본 연구는 e-비즈니스 성숙도 측정과 전략 수립 모델 개발에 관한 연구이다. 본 연구에서는 효과적인 e-비즈니스 전략을 수립하기 위해 기업의 e-비즈니스 수준을 진단하고, 이에 근거한 성숙단계를 토대로 단계별 e-비즈니스 전략 수립 모델을 제시하였다. 본 연구 결과는 e-비즈니스를 추진하는 기업에게 올바른 e-비즈니스 전략 수립의 방안을 제시함으로써 기업의 성과창출에 기여를 할 것이다.
본 연구는 소비자가 모바일 기기를 구매함에 있어서 어떤 멘탈 모델을 가지고 있는지를 파악하는데 중점을 두고 멘탈 모델의 추출과 분석을 시도하였다. 본 연구는 모바일 기기 구매 의사결정 과정에서 IT 친숙도에 따라 서로 다른 멘탈 모델을 가지고 있을 것이라는 가설을 가지고 크게 두 부분으로 나누어 연구를 진행하여 인지 과제 분석 방법의 하나인 Critical Decision Method를 이용하여 멘탈 모델을 이루는 27가지 구성요소들을 추출하였고, 이렇게 추출된 구성요소들을 바탕으로 IT 친숙도에 따라 소비자의 멘탈 모델을 두 그룹으로 구분하여 Pathfinder 알고리즘과Social Network Analysis를 이용하여 각각의 멘탈 모델을 분석하고 있다. 분석결과 IT 친숙도가 높은 그룹은 멘탈 모델을 구성하는 요소들이 각각의 독자적 특성에 따라 구매 의사결정 과정에서 비교적 조직적이고 분명하게 구분된 역할을 수행하는 것으로 나타난 반면, IT 친숙도가 낮은 그룹은 멘탈 모델 구성 요소들 간의 관계나 역할이 불분명하고 혼재된 경향을 보였으며 구매 의사결정 과정에서 외부 의견이나 사회적 통념을 중시하는 것으로 나타났다.
국토에 대한 공간정보의 기본도로서 다양한 사용자의 요구사항을 충족시킬 수 있는 수치지도를 효율적으로 제작 및 유지관리하기 위해서는 수치지도의 데이터 모델과 구조 등 수치지도 데이터 구축에 대한 연구가 중점적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 단순 지도제작을 목적으로 구축된 기존 수치지도의 데이터 모델에 대한 문제점을 파악하여, 개선된 수치지도 데이터 모델의 개념적ㆍ논리적 모델을 제시하였다. 제시된 수치지도 데이터 모델은 기존에 제작된 수치지도 데이터의 사용을 전제로 설계되었으며, 다양한 사용자의 요구사항을 반영하기 위해서 데이터 모델의 유연성에 중점을 두었고, 필요에 따라서 수정이 용이하도록 단계별 접근방법에 의해 설계되었다. 또한 제시된 수치지도 데이터 모델은 향후 객체 지향형 모델로 나아가기 위한 중간 단계의 데이터 모델이다.
최근 지리 정보 시스템이나 공간 데이터 베이스 시스템이 발전하면서 실세계를 효율적으로 모델링하려는 맡은 연구가 수행되고 있다. 기존의 단순한 point, line, polygon으로 모델링했던 방법들을 multipoint, multiline, multipolygon과 같은 복잡한 객체를 표현하기 위한 연구로 확장되었다. 또한 이러한 공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 공간 객체를 시간으로 확장하는 연구가 수행되고 있다. 이러한 모델들은 명확한 경계를 가진 시공간 객체를 대상으로 한다. 자연, 사회 문화 현상, 생태 같은 경계가 명확하지 않은 객체를 단순한 경계를 가진 공간 객체로 모델링하기에는 그 표현력이 부족하다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 불확실한 경계를 가진 시공간 데이터 모델을 제시한다. 이 논문에서 제시한 불확실한 경제를 가진 시공간 모델의 설계는 상호 운용을 증진하기 위하여 OGC(OpenGIS Consortium)에서 제시한 2차원 기하 객체 모델을 기반으로 불확실한 경계를 가지는 공간 데이터 모델로 확장한다. 또한, 이 불확실한 경계를 가지는 단순한 공간 모델을 시간 영역으로 확장하여 유효시간을 갖는 불확실한 시공간 데이터 모델을 설계한다. 또한, 이 논문에서 제시한 불확실한 경계를 가진 시공간 객체 모델을 바탕으로 실세계의 다양하고 복잡한 객체에 대한 효율적인 질의가 가능한 시공간 연산자를 제시한다.
