• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.154-165
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• 2001

소프트웨어공수 예 에 관한 전공적인 모델링의 한계점을 극복하기 위해 사례기반과 신경망 그리고 퍼지이론 및 전문가 시스템 등 인공지능 기법을 이용한 연구들이 제시되고 있다. 특히 신경망을 이용한 공수예측 모델들이 예측력에 있어서 전통적인 모델들 보다 우수한 예측결과를 제시하고 있다. 그러나 이들 신경망 모델에 있어서도 고려되어야 할 점은 입력 데이터의 노이즈와 모델 설계 및 사용에 있어서 유연성 및 요율성 측면이 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 신경망모델의 효율성 향상을 위한 새로운 방안으로 최적의 축약형 모델구조와 이에 관련된 최적 사례들을 사용하기 위한 사례기반 휴리스틱 검색기법을 제시한다. 30여개의 실제로 수행된 프로젝트의예측결과를 통해 최적사례 기반 축약형 신경망 모델의 결과가 저통적인 COCOMO 모델 그리고 기존의 신경망 모델과 비교해서 예측력과 모델의 유연성이 좋아졌음은 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 새롭게 제시한 축약형 모델과 최적사례기반 접근 방법은 급변하는 정보시스템 패러다임하에서도 유용하게 사용될 수있을 것이다.있을 것이다.

• 전자통신동향분석
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• 제26권6호
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• pp.10-20
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• 2011

글로벌 기후변화 및 에너지 부족이라는 문제는 단순한 어려움이 아니라, 인류 생존의 위협이라는 문제로 다가오고 있다. 이에 따라 국제 환경에서도 탄소배출 규제라는 공감대가 형성되어 향후 점차 에너지 소비 및 탄소배출 저감이라는 문제가 더욱 강조될 것이다. 이러한 즈음에 맞추어 국내 전체 에너지의 25%를 차지하고 있는 건물 에너지 소비에 대한 관리 분야는 국가적으로도 관심을 소홀이 할 수 없는 부분이다. 이에 지식경제부에서는 100대 전략 후보기술에 "건물 및 집단 에너지 최적 운영 시스템" 분야를 선정해 놓고 있다. 이에 본 고에서는 건물 에너지관리 기술에 대한 현황 및 동향에 대하여 알아보고, 최근 건물 에너지관리 분야에서 주요 기술로 인식되고 있는 통합관제센터에서 다수 건물의 에너지를 모니터링하고 관리함으로써 건물 관리 측면에서 경제성을 제공하고, 통합관제센터의 에너지 전문가 또는 전문가 시스템에 의해 에너지 최적화 방안을 도출해내는 원격 에너지관리 시스템 기술에 대하여 알아본다. 이를 위해 현재 대표적인 연구개발 사례로 고효율 건물 에너지 감응형 EMM 플랫폼 기술개발에 대하여 알아보도록 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권3호
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• pp.139-154
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• 2016

우리나라 여러 항만들에서 활용중인 항만인센티브제도는 경쟁항만과의 가격경쟁력을 높이는 마케팅 도구로 활용되고 있다. 그러나 각 항만은 보다 정밀한 제도의 설계보다는 경쟁항만의 제도에 대한 즉각적이며 단편적인 모방대응전략을 주로 사용하고 있다. 또한 고객 화물 집단별예산도 이론적 검증 없이 배분되었기 때문에 제도의 효과에 대한 정밀한 분석과 제도의 재설계가 요구되고 있다. 본 연구는 선형계획모형으로 항만인센티브제도를 모형화하고, 광양항을 대상으로 사례분석 하였다. 광양항에 대한 분석결과 기존의 정성적인 방식의 인센티브제도 설계만으로는 이론적으로 미흡한 것으로 분석되었으며, 각 유형 마다 인센티브의 효과 유무 또는 과부족 여부도 확인되었다. 인센티브제도의 전체 예산중 마일리지 예산은 최소화하고 기존화물 집단예산에 61.77%, 그리고 신규(증가)화물 집단예산에 38.23%씩 배분하는 것이 더욱 합리적인 것으로 나타났다. 추후연구에서는 본 연구과정에서 제기된 정확한 모형 구축에 필요한 충분한 기초자료에 대한 접근과 인센티브 제도를 더욱 정확하게 파악할 수 있는 제약조건 등이 대한 보완되어야만 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권spc1호
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• pp.743-753
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• 2020

