건설생산성은 단위작업에서 발생되는 자원의 활동과 이로 인한 산출물간의 관계를 지표로 표현한 것을 의미하며 수집된 건설 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 성능이 공정에 미치는 영향도 분석, 프로젝트별 성과 측정, 향후 공사계획을 위한 참고자료로서의 활용 등 프로젝트 관리를 위한 다양한 목적으로 이용될 수 있다. 본 연구의 목적은 데이터웨어하우스, OLAP, 데이터 마이닝 기술을 활용하여 PDA 및 바코드를 통해 수집된 생산성 데이터를 축적 및 분석하고, 생산성 예측 모델을 제시하기 위한 방법론을 제안하는 것이다. 이를 통해 보다 효율적이고도 다차원적인 생산성 분석이 가능한 건설 생산성 관리 시스템을 개발하는 것이며, 개발된 시스템은 건설 사업의 합리적인 성과 측정과 유사 프로젝트의 공사계획 수립에 활용할 실적데이터를 축적할 수 있을 것이다.
지구 온난화로 인해 갑작스러운 기후변화와 농업 생산성에 대한 이해가 점점 중요해지면서, 토양 수분 예측은 농업에서 핵심 주제로 떠오르고 있다. 토양 수분은 농작물의 성장과 건강에 큰 영향을 미치며, 적절한 관리와 정확한 예측은 농업 생산성 향상과 자원 관리의 핵심 요소이다. 이러한 이유로 토양 수분 예측은 농업 및 환경 분야에서 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 랜덤 포레스트를 통하여 시범포를 이용하여 노지 환경 데이터를 수집하고 분석하여 데이터 특성들과 토양 수분의 상관관계를 구하고 토양 수분 실제 값과 예측값을 비교하였으며 비교 결과 예측률이 약 92%의 정확성을 갖는다는 것을 확인하였다. 추후 연구를 통해 작물의 생장 데이터 변수들을 추가하여 토양 수분 예측을 진행한다면 토양 수분에 따른 작물의 생장 속도, 적절한 관수 타이밍 등의 주요 정보를 정확하게 제어함으로써 작물의 품질 상승, 물 관리 효율 증가 등 생산성 및 자원 효율성에 좋은 영향을 미칠 것이라고 기대된다.
작물 재배에서 정밀 관개 및 물관리를 위해 토양수분 모니터링이 필수적이며, 최근 이상기후에 따른 가뭄 빈도가 증가함에 따라 토양수분 변동에 따른 적절한 대응이 필요한 실정이다. 특히, 국산밀 생장기의 토양수분 및 관개는 생산성에 중요한 영향을 미치고 있으나, 빈번한 봄가뭄의 영향으로 작물 생산 및 품질 관리의 어려움을 겪고 있다. 따라서 국산밀의 안정적 생산을 위한 토양수분 및 양분 관리에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 ICT 기반의 토양 층위별 모니터링 시스템을 구축하여 물관리에 따른 국산밀의 안정적 생산성을 분석하고자 한다. 대상지역은 전라북도 남원시 운봉읍에 위치한 국립식량과학원 운봉시험지이며, 시험포장은 수분처리 조건에 따라 총 4개(A: 한발조건, B: 적정수분, C: 무처리) 처리구로 3개 블록을 구분하여 4반복으로 구성하였다. ICT 기반 10개 토양수분 및 EC (Electrical conductivity) 관측 장비를 통해 실시간으로 자료 수집하였으며, 밀 생육조사는 생육단계별 초장, LAI, 지상부 및 지중 생체중 등 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 처리구별 물관리에 따른 토양수분과 생육지표의 상관관계 분석을 통해 가뭄에 따른 생육 영향과 적정 관개용수의 공급시기 및 공급량을 분석하였다. 본 연구는 밀 생장기의 봄가뭄에 대응하기 위한 물관리 기초자료로 활용하고자 하며, ICT 기반의 스마트관리 플랫폼을 개발하여 밀 작황 진단 및 예측을 통해 국산밀의 안정적 생산성에 기여하고자 한다.
독립적인 재사용 단위인 컴포넌트를 조립하여 시스템을 개발하는 컴포넌트 기반 시스템의 품질은 각 개별 컴포넌트의 품질에 영향을 받는다. 그러므로, 시스템의 품질 향상과 컴포넌트의 폭넓은 사용을 위해 개별 컴포넌트에 대한 품질 측정이 필요하다. 각 논문에서는 컴포넌트 분석단계의 정보를 사용하여 컴포넌트 인터페이스가 서비스를 제공하기 위해 얼마나 복잡한지를 측정한다. 이러한 독립적인 개별 컴포넌트의 인터페이스 복잡성 측정은 크기에 기반을 두며, 컴포넌트 기반 시스템 개발주기의 초기 단계인 컴포넌트 분석단계 산출물에 대해 이루어진다. 이러한 측정을 통해, 컴포넌트 개발에 대한 노력, 비용 및 시간, 결함 발생률, 사용 용이성 등을 예측할 수 있으며, 이로써 개발될 컴포넌트의 생산성 및 품질을 예측 및 관리하는데 사용할 수 있으므로, 그 중요성이 크다할 수 있다.
