하천의 다양성을 반영할 수 있는 하천복원 계획수립 및 선정방법이 필요하다. 한편, 하천복원의 궁극적인 목적은 하천 본래의 자연성 회복에 있으며, 최근에는 친수적 증진을 포함하는 추세이다. 본 연구에서는 자연형 하천복원 대안선정에 하천자연도을 적용하였다. 또한 하천자연도는 국내실정에 맞도록 다기준 의사결정을 활용하여 개발된 하천자연도평가법을 사용하여 산정하였다. 대상하천의 하천자연도 평가항목은 하천의 특성을 고려하여 선택한 후, 복수의 대안을 구성하고 대안별 하천자연도를 산정하여 비교하면, 각 대안별 자연성 회복효과 및 성과를 측정하는 것이 용이하였다.
본 논문에서는 데이터 기반 정보 고도화를 통해, 사격전술지휘 의사결정체계의 Assisted Decision-Maker인 AI 부전포대장을 구현하는 방법론을 제시한다. 전포대장은 지휘결심의 말단에 있는 지휘관으로서, 최종적인 의사결정자이다. 이들의 지휘결심이 보다 견고하고 신속하게 이루어지도록 하는 것이 전쟁 승패에 매우 중요한 요소이다. 화력체계를 언급하는 경우 JMEM 탄약효과가 자주 언급되고 한국형 구축 사업이 아직 진행 중이기도 하지만, 완료되더라도 임의의 지형과 전술상황 각각에 대한 유용성까지를 입증하는 데에는 또 다른 기간과 노력이 요구된다. 본고에서는 AI 플랫폼 구축의 실제 사례가 전무한 상황에서 AI 부전포대장 구축을 위해 필요한 연구의 범위와 그 대상을 살펴보고, 지능형 사격지휘체계의 구축 방안을 제안한다.
최근 코로나19로 한곳에 머무르지 않고 이동하며 즐길 수 있는 도심 속 산지형 공원의 가치가 중요해지고 있으나 산지형 공원에 대한 경제적 가치평가는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 도심지에 위치한 산지형 공원인 계양산을 대상으로 이용 및 보존가치를 통한 경제적 가치를 평가하여 도시민들에게 제공하고 있는 자연자산의 가치를 계량화하고 영향을 미치는 요인을 분석하여 산지형공원의 지속가능한 이용을 도모함에 목적이 있다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 계양산의 경제적 가치 평가 결과, 이용가치는 1인당 2,210원으로 연간 약 44.2억 원, 보존가치는 1가구당 6,182원으로 연간 약 1,293.7억 원으로 나타났으며, 계양산의 총자산가치는 3조 683.9억 원으로 평가되었다. 둘째 이용가치에 대한 지불의사 및 최대지불의사금액 결정요인을 추정한 결과, 연령이 낮을수록, 방문빈도가 낮을수록, 이용 만족도가 높을수록 지불의사가 높은 것으로 나타났으며 자연자원 보호 관심이 높을수록, 연령이 낮을수록 이용가치를 더 높게 평가하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 셋째 보존가치에 대한 지불의사 및 최대지불의사금액 결정요인을 추정한 결과, 재방문 의사가 높을수록, 자원봉사 참여의사가 높을수록, 학력이 높을수록, 성별은 여성보다 남성일수록, 거주지는 인천광역시에 거주할수록 지불의사가 높은 것으로 나타났으며 자원봉사 참여의사가 높을수록 보존가치를 더 높게 평가하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 도심지에 위치한 산지형 공원의 유지관리 정책적 방안을 실무적으로 제시하여 향후 관리방향 설정 시 중요한 정책적 시사점을 줄 수 있을 것이라 판단된다.
CALS체계에서는 한 제품의 주문으로부터 생산과 사후 관리에 이르는 전수명주기를 통합관리해야하므로 화상과 음성을 포함한 멀티미디어 정보를 교환할 수 있어야 한다. 더욱이 기존의 산업사회에서는 순차적 공정에 따른 생산방식을 적용해 왔으나, 향후 미래사회에서는 민첩한 지능형 가상기업만이 생산경쟁력을 갖출 수 있는 생산형태의 변화가 예상되어 경쟁력있는 기업모형의 변화가 뒤따를 것이며, 기업경쟁력의 우선순위는 한 품목의 생산에 소요되는 시간과 비용, 그리고 소비자의 성향에 맞는 우수한 품질이 고려된 동시공정 체제를 갖추는 것이 매우 중요한 과제로 대두될 것이다. 이러한 CALS의 성공적인 구현을 위한 기본적인 주요 요소기술은 기업업무처리 변화에 다른 업무공정의 표준화, 통합데이타베이스를 이용한 동시공정의 설계, 그리고 기업내.외의 모든 거래를 디지털 방식으로 송.수신하는 전자상거래로 대별할 수 있으며, 그중 동시공정은 기술적으로 매우 중요한 부분이라 할 수 있다. 이를 위해서는 기업내의 부서 상호간은 물론 원자재의 수급에 참여하거나 생산에 공동으로 참여하는 모든 기업들 간에 상호 정보교환이 동시에 발생할 수 있어야 하며, 이러한 다양한 정보공유자로부터 얻어지는 모든 자료를 통합관리하여 의사결정자가 신속하고 정확한 판단을 할수 있도록 지원체계를 만들어야한다. 본 연구는 이러한 CALS체계에서 동시공정 작업이 신속하게 성공적으로 수행될 수 있도록 분산된 정보들에 대한 신속한 의사결정을 지원하는 관리자에 대한 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.
