무선 메쉬 네트워크 (Wireless Mesh Network)는 넓은 지역에 저렴한 비용으로 무선 인터넷 서비스를 제공할 수 있는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 하지만 무선 메쉬 네트워크는 게이트웨이 주변 노드로 트래픽이 집중되는 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 이러한 병목현상을 해결하기 위해서는 멀티 라디오를 사용하는 무선 메쉬 네트워크 구성이 필요하지만, 무분별한 안테나 설치는 전체 시스템 구축비용의 증가를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 네트워크 트래픽 용량에 따라 최적화된 메쉬 클러스터 규모를 결정하고, 각 메쉬 라우터의 무선 채널 사용량에 따라 안테나 수의 차등적 배치를 통해 병목 현상 해소 및 시스템 구축비용의 최소화가 가능한 시스템 비용 최적화 모델을 제안한다. 제안 최적화 모델의 성능 분석을 위해 CPLEX를 사용해 사용자 트래픽과 게이트웨이 용량에 따른 네트워크 규모 및 최적의 안테나 수를 결정하는 최적해를 도출하였다. 그 결과 제안된 최적화 모델을 통해 멀티 라디오 무선 메쉬 네트워크 구성 시 병목 현상 해결 및 시스템 구축비용의 현저한 감소를 확인할 수 있었다.
본 논문은 ACE2000 시스템 소프트웨어의 Release 시점을 예측할 수 있는 최적 배포문제로, 시스템의 안정도를 평가해 볼 수 있는 측면에서 소프트웨어 최적 배포문제에 대해 살펴보고 평가기준을 제시하여 제품의 적기 공급 및 개발자원의 효율적 이용 측면을 분석한다. 즉, 신뢰성 평가척도와 개발 비용을 고려한 최적 배포문제를 기술하였다. 또 여러 가지 소프트웨어 신뢰도 성장모델 중 지수형 모델을 근거로 한 소프트웨어 개발비용과 신뢰성 평가기준을 고려한 배포시기를 결정하여 보았다.
본 논문에서는 역색인 파일을 미용하여 학장 불리언 질의를 처리할 때 최소 비용의 질의 처리 방법을 구해 주는 질의 최적화 알고리즘을 제시한다. 확장 불리언 질의를 처리하는 방법은 질의를 구성하는 키위드의 처리 순서에 따라 여러 가지가 있을 수 있으므로 확장 불리언 질의 최적화 문제는 결국 최적 키워드 처리 순서를 구하는 문제로 귀결된다. 본 논문에서는 이 문제가 데이터베이스 질의 최적화에서 최적 조인 순서를 구하는 문제와 구조적으로 유사함을 보이고 이 분야의 연구 결과를 이용하여 문제를 해결한다. 즉, 확장 불리언 질의 처리에 대한 비용 모델을 수립하고 키워드 선택률과 역색인 파일 접근 비용을 이용하여 키워드 순위 개념을 도입한 후 이를 이용하여 최적 키워드 처리 순서를 구하는 알고리즘을 도출한다. 그리고 도출한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 증명하고. 실험을 통하여 실제로 최소비용의 질의 처리 방법을 구함을 보이고, 질의 최적화를 하지 않을 경우와 비교하였을 때 그 성능이 월등히 우수함을 보인다. 본 논문에서 제시한 질의 최적화 알고리즘은 정보검색시스템의 질의 처리 성능 향상에 큰 기여를 하리라 믿는다.
소프트웨어 배포 문제는 프로젝트관리에 매우 중요하다. 왜냐하면 다양한 운용 환경 하에서 개발비용 및 에러의 발견, 수정 등에 밀접한 관계에 있기 때문이다. 본 논문은 대형 교환시스템 소프트웨어의 Release 시점을 예측할 수 있는 최적배포 문제로서 시스템의 안정도를 평가해 볼 수 있는 측면에서 소프트웨어 최적 배포 문제를 다루었다. 또, 신뢰도 평가 기준을 제시하여 제품의 적기 공급 및 개발자원의 효율적 이용 측면을 분석하고 신뢰성 평가 척도와 개발비용 고려한 최적 배포 문제를 기술하였다. 그밖에 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 중 지수형 모델을 근거로 한 초기 고장데이터를 활용하여 교환시스템의 소프트웨어 개발비용과 신뢰성 평가기준을 고려한 최적 배포시기를 결정하고 시험시 발생된 고장데이터에 대한 분석 및 관리기법 등을 소개한다.
