스템에서 정밀한 테스트를 할 경우, 잘못된 동작으로 인해 발생하는 실제 현장에 설치된 제어장치의 손상될 확률이 높아진다. 본 논문에서는 기본 방법론에서 언급되는 문제점들을 프로그램의 컴포넌트(요소)로 개발하고 개선된 방법론을 이용할 수 있는 프로그램 시뮬레이터를 설계 및 구현한다. 프로그램 시뮬레이터의 개발 효과는 기존 방법론의 문제점들을 해결함으로써 생산성을 높일 수 있고 생산 비용을 줄일 수 있다.
오늘날 IT투자의 가장 중요한 목표는 더 이상 단순히 생산비용을 낮추는 것이 아니고 최적화된 대량 생산을 위해 디지털로 연결된 세상에서 고객들과 파트너들에게 기업의 유용성을 높이는 데 있다. 따라서 기업들은 BPM을 통해 확장된 기업의 프로세스를 자동화하고, 통합하고 최적화하기 위해 모든 역량을 집중하고 있다. 또한 RFID 응용시스템을 통해 기술적 측면에 접근하여 비즈니스 확장을 위한 시스템 개발에 주력하고 있다. 그러나 기술적 측면, 비즈니스 프로세스적인 측면, 조직적인 측면을 함께 고려하여야 성공적인 기업 역량을 이룰수 있을 것이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 통해 비즈니스 프로세스에 대한 접근 방법론을 제안하였다. 이 방법론을 통해 비즈니스 프로세스 분석에서부터 시스템 분석 및 설계에 따른 시간, 비용, 품질, 및 고객의 만족 수준에 혁신적인 개선을 이끌어내는 접근 방법론을 기대할 수 있다.
대학의 게임개발 프로젝트에서 품질관리를 수행할 때 폭포수 개발과 같은 전통적인 개발방법론을 적용하기는 어려움이 있다. 이에 대한 대안으로 신속한 개발을 진행하는 애자일 방법론의 적용을 권고하고 그 중에서도 일정한 주기를 기반으로 실행하는 스크럼 방법론의 적용방안을 제시하였다. 본 논문에서는 스크럼 방법론을 학기의 상황에 따라 적용할 수 있도록 일부 원칙을 수정하여 제시한다. 수정된 스크럼 방법을 적용할 경우 보다 체계적인 프로젝트 진행과 품질관리가 가능할 것으로 판단된다. 스크럼의 적용 후에는 회고 과정을 거쳐 프로세스를 지속적으로 개선하는 과정도 필요하다.
절삭가공에서 가공조건은 가공비용의 감소와 제품 품질의 향상에 영향을 주는 주요 요인 중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링작업을 대상으로 가공조건을 보다 효율적으로 수정하고 이를 지속적으로 향상시킬 수 있는 방법론과 이를 기반으로 개발된 작업설계시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 (1) 표준 가공조건을 세부 공정별 요구 사항이 만족되도록 수정하고, (2) 퍼지아트맵 신경회로망 모델을 이용하여, 생성된 가공조건을 온라인(incremental) 학습한 후, (3) 보다 효율적인 새로운 가공조건이 생성되었을 때 이를 교체알고리즘이라 불리는 제안된 알고리즘을 이용하여 기존의 가공조건을 대체하는 3가지 핵심 기능으로 구성된다. 우선 새로운 방법론이 적용된 작업설계시스템의 전반적인 내용을 소개한 후, 다음으로 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시한다. 마지막으로 실제부품에 적용한 실행 결과를 기술하고 토의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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