수준 높은 소프트웨어의 품질과 개발, 유지보수 비용의 최소화, 제품 출하시간의 단축을 위하여 소프트웨어 프로세스에 대한 예측, 통제 가능성을 증가시키기 위함이다. 기업이 최고도의 높은 수준에 도달하기 의해서는 정량적인 모델에 의한 프로젝트 관리가 필요하다. 따라서 기업들은 SPICE/CMM와 같은 표준을 사용하여 조직의 프로세스 능력 수준을 평가하고 수준향상을 꾀한다. 조직의 프로세스의 능력을 평가하고 수준향상을 위해서는 신뢰성 있는 SPICE 심사의 심사결과에 대한 객관적인 신뢰성의 보장과 좀더 적은 비용으로 프로세스의 수준향상을 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 SPICE 심사의 신뢰성을 얻기 위해 CMM/KPA 설문서를 통해 심사하고 SPICE심사의 결과를 비교 분석하여 SPICE심사의 신뢰성을 검증한다. 또한 이를 기반으로 CMM/KPA 설문서의 정량적인 모델을 제안함으로서 좀더 적은 비용과 시간으로 SPICE 심사의 결과와 같은 효과를 얻을 수 있게 한다.
BIM은 건설 전단계를 포괄하는 새로운 패러다임으로서 2016년 조달청이 발주하는 정부기관 건축공사에서 BIM 설계를 전면 의무화 하는 등 BIM 기술의 도입이 점차 가속화 되고 있다. BIM 기술은 건축분야에서 벗어나 점차 사회기반시설물로 적용 범위가 확대되고 있으며 이미 국내 토목건설 공사 파일럿 프로젝트를 통해 적용 타당성이 검증되고 있다. 이러한 추세는 건설 생애주기에서 가장 넓은 범위를 차지하는 유지관리 단계로까지 확장되고 있으며 선진국에서는 경제성 검토와 BIM기반 유지관리 가이드라인도 출간되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회기반 시설물의 BIM기반 유지관리 기술 도입의 경제적 타당성 분석을 수행하였다. 교량과 터널을 적용 가능한 사회기반 시설물의 범위로 판단하였고 편익/비용비(B/C ratio)를 활용하여 BIM 기술의 유지관리 도입의 경제적 타당성을 분석 하였다. BIM 모델의 세밀도별로 시나리오를 가정하여 분석한 결과 편익/비용비는 교량의 경우 중간 이상의 세밀도에서, 터널은 높은 세밀도에서 1.00 이상의 값이 산출되어 시스템 도입의 경제성이 있음을 확인할 수 있었다.
BTL 사업 대상 중 교육시설물은 교육인적자원부에 따르면 2007년까지 3개년에 걸쳐 13조원 이상 규모의 BTL 민간투자 사업을 발주하기로 하는 등 교육시설물의 건설은 국내 공공시설물 건설 사업에서 큰 비중을 점하고 있다. 본 연구에서는 교육시설물 BTL 사업의 비용 항목 중 운영관리비에 해당되는 위생관리비 산정 방법을 제시하였다. 또한 이를 바탕으로 유지관리 시스템의 주요 모듈을 개발하고, 개발된 모델의 타당성을 입증하기 위해 대안별 비용의 비교 분석을 실시하였다.
