최근 생산성 향상의 필요성과 함께 시장 환경 변화에 따른 극오지 및 격오지 공사 수행의 필요성으로 인하여 플랜트 프로젝트에서의 모듈러 공법 적용이 확대 추세에 있다. 그러나 모듈러에 대한 실질적인 이해부족과 관련 시스템의 부재로 실제 프로젝트의 모듈러 공법 적용은 어려운 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 사업 초기단계에 프로젝트의 시공 방식(Stick-Built, Modular) 결정을 지원할 수 있는 의사결정 모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 모듈러 적용의 이점과 장벽에 대한 분석을 실시하였고, 프로젝트 및 모듈러 공법의 특성과 사업초기단계 가용데이터를 고려하여 총 6개의 모듈러 공법 의사결정인자를 이용하는 의사결정 지원 모델을 개발하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 의사결정 모델은 사업 초기 단계에서 가지고 모듈러 적용 가능성을 1차적으로 평가하였다는 점에서 기획 단계에서 플랜트 프로젝트의 모듈러 공법 적용을 고려하는 하나의 도구로써 활용이 가능할 것이라판 단된다.
본 연구에서는 데이터 마이닝의 방법인 의사결정나무와 인공신경망을 이용하여 리튬 이차전지의 전류밀도 특성에 대해 핵심 설계 인자를 도출하고 비교하였다. 먼저 의사결정나무-인공신경망 모델을 이용한 설계방법으로, 비선형성을 나타내는 초기 극판 설계인자들 중에 의사결정나무 모델을 통해 주요 설계 인자를 도출한 다음 인공신경망을 이용하여 설계인자들 간의 중요도와 전류밀도와의 가중치 분석을 수행하였다. 두 번째 방법은 인공신경망 모델만을 이용한 방법으로, 초기 설계인자들을 별도의 주요 인자 도출 과정 없이 모두 인공신경망을 구축하는데 사용하여 전류밀도와의 연관성 및 가중치를 분석하였다.
최근 모듈러 공법을 활용한 중 고층 건축 기술이 개발되면서 현장 시공 오차 관리의 중요성이 부각되었다. 모듈러 공법은 공장 생산 특성 때문에 현장에서 시공 오차를 조정하는 것이 매우 제한적이다. 따라서 시공 오차를 사전에 예방하기 위해서는 모듈러 공법 특성을 반영한 관리 방안이 필요하며 각 단계별 공사 참여자의 의사 결정이 중요하다. 이에 본 연구에서는 모듈러 공사 시공 오차 요인을 분석하고, 시공 프로세스 기반의 시공 오차 관리 방안 의사 결정 지원 모델을 제안하였다. 본 연구의 결과물은 모듈러 공사 참여자가 시공 오차 관리 방안을 도출하는데 가이드라인 역할을 할 수 있을 것이라 기대한다.
최근 건설 시공 업무가 다양화되고 현장이 대형화됨에 따라 현재 건설현장의 시스템으로는 모든 상황을 실시간으로 관리하고 모니터링 하는데는 한계가 있어 이에 대한 체계적인 계측관리 방안이 요구되어 지고 있다. 이에 본 연구에서는 USN 기술 중 건설현장에 적용할 때 가장 중요한 USN기술 중 하나인 네트워크 기술을 선정하였다. 도출한 요소들을 바탕으로 각 요소들의 쌍대비교를 통해 각 기준에 따른 요소들의 중요도를 산정하였다. 산정한 중요도를 종합하여 각 기준 및 상황을 고려하여 의사결정 지원모델 매트릭스를 작성을 통해 건설현장 토공사 계측 시 고려사항에 따른 중요도를 정량적으로 평가하여 의사결정을 지원할수 있는 모델을 제시하였다. 본 연구의 결과는 건설현장 토공사 계측관리를 위해 USN기술 적용 시 상황에 맞는 기술을 선택 할 수 있는 판단의 기준 및 척도로 활용이 가능하며, USN기술 도입을 통해 현장의 지능화 및 관리 효율 극대화를 가져올 것으로 기대한다.
고품질 소프트웨어의 요구 증가로 국제표준, 산업 기능안전(IEC 61508), 자동차(ISO 26262), 무기체계 내장형 소프트웨어 지침 등 품질 인증 요구가 많다. 스타트 업, 벤처, 중소 업체들은 비용 및 인력 측면에서 체계적인 품질 획득이 어려움이 있다. 그들 업체에게 자동 테스트 케이스 생성은 비용, 시간, 인력 문제에도 소프트웨어 품질을 향상할 수 있는 해법으로 제시 될 수 있다. 이를 위해, 시스템 및 소프트웨어 설계 검증이 가능한 "의사 결정표" 기반 테스트 케이스 자동화를 제안한다. 이는 OMG의 표준 기법인 메타모델과 모델 변환 기법을 사용해 각각 의사 결정표(Model)와 테스트 케이스(Text)의 메타모델 설계 및 모델변환을 정의한다. 즉 의사 결정표 입력으로 테스트 케이스 발생 자동화이다. 이를 통해 MC/DC 커버리지등도 쉽게 적용 가능하다.
