공동주택 하자 분쟁의 증가와 함께, 하자관리의 중요성 또한 커지고 있다. 그러나 기존의 연구는 '공용 부분'에 초점을 맞추어 진행되었다. 또한 하자관리의 주체인 '관리사무소'를 위한 시스템 연구도 부족한 실정이다. 이는 관리사무소의 하자관리 능력의 부족과 관리 품질의 저하를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 관리사무소를 위한 기계학습 기반의 하자 정보 관리 시스템을 제안한다. OCR과 NLP 모듈을 사용하여 관리상의 불편한 점을 해소하는 것을 목표로 한다. OCR을 통해 수기로 작성된 하자 정보를 디지털 문서로 변환한다. 이후 언어모델을 이용하여 사용자가 지정한 양식과 함께 하자 정보를 재생성한다. 최종적으로 생성된 텍스트를 데이터베이스에 저장하고 이를 기반으로 통계적 분석을 실행한다. 이러한 일련의 과정을 통해, 관리사무소의 하자관리 역량을 향상할 수 있도록 돕고, 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
High-dose I-131 used for the treatment of thyroid cancer causes localized exposure among radiology technologists handling it. There is a delay between the calibration date and when the dose of I-131 is administered to a patient. Therefore, it is necessary to directly measure the radioactivity of the administered dose using a dose calibrator. In this study, we attempted to apply machine learning modeling to measured external dose rates from shielded I-131 in order to predict their radioactivity. External dose rates were measured at 1 m, 0.3 m, and 0.1 m distances from a shielded container with the I-131, with a total of 868 sets of measurements taken. For the modeling process, we utilized the hold-out method to partition the data with a 7:3 ratio (609 for the training set:259 for the test set). For the machine learning algorithms, we chose linear regression, decision tree, random forest and XGBoost. To evaluate the models, we calculated root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), and mean absolute error (MAE) to evaluate accuracy and R2 to evaluate explanatory power. Evaluation results are as follows. Linear regression (RMSE 268.15, MSE 71901.87, MAE 231.68, R2 0.92), decision tree (RMSE 108.89, MSE 11856.92, MAE 19.24, R2 0.99), random forest (RMSE 8.89, MSE 79.10, MAE 6.55, R2 0.99), XGBoost (RMSE 10.21, MSE 104.22, MAE 7.68, R2 0.99). The random forest model achieved the highest predictive ability. Improving the model's performance in the future is expected to contribute to lowering exposure among radiology technologists.
조직에서 IT 활용성은 확대 되었으나 경기 침체로 인한 IT 투자 위축으로 제한적인 자원의 활용이 필요하게 되었다. 아울러 조직의 최고 경영자들은 산업 성장기에 지속적으로 증가 되어온 IT 투자성과가 조직성과에 기여하고 있는지에 대한 검토가 필요하게 되었다. 이러한 요구사항은 IT 효과성을 측정하고 비즈니스 리스크를 최소화할 수 있는 실질적인 방안으로 IT 거버넌스를 강화하게 되었고, 이에 따라 IT 투자의사결정 구조이 정비, IT 가치 평가 강화, IT 투자성과평가 프로세스의 정립 등을 대안으로 추진하였다. 본 논문에서는 IT 투자성과가 실질적인 IT성과에 어떤 영향을 미치는가에 관하여 IT 투자성과 관리체계를 구성하는 항목과 프로세스 성숙도를 구성하는 항목이 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석함으로써 규명하고자 한다. 그리고 이러한 영향 분석을 통하여 궁극적으로 조직성과의 향상을 강화할 수 있는 실용적인 IT 투자성과 모델을 제시하고자 한다.