본 연구에서는 지역 맞춤형 지하수자원 최적 운영 관리 방안 제시를 위하여 국내 수자원 분야 연구 동향 분석을 실시하였다. 수자원 분야와 지하수 자원 분야에서 세부 분류 분야를 결정하였다. 수자원 및 지하수자원 관련 연구의 사례 및 동향 분석을 통해 장기 관측 가능 실증 연구 부지의 확충, 공간 단위 위주의 수자원 평가, 법률 및 조례의 유역 특성 미반영 등 세 가지 개선 사항을 제시하였다. 본 연구의 연구 결과는 지하수자원 관리 정책 입안자 집단으로 하여금 연구 현장에서 요구 사항을 파악할 수 있고, 이후 지하수자원 관리 정책 결정 시 정책적 판단 근거가 될 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.370-375
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• 2009

본 연구는 문화재 보호구역을 근접 통과하는 노선의 설계실무에 종사하면서 경험한 문화재 현상변경을 위한 노선계획 사례를 서술하였다. 많은 시간, 비용, 노력을 투자하고 주민협의를 마친 노선이 문화재 보호구역 현상변경과정에서 부적합 판정되어 당초노선이 변경됨에 따라 사업지연, 역민원 발생 등이 문제점으로 대두되는 경우가 많다. 본 연구는 이러한 갈등이 반복되지 않기를 바라며 문화재 보호구역을 근접통과한 철도사업 사례를 중심으로 노선에 대한 집단민원 발생내용과 이를 수용하는 최적노선 선정과정을 살펴보고, 원만한 사업추진을 위한 적절한 문화재현상 변경 허가신청 시기와 노선계획 기법 등 기술적 주요 고려사항을 제언하였다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.101-112
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• 2018

본 연구는 교통사고 예방과 사후 처리를 위한 차량용 블랙박스 디자인 개발로 블랙박스 시장 성장에 따른 기업의 대내외 블랙박스 디자인 경쟁력을 높이기 위해 진행되었다. 과거 블랙박스 시장은 꾸준히 증가하는 소비자 수요를 맞추기 위해 무분별하게 상품을 양산했었다. 수많은 종류의 차량용 블랙박스는 현재 사후관리, 품질, 디자인 등 소비자 요구를 잘 반영한 제품만이 생존하고 있다. IT 및 사회관계망의 발전으로 정보와 공유, 소비의 사이클이 빨라지면서 소비자의 다양한 요구가 발생하고 있는 상황이다. 따라서 급변하는 소비자의 니즈를 효과적으로 조사할 수 있는 새로운 디자인 방법이 필요하다고 생각한다. 새로운 소비자 니즈 조사방법으로 사례연구 및 전문가의 집단지성 방법론을 활용하여 빠르고 효과적인 소비자 요구를 도출할 수 있었다. 본 연구는 사례 연구에서 베스트셀러 블랙박스를 조사하여 디자인의 흐름을 파악하고, 차량에 장착되는 제품이라는 특수성을 고려하여 블랙박스 최적의 거치 구간을 조사했다. 이후, 블랙박스 디자인 전문가 집단의 담론을 통해 디자인의 지향점을 찾고, 블랙박스를 사용하면서 발생한 문제점을 논의하는 과정과 소비자 요구 조사 과정을 거처 블랙박스 개발에 반영했다. 집단지성 분석을 통해 새로운 거치 방식을 제안한 선도형 블랙박스(A type) 타입과 사전조사 분석을 반영한 양산 개선형 블랙박스(B type) 타입으로 나누어 디자인을 제안했다. 선도형 블랙박스는 차량과 일체형으로 디자인을 구현하고자 접착식 거치 방식이 아닌 룸미러 경첩(hinge)를 감싼 후 나사로 체결하는 구조로 구현하였다. 그 결과 차량과 일체화된 형상을 구현할 수 있었고, 집단지성 분석으로 조사된 문제점인 거치대 접착식 블랙박스의 탈 거 문제를 해결할 수 있었다. 양산 개선형 블랙박스는 사전 트렌드 조사를 통해 도출된 스타일 및 재질을 차량과 같은 방식으로 구현했으며 SD카드 탈거시 본체 전원을 자동으로 끌 수 있도록 슬라이드 구조를 채택하여 소비자 요구를 반영 하였다. 이처럼 본 연구는 트렌드 분석과 집단지성 방법을 통해 진화되는 소비자의 니즈를 발견하고 두 가지 분석에 의해 도출된 블랙박스를 비교할 수 있다. Ideation, Modeling, Rendering, Mock-up을 통해 양산을 구현하는 디자인 전 과정을 다루고 있다. 디자인 방법과 구현을 통해 기업의 블랙박스 디자인 경쟁력 강화에 기여하고자 했다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.87-98
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• 2005

