• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권7호
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• pp.993-1000
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• 2005

최근에 ISO/IEC 9126과 ISO/IEC 14598에 기반한 소프트웨어 품질 평가는 다양한 분야에서 넓게 받아들여지고 있다. 그러나 소프트웨어 품질에 대한 이러한 표준들은 소프트웨어 제품에 대한 품질 모델과 품질 평가 프로세스의 실제적인 활용을 위한 지침을 제공하고 있지 않다. 그리고 대부분의 소프트웨어 사업에서 품질관리는 이러한 표준을 적용하기보다는 결함사항을 관리하는 방식으로 수행되고 있다. 그래서 본 논문에서는 국방 CBD 방법론의 산출물에 대한 정량적 품질 평가 방법을 제시한다. 특히, 본 논문에서 제시된 방법은 대부분의 표준 품질 평가 프로세스를 허용하면서 소프트웨어에 대한 이해관계자들에게 신중하게 작성된 설문서를 제시하여 얻어진 자료를 AHP 기법을 통하여 분석된 품질특성의 중요도를 이용하는 정량적 품질 모델을 적용한다. 또한, 소규모 소프트웨어 사업에서 얻어진 국방 CBD 방법론의 산출물에 대하여 품질평가 점검표를 적용하여 제안된 방법을 시험하였다. 결과적으로 제시된 방법은 고품질 소프트웨어를 획득하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제17권3호
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• pp.287-294
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• 2017

최근 건설프로젝트가 대형화 복잡화되어 감에 따라, 건설공사에서의 리스크 및 불확실성이 급증하고 있다. 증가하고 있는 건설 공사의 위험을 정량적으로 평가하고 관리 할 수 있는 모델 개발을 위해서는 위험 인자를 식별하고 위험인자의 발생 빈도와 심도를 계량화하는 연구가 우선되어야 한다. 이에 본 연구에서는 건설현장에서 발생한 사고 데이터를 기반으로 하여 위험요인의 확률분포 및 리스크 레벨별 위험의 발생 확률과 위험의 발생 빈도를 몬테카를로 기법을 통해 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 통해 사고 원인의 확률 분포 및 사고 원인별 위험도를 분석하여 계량적 분석 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 정량적 위험관리모델 및 위험관리 연구를 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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• pp.406-413
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• 1997

근전도(EMG:Electromyogram)를 사용하여 국부 근육 피로(Localized Muscle Fatigue)를 정량화으로 분석 하기 위해 널리 이용되고 있는 AR(Autoregressive)모델의 1차 계수, RMS(Root Mean Square), ZCR(Zero Crossing Rate), MPF(Mean Power Frequency), MF(Median Frequency)를 선택하여, 근육이 발휘하는 힘과 시간의 흐름에 따라 근육 피로의 정도를 민감하게 나타내는 매개변수를 규명하였다. 피실험자 10명의 좌우 척추세움근(Erector Spinae Muscle)을 대상으로 등장수축(Sustained Isometric Contraction)조건에서 허리의 신전(Extension)운동을 실시하였다. 이때 발휘해야 하는 힘의 수준은 15%, 30%, 45%, 60%, 75% MVC 로 정하였고 각 수준마다 20초 동안 근전도를 측정하 였다. 데이터 분석은 총20초 구간의 근전도를 0.5초 간격으로 나누어 매개변수들을 각각 구하고 분석을 실시하였다. 시간의 흐름에 대한 피로도 분석 결과, AR 모델의 1차 계수와 MPF가 유의한 차이를 보였으며, 낮은 수준의 %MVC에서는 AR 계수가, 높은 수준에서는 MPF가 민감한 반응 결과를 나타냈다. 그리고 근육이 발휘하는 힘의 정도를 분석하기 위해 주로 사용되고 있는 RMS 보다는 더 AR 계수가 모든 수준에서 뚜렷하게 차이를 보인 것이 확인되었다. 따라서 AR 모델의 1차 계수가 근육의 피로 정도와 힘의 수준을 다른 매개변수에 비해 더욱 민감하게 구별함이 입증되었다. 이러한 결과는 다른 분야에서도 근육 피로를 정량적으로 측정하는데 사용될 수 있을 것으로 생각되며, 개인적 변이도를 고려한 확률 기법을 사용한다면 보다 정확한 근전도 분석이 이루어질 것으로 기대된다.있음을 알 수 있었다. 사료된다.의 결과는 자전거 에르고노미터의 결과가 트레드밀의 결과에 87.60%정도 나타났다.음을 관찰하였다. 특히 vitamin C와 E의 병용투여는 상승적으로 적용하여 간세포손상을 더욱 억제시킴을 알 수 있었다.mance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are signif

