본 논문에서는 조직관련 변수들의 연구를 위해 이직의도와 조직몰입을 목표(종속)변수로서 데이터마이닝 시뮬레이션을 실시하여 접근 방법을 찾고 분석결과 도출을 목적으로 하였다. 데이터마이닝 분석방법 중 CART 앙상블 기법을 활용하였다. 자료는 한국직업능력개발원의 인적자본기업패널조사 1차~3차(2005~2009)데이터를 사용하였다. 조직몰입 변수는 다항목 측정 사항에 대해 신뢰성, 단일차원성 검토를 실행 후 합산척도 변수를 생성하여 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이직의도에 대한 주요 결정요인은 신뢰, 커뮤니케이션, 인재 중시 풍조 아이템으로 나타났다. 둘째, 조직몰입에 대한 주요 결정요인은 신뢰, 근속기간, 혁신, 커뮤니케이션 아이템으로 나타났다. 데이터마이닝 방법의 CART 앙상블 방법으로 Bagging과 Arcing 알고리즘을 적용한 결과 Arc-x4 방법이 매우 높은 결정계수를 나타낸 시나리오를 추출했다. 본 연구에서는 데이터마이닝 방법 중 하나인 CART 앙상블 시뮬레이션을 통해 최대치의 결정계수, 최소치의 오류를 산출한 시나리오 모델을 도출하고 실무적 시사점을 제시하였으며 한계점 및 향후 연구에 대해 논의되었다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
유류와 위험 유해물질(Hazardous and Noxious Substances, 이하 HNS)을 포함하는 위험물질의 해상운송 중에 발생하는 사고가 증가하고 있어, 이러한 위험물질 해양사고를 방지할 수 있는 예방대책을 마련해야 할 것이다. 이를 위해 국내에서 발생하는 위험물질 해양사고 자료(2002~2014)를 수집하여 인명 및 환경 위험도를 분석하였으며, 사고원인 규명 및 적절한 예방대책이 필요한 우선 안전관리분야를 파악하고자 하였다. 인명위험도는 선박 수리 및 탱커세정(tank cleaning) 작업과정에서 발생하는 폭발 및 인명사고 중 질식 등이 높은 것으로 분석되었다. 환경위험도는 충돌, 좌초 등에 의한 유출사고로 인해 발생하였다. 또한 비포장 상태의 위험화물을 선박에 적재 중 취급부주의로 인하여 유출사고가 일어났다. 다수의 사고는 적합한 안전장비 미착용, 취급 부주의 등 인적오류로 인한 사고로서 관리 감독을 강화하고, 주기적인 교육 훈련을 통하여 사고 저감이 가능하다. 위험물질 해양사고를 예방하기 위해서는 물질 자체 고유의 특성상 유해성과 위험성을 지닌 위험물질(유류와 HNS)에 대한 안전관리를 더욱 강화해야 한다.
우리나라 해역에서 발생하는 해양사고 중 어선사고가 약 70 %를 차지하고 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 해양사고 전체를 대상으로 하고 있으며 단순히 사고 발생률에 대한 분석과 사고 발생 빈도를 줄이기 위한 대책 마련에 중점을 두고 있다. 그러나 효과적인 사고 저감 대책의 수립과 이를 실행하기 위해서는 정량적인 사고 위험도 예측 및 평가가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원의 최근 5년간의 어선사고 통계에 근거하여 9가지 사고유형에 대한 위험도를 연도별로 비교하였다. 또한 현재 우리나라의 경우 객관적인 위험도 평가기준이 없다는 점을 고려하여 이에 대한 대안으로 사고 유형별 사고 빈도와 사고 피해의 조합을 4사분면 상에 표시하는 2차원 사고 빈도-피해 매트릭스를 제안하고 이를 이용하여 사고 빈도와 사고 피해의 영향을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통한 위험도 평가 결과는 저감대책을 수립하고 안전대책을 마련하는 정책 제안자로 하여금 보다 다양하고 현실적인 사고 저감 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 위험도 평가 매트릭스를 이용하여 각 사고유형에 대한 인적오류를 포함한 사고 원인의 상대적인 빈도 및 결과를 비교함으로써 사고 유형별로 원인에 따른 차별화된 위험 저감 대책을 수립할 수 있다.
