본 연구에서는 프로젝트의 성공적 이행을 보장하기 위하여 리스크분석모델을 제안하였다. 리스크분석 모델은 CRAS라 칭하였으며, 시공자가 RBS를 통해서 리스크를 체계적으로 확인하고 분석하고 관리하는데 도움을 줄 수 있도록 설계되었다. 제안된 CRAS모델은 크게 3단계의 분석과정으로 이루어진다. 첫 단계는 시공자가 프로젝트와 관련된 리스크를 확인하고 분석해서 입찰여부를 판단하는 것이다. 두 번째 단계는 영향도, 의사결정나무, Monte Carlo 시뮬레이션을 이용하여 리스크를 정량적으로 평가하여 예비비를 산정하는 것이며, 세 번째 단계는 확률 노드, 확률 칼렌다 등의 일정관리기법과 시뮬레이션을 통해 공사일정상의 리스크를 파악하여 프로젝트의 성공여부를 판단하는 것이다. 결과적으로 본 모델은 시공자로 하여금 프로젝트에 내재된 리스크가 프로젝트의 공기와 공사비에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있도록 함으로서 시공자가 이들 리스크를 제거하는데 필요한 여러 대안을 고려할 수 있도록 하였다.
원자력발전소의 화재방호규정은 정성적인 화재위험성평가와 정량적인 화재위험도분석에 기반을 두며, 화재위험은 심층화재방어개념인 화재 예방, 화재 진압, 및 피해 최소화의 3가지 요소에 균형을 유지하면서 화재방호계획에 의해 관리되고 있다. 최근 화재위험 상세평가는 일반적으로 존모델 또는 필드모델을 이용하고 있다. 본 논문에서는 이런 추세에 따라 최신 화재모델링 도구인 FDS를 이용하여 원자력 발전소의 방화지역에 대한 정량적 화재위험분석 및 화재영향 평가가 가능한지 그 여부를 확인하였다. 이의 결과 화재모델링을 이용한 정량적 위험분석은 원자력발전소의 방화지역에 대한 정량적 위험도 분석뿐만 아니라 화재로 인한 원자로 노심 손상빈도를 개선할 수 있는 응용 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크의 사이중심도 분석방법과 그에 따른 알고리듬을 제안한다. 기존의 워크플로우 소셜네트워크는 워크플로우 모델을 구성하는 단위업무를 처리하는 과정에서 수행자들간의 업무전달관계 유무를 이진 소셜네트워크 모델로 표현한 것이다. 그러나, 워크플로우 기반 조직을 구성하는 수행자들간의 업무전달관계를 효과적으로 분석하기 위해서는 기존의 수행자들간의 관계유무를 기본으로 하는 이진 소셜네트워크 정보 뿐 만 아니라 수행자들간의 정량적 업무전달관계와 그 업무전달관계의 방향성 또한 효과적인 분석결과를 획득하는데 있어서 매우 중요한 요인이다. 결과적으로, 본 논문에서는 수행자 그룹의 효과적인 업무전달관계 분석을 수행하기 위하여 정량적 업무전달관계 수준과 그의 방향성을 고려한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크 개념과 수행자 그룹의 사이중심도 분석방법 및 알고리듬을 제안한다. 특히, 제안한 분석방법을 검증하기 위하여 기존의 이진 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법과 본 논문에서 제안한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법을 특정 워크플로우 모델에 적용하여 그 분석결과를 비교한다.
소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.
소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 소프트웨어 개발 프로세스의 시험단계나 사용자의 운용단계에 처한 동적 환경상태에서 소프트웨어 고장발생기능 현상을 기술한 소프트웨어 신뢰도성장모델을 많이 제안하고 있다. 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문이다. 다시 말해서 여러 소프트웨어 개발자가 경험한 이러한 디버깅 작업을 행하는 경우에는 결함을 제거하는 데 한계가 있기 때문에 수정 작업시 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안한다. 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차 포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또한 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존의 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
최근 의료영상의 발전에 따라 의료 영상 생성에 대한 다양한 연구가 제안되고 있는데, 이와 관련하여 생성된 의료 영상의 품질과 다양성을 정확하게 평가하는 것이 중요해지고 있다. 생성된 의료 영상을 평가하는 방법으로는 전문가의 시각적 튜링 테스트(visual turing test), 특징 분포 시각화, IS, FID를 통한 정량적 평가를 통해 평가하고 있으나 의료 영상을 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 정량적으로 평가 하는 방법은 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 DCGAN과 PGGAN 생성 모델을 통해 비소세포폐암 환자의 흉부 CT 데이터 셋을 학습하여 영상을 생성하고, 이를 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 두 생성 모델의 성능을 평가한다. 1차원 점수 기반 평가방법인 IS, FID와 2차원 점수 기반 평가방법인 Precision 및 Recall, 개선된 Precision 및 Recall을 통해 성능을 정량적으로 평가하고, 의료영상에서의 각 평가방법들의 특징과 한계점에 대해서도 분석한다.
