최근 국내 건설계약 문화가 선진화 되어가고 클레임 발생 건수가 증가함에 따라 클레임 관리의 중요성이 부각되고 있다. 선진 외국의 경우 분쟁 예방 및 건설 분쟁에 따른 문제점을 최소화하기 위한 클레임 관리 기법의 개발 및 클레임 자료의 데이터베이스화 방안에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔으나, 국내의 경우 최근 클레임 발생 건수의 급속한 증가 추세에도 불구하고 이에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 클레임 판례/사례, 유권해석 및 법률조항의 분석을 통해 규명된 원인요소를 중심으로 클레임의 예방과 해결을 위한 분류체계 및 알고리즘을 개발하고, 웹 및 데이터베이스 기술을 활용하여 건설 프로젝트 참여 주체들이 자신의 클레임 사안들을 보다 쉽게 분석하고 예방과 해결을 위한 의사결정을 지원할 수 있도록 하는 전산화 시스템을 개발하는 것이다. 개발 시스템의 활용을 통해 건설 프로젝트 참여 주체는 클레임 판례/사례, 유권해석, 법률조항, 책임관계 및 타당성 등을 체계적으로 분석하여 예측 가능한 클레임을 사전에 대비하고 발생된 클레임 사안에 효과적으로 대처하여 클레임 처리 업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
보건의료데이터의 질적 수준을 향상시키기 위해서는 데이터 질 관리 알고리즘을 개발할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 질환의 유병률, 입원율이 높은 고혈압 환자의 당뇨질환 동반에 관련된 데이터 질 관리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 2011년, 2012년 퇴원손상심층조사 자료 중 고혈압 환자 61,199건을 추출하여 분석대상으로 하였다. 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 방법과 Outlier Detection 방법론을 통해 데이터 질 관리 알고리즘 개발한 결과 고혈압 환자가 당뇨병을 동반상병으로 가지는데 영향을 미치는 요인으로는 성별, 연령, 당뇨병성 사구체 장애, 당뇨병성 망막병증, 당병성 다발성 신경병증 등이 있었다. 의사결정나무 결과에 따라 당뇨병을 동반상병으로 가질 확률 값이 80% 이상이거나, 20% 이하인 집단을 Outlier(극단치)로 정의하고, 고혈압 환자의 당뇨 동반에 대한 극단치를 가지는 6개 집단을 발견하였다. 이와 같이 Outlier(극단치) 집단에 포함되는 실제 데이터를 확인하여 데이터의 질적 수준을 향상 시킬 필요가 있다.
방범용 CCTV는 지속적으로 증설되고 있으나 설치 위치 결정에 대한 가이드라인의 부재로 범죄 발생 다발지역과 무관한 위치에 CCTV가 설치되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 도시공간빅데이터를 활용하여 CCTV 우선설치지수를 개발하고, 사례지역에 시범 적용하여 적용 가능성을 타진하였다. CCTV 우선설치지수는 범죄취약지수와 감시취약지수로 구성하였으며, 각각 머신러닝 알고리즘을 통해 예측한 그리드별 범죄발생건수, 가시권 분석을 통해 산출한 그리드별 감시불가면적의 비율을 활용하여 산출하였다. 지수를 시범지역에 적용한 결과 CCTV 가시권 분석에 Viewshed 기능을 활용함으로써 기존 버퍼 기능 활용 시 감시면적이 과대 추정되었던 문제를 해결할 수 있었다. 또한 해당 지수를 적용하여 CCTV 설치 위치를 결정할 경우, 감시면적을 효율적으로 개선 가능하다. 본 연구의 CCTV 위치 결정 프로세스에 따라 사례지역에 신규 CCTV를 추가 설치할 경우, 도로면적 대비 감시면적이 43.25%에서 83.73%로 증가하였다. 따라서, CCTV 우선설치지수는 스마트안전도시 조성을 위한 효과적인 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.