본 연구는 머신러닝 기반의 상수도 모니터링 시스템의 예측 모델을 개발하고, 예측 모델의 적용이 가능성을 검토하였다. 상수도모니터링 시스템은 상수관망에 설치된 센서에서 수집된 자료를 모니터링 할 수 있어 운영자의 상수도 시설물의 관리 편의성을 높일 수 있다. 특히 수리학적 모델을 적용하여 계산된 값과 측정된 값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자에게 이를 알려주므로 시스템내의 문제점을 빠르게 확인할 수 있다. 그러나 수리학적 모델은 입력자료가 증가됨에 따라 계산시간이 많이 소요되는 문제가 있고, 계산된 값의 정확도가 낮아지므로. 이러한 문제를 보완하기 위해 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하여 이를 해결하고자 하였다. 예측 모델은 GS 이니마 브라질(GS Inima Brazil)에서 운영중인 아라사투바(Aracatuba) 지역 주사라(Jussara) DMA(District Metered Area)의 2018년 1월에서 7월까지의 운영자료를 이용하였으며, 상수도 모니터링 시스템에서 상수관로 수압에 영향을 미치는 영향 인자들을 분석하고, 하이퍼파라미터 최적화를 통한 수압 예측 모델을 개선하였다. 금회 연구는 머신러닝 기반의 모델을 통하여 상수관망의 시간변화에 따른 장래 예측 수압을 검토할 수 있었다는데 큰 의의가 있다.
최근 주택담보대출 이행이력에 대한 연구는 중도상환 위험과 분리하여 채무불이행 위험의 작용을 연구할 필요성에 대하여 주의를 환기한다. 본 연구는 미국 연방주택모기지회사(Freddie Mac)의 유동화된 주택담보 대출 자료를 이용하여 차입자의 채무불이행 의사결정을 다룬다. 자료는 2011년 1월에서 2013년 9월이다. 추정 모델은 Cox의 비례적 위험 모델이다. 본 연구는 두 개의 연체 모형을 내포한 채무불이행 모델을 제안한다. 하나는 연체와 이행 더미변수이고, 다른 모형은 연체확률 모델이다. 본 연구는 Vuong (1989) 논문의 예에 따라, 설명력 테스트를 수행하였다. 테스트는 내포모델과 중첩모델로 나누어 두 차례 시행하였다. 본 연구는 연체확률 모델이 통계적으로 유의하게 연체와 이행 더미변수보다 우월함을 증명하였다. 또한 Shumway (2001) 논문에서 제시된 방법론에 따라 예측력 테스트를 수행한바, 연체확률 모델이 연체와 이행 더미변수 모델보다 우월함을 보였다.
본 연구는 대장암 환자의 치료방법 중 하나인 항암화학요법을 분류할 수 있는 시스템인 CDSS연구의 일환으로 시행되었다. 대장암 치료에서 환자의 상태에 맞는 항암화학요법의 선택은 환자의 생존 기간과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대장암 환자의 개인적, 병리학적 특성을 사용해 기저 모델, 병리학적 모델, 그리고 환자의 두 가지 특성을 모두 사용한 결합 모델을 만들어 머신러닝 알고리즘으로 항암화학요법을 분류하였다. Top-n Accuracy와 ROC 곡선, AUC로 모델의 예측 정확도를 비교한 결과, 결합 모델에서 가장 우수한 예측 정확도를 보였으며, LGBM 알고리즘의 성능이 가장 우수한 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 이용해 환자 특성별 모델을 분류함으로써 환자의 상태에 맞는 항암화학요법 분류 모델을 구축하였다. 향후 연구에서 본 연구 결과를 기초한다면 더 좋은 성능의 항암화학요법 분류 모델을 만들어 CDSS 연구에 도움이 될 것이다.