본 연구는 2004년 이후 도입된 실적 공사비 제도에 의하여 착공된 지하철 건설공사를 대상으로 실적공사비, 공사규모 그리고 시간을 고려하여 공사비를 예측하는 식을 제시하였다. 11개의 지하철공사 자료를 이용하여 지하철 공사비 예측을 위한 비용-규모 지수 n(신뢰범위:0.5~0.7)을 구한 결과, 총공사비 0.713, 순공사비 0.77로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 공사비 예측 식 모델은 향후 지하철 공사 적용 현장의 사업기획, 예비조사, 타당성조사, 기본설계 단계에서 개산 공사비를 추정하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
최근 객체지향 개발 방법론을 적용하는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 개발 노력 추정 기법으로 사용사례점수(Use Case Point, UCP)에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 연구는 기술적 요인과 환경적 요인을 적용한 AUCP(Adjusted Use Case Point)에 상수를 곱하여 개발 노력을 추정하는 선형모델을 제안하고 있다. 그러나 소프트웨어 규모가 증가하면 개발기간은 기하급수적으로 증가함으로서 비선형 회귀모델이 적합하다는 사실과 UCP 계산과정에서 TCF(Technical Complexity Factor)와 EF(Environmental Factor)를 적용함에 따른 FP(Function Point) 오차가 발생함으로서 AUCP로 규모를 추정하는 것은 비현실적이다. 이 논문은 사용사례점수 기반의 기존 연구의 문제점을 제시하고, 기존 연구의 문제점인 TCF와 EF를 고려하지 않고 직접 UUCP로 부터 개발 노력을 추정할 수 있는 모델(선형, 로그형, 다항식, 거듭제곱, 지수형)을 도출하고 평가한다. 그 결과, 기존의 선행 모델보다 비선형모델인 지수형 모델이 우수한 결과를 보였다. 따라서 개발될 소프트웨어 시스템의 UUCP를 계산한 후 제안된 모델을 이용하여 개발 노력을 추정함으로서 개발에 소요되는 직접비용 산정이 가능하다.
기후변화에 관한 파리협정(Paris Agreement)은 우리나라의 친환경정책에 많은 영향을 미칠 것으로 보인다. 그동안 건설공사의 설계단계에서 탄소발생량을 줄이기 위한 친환경설계가 적용되어 왔다. 그러나 친환경건축물 인증에 해당하는 프로젝트 외에는 소극적 적용에 그치고 있다. 설계에 친환경요소를 반영하기 위해서는 현재 100억 이상 모든 건설공사의 기본설계 및 실시설계단계에 적용되고 있는 설계VE(Value Engineering) 제도를 활용할 필요가 있다. 하지만 현재 적용되고 있는 VE Job Plan은 친환경 요소를 일부 반영하는데 그치고 있으므로 그 효과는 미미할 수 밖에 없다. 따라서 기존 VE 기법에 친환경요소를 반영한 새로운 형태의 친환경VE 기법의 개발이 필요하다. 연구의 결과 환경비용의 개념은 회계학적으로 정의되고 그 비용의 산정은 이산화탄소 배출량을 기반으로 하는 탄소세, $CO_2$배출권 거래가격, 지불의사금액, 탄소생산성 개념을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있었다. 그러나 설계단계에서 친환경VE에 활용하기 위해서는 탄소생산성 개념을 포함한 새로운 개념의 모델이 필요하다. 새로운 개념의 친환경VE모델은 $CO_2$배출량과 잠재적환경오염지수를 사용하는 모델이다. 본 연구에서는 친환경VE의 한 축을 담당할 환경비용에 대한 개념과 친환경가치모델을 정립하고자 하였다.
건설산업은 타 산업과는 다른 특수성을 가지고 있다. 이런 특수한 건설산업에서 지식경영을 실천하기 위해서는 현장을 중심으로 한 시스템적인 접근과 기업문화적인 접근이 동시에 요구된다. 하지만 대부분의 건설기업들은 지식경영을 실천하기 위해 시스템적인 접근에만 몰두하고 있는 것이 현실이고 그러한 이유가 건설기업 지식경영 실패의 원인이 되고 있다. 이러한 구조적 모순을 해결하고자 본고에서는 CoP를 기반으로 하는 건설기업 학습조직에 대 해 연구하였다.
관계형 데이터베이스를 사용하는 응용시스템들은 어플리케이션 소스 코드에 내재된 SQL을 통하여 데이터를 액세스하게 되며, SQL을 통한 데이터베이스 액세스 성능은 응용시스템의 성능에 결정적인 영향을 미치기 때문에, 관계형 데이터베이스시스템의 튜닝에 대해서는 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 데이터베이스시스템 튜닝을 통해 얻은 성능 수준은 응용시스템의 변경이나 데이터 저장량 증가 등 여러 요인에 의해 다시 저하될 수 있으며, 이와 같은 성능 수준의 변화를 정량적으로 관리하면서 최소 비용으로 성능 수준을 유지할 수 있도록 튜닝 시점을 결정하는 방법에 대한 연구는 현재까지 연구된 바가 없다. 이 논문에서 제시하는 DB 성능지수와 이를 이용한 데이터베이스시스템의 성능관리 모델은 특정 벤더에 종속되지 않고 성능수준을 정량화함으로써 이해관계자들에게 성능 수준의 변화를 가시적으로 보이고 데이터베이스 관리자의 성능관리 및 튜닝 시점 판단을 지원하여 일정 수준의 성능을 유지할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다.
Wealthfront, Betterment 등의 성공에 힘입어 전세계적으로 알고리즘을 통한 자동적인 자산분배 시스템인 로보어드바이저에 대한 관심이 증가하고 있다. 로보 어드바이저는 자산을 관리하는데 있어 사람의 개입을 최소화 하기 때문에 서비스를 이용하는데 드는 비용을 줄일 수 있으며 사람의 심리적 요인을 배제할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 기술적 분석 기법을 대체하기 위하여 딥러닝 기술을 이용한 코스피 200 선물지수 예측 모델을 개발하고 그 성능을 분석하였다. 모델의 성능 분석 결과 제안하는 모델은 보합세에 놓인 종목의 방향성과 주가를 예측하는 문제에 활용 될 수 있음을 확인하였고, 향후 본 연구에서 제안하는 모델을 기존의 기술적 분석과 결합하여 로보어드바이저 서비스에 적용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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