MODSIM 모형은 하천유역 네트워크 모형으로 최신의 네트워크 최적화 알고리즘을 적용함으로써 유역내에서 물리적 수문학적으로 그리고 수리권과 같은 제도적인 면을 동시에 고려한 물 배분이 가능하며, 네트워크 흐름 최적화 기법은 복잡한 유역 시스템의 모의 능력을 증대시켜 준다. 모형을 이용하여 링크와 노드 및 우선순위를 토대로 금강유역을 대상으로 3개의 저류노드, 57개의 비저류노드, 72개의 수요노드 및 127개의 링크로 구성된 네트워크를 구축하였다. 개발된 네트워크 모형의 적용성 평가를 위해 충청지역의 행정중심복합도시 건설전 후의 용수수급에 대해서 분석하였으며, 네트워크 설계, 우선순위의 설정, 모의운영의 시나리오 분석 등에 있어서 만족할만한 성과를 도출하였다.
본 논문에서는 분산형 환경에 적합한 새로운 의사결정나무 알고리즘을 제안하고 그 실용성을 확인하기 위해 분산형 데이터마이닝 시스템을 구현하였다. 그리고 본 논문에서 구현한 시스템을 평가하기 위해 데이터의 신뢰성이 높은 방대한 양의 미국의 인구통계 데이터(Census bureau database)를 사용하였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 이용하여 신뢰성을 테스트하였고 그 결과가 다른 시스템의 알고리즘과 유사한 신뢰성을 나타내었다.
본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 웅집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG(Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP(Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집 합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성올 정의 하는 분광 공간(spectral space)내의 다중창을 사용하였고 RNV(Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어 진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 생성된 dendrogram을 이용한 nested-hierarchical 분석을 통하여 피복 형태의 계층적 관계를 해석한다. 이러한 해석은 피복 형태의 정확한 분류를 위한 의사 결정에 중요한 정보를 공급한다.
공급 예비력 확보와 설비투자 지연을 목적으로 운영하였던 직접 부하제어(DLC)는 경쟁, 규제 완화, 민간 자본의 참여 등으로 변화된 양방향 입찰 시장에서 시장가격결정에 수요측 의사를 반영하는 수단으로 의미가 변화되어 가고 있다. 현재 직접 부하제어 시범사업은 한전과 에너지관리공단에서 2원화하여 운영하고 있으며 에너지관리공단의 시스템 구성은 상위 시스템으로 전력부하관리센터(LMC)와 민간 사업자용 부하관리사업자시스템(LSES), 하위 시스템으로 EMD 시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 민간 부하관리 사업자인 LG 산전의 데이터 센터에 설치된 웹 기반의 부하관리사업자시스템의 구성, 주요 기능, 구현된 배분 알고리즘, 정산 알고리즘을 소개하고 시스템의 유용성 및 활용 방안을 언급하고자 한다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.
다차원 점들로 구성된 점집합이 주어졌을 때, 그 집합에 속한 다른 점들에 지배되지 않는 점들로 구성된 부분집합을 스카이라인이라고 한다. 방대한 양의 다차원 정보를 다차원 점집합으로 보았을 때 그 집합의 스카이라인은 사용자가 의사 결정을 할 때 유용한 정보일 수 있으므로, 스카이라인을 신속하게 계산하려는 데 많은 관심이 모아지고 있다. 최근에는 방대한 크기의 점집합에 대해 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘들이 많이 개발되었다. 그러나 점집합이나 그 점집합의 스카이라인이 매우 큰 경우에 스카이라인 전체를 계산하는 것은 실제 사용자에게 큰 도움이 되지 않을 수가 있다. 이 논문에서는 스카이라인을 계산하기 전에 사용자가 자신의 선호도를 거리나 개수로 제시하는 경우, 이를 반영하여 사용자의 선호도를 가장 잘 만족하는 스카이라인 일부분을 구하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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