이번 연구는 인공지능(AI) 활용 가능성에 대한 국내 감정평가사들의 인식과 감정평가산업에서 AI 활용에 따른 관련 리스크를 조사하기 위한 것이다. 2022년 2월 10일부터 18일까지 평가사를 대상으로 모바일 설문조사를 실시했다. 193명의 응답자들로 부터 조사 데이터를 수집했다. 기본 분석을 위해 빈도 분석 및 다중 반응 분석을 수행했다. 감정평가산업에 AI를 활용할 때 다양한 유형의 리스크를 분석하기 위해 요인분석을 활용했다. 감정평가사들은 감정평가산업에 AI 도입에 대해 긍정적인 인식을 갖고 있지만, 일자리 감소 및 일자리 교체와 관련된 부정적인 영향 주로 AI 활용 가능성이 높은 분야와 대체 가능성이 높은 분야로 담보·컨설팅·과세 감정 등을 고려했다. 인적 노동 분야에서 AI에 의한 대체 위험에 대해 더 잘 알고 있었다. 책임, 개인 정보보호 및 보안, 기술적 오류 위험에 대해 매우 잘 알고 있었다. 그러나 공정성, 투명성, 그리고 신뢰성 위험은 일반적으로 낮은 위험 문제로 인식되었다. 기존 연구에서는 주로 AI를 대량 평가 모델에 적용하는 분석 방법을 연구해 왔지만, 이번 연구는 AI의 활용과 위험성에 초점을 맞췄다. AI 활용에 대한 업계 전문가들의 인식을 이해하는 것은 AI가 대규모로 도입될 때 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하는 데 도움이 될 것이다.
수소 충전소를 이용한 에너지원의 상거래에 있어 부정확한 계량에 의한 과 충전 등의 사고 예방과 정확한 계량을 통한 수소 상거래의 투명성 확보를 위해서는 높은 정확도의 유량계가 필요하다. 본 연구에서는 코리올리 방식 유량계 시작품을 개발하였으며, 계량 성능 검증을 위하여 기존에 운영 중인 충전소를 대상으로 공정변경을 통한 계량 성능 비교 실험 중 발생할 수 있는 사고의 예방을 위하여 위험성 평가를 수행하였다. 실증실험용 계량설비 설치를 위한 공정 변경 구간을 정의하고 HAZOP을 실시하였다. 또한 실증 실험 중 밸브오 개방 예방 등 실험자 안전성 확보를 위한 JSA도 병행하였다. HAZOP을 통하여 도출된 위험 요소를 개선하기 위한 방안을 수립하였으며 JSA를 통해 인적오류를 최소화하고 작업자의 안전성 확보할 수 있는 작업 절차를 수립하였다. 이와 같은 위험성 평가 결과를 반영하여 계량시스템 설치를 위한 설계 변경 및 시스템 제작을 완료하였으며 개발된 계량기 시작품의 성능비교 실험을 통해 안전성을 확인할 수 있었다. 개발된 시작품 유량계는 70MPa의 운전 조건에서 총 30회 유량 측정 실험 결과 평균 오차는 -1.58% ~ 3.96%로 나타났다. 이와 같은 계량오차는 상업용으로 설치 운영 중인 유량계와 동등 수준의 성능을 가진 것으로 분석되었다.
