인공지능 소프트웨어 시장은 2020년부터 2025년까지 6배 규모로 성장할 것으로 예상된다. 그러나 소프트웨어의 개발 절차가 표준화 되어 있지 않고 비용 산정 기준이 없다. 이에 따라 인공지능 소프트웨어 개발 업체마다 각자의 개발 절차에 따른 투입 공수를 산정하고 이를 개발비용의 근거로 제시하고 있으나 개발업체마다 상이한 개발 절차와 소요 공수의 규모 때문에 품질과 비용에 대한 불신이 커지고 있다. 본 연구에서는 대량의 데이터로 학습을 진행하고 알고리즘을 도출하여 적용하는 인공지능 기반 소프트웨어의 개발단계를 정의하고 개발업체들을 대상으로 개발단계별 소요 공수에 대한 설문을 진행하여 소요 공수를 수집하였다. 수집된 개발단계별 소요 공수간의 상관분석과 회귀분석을 실시하여 개발단계별 소요 공수 예측 모형을 도출하였으며, 모형을 실험한 결과, 수집된 소요 공수 대비 92%의 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 소요 공수 예측 모형은 공수와 비용을 추정하는데 간단하게 활용할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다.
정보시스템 개발 프로젝트는 다양한 리스크 요소로 인하여 많은 비용이 발생하는 구조를 가지고 있다. 일반적으로 정보시스템 소프트웨어 프로젝트가 납기 내에 성공적으로 이루어질 확률은 매우 낮아 프로젝트 실패를 막는 주요한 요인인 정형화된 비용에 대한 예측이 필요하다. 그러나 대부분의 프로젝트 규모 산정 시 산정 기준의 객관성이 부족하며, 프로젝트 수행 중 베이스라인의 관리가 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 정보시스템 개발 프로젝트 초기에 현장에서 실용적이지 못한 기법의 한계를 극복하고자 방법론 기반으로 개발에 소요되는 공수를 산정하는 모델을 제안한다. 이러한 융복합적인 제안 모델을 통하여 정보시스템 개발 사업에서 소요되는 공수와 비용을 추정하는데 간단하게 활용할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다.
공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.
현재 국내 대부분 조선소에서는 선박 외판 곡 가공 작업시 곡률이 작은 부재는 일반 낱개 형상의 목형 틀을, 선수 및 선미 구간 중 곡률이 큰 부재는 입체 형상의 목형 틀을 제작하여 선상 가열 작업 중 이를 참조하여 철판의 곡형을 생성한다. 이 중 입체형상의 목형 틀을 상형곡형이라고 한다. 이러한 상형곡형 제작정보를 생성하는 방법은 각 조선소마다 조금씩 다르기는 하지만 대부분이 수작업에 의해서 목형 제작정보를 생성한다. 현장 작업자가 선형도면을 직접 참조해서 작도 및 계산을 통하여 입체형상에 대한 각각의 정보를 수작업으로 산출하거나 또는 설계 작업자가 입체형상 구성에 필요한 모든 단면을 개별적으로 모델링하여 제작정보를 현장에 제공한다. 이 과정에서 작업 공수가 과다 소요되며 수작업에 의한 제작정보 오류가 종종 발생하여 외판 곡 가공 공정에 문제가 발생하기도 한다. 그렇기 때문에 본 연구에서는 상형곡형 제작에 필요한 생산 정보를 설계 작업자 또는 현장 작업자 어느 누구라도 쉽고 간단하게 산출할 수 있도록 생산지원 시스템을 개발하였다. 이로 인해 상형곡형 제작이 필요한 외판부재의 경우 즉시 제작정보를 산출하여 제작하도록 함으로써 작업시간을 비약적으로 절감이 가능하게 될 것이다.
대법원 등기업무시스템의 유지보수시 적용된 CSR(Court Service Request)견적모델의 구축 사례에 대한 연구를 통하여 소프트웨어 유지보수시 변경된 모듈뿐만 아니라 모듈 이외의 작업에 소요된 공수 그리고 시스템 특징과 유지보수 절차를 고려한 비용산정 모델을 제시하고자 한다.