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.39-48
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• 2012

수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 생성하거나 지상의 객체를 추출하기 위해서 라이다 자료에서 지면점과 비지면점을 분리하는 필터링(filtering) 과정은 중요하다. 본 연구에서는 라이다 자료에서 지면점을 추출하는 데 사용되는 기존의 필터링 방법을 대상으로 정성적 분석과 정량적 분석을 통해 가장 효과적인 필터링 알고리즘을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Adaptive TIN, Perspective Center Based Filtering Algorithm, Elevation Threshold with Expand Window, Progressive Morphology의 4가지 필터링 방법을 산악지역, 도시지역, 건물과 산이 공존하는 3가지 지역에 적용하여 각각의 방법에 대한 특징을 분석하였다. 실험에 사용된 4가지 필터링 방법의 정성적인 비교는 음영기복도를 생성한 후 시각적인 방법을 적용하였고 정량적인 비교는 GPS로 관측한 검사점을 이용한 절대적인 비교와 국토지리정보원의 수치표고모델을 이용하여 상대적인 비교를 수행하였다. 라이다 필터링 실험을 통하여 Adaptive TIN 알고리즘은 산악지역과 도시지역에서 지면점을 가장 효율적으로 추출하였고 건물과 산이 공존하는 지역에서는 Progressive Morphology 알고리즘이 가장 양호한 결과를 나타내었다. 또한 정성적, 정량적 비교 결과 전반적으로 지역적 특성에 관계없이 적용가능한 필터링 알고리즘은 ATIN 알고리즘으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.562-562
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• 2015

하천의 유황특성을 분석하는 것은 하천생태계의 변화를 파악하고 예측하는데 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근에는 수문학적인 변화과정을 통계학적 기법을 적용하여 정량적인 지표로 산정하고 분석하는 모델을 개발하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 미국 Nature Conservancy에서 개발한 수문변화지표법(IHA)은 일(daily)유출량 자료로부터 수문학적 관점에서의 특성지표와 환경유량 관점에의 변화지표를 분석함으로써 하천 유황변동을 정량화 할 수 있다. 본 연구는 기후변화가 향후 하천유황과 수생태계에 미치는 영향을 분석하기 위해 중규모 하천유역인 만경강을 대상으로 하고 RCP 8.5 기후변화시나리오를 기반으로 준분포형 모형인 SLURP 모형으로부터 일(daily)단위의 유출모의 시나리오를 작성하였다. 그리고 수문변화지표법(IHA)을 이용하여 기후변화에 따른 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 정량화하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.861-875
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• 2009

소프트웨어 품질 및 신뢰성 확보를 위해서는 체계적인 소프트웨어 개발, 관리 및 조직적인 지원 등이 이루어져야만 한다. 이러한 소프트웨어 프로세스 개선모델로는 ISO/IEC 15504와 CMMI 등의 국제적 모델이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 국제적 SPI 모델은 대규모의 조직이나 대규모 프로젝트를 적용대상으로 하고 있으며, 수행해야만 하는 활동과 프로세스가 많을 뿐만 아니라 프로세스 심사 또는 인증 시에 비용과 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문은 CMMI, ISO/IEC 15504 및 국내 중소기업들이 프로세스 개선에 쉽게 적용가능 하도록 개발한 소프트웨어 프로세스 품질인증 모델인 K-모델의 특징을 서로 비교하고 K-모델을 기반으로 프로세스 심사, 개선 및 인증 시에 필요한 측정 메트릭스를 제시한다. 정량적이고 객관적인 프로세스 측정을 통하여 프로세스 개선이 쉽게 이루어질 수 있으며, 실험을 통하여 메트릭스의 타당성을 분석한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권2호
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• pp.93-106
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• 2015