본 연구는 도심구간통과 철도노선에서 빈번히 발생하는 민원을 고려하여 철도 건설대안의 우선순위를 판단할 수 있는 방법론을 다기준 의사결정법의 하나인 AHP (Analytic Hierarchy Process; 분석적 계층화법) 기법을 이용하여 개발하였다. 철도사업과 관련된 민원의 특성 및 원인을 분석하기 위해, 경의선, 경춘선, 수인선, 장항선의 네 개 노선에서 주로 발생되는 민원사항을 정리 분석하였다. 원인별로 분류된 민원을 해결할 수 있는 전문가 집단의 브레인 스토밍 과정을 거쳐 현행유지를 포함한 7 개의 철도건설 대안을 제시하였다. 선택된 최적대안을 시행함에 있어 문제가 될 수 있는 항목을 사전에 파악할 수 있도록 개선우선순위를 도출하였으며 AHP 평가설문이 내재적으로 가지는 중복도 문제를 해결하기 위해 Fuzzy 측도를 활용한 송기한 (2002)의 모형을 적용하였다. 각 대안 간 가중치 변화에 대한 민감도 분석을 수행하여 집단간 이해관계의 차이로 인한 최적대안의 변화정도를 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 방법의 적용성 검토를 위해 경의선 구간 중 고양시 지역을 대상으로 지하화와 현행유지 대안에 대한 사례분석을 수행한 결과 각각 0.489, 0.511로 현행유지 대안이 더 높은 점수를 가지는 것으로 나타났다. 하지만 중복도와 민감도 분석을 시행했을 경우 평가점수에 다소 차이가 나타났다. 또한, 현행유지대안을 선택할 경우 종합교통체계의 열위지수가 0.1063으로 가장 우선적으로 보완되어야 할 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 모형을 바탕으로 민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.

• 기술혁신연구
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• 제24권4호
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• pp.27-53
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• 2016

본 사례는 공작기계산업의 A사에서 수행한 R&D 개발완료 과제 79건을 대상으로 R&D 효율성을 DEA를 활용하여 분석하고, 그 개선방안을 제시한 것이다. DEA 분석에서 투입변수는 R&D 투자비와 연구인력 맨먼스, 산출변수는 개발기간 목표달성률과 예상매출액(5년간)으로 설정하였으며, 표본은 제품, 선행기술, 제어기술로 구분하여 분석하였다. 여기서 선행기술은 제품성능을 위한 요소기술과 응용프로그램을 개발하는 것이고 제어기술은 컴퓨터를 토대로 수치제어 프로그램을 설계하는 것이다. 분석결과에 따르면 제품, 제어기술, 선행기술 순으로 효율적으로 운영되고 있어 선행기술의 효율성이 가장 낮았다. 그 이유는 선행기술의 불학실성에 기인한다. 선행기술은 개발목표를 정하기 어렵고 개발계획도 수립하기 어렵다. 심지어 운영하는 과정에도 환경변화가 영향을 미친다. 투자효율성 분석결과에서 CRS는 제품 34.6%, 선행기술 14.3%, 제어기술 38.9%이다. IRS는 제품 53.8%, 선행기술 85.7%, 제어기술 38.9%이다. DRS는 제품 11.5%, 선행기술 0%, 제어기술 22.2%이다. 전체적으로 본 사례는 과다투입보다는 과소투입이 문제가 되고 있다. 이는 R&D 투자 부족을 의미한다. 주목할 부분은 기업의 미래 경쟁력이 될 수 있는 응용기술에 대한 과소투입이 심각하다는 것이다. 비효율적 DMU의 효율적 운영을 위해서는 최적의 투입량을 관리해야 하며, 이것은 준거집단과의 비교를 통해 구할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.69-74
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• 2023

온라인 전시관을 기반으로 한 스마트(智慧) 박물관은 문화 예술을 체험 할 수 있는 예술과 미래 기술의 접목으로 4차 산업혁명의 움직임과 그 맥락을 같이 한다고 볼 수 있다. 본고는 중국 스마트 박물관에 대해 둔황박물관, 고궁박물관, 중국 공예미술대사 박물관의 적용 사례를 통해 중국이 4차산업의 기술을 어떻게 수용하고 기술을 적용하여 선도하고 있는지 살펴보았다. 공통적으로 중국 스마트 박물관은 환경데이터 수집 및 통합 디지털 어플리케이션 설립, VR AR을 통해 컬렉션 보전, 서비스, 관리, 전시에 폭넓게 활용되고 있었다. 본 연구자는 중국 스마트(智慧) 박물관 사례를 통한 온라인 전시는 운영상의 효용성이 뛰어나고 이미지 복제품 아니라 다른 차원에 존재하는 공간으로 파악하였다. 따라서 온라인 전시는 공간을 확장시킬 수 있는 최적의 매체이며, 감상자들은 박물관을 직접 방문하지 않고도 박물관 전시실을 구석구석 거닐며 박물관의 모든 콘텐츠와 소통할 수 있다. 스마트 박물관의 온라인 전시를 통해 관람객과 감상자는 보다 적극적인 문화소비자로 전환될 수 있으며 집단 역량을 키울 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.