사물인터넷 환경에서 인간의 개입 없는 지능화된 서비스를 위해서는 IoT 디바이스에서 생성되는 빅데이터로 부터 정상 패턴을 학습하고 이를 기반으로 불량, 오작동과 같은 이상 징후에 대해 예측하는 과정이 요구된다. 본 연구의 목적은 제품 공정의 다양한 기기에서 발생되는 빅데이터를 분석함으로써 제품 불량을 예측할 수 있는 기계 학습모델을 구현하는 것이다. 기계 학습 모델은 어느 정도 볼륨을 가진 기존 데이터를 기반으로 분석을 해야 하므로 빅데이터 분석도구 R을 사용하였으며, 제품 공정에서 수집된 데이터에는 제품에 대한 불량 여부가 포함되어 있으므로 지도 학습 모델을 활용하였다. 연구의 결과, 제품 불량에 영향을 주는 변수 및 변수 조건을 분류하였고, 의사결정 트리를 기반으로 제품의 불량 여부에 대한 예측 모델을 제시하였다. 또한, ROC Curve를 이용한 모델의 적합성 및 성능평가 분석에서 모델의 예측력은 상당히 높게 나타났다.
선박의 항해사가 안전 항해를 위해 GPS, ARPA, AIS, NAVTEX, VHF 등 다수의 항해장비가 제공하는 화상, 수치, 텍스트 및 음성 정보를 숙지하여야 하나, 항해당직에 임하면서 동시에 이들 정보를 획득하여 안전 항해를 위한 판단자료로 활용하는 것은 대단히 번거롭고 어려운 작업이다. 따라서 이들 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 항해사가 처한 상황을 인식하고 항해사의 의사결정에 필요한 정보를 추론하여 언어로서 제공해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 언어로 제공하는데 필요한 의미해석 모델을 Semantic Network를 이용하여 구축하고자 한다.
오늘날 빅데이터 활용의 필요성이 증가하면서 개인, 기업, 국가 등에서 SNS 데이터를 포함해 빅데이터를 이용한 다양한 분석 활동들이 이루어지고 있다. 그러나 기존 기술 시장 동향 예측연구는 전문가에 의존적이거나 특허나 문헌 연구 기반 데이터를 이용한 연구가 주로 진행되어 왔으며 빅데이터를 활용한 객관적인 기술 예측이 필요하다. 이에 본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)의 데이터로 의사결정나무 분석, 시각화 분석, 백분율 분석을 통해 미래 기술을 예측하는 모델을 제시하고자 한다. 연구 결과 백분율 분석은 다른 분석 결과에 비해 긍정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었고, 시각화 분석은 다른 분석 결과에 비해 부정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었다. 의사결정나무 분석도 의미 있는 예측은 가능하였다.
건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.
경찰에서 범죄정보는 범죄에 대응하는 경찰 본연의 활동을 위한 의사결정의 근거이다. 경찰의 의사결정은 개별 사건의 수사와 범죄예방뿐만 아니라, 자원의 배분, 조직 우선순위 결정 등 다양한 유형에서 이뤄지고, 이 과정에서 범죄정보는 중요한 판단 근거가 된다. 본 연구는 영국 경찰이 범죄정보를 분석하여 경찰활동에 반영하는 활동을 조사하고 이를 한국 경찰과 비교하여 시사점을 도출하고자 실시했다. 영국은 지방경찰체제를 근간으로 중앙경찰기관을 운영하면서 전 국가적인 범죄 정보를 운영하는 제도를 국가정보모델(NIM)로 정착시키고 있다. 중앙집권식 경찰활동이 아닌 조정과 협력을 통해 범죄와 위험에 대응하기 위해 경찰기관의 정보부서는 통합적인 범죄정보 분석을 통해 범죄를 예방, 제압할 뿐 아니라, 선제적이고 융합적인 방식으로 경찰 의사 결정을 지원하고 있다. 이에 비해 우리나라 경찰은 각 부서별로 통계, 사건정보, 심리행동 정보 등 유형별 범죄정보를 운영하고, 이를 활용하는 방식도 통합적으로 형성되어 있지 않다. 또한 조직적으로도 범죄정보를 기반으로 조직의 의사결정을 효율적으로 분석 활용하는 사례가 영국에 비교하여 활발하지 않다. 향후 발전을 위해 범죄정보에 대한 통합적인 운용제도와 분석 조직을 구성할 필요가 있다. 범죄정보 분석 조직은 현재의 정보부서의 역할을 재편하거나, 각 부서의 현재 역할을 유지하면서도 정보시스템을 통해 별도의 분석 시스템을 운영하는 방안을 모색해야 한다.