선반건조 일정계획에 있어서 탑재 공정은 전체 생산일정 계획 중 선박 한 척에 대한 계획의 시발점이 되며, 병목현상 등을 유발하여 다른 일정에 가장 큰 영향을 주게 되는 공정이다. 최근 많은 조선소에서 하나의 Dock 내에서 두 착 이상의 배를 동시에 건조하는 tandem 방식을 택하고 있어 dock 내의 한정된 Crane 의 개수와 Crane의 Capacity, 공수 등의 자원, 그리고 작업환경에서 일어날 수 있는 여러 가지 변수들을 제대로 고려하지 못 했을 시에는 일정의 차질과 Dock의 회전율을 떨어트리게 한다. 본 논문에서는 가상공간에 하나의 Dock 를 만들어서 일정계획에서 작성한 Network를 사용하여 실제 작업하게 해서 그 Network가 현장에서의 최적한가를 점검하게 하고 현장에서 수정하는 작업을 줄이게 하는 것의 방법으로 simulation을 개발하였다.
제조업으로서의 금형공장은 수주에서부터 출하까지의 과정에 금형설계와 공정설계및 가공계획, 그리고 금형제조 등 여러 기능을 표함한다. 금형제조는 다시 작업 일정의 계획, 작업지시, 작업현황의 모니터링 및 실적관리 등으로 이루어진다. 금형제작에 필요한 이들 각 기능간에는 일련의 생산정보가 생성, 전달 및 이용되며 서로 영향을 주는 상호종속관계 (Interdependency)가 존재한다. 금형의 주문 은 납기 및 제품도와 함게 주어지는 금형제작 의뢰로부터 시작된다. 금형제작의 의뢰가 들어오면, 우선적 으로 주문자가 요구하는 납기일과 현재의작업부하 및 생산능력을 토대로 그 주문을 받을 수 있는 지에 대한 수주 타당성 검토가 이루어져야 한다. 이와 함께 수주 담당부서에서는 원가견적을 산출하여 수주을 받을 것인가에 대한 가.부를 결정한다. 수주가 확정되면, 수주 검토단계에서 금형을 구성하는 주요부품 (Cntical Parts)들에 대해 수립된 대일정 계획에맞추어 설계가 시작된다.금형설계과에서는 주어진 제품도를 토대로 금형설계도를 작성하고, 금형설계가완료되는 대로각 부품의 제조에 필요한 공정 및 그 순서, 그리고 각 공정에 소요되는 공수, 가공조건 등을 결정하는 공정설계가 이루어진다.
생산계획 최적화를 도모하기 위하여 선박조립공정을 구성하는 소 생산단위인 activity에 대한 수학적인 cost model을 수립하는 방법을 제시하였다. 이 cost model의 수립은 실제로 work study 방법을 이용하여 작업자수와 작업시간간의 관계식을 작성하고 Marginal costing 개념을 이용하여 해당기업의 연간 총 cost를 각 생산자원의 사용량에 분배하여 단위공수 및 단위시설 사용량에 대한 cost를 산출함으로서 이루어진다. 이 방법을 실제의 한 activity의 예에 적용하여 보고 일반적인 방법을 제시하였다.
용접에 의해 발생된 조립보의 종굽힘 변형은 다음 공정에서 판과 결합되기 위해서 교정되어야 한다. 변형의 교정은 숙련된 기능공들의 경험에 의한 곡직 가열을 통해 수행되고 있는데, 이 작업은 시행착오적 과정을 거치면서 이루어 지므로 상당한 공수가 소요된다. 본 연구에서는 가열에 의한 곡직 변형량을 추정할 수 있는 방법을 제시하고, 이 방법을 활용하여 용접 조립보의 생산 과정을 재현할 수 있는 시뮬레이션 방법을 개발함으로써, 조립보 제작 시의 생산성을 향상하고자 한다.
개발자 개개인의 소프트웨어 개발 프로세스를 개선시켜 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있도록 돕는 기법으로 PSP(Personal Software Process)가 널리 쓰이고 있다. PSP에 제시된 측정 및 분석활동을 지속적으로 수행함으로써 개별 개발자는 자신의 개발 프로세스에 내재된 약점을 파악할 수 있고, 이렇게 수집된 과거 프로젝트의 데이타를 이용하여 공수와 품질에 대한 예측의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 수동으로 행해지는 데이타 수집의 오버헤드와 개발작업-측정작업 간의 문맥전환에 따른 집중력 분산의 문제점으로 인해 신뢰도 높은 데이타를 수집하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 한편, PSP에 제시된 문서형태의 프로세스 가이드는 프로세스 정보 검색의 불편함과 추가적인 정보를 삽입하는 데 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 개발된 PSP 지원도구를 소개한다. 개발된 도구는 데이타 수집의 신뢰성을 높이기 위해 데이타 자동 수집 기능을 제공하고, PSP 프로세스 정보의 효율적인 검색을 위한 EPG(Electronic Process Guide) 기능 및 추가적인 프로세스 정보의 저장을 위한 경험 저장소 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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