본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.
홍수피해저감 대책의 우선순위 결정은 시스템 차원에서 접근해야 한다. 홍수피해저감 사업을 분야별로 분리하여 분석하면 숲을 보지 못하고 산을 판단하는 오류를 범할 수 있다. 홍수피해 최소화를 위한 여러 전문 분야별 대안 분석도 중요하지만, 시스템 차원에서 홍수피해 저감 방안을 파악하고 대책을 수립해야 한다. 따라서 본 시스템의 개발 목적은 최적의 홍수피해저감 대책을 결정하는 데 있어 각각의 개별 정보를 공유하고, 의사결정 지원에 필요한 시스템을 구축하는 데 있다. 본 연구에서 제시한 홍수방어 대책 통합평가시스템은 수문학적 홍수분석 모형을 비롯하여 수리학적 홍수분석 모형, 의사결정지원 시스템이 통합되어 단일 시스템으로 구축되며 이를 위해서는 구체적인 사용자 요구파악과 관련 업무 프로세스 분석을 통한 전체적인 시스템 구조 설계가 중요하다. 홍수방어 대책 통합평가시스템의 핵심 요소는 1) GIS입력 모듈, 2) Fuzzy 알고리즘 모듈, 3) MCDA 알고리즘 모듈, 4) 결과표출 모듈 등 네 가지이다. 여기서 첫 번째 모듈은 GIS 입력 모듈로써 최적 방안 도출을 위한 빈도별 홍수터, 홍수심, 토지이용도 등과 같은 일련의 GIS 기초자료를 제공한다. 두 번째 단계는 퍼지화된 MCDA 모듈을 수행하기 위한 퍼지 알고리즘 및 퍼지 연산을 위한 내부 코딩이 이루어지는 단계로써 사용자 요구 사항에 따른 연산이 가능하다. 세 번째 단계는 최적 방안을 모색하는 MCDA 알고리즘과 연산 수행을 위한 세부 모듈로 구성됐다. 마지막 네 번째 단계는 모형과 DB간의 연계절차로써 사용자가 직접 운영하는 GUI 부분으로써 사용자의 요구 사항을 비롯하여 모형의 특징을 Matlab 프로그램으로 각각의 화면을 디자인한다. 이 단계에서는 모형을 수행하기 위한 DB가 구축되며 사용자의 요구에 의한 맞춤형 분석이 가능하도록 구성됐다. 통합시스템을 통한 의사결정과정의 합리성은 선택된 최적의 홍수저감대책의 사회 경제적 수용성은 물론 의사결정과정의 투명성을 높일 수 있을 것이다.
본 논문은 자율주행 자동차 및 자율주행이 가능한 이동체를 대상으로 광범위하게 적용 가능한 지능형 의사결정 모델을 개발하기 위한 연구이다. 개발된 모듈은 다양한 주행환경에 적용하기 위하여 독립적인 모듈 구성형태를 갖추고 이를 유기적으로 운영하기 위한 플랫폼을 기반으로 각 모듈을 Deep Learning 기법을 이용한 강화학습을 통해 이동체의 차선변경 의사 결정 및 안전 확보에 관하여 연구하였다. 운행 중인 자율주행 이동체는 주행상태의 변경을 위하여 기능별로 속도결정 모델과 차선변경 의사결정이 반드시 선행되어야 이동체의 다음 행동이 이루어 질 수 있는 특징을 갖고 있다. 또한, 일반 도로상에 주행 중인 이동체들이 모두 자율주행 기능을 갖춘 상태라면 특정 이동체의 돌발적인 변화 및 주변 환경의 변화가 발생하면 그에 따른 각각의 이동체들 사이에 발생할 수 있는 연쇄반응 요소는 고려되기 어려운 특징을 갖고 있다. 이런 부분을 함께 고려하여 자율주행 플랫폼에 적용하고 이를 위한 개별 이동체의 차선변경 의사결정 시스템 연구와 모듈형 학습 방법을 이용하여 시스템 복잡도를 줄이고 학습시간의 단축과 향후 모델의 교체를 할 수 있는 의사결정 모델을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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