기획단계에서의 예상 공사비 추정은 사업성 자체를 판단하는 중요한 자료로써 활용된다. 그러므로 사업주는 보다 정확한 금액자료의 산출을 기대하는데 이를 위해서 세계적으로 Cost 전문가들의 많은 연구검토가 있어 왔으나 아직 국내의 적산사는 주로 물량산출 및 상세 견적업무에만 매달려 있는 실정이다. 본 논문은 요소별/기능 부위별 비용의 분석을 통한 Database를 활용하여 개산견적의 결과물을 보다 정확하게 만든 사례의 소개를 통해 국내 개산견적 실무에 일조하고자 한다.
본 논문에서는 멀티미디어 게임 흡인요소를 매개로 유식학 수행단계와 행동수정방법간의 연관성을 밝혔다. 수행단계와 흡인요소간의 연관성 파악을 위하여 11가지 선심소를 기저범주로 놓고 Roget 시소러스를 이용하여 참조정보를 탐색한 곁과 선심소의 상세범주를 얻었다. 이것과 함께 게임 흡인요소 분류를 Roget 시소러스에서 같은 방법으로 탐색하여 수행단계와 게임 흡인요소의 대응관계를 확인하였다. 한편, 게임 흡인요소에 대응하는 행동수정방법은 문헌연구를 통하여 확인하였다. 이로써 게임 흡인요소 악영향 순화방안을 서구의 심리학이론인 행동수정방법과 함께 불친 심리학인 유식학 이론의 수행방법을 적용하여 상호보완적으로 생각할 수 있었다.
330MWt 출력의 신형 원자로인 SMART(System integrated Mod씰w Advanced ReacTor)가 전기 생산뿐만 아니라 해수의 담수화를 위한 에너지 공급을 위해 한국원자력연구소에 의해 개발되고 있다. SMART의 원자로 압력용기에서의 중성자 조사량을 기존의 각분할법 코드 대신에 몬데칼로 수송 코드인 MCNP-4A를 이용하여 평가하였다. MCNP-4A에 의한 몬데 칼로 모사는 각분할법에 비해 핵 단면적 자료, 선원항, 그리고 기하학적 모델링의 문제로부터 야기되는 불확실성을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 초기 개념 설계 단계에서 상세 노심 출력 분포 자료에 의존하지 않고 선원항을 평가할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 원자로 압력 용기 내부의 원자로 노심 및 다른 구조물을 포함하는 전체 원자로 구조에 대하여 몬테 칼로 모사를 적용하였다. 1단계에서는 임계도 계산에 의해 선원항으로 이용되는 원자로 노심내의 열 출력 분포를 평가하고, 2단계에서는 노심내의 열 출력 분포를 고정 선원으로 이용하여 압력 용기에서의 중성자 조사량을평가하였다. 그 결과 SMART 압력용기의 중성자 조사량은 규제 요건을 만족하는 것으로 나타났다.
국산 크라이오 펌프를 개발하는 사업이 1단계 3년을 지나 올해 2단계에 접어들었다. 그동안 기계연을 중심으로 맥동관형 냉동기 개발에 주력하면서 저온성능 향상에서 큰 진전을 보였고 2단계에서는 우성진공의 주도하에 펌프의 상용화를 목표로 하고 있다. 펌프는 냉동기 뿐만 아니라 활성탄 어레이와 열차폐 및 배플이 잘 설계되어야 최적의 배기성능을 나타낼 수 있다. 우선은 펌프의 목표성능을 좀 더 구체화할 필요가 있고, 각 부품들의 상세한 형상결정에 앞서 개략적인 배치설계에 대해 성능을 예측하여 목표성능과 비교하고 설계를 수정하는 것을 반복하여 전반적으로 구조설계의 최적화를 완성하는 것이 급선무이다. 본 발표에서는 이런 구조설계 최적화 작업의 처음 결과와 개발중인 크라이오 펌프의 최종 성능 목표치에 대해 소개한다.