사회기반시설의 노후화에 따라 시설물 유지관리에 관한 관심이 증대되고 있으며, 이에 따라 다양한 사회기반시설에 대한 LCC분석 연구가 수행되고 있다. 특히 기계설비가 다수 포함된 기반시설에서는 시설물의 건설비와 더불어 보수/교체비, 에너지비 등 유지관리비용이 높은 비중을 차지하고 있다. 이에 본 연구에서는 하수처리장의 슬러지 수집기 선정에 있어 정량적 요소와 정성적 요소를 모두 고려하는 LCC 분석 모델을 개발하고, 사례적용을 통하여 최적대안을 선정하고자 한다. 문헌고찰과 분석대상 하수처리장의 슬러지 수집기에 대한 공사비와 유지관리 및 보수/교체 이력자료를 바탕으로 비용항목을 도출한다. LCC분석을 위한 가정사항 설정 후, 각 항목별 실적자료와 장비납품업체의 정보를 활용하여 경제성 평가결과를 도출하고, 할인율과 초기투자비 및 유지관리비의 비용변동범위에 따른 민감도분석을 실시한다. 설계자, 자재공급업체 및 시공전문가의 면담을 통하여 유지관리 편의성, 조달 용이성, 슬러지 수집 성능, 침전물제거 효율도, 환경친화성 등 슬러지 수집기 선정을 위한 기술적 사회적 영향인자를 파악한다. 분석된 기술적 사회적 요인과 LCC 분석결과인 경제성에 대하여 각 항목별 쌍별비교를 통하여 항목별 가중치를 설정하고 전문가 평가를 통하여 종합적인 최적안을 선정한다.
구조 형식이나 공법의 선정, 유지보수 시기, 보수방법의 결정 등의 의사 결정에서 수명주기비용(life cycle cost, LCC)의 평가가 중요하다. 철도 궤도구조의 경우 초기시공비 뿐 아니라 유지보수비가 총 비용의 상당 부분을 차지하고, 특히 자갈궤도일수록 그 비율은 더욱 높으므로 수명주기비용 평가의 필요성이 더욱 높다. 이 연구에서는 궤도 구조 형식, 연간 통행량, 축중, 열차 속도, 곡선 비율, 구조물(교량, 터널) 비율 등 다양한 설계변수를 고려할 수 있는 LCC 산정 모델을 개발하고, 각 비용의 산정에 필요한 기초 자료를 제시하였으며 구축된 모델과 자료를 바탕으로 주요 설계변수에 따른 고속철도 자갈궤도와 콘크리트궤도 LCC의 변화 경향을 분석하고, 이로부터 궤도 LCC 분석에 있어서의 고려해야 할 주요 변수를 검토하였다. 검토 결과 자갈궤도는 교체 및 운영 비용의 비중이 콘크리트궤도에 비해 현저히 높았으며, 연간 통행량과 자갈 탬핑 주기가 자갈궤도의 LCC에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 콘크리트궤도는 초기 시공비의 비중이 현저히 높았고, 연간 통행량이나 열차속도, 축중 등에 상대적으로 영향을 적게 받는 것으로 나타났다.
소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 '메소드 이름'으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 '추상적 텍스트 요약'으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
사회기반시설의 장래유지 관리비용 추정은 불확실한 미래를 다루기 때문에 신뢰성 높은 파손예측모델의 구축이 매우 중요하다. 하지만, 지자체에서는 예산, 인력, 파손예측모델의 필요성 등에 대한 인식부족으로 인해 기반시설의 정확한 파손예측모델 개발이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 마르코프 혼합해저드 모델을 활용하여 일반국도 아스팔트 도로포장의 균열률에 대한 지역별 기대수명을 추정하였다. 또한 정확한 기대수명 추정을 위하여 교통량, 축하중, 포장강도, 기후, 제설제사용량 등의 환경변수를 적용하여 추정결과에 대한 신뢰성을 확보하고자 하였다. 분석결과, 지역별로 최소 13.09년에서 최대 19.61년의 기대수명이 추정되었다. 본 연구결과를 활용할 경우, 지역적 파손특성이 고려된 신뢰성 높은 장래 유지관리비용의 추정이 가능할 것으로 기대된다.
국내의 유지관리 전략이 안정성 중심에서 성능중심으로 변화하고 있고, 그 기준에 맞추어 관련 제도와 법이 정비되고 있다. 성능평가에 기반한 자산관리를 도입하기 위해서는 구조물의 특성에 맞추어 성능을 평가할 수 있는 성능척도, 서비스수준 설정 등 관련 평가방법이 구체화하여야 하나 국내에서는 이러한 것들이 아직 구체화하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존의 유지관리 절차와 연계해서 성능평가, 생애주기 비용분석, 성능척도, 서비스수준 등 자산관리를 하기 위한 전산화 모델을 제시한다. 자산관리 모델을 수립하기 위해 유지관리 및 안전진단 등에 필요한 매뉴얼, 업무절차, 전문가의 인터뷰 등을 실시하고 자료를 분석하였다. 본 시스템은 3개 모듈로 구성하여 기존의 유지관리, 안전관리, 자산관리를 별개로 운영할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 향후 자산관리를 도입하기 위한 공공기관의 참고자료로 활용될 수 있도록 구성하였다.
