COBie(Construction Operations Building Information Exchange)는 시설물 관리 프로젝트에 필요한 정보를 여러 경로에서 수집하고 문서화하는 표준정보포맷이다. 문서화된 COBie 정보는 엔지니어가 사용하는 시설관리시스템과 데이터를 교환하는 수단으로 이용할 수 있다. 시설물 관리 데이터 교환 프로세스는 COBie를 사용하여 사용자가 필요로 하는 목록과 정보를 정형화한 후 정보를 입력한다. COBie는 설계 및 시공 단계에서 운영, 유지 보수, 자산 관리 등을 지원하기 위해 정보를 획득하고 업데이트하는 방식을 개선하기 위해 개발되었다. 하지만, COBie를 사용하기 위해서는 이기종 데이터 모델과 정보연계, 품질검수 등에 많은 수작업이 필요하다. 이런 이슈들은 COBie 기반 시설물 관리시스템 개발 시 장애요인이 된다. 이 연구는 시설물 관리를 위한 데이터 교환체계를 분석하여 BIM(Building Information Modeling)에 포함된 유지보수정보를 보다 쉽게 운영하기 위한 프레임 워크를 제안한다. 이 연구는 시설관리 정보제출 규칙, 품질점검, 프레임웍 컴포넌트 역할 정의, COBie 호환성 보장 및 정보연계 방안을 도출하였다. 프로토타입 개발을 통해 제시된 프레임웍을 기반으로 한 COBie DB 스키마 생성 시 효과적인 데이터 연계가 가능함을 확인하였다.
1960~70년대 한국의 산업화와 경제성장을 설명하는 대표적인 프레임은 발전국가론이었다. 그러나 발전국가론의 방법론적 국가주의는 국가의 관계론적 속성을 간과했고, 실제 국가과정에서 나타나는 다중스케일의 전략관계를 주변화했다. 우리는 발전국가를 통해 개발연대의 산업화를 사유하는 방식에 익숙해졌고, 그것을 자명하게 받아들이기도 했다. 이 글의 목적은 이러한 국가중심적 사유를 문제시하고, 그것이 주변화시킨 다중스케일의 전략관계를 복원해 우리가 자명하게 받아들인 산업화의 경로를 재구성하는 데 있다. 본 연구에서는 이를 위해 개발연대의 대표 산업공간인 울산공업단지를 분석한다. 구체적으로는 해방 이후 지속적으로 추진되었던 울산정유공장 건설 프로젝트를 초점에 두고, 15년 남짓한 시간 동안 이 사업에 연결되었던 다양한 스케일의 전략관계를 검토한다. 이를 통해 본 연구에서는 Van Fleet 같은 냉전 네트워크의 결절이나, 남궁연 등의 다중 스케일 행위자가 당대에 국가 간 관계나 글로벌 스케일의 사회관계를 울산이라는 특정 공간에 결속시키는 과정에 주목한다. 본 연구에서는 울산 정유공장이, 다중스케일의 경관들이 울산에 중첩해 만든 역사적 산물이란 점을 밝힘으로써, 방법론적 국가주의가 놓친 사회공간의 전략관계를 다중스케일의 시각에서 재구성할 것을 제안한다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 얼굴 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 실시간적으로 제어할 수 있도록 하기 위한 표정공간의 생성방법에 관하여 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정이 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 한 표정에서 다른 표정까지 거쳐 갈 수 있는 경로를 캡쳐된 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정 제어는 애니메이터들이 표정공간을 항해할 때 실시간적으로 수행된다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화하였고, 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 실시간 표정 제어를 수행하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.참여하는 빈들 간의 관계를 분석하여 워크플로우에 대한 성능 측정이 가능하도록 한다. 또한 제안된 메트릭을 통하여 EJB 어플리케이션의 성능 향상을 도모할 수 있도록 한다.로 표면 위로 자라났고, 부종은 창상 밑 조직까지 감소하였으며, 육아조직은 교원질 섬유로 대체되었다. 창상 유발 21일 후, 다른 창상에 비해, HG 처치창은 유의적으로 창상 표면이 거의 재생성 상피로 덮였으며, 육아조직은 창상 유발 14일 후와 비교해서 유의적으로 교원질 섬유로 대체되었다. 