전자상거래의 성립을 위해 온라인 정보시스템 상에서 거래 당사자의 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 거래의 간편성을 위해 서비스 제공 기업이 이를 보관하고 개인정보와 거래 정보를 가공하여 추가 서비스를 제공하는 것이 전자상거래 분야에서 일반화 되고 있다. 그러나 해당정보의 임의적 보관은 거래의 간편화에 도움이 되는 반면 외부 유출로 인해 직접적 혹은 간접적 피해가 발생할 수 있는 가능성을 높인다. 본 연구는 시스템 운영 기업의 측면에서 정보유출 사고발생의 위험률과 이로 인해 발생할 수 있는 기대 손실을 분석하기 위해 정보보호 관리체계로 대표되는 정성적 정보보호 관리방식과 더불어 대표적인 정량적 분석 방법인 개인정보에 대한 수요공급 곡선과 Gordon and Loeb 모델을 소개한다. 또한 한국인터넷진흥원에서 실시한 개인정보보호 수준 실태조사 결과 중 개인정보 누출사고가 있었던 조사 대상 사업자의 분포가 핵심사업분야나 기업규모에 따라 큰 편차를 나타내는 원인을 제시하였다. 이를 통해 징벌적 손해배상으로 유출사고로 인한 기업의 금전적 손실이 일정 수준을 유지하는 것과 법률로 요구하는 개인정보보호 기준을 최상위등급으로 유지하는 것이 기업간 개인정보 취약점의 편차를 보완할 수 있는 방법으로 제시된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.348-348
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• 2023

최근 전세계 곳곳에서는 다양한 유형의 물 관련 복합재해가 발생하고 있다. 일례로 미국 캘리포니아 지역은 2014년부터 2017년까지 극심한 가뭄에 시달리다가 대기강(atmospheric river)의 영향으로 인하여 대규모의 홍수가 잇달아 발생하였다. 유럽에서는 2021년 전례 없는 홍수 직후 500년 빈도의 가뭄이 발생하면서 심각한 인명 및 재산피해가 발생하였다. 짧은 시간 동안 양극단의수재해가 연속적으로 발생하거나, 가뭄과 폭염, 홍수와 산사태의 결합, 또는 동시에 여러 지역에서 홍수나 가뭄이 발생하는 현상 등도 복합재해에 해당한다. 즉, 복합재해는 서로 다른 특성의 독립적인 수재해가 결합되어 나타나는 재해의 한 형태로써, 발생 빈도는 적으나 유발되는 피해는 매우 크다. 더욱이 복합재해는 미래에 더욱 빈번하게, 극심하게 발생할 것으로 예상되고 있다. Single Model Initial-condition Large Ensemble (SMILE)은 복합재해의 분석에 적합한 자료로 최근 활용사례가 증가하고 있다. 기존의 기후변화 관련 연구는 여러 기후모델에서 생산한 단일 모의자료를 앙상블의 형태로 이용하여 기후요소 및 기후재해의 미래 전망이나 거동을 분석하는 과정에 기반해왔다. 이 기후모델 앙상블은 모델 간 불확실성은 고려할 수 있으나 기온 상승 시나리오의 불확실성 및 기후 시스템 내부의 변동성은 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 미국의 National Center for Atmospheric Research에서는 자연 자체의 변동에 의한 불확실성을 모의할 수 있는 SMILE을 개발하였다. SMILE은 단일 기후모델에서 N개의 다중 모의자료 앙상블을 출력한다. 기존의 기후모델과 유사한 과정으로 모의를 수행하되, 미세한 섭동을 부여함으로써 자연적으로 발생하는 기후시스템 내부의 변동성을 고려한다. 이러한 실험 설정은 카오스 이론에 근거한다. 여러 기후모델에 대해 SMILE 기반 모의를 수행하면 앙상블의 앙상블 개념(large ensemble)이므로 방대한 양의 기후모의 자료가 확보되어 다양한 목적의 연구에 활용할 수 있다. SMILE은 기존의 다중 기후모델 앙상블이 고려할 수 없었던 종류의 불확실성을 추가적으로 고려함으로써 인간의 활동과 자연적 변동성이 복합재해에 미치는 상대적 영향을 정량적으로 평가할 수 있게 한다. 복합재해 연구에 필수적인 표본 수 부족의 한계를 극복할 수 있기 때문에 최근 기후변화 및 수자원 관련 연구에서 적극적으로 활용되고 있다. 또한, 미래 기후를 모의하기 때문에 복합재해 발생의 특성 및 거동을 전망할 수 있고, 충분한 수의 표본은 통계분석 결과에 신뢰성을 부여할 수 있다. 이러한 SMILE의 장점은 향후 더욱 다양한 연구의 기회를 제공할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.122-122
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.