선진국에서 유해물질을 함유하는 소비자 제품의 위해성 관리를 위해 CONSEXPO등의 다양한 소비자 노출평가 모델을 개발하여 소비자 제품에 함유된 유해화학물질의 노출로 인한 위해도를 평가하고 이를 규제 기준의 설정근거로 활용하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 시나리오에 적용할 수 있는 노출평가 모델을 검토하고 대상 제품을 선정하여 적정 모델을 적용하여 위해성 평가 단계에 따라 위해성 평가를 하여 제품 별 위해성 평가 기법을 마련하고자 하였다. 작성된 노출 시나리오를 바탕으로 노출 계수를 선정한 뒤 CONSEXPO 노출평가 모델을 기반으로 하여 알고리즘을 작성 한 결과 프탈레이트류의 경우 일부 장판에서 전이량이 검출되었으나 함량과 전이량의 상관관계를 살펴본 결과 r-square 0.0065으로 상관관계가 거의 없는 것으로 나타나, 이 결과를 기준으로 함량 기준값을 산출하는 것은 무리가 있다고 사료되며 현행제품기준을 유지하는 것이 무방할 것으로 판단된다. 휘발성유기화합물 또한 인체에 유해하지 않은 것으로 나타났으므로 현행 기준을 준수 할 경우 큰 무리가 없을 것으로 것을 판단, 새로운 기준을 제시 하지 않았다. 중금속의 경우 전이량이 검출되지 않았으므로 위해성 평가는 수행하지 않았다. 따라서 경피노출로 인한 인체의 유해가능성은 매우 적을 것으로 판단할 수 있다.
본 연구는 인공지능 평가 모델을 활용하여 양주시의 대기질 관리 시스템의 정확성을 검증하는 데 목적이 있다. 환경부 미세먼지 공공 데이터와 양주시 대기질 관리 시스템 데이터를 비교하여 미세먼지 데이터의 정합성과 신뢰성을 평가하였다, 이를 위해 데이터의 완전성, 유일성, 유효성, 일관성, 정확성, 무결성을 분석하였다. 데이터의 정합성을 비교하기 위해 탐색적 통계 분석을 활용하였다. 분석 결과, AI 기반 데이터 품질 지수 평가 결과, 두 데이터 세트 간에 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 확인하였다. AI 기반 알고리즘 중 랜덤 포레스트 모델이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, ROC 커브와 AUC를 통해 예측 성능을 평가하였다. 특히, 랜덤 포레스트 모델은 대기질 관리 시스템의 최적화에 유용한 모델로 확인되었으며, 미세먼지 데이터의 신뢰성과 적합성을 AI 기반 모델 성능 평가로 활용할 수 있음을 확인하였다.
공학해석기반의 설계/제조 시스템에서의 설계는 설계평가와 설계 trade-offs로 구성되어 진다. 설계평가는 설계의 유용성을 평가하거나 CAD모델을 공학해석 모델로 변환하여 구조해석을 통하여 평가하기 위해 사용되며 이러한 평가결과를 근거로 성능치를 정의하고 CAD모델에서의 치수가 trade-offs 해석을 위한 설계변수로 정의되어 진다. 설길 trade-offs는 개선된 설계를 얻기 위한 목적으로 수행되는 데 설계변경은 CAD와 공학해석 모델로 피드백하게 된다.(중략)
소프트웨어 컴포넌트는 특정 도메인 내에서 패밀리 멤버들 사이의 공통 기능성을 구현한 것이다. 하나의 멤버를 위해 개발된 컴포넌트는 다양한 패밀리 멤버에서 재사용하기 어렵다. 그러므로, 컴포넌트를 개발할 경우에 다양한 멤버에 대해 고려해야 한다. 그러므로 소프트웨어 컴포넌트의 품질 측정은 성공적인 컴포넌트 기반 시스템 개발을 위한 중요한 선행작업이다. 본 논문에서는 소프트웨어 컴포넌트의 품질을 평가하기 위한 품질 평가 모델을 제안한다. 소프트웨어 컴포넌트를 측정하기 위해서 소프트웨어 컴포넌트의 특징을 식별하고, 식별된 특징을 기반으로 하여 소프트웨어 컴포넌트의 품질 평가 모델을 제안한다. 제안된 품질 평가 모델은 특성, 부특성, 메트릭으로 구성된다.