최근 화석연료의 급격한 사용에 따른 자원고갈이나 환경오염과 같은 문제들이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 태양광 에너지는 다른 에너지원에 비해 고갈의 우려가 없고, 부지 선정의 제약이 크지 않아 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효과적으로 사용하기 위해서는 태양광 발전량에 대한 정확한 예측 모델이 필요하다. 이를 위한 다양한 딥러닝 기반의 예측 모델들이 제안되었지만, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 들여다보기가 어렵다. 의사결정에 대한 설명이 없다면 예측 모델의 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이런 문제를 위해서 최근 주목을 받는 설명 가능한 인공지능 기술을 사용한다면, 예측 모델의 결과 도출에 대한 해석을 제공할 수 있어 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 모델의 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHapley Additive exPlanation(SHAP)을 통하여 설명하는 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
자가적응형 시스템은 다양한 환경에서 시스템의 목표를 달성할 수 있도록 스스로 행동이나 세부 목표 등을 바꿀 수 있는 능력이 요구된다. 기존의 관련 연구들은 목표의 만족도를 평가하고 예측하기 위한 유틸리티 함수 및 각 목표를 만족시키기 위한 정책들을 설계 시에 결정하여 런타임의 다양한 상황에 적응한다. 그러나 설계 시점에서 시스템이 배치될 환경에 대해 완벽히 예측할 수 없기 때문에 적절한 적응성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 상기의 문제에 대응하기 위해 시스템 상황 정보를 나타내는 환경정보와 목표모델을 동적 결정 네트워크로 설계하고, 이에 실시간 환경정보를 반영하여 목표의 만족도를 평가하고 예측한다. 또한 실시간 정보를 통한 설계된 모델의 갱신 기법과, 해당 기법에 기반하여 동적 환경에 적절히 대응 가능한 자가적응형 시스템을 위한 동적 의사결정 기술을 제시한다. 제안 방법론의 검증을 위해 로보코드에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.
건설업은 타 산업에 비해 높은 사망사고율을 보이고 있으며, 최근 사망사고에 대한 기업의 법적 책임이 강화되고 있다. 이는 건설사에게 큰 부담이 되고 있으며, 건설 사망사고에 대한 선제적 예측과 관리의 필요성을 증대시키고 있다. 본 연구의 목적은 의사결정나무를 활용하여 건축공사에서 발생할 수 있는 사망사고를 사전에 예측할 수 있는 모델을 개발하는데 있다. 본 연구에서 의미하는 사망사고 예측모델이란 건축공사의 조건에 따라 공종별로 발생할 수 있는 사망사고의 가능성(확률)을 예측하는 모델을 의미한다. 예측모델의 활용을 통한 사망사고에 대한 사전 예측과 선제적 대응은 법적 처벌을 예방하고 건축공사의 성공적인 수행이라는 측면에서 중요한 의의를 지닌다.
본 연구는 한 기업의 IT자원 및 전략 환경하에서 IT프로젝트의 사전타당성 분석과 투자의사결정 과정에서 작용하는 제반 변수를 파악하고, 변수들 사이의 상관관계와 IT투자의사결정에 미치는 영향을 실증적으로 검증하는데 그 목적이 있다. 기존 관련 연구와 국내외 산업현장 실태를 분석하여 IT투자의사결정에 관련된 9개 변수를 도출하고, 변수들 사이의 인과관계에 관한 12개 가설을 검증하였다. 그 중 재무적 기대효과와 사업전략과의 부합성, 리스크, 경쟁업체 및 외부의 보급상태, 프로젝트 추진 방식이 투자우선순위에 영향을 미친다고 판명되었으며, 프로젝트 추진방식과 신규여부의 차이에 따라 사전타당성 분석결과에 중요한 영향을 미치는 점을 확인하였다. 본 연구는 대부분 주관적 판단에 의해 이루어지는 IT투자에 관한 영향요인을 통계적 분석을 통해 가시화하여 IT의사결정 모델을 구성 하기위한 새로운 이론적 틀을 제공하였을 뿐 아니라 실무에 있어서도 주요 관리자들에게 IT투자의사결정 시 고려해야할 주요 요인들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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