유역 모델링은 유역에 강우의 유출 과정을 재현할 수 있는 과정이다. 과거 유역 모델링은 1차원 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 있어 입력하는 매개변수 수가 증가함에 따라 모의값의 신뢰성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 다양한 매개변수 중 공간매개변수로써 널리 활용되고 있는 수치표고모델의 신뢰성과 범용성을 확인하고자 한다. 유역모델링 연구에 있어, 수치표고모델 정확성은 결과값의 신뢰성을 좌우하는 중요한 인자 중 하나이다. 수치표고모델이란 실제 지형이 나타내는 표고 정보를 수치화 하여 격자 안에 담은 형태의 파일로 대표적으로 DEM(Digital Elevation Models)과 DSM(Digital Surface Models)로 나눌 수 있다 DEM의 경우 해당 지형의 고도정보만을 담고있으며, DSM은 지표면 상의 나무, 건물 등 포함한 지표면의 고도를 담고 있다. 현재 NASA에서는 전 지구의 30m격자 크기로 SRTM-DSM을 제공하고 있으며, 우리나라 국토지리정보원에서도 90m 격자크기의 DEM을 제공하고 있다. 본 연구에서는 남한강 유역의 수치표고모델을 세 가지 Case로 나눠서 유출량 변화 검토를 진행하였다. 산지가 많은 남한강 유역의 10개의 소유역을 선정하였고, 다음과 같이 3개의 Case를 적용하였다. Case1, DEM 자료를 입력했을 경우, Case2, DSM 자료를 입력했을 경우, Case3 DSM+DEM 자료를 입력했을 경우, 각 Case에 대해 유출량을 산정하였고, 그 결과값을 분석하였다. 해당 유역에 세 가지 Case 모두 유출량의 변화량의 큰 차이를 보이지 않았으며, 공간매개변수 적용에 있어 타당성을 보였다. 따라서 본 연구는 인공위성을 통해 산출된 수치표고모델의 신뢰성을 확인 하였고, 활용가능성을 검토 하였다. 이에 따라 향후 연구에 수치표고모델 적용에 있어 미계측유역에도 활용가능한 연구로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
컴포넌트 개발에 보편화 추세에 있어서 이에 따른 노력도 산정 모델의 개발이 시급하지만 아직까지 간편하게 사용할 수 있는 모델이 없는 것이 현실이다. 따라서 본 연구는 그에 대한 기반을 마련하기 위하여 컴포넌트 기반에 관련된 개발 노력도 산정 모델을 살펴보고자 한다 기존의 개발의 노력도 산정 모델로 주로 사용하고 있는 모델로는 COCOMO중심의 모델, 기능점수 중심의 모델, 그리고 상용 컴포넌트(COTS) 중심의 모델로 나누어 볼 수 있으며, 각각의 중심 모델을 비교하여 컴포넌트기반(CBD)에서 활용 가능한 모델들을 살펴보기로 한다.
건설 사업관리를 위해 많은 소프트웨어들이 사용되어감에 따라 데이터 또는 정보 통합이 중요해지게 되었다 이번 연구에서는 건설 정보의 통합에서 설계와 일정 정보의 통합에 초점을 맞추고 있으며, 정보 모델에 관련된 기존의 연구 결과를 분석하여 일정 정보에 대한 일반 모델을 제시하고자 하였다. 이러한 일반 모델은 설계-공정 정보의 연계를 기반으로 설계되었으며, 이를 직접 구현할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 현재 많은 관심을 보이고 있는 개체지향 CAD의 기술을 활용하여 모델에 대한 프로토타입을 구현하였고 이러한 모델이 완성되기 위한 추후 연구 과제도 함께 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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