본 연구는 건축설계 안에서 사물인터넷서비스를 시뮬레이션 하는 일종의 전문가 시스템을 개발하는 연구로서 건물정보를 활용하여 보다 향상된 기능의 시뮬레이션을 구현하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 소개되는 프로토타입 시스템(iotBIM)은 사용자의 행위와 사물인터넷서비스를 디자인 대안으로부터 자동으로 생성된 가상공간상에서 시뮬레이션 한다. iotBIM의 개발을 위하여 본 연구에서는 상용 건축정보모델링(BIM) 저작도구를 이용하였다. iotBIM의 개발을 위하여 건축정보모델링 플랫폼을 활용한 것은 BIM 설계과정에 이미 세밀한 3차원 모델이 생성되기 때문이다. 따라서 iotBIM은 BIM기반 플랫폼에 장착되어 디자인 대안에 대한 시뮬레이션 모듈로 활용된다. 건축 디자인 과정 중에서 건축가는 iotBIM을 실행시킬 수 있으며 이를 통하여 가상공간에서 이루어지는 시뮬레이션을 통하여 사물인터넷 서비스 상황을 눈으로 확인하고 디자인 의사결정을 할 수 있다. 본 연구는 기초적 성격의 연구로서 본 연구의 궁극적인 목표 달성을 위한 이론적 기술적 기반을 마련하기 위한 것이다.
디지털 트윈 기반 스마트 파이프 통합 관리 시스템은 자기진단 및 상태 감시 기능 센서 기능이 있는 수로 파이프를 지하에 매설하여, 이로부터 데이터를 전송받아 효율적인 운영 및 감시를 위한 통합 솔루션으로 스마트한 의사결정을 통하여 지하 상하 수도관을 혁신적으로 운영할 수 있는 시스템이다. 원격제어및 모니터링이 주요한 기능의 하나이기 때문에 어떻게 실시간으로 모니터링을 구성할 것인가 하는 사안은 중요한 이슈이다. 우리는 이를 위하여 특별한 실시간 기반의 에이전트 기능을 설계하였다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위하여 센서 데이터들을 주고받는 전송 포인트를 기준으로 계층적 구조(Layered Architecture)를 제안하였다. 각각의 계층들에는 에이전트를 위치시키어 하위 계층을 바라보고 센서의 변화가 있는지를 실시간으로 주기적 감시를 진행하도록 하였다. 이에 대한 에이전트 시스템을 설계하고 개념모델 수준의 구현을 진행하여 우수성을 검증하였다.
빅데이터와 제4차산업혁명은 새로운 형태의 에너지를 낳지 않고 디지털화라는 새로운 기술적 현상을 촉발한 최초의 혁명이다. 디지털트랜스포메이션은 파괴적인 혁신을 야기 시켰고, 각 나라와 주요 기업들은 이에 대한 대응이 필요한 상황이다. 이러한 중요성에도 불구하고, 국내외 실증연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기업의 디지털트랜스포메이션 추진에 영향을 미치는 요인을 문헌고찰을 통해 발굴하고, 델파이 스터디를 통해 수정 및 보완하여 연구모형을 개발하고 실증 분석하였다. 연구모형은 IDT와 TOE 모델을 결합하여 기술, 혁신, 조직, 환경 등의 주기준과 17개의 하부기준으로 구성되었다. 이를 실증분석하기 위해 국내 디지털트랜스포메이션 추진 주관사 및 협력사의 전문가를 대상으로 AHP의사결정기법을 이용하였다. 디지털트랜스포메이션을 추진하는 기업들은 기업이 속한 집단의 업종 및 기업규모 관점의 특성에 따라 디지털트랜스포메이션 추진에 영향을 미치는 요인들을 고려하여 추진한다면 성공적인 디지털트랜스포메이션의 달성 가능성을 높일 수 있을 것이다.
IPCC 제5차 보고서('14) 및 세계위험보고서('15) 등에서 기후변화에 대한 과학적 근거를 제시하였으며, 상위 위험요소로 '수자원 위기'를 꼽았다. 전 세계적으로 기후변화로 인한 이상 기상현상이 발생하고 있으며, 국내에서도 최근 기후변화에 따른 수문사상의 변화로 극한홍수 및 극한가뭄 등으로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 물 관리에서 기후변화는 가장 큰 리스크 요인이므로 물관리 계획 수립 과정에서 기후변화 영향을 고려한 대책을 수립할 필요가 있다. 기후변화에 대한 댐 취약성 평가 관련 연구가 이루어지고 있으나, 미래 기후변화의 불확실성을 충분히 고려했다고 보기 어렵기 때문에 현업에서 의사결정 도구로 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 과거 수문자료 및 특정 기후모델에 의존하지 않고 댐 인프라의 취약성을 평가할 수 있는 새로운 방법론이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 기후변화의 불확실성에 대비한 댐 취약성 평가 방법론을 정립하고자 한다. 본 연구에서는 기존에 진행된 IPCC 기후변화 시나리오에 따른 댐 취약성 평가 연구사례 및 한반도의 기후변화 영향 및 수문변화를 조사하였다. 그리고 기후 스트레스 시나리오 기반 취약성 평가 체계 및 방법론을 정립한 뒤, 월 강우량을 4분위로 나누어 각 분위별 강우량과 기온을 변경하여 기후 스트레스 시나리오를 생성하였다. 생성된 기후 스트레스 시나리오와 IPCC 기후변화 시나리오 기반 취약성 평가를 유출 및 저수지 모형을 결합하여 충주댐, 용담댐, 합천댐, 섬진강댐에 실시하였다. 그 결과 기후 스트레스에 따른 유출 취약성 평가는 20분위 수 갈수량을 이용해 연중 보장확률을 나타내는 것이 효율적이며, 온도의 영향보다는 강우의 변동이 댐 이수안전도 취약성 평가에 더 큰 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다.