국내 건설 공종 중 커튼월 공사는 투자비용 측면에서 전체공사비에서 차지하는 비율이 약 $10{\sim}15%$로서 타 공종에 비하여 상대적으로 높고, 주공정(Critical Path)상에 위치하는 주요 관리대상 공종이며, 건축설계, 커튼월 설계, 제작, 조달, 시공, 유지관리 등 전체 라이프사이클의 각 단계별로 설계업체, 커튼월 제조업체, 시공업체, 유지보수 업체 등 전 공정에 약 30여개 업체가 관여하는 복합공종으로 이 과정에 있어 각 주체간의 업무 프로세스를 효과적으로 관리하기 위한 방안이 절실히 요구되고 있다. 그러나 기존의 관리방식은 각 단계별 관리에 초점을 맞춤으로서 프로젝트의 프로세스 상에서 발생하는 의사소통의 문제로 인한 오류, 잘못된 정보로 인한 재작업, 비효율적 인 정보관리로 인한 작업 중복, 누락 등 결과적으로 비용 및 공기의 증가 생산성 하락, 품질 하락 등의 문제가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 본 연구는 커튼월 설계 생산 시공 유지관리 등의 전체 라이프사이클 프로세스 현황 파악 후 가치흐름맵핑 기법을 활용하여 As-Is 모델 도출, 이를 바탕으로 설계 단계에서의 설계 프로세스 현황 파악을 통한 설계 프로세스 As-Is 모델 도출, 설계 프로세스에서의 문제점 분석을 통한 설계 프로세스 개선 사항 분석 및 제시, 이를 토대로 한 설계 프로세스 To-Be 모델 개발 및 제시 등을 통하여 현업에서의 무다(waste, 낭비) 제거를 목표로 실무적 관점에서 시도하였다. 본 연구에서는 커튼월 공사의 전체 프로세스 중개선 효과가 가장 큰 것으로 파악된 커튼월 공사의 설계 프로세스를 대상으로 하였지만 동일한 방법론 및 절차는 커튼월 공사에서의 조달, 시공, 유지관리 프로세스에 적용될 수 있으며, 향후 다양한 건설 환경에서 다른 공종의 공사 프로세스의 현황 분석 및 개선을 위해서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
시설물의 노후화는 피할 수 없는 현상이다. 노후화된 시설물의 관리를 위해 균열을 감지하고 이를 추적하면서 시설물의 상태를 간접적으로 추론할 수 있다. 따라서 균열 감지는 노후화된 시설물의 관리를 위해 필수적 역할을 하며 감지 결과를 바탕으로 더 이상의 노후화를 막기 위한 활동을 할 수 있다. 하지만, 현재 대부분의 균열 감지는 전문가의 판단에만 의존하기에 시설물의 면적이 큰 경우 비용과 시간이 과도하게 사용되고, 전문가의 역량에 따라 다른 판단 결과가 발생할 수 있어 신뢰성에 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기계학습 기반의 콘크리트 균열 감지 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 데이터 분류, 기계학습 모델 학습, 학습된 모델의 검증과 테스트를 포함하는 프레임워크로 완전 자동화된 콘크리트 균열 감지가 가능하다. 제안된 프레임워크를 통해 학습된 기계학습 모델은 콘크리트 균열 이미지와 정상 이미지를 96%의 높은 정확도로 분류할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 프레임워크를 적용하여 기존의 전문가 중심의 시설물 유지관리보다 더욱 효과적이고 효율적인 시설물의 유지관리가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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