소프트웨어 개발에는 시스템 엔지니어링 프로세스와 유사한 요구 사항 분석, 설계, 구현, 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 일련의 단계가 포함된다. 본 연구는 다기능 레이다 소프트웨어를 개발하기 위해 MathWorks사의 모델 기반 설계 플랫폼을 활용하고 타당성과 효율성을 평가하였다. 기존 레이다 소프트웨어의 개발은 통합적인 형태보다는 단일 알고리즘 단위로 이루어졌기 때문에, 요구 분석이나 통합 테스트가 별도로 이루어졌고, 이들에 대한 통합 관리를 위해 추가적인 도구나 노력을 요구하였다. 본 논문에서 적용한 모델 기반 플랫폼은 요구사항 분석 및 할당, 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발, 배포를 위한 자동 코드 생성, 통합 요구사항 테스트 및 결과 관리를 위한 통합 개발 환경을 제공한다. 이 플랫폼을 통해 다기능 레이다 소프트웨어의 다단계 모델을 개발하고, 테스트 하네스를 사용하여 검증하며, 요구 사항을 관리하고, 자동 코드 생성툴을 사용하여 하드웨어 배포 가능한 언어로 변환하는 전과정을 수행하였다. 이러한 모델 기반 통합 개발을 통해 잘못된 의사소통이나 기타 인적 요인으로 인한 오류를 줄이고 개발 일정과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 철근콘크리트 골조를 주 대상으로 하여 설계 및 시공 전 과정에 대한 디지털전환 전략과 기술개발에 대하여 기술하였다. 건설 현장의 BIM 도입과 디지털 전환이 기대만큼 활성화되지 않는 중요원인을, 모델링 솔루션을 이용한 설계모델 구축의 생산성과 후속 프로세스에서 요구하는 필요충분한 정보를 제공하는 완성도에서 찾을 수 있다. 특히 방대한 양의 상세설계 모델 구축에 소요되는 과도한 노력과 단순반복 작업 과정에서 발생할 수 있는 인적 오류에 의한 정확성 결여는 건축 프로젝트의 디지털 전환 실현을 위하여 해결되어야 할 기술적 장벽이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 철근콘크리트 골조 공사를 대상으로 디지털전환과 현장적용을 목표로 이를 실현하기 위한 개념적 전략 수립과 기술개발 사례에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 시공 단계에서 필요한 상세설계 정보를 포함하는 건물골조 상세설계 BIM 모델링 기술개발 결과를 제시하고, 특히 배근상세설계 등 반복성이 높은 상세설계 업무를 자동화하여 기본설계 2D CAD 도면에서 출발하여 3D BIM 모델을 구축하고 상세설계 BIM 모델을 생성한 후 이를 활용하기 위한 플랫폼 구축까지의 프로세스를 완성하였다. 제시된 자동화기술과 현장관리 플랫폼에 의한 프로세스는 CAD 도면 기반의 전통적 건설프로세스를 대체하기 위해 요구되는 업무 생산성과 기술적 정보 완성도를 확보한 것으로 평가되었다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
의류산업은 대표적인 노동집약적인 산업 중 하나로 의류 제조의 기본 공정인 봉제 작업은 인력에 대한 의존도가 매우 높다. 의류 생산비용은 라인의 효율성에서 큰 영향을 받는데, 생산비용의 절감을 위해서는 생산 속도를 조절하여 라인의 균형 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 현재 의류 생산라인에서 활용되고 있는 인력에 의한 생산 실적 집계 방식은 이를 위한 부수적인 인력의 소요 등으로 인한 추가 비용이 소요되어 중소기업들이 직접 적용하기 쉽지 않다. 완제품의 인력에 대한 의존도는 집계 시간의 추가 소요와 인적 오류가 크게 잠재되어 생산비용의 증가와 함께 효율성의 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 소비 데이터를 수집하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network) 기법을 적용하여 분석함으로써 재봉 작업을 통하여 생산한 제품의 수량을 추적하고 자동으로 집계할 수 있는 봉제 작업 생산 추적 시스템을 제안한다. 개발된 시스템을 통하여 2종의 재봉 작업을 테스트 한 결과, 최대 98.6 %의 정확도를 보이며 재봉 작업을 감지할 수 있었다. 개발도상국에서 의류봉제산업은 매우 중요한 산업이나, 위에 언급한 문제들을 해결하기 위하여 고가의 첨단기술을 적용하는 등 많은 자본을 투입하는 것은 크게 제한된다. 적정 기술을 적용한 본 기술은 이러한 개발도상국의 의류산업에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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