가상자산에 대한 연구는 가상자산의 도입을 위한 정책마련 또는 법률제정이나 가상자산 운영기술에 대해 주로관심을 가졌으나, 이 연구는 가장자산 투자자들이 투자의사결정 시 중요하게 고민하고 있는 투자요인을 제시하여 가상자산 투자자들에 실질적으로 도움이 되는 연구결과를 도출해 내었다. 연구결과에 따르면 (1) 가상자산 투자자들은가상자산의 시장성과 경쟁우위와 같은 비즈니스 모델을 가장 중요한 요인으로 생각하고, (2) 가상자산 투자 시 객관적으로 판단 할 수 있는 요인에 대한 관심이 높다는 점을 확인하였다. 이 연구결과는 가상자산 투자자들이 가상자산에 대해 객관적인 판단이 가능한 다양한 판단요인 발굴과 객관성 있는 투자정보 제공이 가능한 가상자산 거래시장환경이 마련되어야 하고, 핵심기술을 활용한 가상자산 비즈니스가 지속적으로 성장할 수 있도록 해주는 다양한 정책지원이 필요하다는 점을 시사한다.
지방을 떠나 수도권으로 이동하는 청년들이 나날이 늘고 있다. 청년 유출의 요인을 파악하기 위한 연구들이 다양하게 진행되고 있으나 각 지방별로 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 부산의 청년 인구 유출 요인을 분석하고, 머신러닝 기법을 사용해 청년 인구 유출 위험 등급을 예측하고자 한다. 국가통계포털에서 수집한 부산의 구별 데이터를 활용하여 나이대(20대 초반, 20대 후반, 30대 초반)별로 세 그룹으로 나눈 뒤, 의사결정나무와 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용해 청년 인구 유출 위험 등급을 분류하고 예측한다. 그 결과, 청년 인구 유출 위험 등급 예측 모델은 나이 그룹별 각각 최고 정확도 0.93, 0.75, 0.63을 갖는다.
전통적인 비즈니스 인텔리전스 환경은 빠르게 변하는 시장과 기하급수적으로 증가하는 데이터의 크기와 복잡성에 대처하는 데 한계를 보여왔다. 이에 기업들은 경쟁사 대비 더 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스(Self-Service Business Intelligence) 환경으로의 변모를 요구받고 있다. 그러나 실제 기업 현장에서는 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 환경 구축과 운영에 어려움을 겪고 있으며, 참고할 만한 사례를 포함하여 성공적인 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스에 관한 연구가 부족하다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 핵심성공요인에 관한 기존 연구 방법론을 기반으로, 국내 3사 제조업 및 유통업체의 비즈니스 인텔리전스 개발 과정 및 활용 사례를 상세하고 깊이 있게 분석하였다. 조직-프로세스-기술 측면 7가지 핵심 성공요인에 대해 개발 목적과 구현 전략이 상이한 세가지 국내 사례를 비교 분석함으로써 비즈니스 인텔리전스 성공모델의 국내 기업 적용 가능성과 도입 전략의 시사점을 도출한다. 해당 프로젝트를 주도한 전문가들의 심층 인터뷰와 도입효과 평가를 통한 심층 비교 분석은, 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스의 구체적인 개발 과정과 난제, 활용에 대한 풍부한 시사점을 제공하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 활성화와 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 고도화에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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