위의 모든 결과에서 보듯이, 개에서 전층피부 창상의 처치 시 HG의 사용은 HC와 생리 식염수에 비해 창상치유 복구기의 치유 속도를 촉진하는 것으로 사료된다.시범학교의 자녀를 들 부모들은 환경관련문제에 대한 의식 및 환경관련 제품에 대한 구매행동의 변화가 두드러지게 나타났다.EX>$d^{2+}$ + SA처리구는 두 화합물의 이중 효과에 의해 전반적인 생리 활성을 억제하여, 결국에는 식물의 고사를 유도하는 것으로 사료된다.목에 대한 보안'이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 솔루션 선정요인에 관한 중요도를 e-마켓플레이스의 유형과 산업 별로 평가해보았는데, 여기에서 밝혀진 중요도를 통해 e 마켓플레이스를 구축하고 자 하는 기업은 솔루션을 자체 개발하거나 구입할 때 올바른 의사결정을 할 수 있다. 그리고 솔루션을 제공하려는 기업측면에서는 e-마켓플레이스를 구축하고자 하는 기업에게 유형과 산업별로 적절한 솔루션을 제공할 수 있다.순환이 뇌대사 및 수술 후 신경학적 결과에 보다 유익한 효과를 제공해 줄 수 있음
무선인터넷 기술의 급속한 발전과 스마트폰의 빠른 확산으로 인해 국내 외 앱스토어를 통해 다양한 모바일 앱이 개발 배포되고 있다. 이에 따라 중앙정부부처나 지방자치단체에서도 모바일 전자정부를 보다 적극적으로 체험하고 활용할 수 있도록 공공용 모바일 앱(이하 공공앱)을 개발 제공하고 있으나, 서비스 이용률은 지극히 낮은 편이다. 본 연구는 지방자치단체(이하 지자체)의 공공앱 서비스 관계자를 제공자, 개발자, 사용자로 구분하고, 심화된 인터뷰를 통해 공공앱 서비스의 기획 및 제작, 전반적인 관리, 사용 측면에서 현황 및 문제점을 제시하였다. 또한, 인터뷰 결과를 바탕으로 전자정부 표준프레임워크 적용, 공공앱 서비스의 관리조직 및 체계 정비, 모바일 환경에 맞는 홍보전략, 사용자 맞춤형 정보제공, 공공정보의 개방 및 활용 증대 등의 활성화 방안으로 제시하였다. 본 연구는 학문적으로 관련 연구가 부족한 모바일 전자정부 및 공공앱 분야의 연구에서 후속 연구를 위한 기초자료로 적용될 수 있고, 사용자, 제공자, 개발자 그룹을 대상으로 한 심화된 인터뷰 결과를 바탕으로 질적연구를 수행하였다는 점에서 의의가 있다. 실무적으로 본 논문에서 제시된 공공앱 서비스의 현황자료와 인터뷰 결과는 부산시와 공공앱 개발업체에서 관련 현황분석 및 활성화 방안마련에 활용할 수 있다. 또한, 지자체 및 중앙정부의 모바일 전자정부 서비스와 관련한 정책 결정 및 관련 기관의 전략 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
WATM(Wireless Asynchronous Transfer Mode) 네트워크에서 음성은 실시간 전송이 요구되는 주된 요소 중의 하나다. 본 논문에서는 멀티미디어 환경에서 음성 트래픽을 효율적으로 전송하기 위한 새로운 매체접근제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 설계하고 성능을 평가하여 기존의 MAC방식과 비교한다. 새로 제안한 프로토콜은 상향링크(uplink)의 예약 슬롯구간(request slot period)을 음성 예약 슬롯구간과 비실시간 데이터 예약 슬롯 구간으로 구분하고, 음성 트래픽에 대해서는 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있도록 프레임 크기에 따른 적절한 슬롯 할당함수를 제시하였다. 이때 MAC은 반복적으로 휴지(silent)상태가 된 음성 소스의 수에 비례하여 음성예약 슬롯을 동적으로 할당하고, 슬롯예약 시 데이터를 함께 보냄으로써 평균 접근지연시간을 줄일 수 있도록 한다. 시뮬레이션에 의한 성능분석결과는 제안한 MAC방법이 고정된 음성 예약슬롯을 가진 Slotted ALOHA 방법에 비하여 대역폭 사용효율이 높음을 보인다. 또한 음성 단말의 수가 변하는 동적 환경하에서도 일정한 QoS를 제공 할 수 있다. 이것은 모든 음성 단말에게 하나씩의 뭬\ulcorner슬롯을 할당하는 NC-PRMA(None Collision-Packet Reservation Multiple Access)프로토콜보다 향상된 성능을 가진다는 사실을 나타낸다.