IT 프로젝트는 많은 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 불확실성은 프로젝트의 성공적인 수행에 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 이처럼 악영향을 미치는 근본적인 이유는 프로젝트가 가지고 있는 잠재적 위험(Risk)이 중요한 원인이라 할 수 있다. CMMI-DEV(Capability Maturity Model Integration for Development, version 1.2)모델을 기반으로 IT 프로젝트를 수행하는 많은 조직에서 소프트웨어 개발시 실제 CMMI-DEV 모델을 적용하여 IT 프로젝트의 위험관리를 수행하고 있다. 그러나 대다수 기업에서 위험을 관리하기 위한 프로세스의 범위(영역)를 선정하는 것에는 많은 노력을 기울이지만 단위 프로세스별로 어떠한 방법(How)과 도구 및 관리기법을 사용하여 위험을 정량적으로 관리하고 완화시킬지에 대한 구체화된 노력은 미흡한 것이 사실이다. 본 논문에서는 CMMI-DEV 모델의 RSKM(Risk Management) 프로세스와 PMBOK(Project Management Body of Knowledge, 4th Edition)의 위험관리 지식영역(Knowledge Area)을 프로세스의 지속적인 개선을 위하여 PDCA(Plan-Do-Check-Action) Cycle의 각 단계별 목적에 맞게 통합(Integration)시켜 IT 프로젝트를 위한 개선된 위험관리 프로세스를 제안하였다. 제안 프로세스의 개선효과를 검증하고 분석하기 위하여 측정지표를 제시하였으며, 개선 프로세스의 적용 전후 결과를 정량적으로 비교 및 분석함으로써 개선효과를 도출하였다.
스마트 폰이 보편화되면서 소셜 네트워크 게임의 시장이 확장되고 있다. 온라인 커뮤니티를 기반으로 한 소셜 네트워크 게임은 유저의 수에 비례하여 수익이 발생하기 때문에 초기 유저 확보의 점유가 중요하다. 현재의 소셜 네트워크 게임은 체계적인 비즈니스 모델을 사용하지 않고 일반적인 게임 마케팅 비즈니스 모델을 사용하는 사례가 대부분이다. 초기 유저 확보를 위해서 객관적이고, 논리적인 수익 모델 및 수용 요인 분석이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요인을 멀티 레벨 비즈니스 모델을 디자인 한 후, 초기 유저 확보를 위한 정량적인 근거를 제안하였다. 소셜 게임 'Rich town'을 분석하여 초기 유저 유입 데이터를 도출한 데이터를 본 논문에서 제안한 멀티 레벨 비즈니스 모델에 적용하였다.
본 연구의 목적은 선택적 시각이라는 이론을 바탕으로 시네마그래프(Cinemagraph) 광고 사례를 통하여 멀티미디어 정량분석, 스토리 정성분석 등의 시네마그래프 분석 모델을 제시하고자 한다. 분석대상은 2016년 대중적인 인지도가 높은 광고모델이 출연한 G마켓의 시네마그래프 시리즈 영상 광고이고, 연구방법은 문헌연구, 국내외 인터넷 매체 분석, 사례연구 등이다. 분석결과 시네마그래프 동선의 비중은 10% 내외가 가장 효과적인 무빙의 형태로 나타났다. 동영상의 전체적인 움직임 보다 시네마그래프의 부분적인 동적인 음직임이 더 큰 시각적 몰입효과를 주고 있었다. 무빙의 방향성은 모델이 제품을 사용하는 동선과 대략적으로 일치하였다. 주제부와 주변부는 한가지 포인트 또는 두가지 포인트 내에서 활용되고 있었다. 스토리의 개연성은 짧은 순간에 모델과 제품의 단순 동작을 표현하고 있다. 멀티미디어의 정량적 분석을 위하여 공간의 비중, 동작의 방향성을 스토리의 정성적 분석을 위하여 주제부와 주변부, 스토리의 개연성 등의 네가지 측면을 고려대상으로 하였다.
소니피케이션은 다양한 데이터를 사운드로 변환시키는 과정으로 본 연구에서는 뇌파 신호를 사운드로 생성하는 객관적인 워크플로우를 제시하고자 하였다. 현재까지의 뇌파 소니피케이션은 사운드로의 변환이 인위적이고 임의적으로 진행되어 객관적인 논리를 제시하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 뇌파데이터의 정량적 분석을 통해 파라미터 추출, 사운드 맵핑, 사운드 모델 구축에 대한 논리적 근거를 제시하였으며 이를 통해 뇌파데이터의 객관적인 소니피케이션 과정을 구현하였다. 파라미터 추출을 위해 15Hz High pass filtering이 가장 적절한 방법으로 확인되었으며 뇌파 데이터의 최대값 빈도 분석과 음악코드의 비율 분석을 실제로 맵핑시켜 사운드 모델을 구축하여 사운드 생성을 구현하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 뇌파데이터의 소니피케이션 과정에 대한 객관적이고 논리적인 워크플로우를 제시하였으며 이러한 워크플로우가 다양한 분야에서 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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