건설 프로젝트의 단위작업을 기반으로 발생되는 노무자의 작업시간은 진행된 실적물량 정보와 연계되어 생산성 정보로 가공되고 이는 다시 해당 단위작업의 공정관리와 연계됨으로써 프로젝트의 계획 대비 실적을 비교 및 분석할 수 있는 근거자료로 활용 될 수 있다. 또한 이러한 작업정보(노무자의 작업시간 및 실적물량 정보)는 잔여 작업 일정에 대한 예측 및 작업조 운영계획 조정 등 공정관리와 관련된 다양한 원천데이터로 제공될 수 있으며, 실적자료로 축적되어 향후 유사 프로젝트의 공사계획 수립에 유용하게 재활용될 수 있다. 본 연구의 목적은 PDA, 바코드, 웹 기술 등을 활용하여 단위작업을 기반으로 발생되는 작업정보를 효과적으로 수집하고 이를 생산성 정보로 가공하여 공정 및 공사관리 업무를 지원하는 전산화 시스템을 개발하는 것이다. 개발 시스템을 통해 분석 및 축적된 생산성 정보는 단위작업의 공정과 연계되어 잔여작업 일정 예측 및 작업조 조정 등 다양한 공정 지원데이터를 제공할 수 있으며 지식관리 차원에서 향후 유사 프로젝트의 공정계획 수립시 매우 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
철골공사의 데크플레이트 공사는 공사기간이 짧고, 반복적인 작업이 가능하기 때문에, 널리 사용되어져 왔다. 따라서 기존의 데크플레이트와 관련된 연구의 대부분은 데크플레이트의 형태 및 시공성 등에 대한 연구에 초점을 맞추어 진행되어 왔다. 이 연구에서는 실제 사례분석 및 전문가 면담을 통하여, 데크플레이트의 작업 프로세스 및 작업시간 등의 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 CYCLONE 기법을 이용하여 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 철골조 데크플레이트공사 프로세스의 생산성을 분석하고, 투입되는 자원의 유휴시간 등을 분석하였다. 한편, 민감도 분석을 통하여, 투입된 자원의 변화에 따른 생산성 및 작업기간의 변화를 분석할 수 있었으며, 이를 기반으로 철골조 데크플레이트공사의 생산성을 향상 시킬수 있는 방안을 제시하였다. 연구에서 개발된 모델을 사용하면, 프로젝트 매니져가 프로젝트의 초기단계에서 해당 건설현장의 데크플레이트 공사에 대한 생산성 및 작업시간을 예측할 수 있으며, 나아가 적절한 자원투입계획을 작성할 수 있을 것으로 기대된다.
치밀오일 미래 생산성 예측은 잔류오일 회수량 및 저류층 거동 분석을 위해 중요한 작업이다. 일반적으로 석유공학적 관점에서 감퇴곡선법을 이용하여 생산성 예측이 이루어지는데, 최근에는 데이터기반의 머신러닝 기법을 이용한 연구도 수행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 순환신경망과 LSTM, GRU 알고리즘을 이용하여 미래 생산량 예측을 위한 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 입력변수로는 치밀오일 생산 시 산출되는 오일, 가스, 물과 이와 더불어 다양한 군집분석을 통해 산출된 표준곡선이 주요 매개변수이고, 출력변수는 월별 오일 생산량이다. 기존의 경험적 모델인 감퇴곡선법과 순환신경망 모델들을 비교하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적 모델을 도출하였다.
현재까지의 컴포넌트 기술은 컴포넌트의 구조 및 인터페이스 그리고 컴포넌트 간의 조립 및 상호작용과 같은 컴포넌트의 기능적인 측면을 중심으로 연구가 이루어져왔다. 이러한 기능적인 측면의 컴포넌트 연구는 컴포넌트의 재사용성을 중심으로 한 소프트웨어의 생산성 향상과 품질의 최적화 등을 가능하게 하였다. 그러나 기존의 연구들은 컴포넌트의 성능적인 측면을 고려하지 않아 임베디드 소프트웨어에서 요구되는 성능을 만족시키거나 분석하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 소프트웨어를 구현하기 전에 컴포넌트 모델을 이용하여 소프트웨어의 성능을 미리 예측하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 성능 예측을 가능하게 하는 컴포넌트 및 태스크 모델을 정의한 후, 테스크 레벨의 응답시간을 예측하는 기법을 소개한다. 아울러 캐시나 파이프라인과 같은 하드웨어가 성능에 미치는 영향도 함께 고려한다.
건설공사의 포기 단계에서 적절한 공사기간 산정과 공사비용의 예측은 공사 전반의 성패를 좌우하는 중요한 요소로서, 건설공사 수행의 효율성과 생산성 향상을 위하여 합리적인 분석 및 관리가 필요하다. 본 연구는 NATM 공법으로 시공되는 도심지 지하철 터널의 전 공정을 대상으로 시뮬레이션 모델을 구축하고 이에 기반하여 공정 계획 및 분석이 가능한 의사결정의 지원 도구를 제시하는 것을 목적으로 한다. 시뮬레이션 모델은 실제 사례 현장의 공정 프로세스 분석과 관련 데이터의 수집을 통해 개발되었으며, 발생 가능한 제한 사항을 반영하친 조건들을 수정 가능하게 하여 본 연구의 대상 사례 현장뿐만 아니라 타 현장에도 적용할 수 있는 일반성을 부여하였다. 본 연구를 통해 개발된 모델은 과학적이고 합리적인 분석을 통한 현실적인 공사 완료 시점을 예측하게 하고 계획 수립과정에서 의사결정을 지원함으로써, 건설사업의 총체적인 생산성과 효율성 향상 효과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 소프트웨어 유지보수에 영향을 주는 생산성 요소들을 투입인력 특성, 소프트웨어의 기술적 특성 및 유지보수 환경특성 등 3개의 영역으로 구분하였다. 또한 실제 유지보수 프로젝트의 데이터를 수집하여 소프트웨어 유지보수 규모와 생산성 요소를 결합한 투입인력 규모예측을 위한 다양한 회귀모형을 통계적 분석에 의해 검증하였다. 결론적으로 소프트웨어유지보수 프로젝트의 투입인력 규모예측을 위해 가장 유의한 모형으로 요인점수에 의한 선형모형이 최종 모형으로 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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