가상랜은 물리적 위치에 관계없이 마치 하나의 LAN에 연결되어 있는 것처럼 통신할 수 있는 구조로 브로드캐스트 도메인을 제한하여 대역폭 낭비를 감소시키고 전체 네트워크의 효율을 증가시킨다. Newbridge사는 IP 서브넷의 주소를 가상랜과 매핑하여 ATM-LAN 스위치 망에서 3계층 가상랜을 구성하는 VIVID 시스템을 개발하였다. 이 시스템에서는 하나의 라우트 서버에서 주소 해석과 가상랜 구성 및 브로드캐스트 데이타 전송을 모두 담당하기 때문에 망의 규모가 커지게 되면 라우트 서버가 병목 지점이 될 수 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 택할 수 있는 방법 중 한 가지는 다중의 라우트 서버를 두는 것이다. 본 논문은 VIVID 시스템에 여러 개의 라우트 서버를 두는 구조로서 유기적인 구조와 독립적인 구조 두 가지를 제시하고 시뮬레이션을 통하여 각 구조의 특성을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 브로드캐스트 세션의 길이와 브로드캐스트 세션 내에서의 브로드캐스트 데이타 프레임 발생 간격 등에 의해 제시한 두 가지 모델의 성능이 변하게 되며, 확장성과 데이타 전송의 효율성 간에 서로 상쇄 효과가 있음을 볼 수 있었다.
국내 컨설팅산업이 성숙해지면서 컨설턴트에게는 고객의 비즈니스와 컨설팅 비즈니스에 대한 통찰력이 필수적으로 요구된다. 이러한 통찰력은 해당 비즈니스 도메인에 대한 깊은 이해와 고도의 역량을 필요로 하며, 날로 치열해지는 컨설팅 시장에서 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위해 반드시 갖추어야 할 역량 요소로 평가된다. 본 연구는 소규모 컨설팅사에 소속되거나 개인적으로 활동하는 컨설턴트가 갖추어야 할 모든 요소를 담고 있는 ICMCI 역량모델을 국내 컨설턴트에게 적용해 보고자 하였으며, 설문조사로 수집된 데이터를 실증적으로 분석하였다. 연구결과, 비즈니스역량과 기술역량은 프로젝트성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 가치 및 행동역량은 통계적으로 유의하지 않았다. 반면에, 사회관계역량에는 기술역량과 가치 및 행동역량만이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 프로젝트성과와 사회관계역량에 미치는 역량의 요소와 영향의 크기가 정반대로 나타나 프로젝트성과가 우수한 컨설턴트는 사회관계를 소홀히 하고 프로젝트성과가 약한 컨설턴트는 사회관계에 더 집중한다는 의미로 해석된다. 본 연구를 통해 전문적인 컨설턴트로 성장하기 위해서는 컨설팅 비즈니스에 대한 깊은 이해와 지각이 필요하다는 것을 확인하였으나, 적은 표본으로 모집단의 특성을 충분히 반영하지 못해 연구결과를 일반화 하는데는 한계가 있다.
성공적인 창업은 창업을 위한 충분한 준비와 이를 기반으로 하는 실행이 뒷받침되어야 할 것이다. 이와 같이 성공적 창업을 지원하기 위한 창업 교육이 정부의 지원 하에 다양한 기관을 통하여 실행되고 있으나, 창업교육과 경영성과 간의 관계는 실증적인 조사의 어려움으로 인하여 많은 연구가 이루어지지 못하는 현실이다. 이러한 점에서 본 연구는 초기 창업자(창업 5년 미만)를 대상으로 조사하여 이를 창업교육이수 집단과 미이수 집단으로 나누어 창업의 준비도와 경영성과 간의 관계를 살펴보고자 하였다. 창업에 대한 준비도는 다양한 창업 성공요인이 선행연구를 통해서 제시되고 있으나, 현실적으로 균형이 있는 사업 운영의 관점과 보편적인 접근 전략의 필요성이 제기된다. 이러한 점에서 본 연구는 선행연구의 결과 및 사용된 변수들을 종합하여 BSC 기반의 네 가지 창업 준비도 프레임워크를 개발하고, 개발된 네 가지 준비도를 변수로 사용하여 경영성과와의 관계를 살펴보고자 하였다. 총 252명의 초기 창업자를 대상으로 하여 설문조사를 실시하여 분석한 결과, 전체 집단에서는 재무준비도와 고객/마케팅 준비도가 경영성과와 유의한 관계를 가지는 것으로 나타났으며, 창업교육 이수집단에서는 재무준비도, 고객/마케팅 준비도, 성장전략 준비도가 경영성과에 유의한 영향을 미치고, 창업교육 미이수 집단에서는 재무준비도만이 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 집단 간 준비도 변수와 경영성과에 관계에서의 차이는 창업교육이 실질적 창업의 준비에 직간접적인 영향이 존재한다는 것을 의미하며, 기존의 창업 교육이 창업에 이르는 과정으로서 의미가 있다는 실효성을 나타낸다고 볼 수 있다. 또한 개발된 BSC기반의 창업 준비도는 사업의 운영관점에서 균형이 있는 시각을 제시한다는 측면에서 의미를 가지며, 이를 창업교육에 개발에 있어서 충분히 활용할 수 있다는 것을 나타낸다고 볼 수 있다.
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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