항행중인 선박은 GPS, AIS, ECDIS, ARPA Radar 등 다양한 해양 장비를 통해 선내 외 상황에 대한 여러 정보들을 전달받고, 항해사는 이러한 다양한 정보를 이용하여 자선박의 항행 안전 상황을 인식 및 예측한다. 하지만 그로 인해 항해사의 장비 주시에 대한 업무 부담이 이전보다 증가하였으며, 때로는 장비 간 정보의 불일치가 발생하여 항해사를 혼란시키기도 한다. 이전 연구에서 이러한 문제를 해결하기 위해 항해사를 보조할수 있는 지능형 항행안전 정보 시스템의 개념모델과 CF(Certainty Factor)전문가 시스템을 이용한 그 개념모델의 예를 보인 바 있다. 정보 융합 기술에는 다양한 추론 기술들이 요구되는데 CF전문가 시스템만으로는 항해사의 의사결정과 같이 애매하고 불명확한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 불명확한 요소를 반영할 수 있는 퍼지 전문가 시스템을 이용한 항행 정보 융합 방법을 제안하고, 제안된 방법을 설계 및 구현한 후 특정 시나리오에 대한 실행 예를 보임으로써 항행 정보 융합 시스템에 퍼지 전문가 시스템을 활용하는 것의 타당성을 보인다.
정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
이 연구는 급성관상동맥증후군을 경험한 환자의 상황인식 수준 측정을 위한 SART 도구의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 시도되었다. 입원한 급성관상동맥증후군 환자 118명에게 번역된 SART 도구를 적용하여 도구의 신뢰도와 타당도를 분석하였다. 도구의 신뢰도와 타당도는 Cronbach 알파, 탐색적, 확인적 요인분석을 통해 분석하였다. 연구 결과 상황 인식 1(Instability of Situation, 상황의 불안정성)과 상황 인식 7(Spare Mental Capacity, 여분의 정신력)의 두 문항을 제거하였을 때 도구의 신뢰도와 모델 적합도 지수가 향상되는 것으로 나타났다. 수정된 국문판 SART는 급성관상동맥증후군 환자의 치료추구행동에 대한 의사결정 시 상황인식 정도를 측정하는 데 적절한 도구로 판단된다.
최근 제4차 산업혁명은 21세기 초부터 정보통신기술 융합기반의 초지능, 초연결 산업혁명으로 디지털 기술과 물리적, 생물학적 기술 사이의 경계가 사라지면서 융합되어 나타나는 기술혁신으로 정의되다. 디지털 기술 분야에서는 인공지능, 사물인터넷 그리고 블록체인 기술을 포함하고 있다. 물리학 기술 분야에는 로봇공학, 무인운송수단과 3D 프린팅 기술을 언급하였다. 생물학 기술 분야에서는 생명공학 및 나노기술을 두각을 나타낼 것이라고 말했다. 2016년 1월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼에서 회장인 슈밥(Klaus Schwab) 교수가 처음으로 제4차 산업혁명을 제안하였다. AHP(analytic hierarchy process) 분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로 자원, 물, 지구 그리고 원자로 구분하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 9개 세부 에너지로 조직하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
공간 스케일에 따른 생물 종 별 영향의 차이가 발생함에 따라, 도시 개발 사업에 따른 영향을 정량적으로 평가하기 위해서는 경관규모에서의 분석이 필요하다. 선행연구에서는 도시개발에 따라 변화하는 환경에 대한 생물종 영향을 분석하기위해 메타개체군 이론을 기반한 Incidence Function Model (IFM)을 활용하여 분석하고 있다. 하지만 해당 모델은 최소 점유영역이 10개 이상이 되어야 하므로, 모니터링이 어려운 생물종에 대한 활용은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 삵(Prionailurus bengalensis)을 중심으로 종 분포 모델을 통해 구축된 데이터를 바탕으로 IFM 모델을 분석하고자 하였다. 또한, 본 모델을 통해 환경영향평가서 중 자연생태환경분야에서의 활용 가능성을 검토하였다. 연구결과, 도시개발에 따른 삵의 최소 점유율은 56.5%, 생존가능성은 28.7%로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 서식지 개수 감소에 따른 개체군 수용력에 대한 분석을 통해 230개소와 70개소에서 개체군의 수용 능력이 급격하게 감소함을 확인하였다. 본 연구는 환경계획 관점에서 서식지 면적 감소에 따른 삵의 환경영향을 평가하였으며, 삵을 보호하기 위한 최소한의 서식지 개수 및 면적 설정에 대한 의사결정을 지원할 수 있다. 이는 개발 프로젝트 전, 후 영향평가 및 저감방안 계획에 기초자료로 활용됨으로써, 저감방안의 실효성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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