본 연구는 최근 중대재해 처벌법 시행에 따라 관심이 높아지고 있는 근로자 참여형 위험성 평가를 위한 중요한 평가 요소를 확인하기 위해 수행되었다. 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째로, 근로자 참여형 위험성 평가를 위한 관련 선행연구 및 위험성 평가 지침과 같은 관련 선행 문헌을 분석하였다. 둘째로, 위험성 평가 전문가들의 대안을 통해 위험성 평가에서 중요한 상위 개층 요인을 확인하였다. 셋째로, 위험성 평가에 대한 중요한 요인을 계층화 대안 모델을 검증하기 위해 안전관리자와 근로자를 대상으로 한 집단 간의 상대적 중요도를 측정하기 위해 계층분석(Analytical Hierarchy Process) 방법을 사용하였다. 이를 통해 건설 현장에서 근로자 참여형 위험성 평가를 수행하기 위한 이행력 관리 수단 및 위험 조치 수립을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
현재 선박의 대형화 및 선박의 운항시간 단축 요구 등의 환경변화에 따라 컨테이너터미널의 생산성 향상이 요구되고 있다. 컨테이너터미널의 생산성은 어떠한 생산성 평가 모델을 이용하여 생산성을 측정하는지와 투입요소인 장치장, 장비, 종업원, 시설 등의 개별적인 투입요소에 따라 서로 다른 측정 결과가 나온다. 그러나 컨테이너터미널의 생산성을 측정하는데 단순히 부분적인 생산성 평가 모델이나 기존의 일반적인 투입 요소만으로 생산성의 정도를 평가하는 것은 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너터미널의 생산성을 측정하기 위해, 기존의 컨테이너터미널 생산성 평가 모델에 관한 분석 및 투입과 산출의 명확한 인과관계를 밝히기 어려운 의사결정단위들의 상대적 효율성을 평가하기 위해 개발된 자료포락분석(DEA) 기법을 활용하여 컨테이너터미널의 생산성을 평가하고자 한다. 더불어 투입요소의 변화에 따라 생산성의 측정 결과가 어떻게 변화하는지 파악하여 보다 정확한 생산성 평가 모델을 제시하고자 한다.
고객이 서비스상의 실패에 대해 때로는 강한 부정적 반응을 보이기에 서비스를 제공하는 조직의 서비스회복능력은 고객만족을 달성하기 위해 강력하고 효율적으로 운영되어야 한다. 따라서 본 연구는 온라인상의 서비스인 ISP업체(10개의 회사)를 대상으로 온라인 서비스 상에서 고객이 서비스상의 불만을 경험할 때 기업이 고객의 불만을 회복시켜 만족으로 전환시키려는 회복속성들이 실제로 고객이 가지는 분배상의 공정성, 절차상의 공정성 및 상호작용 공정성에 어떤 영향을 미치는가를 실증적으로 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 10개의 ISP업체를 선정하고 해당 업체에 대해 불만을 가진 고객들이 기업의 불만제거 노력에 대해 평가하도록 하였다. 가설 검증을 위해 LISREL을 이용하여 서비스의 회복속성인 보상, 신속한 반응, 무반응, 사과, 사전보상제공 등이 분배상공정성, 절차상 공정성, 상호작용 공정성에 직접적으로 미치는 효과를 파악하고 이 공정성의 요인들이 만족에 미치는 영향도 실증적으로 검증하였다. 온라인 상이라는 새로운 환경을 고려하여 기존의 모델에서 간과된 부분을 확인하기 위해 확장 모델을 제시하여 새로운 의미를 가진 경로가 존재하는지 확인하고 이 부분에서 유의적인지 않은 경로를 배제한 수정모델을 제시하였다. 기존의 연구를 바탕으로 제시된 가설은 연구모델에서 경로 계수를 추정하고 이에 대한 t값을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제시하는 시사점으로는 고객의 서비스 실패 및 회복상황에 대한 평가의 이론적 원칙을 설명하고 관리자에게 각각의 서비스 실패와 일치하는 서비스 회복전략을 제시하여 운영상의 가이드 라인을 제시한다고 할 수 있다
가상사설망(VPN)시스템은 기존 사설망의 고비용과 비효율적인 관리를 해결하기 위해 인터넷망을 마치 전용선으로 사설망을 구출한 것처럼 개발한다. 본 연구에서는 ISO/IEC 9126과 ISO/IEC 25000를 기반을 둔 객관성 있는 품질평가 방법을 구축하고 가상사설망시스템 제품 고유의 보안특성을 접목한 품질평가 체계를 구축함으로써 객관성과 타당성을 갖춘 평가모델을 개발하였다.
클라우드 컴퓨팅에서 서비스 제공자들은 다양한 어플리케이션들 중에서 재사용 특징과 공통성을 고려하여 개발하고 배포하며 서비스 사용자들은 어플리케이션을 구축하기 위해 서비스를 찾고 재사용한다. 그러므로 재사용성은 클라우드 서비스의 중요한 본질적인 특성이다. 서비스의 재사용성이 높으면, 투자대비 높은 수익을 올릴 수 있다. 클라우드 서비스는 기존의 소프트웨어 재사용성을 위한 품질모델은 전통적인 프로그래밍 패러다임에 나타나지 않는 특성을 가지고 있기 때문에 서비스 평가에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 재사용성을 평가하기 위해 품질속성과 메트릭이 포함된 평가모델을 제시한다. 사례연구에서는 평가모델을 적용한 사례를 보여준다.
본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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