도시공원의 합리적인 유지관리를 위해서는 계획 및 설계단계에서 관리체계 및 비용의 주의깊은 분석이 요구된다. 공원의 유지관리문제를 계획 및 설계단계에서 고려하여 처리할 수 있는 방법론이 개발되어짐으로써 보다 합리적인 계획 및 설계가 이루어 짐과 동시에 이상적인 유지관리가 행해 질 것으로 예상된다. 본 연구에서는 Columbus시의 도시공원을 Sampling 하여 유지관리비용(maintenance cost)을 분석하고 계획 및 설계단계에서 유지관리비용을 줄일 수 있는 한 시도로써 Simulation Model을 개발해 보았다. 앞으로 컴퓨터 정보교환체계(Interactive computer information system)를 적절히 활용한다면 도시공원계획 및 유지 관리에 보다 큰 발전이 예상된다. 이와같은 연구를 보다 발전시키기 위해 1)상세한 유지관리비용의 분석, 2) 관리비용을 절감시킬수 있는 설계기준(Criteria)의 설정, 3)계획·설계·관리를 연결시킬 수 있는 컴퓨터 정보교환체계(Interactive computer Information system)의 개발등이 더욱 연구되야 할 것으로 생각된다.
본 논문은 레거시 시스템을 컴포넌트 기반 시스템으로 재공학하는 절차 및 기법을 제공하는 마르미-RE의 전체 단계 중 계획 단계에 대한 상세한 프로세스를 서술한다. 계획 단계는 11개의 작업으로 이루어져 있고, 이들은 각각 4개의 활동인 현황 파악, 개선 비즈니스 도출, 개선 전략 수립, 개발 계획 수립으로 그룹핑 된다. 현황 파악 활동은 업무의 전반적인 정보 분석을 통해 조직의 구조와 업무의 흐름 및 문제점을 파악하고, 개선 비즈니스 모델 도출은 유스케이스 모델링과 객체 모델링을 통해 사용자의 요구사항을 수집하여 개선 업무 모델을 도출한다. 개선 전략 수립 활동은 변환을 위한 전략을 수립하고, 마지막으로 개발 계획 수립 활동에서 변환을 위한 프로젝트 계획서가 작성된다.
서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architectrue : SOA)개발 프로젝트에서 서비스를 식별하는 단계는 가장 중요한 단계 중에 하나로써 이후 개발단계에서 성공적인 결과를 낳는데 큰 영향을 미친다. 더욱이 잘못 식별된 서비스는 향후 상세설계 및 구현시 여러 차례에 걸친 반복(iteration) 과정을 불러 일으켜 시간은 물론 비용을 낭비하게 된다. 서비스 식별을 위한 여러 가지 방법이 연구되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 경쟁이 치열한 환경에서 경쟁력 있는 솔루션을 생산하기에는 부족한 면이 있다. 즉 잠재적인 시장 경쟁력을 확보하기 위한 방법으로서 고객에게 필요로 하는 서비스를 적절하게 판단하고 식별할 수 있는 서비스 식별방법이 필요하게 된 것이다. 따라서 본 논문에서는 요구공학에 기초를 둔 Value Innovative Requirements Engineering[1]을 적용하여 고객에게 필요한 서비스를 식별하는 방법을 제시하고 있다.
최근 의료 분야에 대한 관심이 높아짐에 따라 유전체 데이터를 수집하고 관리하여 분석하는 기술에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 유전체 데이터는 크게 유전체 데이터를 분석하는 전처리단계와 유전체 데이터로부터 변이된 유전체 데이터를 생성하는 후처리단계를 통해 분석된다. 이러한 분석 과정은 많은 시간이 소요되며, 후처리단계에서 결과 데이터는 분석 알고리즘 및 처리 기법에 따라 상이한 결과 데이터를 생성한다. 또한, 유전체 데이터의 각 파이프라인 별 분석된 데이터의 관리가 필요하다. 본 논문에서는 유전체 데이터의 특성을 고려하여, 유전체 데이터 유래 관리를 위한 메타데이터를 설계한다. 아울러 데이터 유래 메타데이터는 자신의 이전데이터들의 결과데이터에 신속한 접근이 가능해야하며, 자신과 유사한 데이터 유래를 지닌 파이프라인의 상세 정보를 신속하게 검색하는 색인구조가 필요하다. 따라서 이를 고려한 유래 메타데이터 검색 알고리즘을 설계한다.
본 연구에서는 범용 CAD 시스템을 사용하여 상세구조 설계단계에서의 자동화 가능성을 검토하였다. 파라메트릭 개념을 가진 macro의 기능이 유효함을 확인하였고, 이 개념을 이용하여 대표적인 구조부재인 transverse web frame, slot hole & collar plate 그리고 bracket의 설계에 적용하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks: SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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