지하수질 감시를 위한 관측은 지하수를 사용하는 주변 인구의 보건은 물론이고 궁극적으로는 지하수자원 보전이라는 측면에서 매우 중요하다. 그러나 지하수 수질관측망은 설계부터 운영에 이르기까지 임의적이고, 체계적이기보다는 경험에 의존하거나 과학적이지 못한 방식으로 시행되고 있는 것이 사실이다. 본 연구는 지하수질 관측망의 효율적 배치를 위한 방법론의 현장적용성을 검토하기 위하여 대표적인 설계방법론을 대상으로 비교연구 하였다. 그 결과, 지하수질 관측망의 설계 시에는 관측망 설치의 목적을 명확히 설정하는 것이 중요하며, 현장정보의 확보수준에 따라 선택될 방법론이 달라져야 함을 알 수 있었다. 또한, 범용관측망 설계기법의 하나인 Integer Programming에 의한 방법과 지하수 정화 목적 관측망 설계기법의 하나인 Cost-to-go 함수 비교법을 동일한 대수층을 대상으로 적용한 결과, 각기 다른 관측정 위치를 얻었으나 요구되는 정보의 양은 비슷하였다. 두 방법 모두 지하수 오염을 모의할 정도의 정보만 확보되면 현장적용이 가능하며, 이를 통해 보다 객관적 근거에 이해 관측망 설계가 이루어질 것으로 판단된다.
네트워크 보안 인프라는 다양한 형태의 기기별 조합과 융합을 기반으로 지속적인 발전을 하고 있다. 방화벽, 가상 사설 통신망, 침입 방지 시스템, 침입 탐지 시스템, 기업 보안 관리, TSM(Telebiometrics System Mechanism)과 같은 단계별 방어정책인 분산제어 형태에서 현재는 보안기기와 솔루션들을 병합함으로써 집중화와 인공 지능화 하는 단계까지 발전했다. 따라서 본 논문에서는 보안 기기와 솔루션을 집중화 하는 네트워크 보안 인프라 디자인 형태를 플랫폼 형태로 제안하고 각각의 경우에 따른 플랫폼 디자인 표준화를 위한 기초자료인 네트워크 보안 인프라 플랫폼 디자인 선정 방법론을 제공함으로써 실무에서 손쉽게 적용하고 구현하는 과정을 통해 침해로 인한 장애제어 등의 문제점을 최소화한 디자인 구현과 구축에 대한 방법론을 제안하고자 한다.
본 연구는 본격적인 우주 경쟁 시대에 중요 국가시설로 부각되고 있는 발사체 개발 시험시설의 변형, 폭발, 개조 등 형상변경 발생 시 효율적이고 체계적인 관리를 위한 형상관리 방법론을 개발하기 위한 연구이다. 형상관리 국제기준 분석을 통해 발사체 개발 시험시설에 적용할 형상관리 프로세스 프레임워크를 추출하고, 발사체 개발 시험시설의 라이프 사이클 엔지니어링을 수행한 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 국내 발사체 개발 시험시설의 운영·관리에 최적화된 형상관리 방법론을 제안하였다. 발사체 개발 시험시설에 대해 형상을 식별하고, 설계 요구조건에 의해 구축이 완료된 상태 이후에는 형상관리 담당, 형상관리 조직, 형상관리위원회를 통해 형상변경 사항에 대해 승인, 처리함으로써 발사체 개발 시험시설의 형상을 통제된 상태로 관리하고자 한다.
전 세계 조선 산업에서 생산성의 향상이 크게 이슈화되면서, 생산 라인의 생산성 향상을 위해 새로운 방법론, 생산 자동화, 향상된 생산계획 및 일정계획 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 조선 생산의 일정계획과 관련하여 소조립 라인의 소일정계획의 최적화를 통한 생산성 향상에 관한 것이다. 소조립 라인의 소일정계획 최적화를 위하여 공정 별 작업자 배치와 운용에 관한 시나리오와 스키드 패턴의 투입 순서를 미정 다항식 문제로 정식화하고 문제 해결하기 위해 메타휴리스틱 방법 중 하나이며 확률변수를 사용하는 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 지역 최소값에 빠지는 것을 막고 전역 최소값을 찾도록 하였다. 실제 조선소의 소조립 라인의 작업 시간 데이터와 스키드 투입 순서 데이터를 사용하여 최적화를 수행하고 최적화 결과의 효과를 검증하였다.
전기기기 최적 설계에 있어서 결정론적 최적화 방법은 국부해를 빠른 속도로 찾을 수 있지만 최적값에 대한 보장이 어려우므로 비결정론적 방법인 진화전략 알고리즘을 많이 사용한다. 전기기기 최적화에 쓰이는 많은 확률적 알고리즘 중에서 진화 전략 알고리즘은 시뮬레이티드 어닐링과 유전 알고리즘을 결합한 방법으로, 전체 최적점 탐색이 가능할 뿐만 아니라 알고리즘이 비교적 간단하면서도 빠른 수렴 특성을 갖고 있다. 그리고, 종류 또한 다양하다. 진화 전략 알고리즘 중에서 중요한 것은 수렴속도와 성공률에 기여하는 파라미터들을 잘 선정하는 것이다. 본 논문에서는, 진화 전략 알고리즘의 중요한 인자인 자식 세대의 개수인 ${\lambda}$값과 ${\alpha}$값을 변화시켜 가면서 변수 개수에 따른 최적화된 조합을 제시한다. 본 논문의 결과는 전기기기 최적 설계에 응용하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.53-73
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1997
대부분의 조직들은 그 조직의 생존과 발전을 위해 장기 전략 계획과 동시에 운영 을 위한 구체적 단기 계획(예 : 생산 계획)을 항상 수립 또는 조정하고 있다. 특히 장기적인 관점에서의 이익 극대화와 생존을 위해 수립되거나 조정된 장기 전략 계획을 효과적으로 달 성하기 위해서는 실제 그 전략을 수행하기 위한 단기 계획에 대한 전략 계획 결과의 일관되 고 지속적인 반영이 필수적이다. 그러나 단기 계획 수립 시점에서 전략 목표나 전략 계획의 내용을 단기적으로 실현 가능한 이익 관점에서 양적으로 구체화하여 평가하기 어려운 현실 적 이유로 인해 대부분의 경우 객관적으로 측정 가능한 단기 이익을 극대화하는 방향으로 단기 계획을 수립하는 것이 보통이다. 따라서 이러한 단기 계획의 수립은 장기 전략 계획과 의 불일치를 가져오게 되며 궁극적으로 기업의 장기적 이익 극대화와 생존에 불리한 결과를 초래할 수도 있다. 이에 따라 본 연구에서는 장기전략 계획이 구체적인 단기 계획에 있어 어떤 구체적이고 명시적인 의미나 결과를 가지게 되는지를 파악할 수 있는 체계를 모형화 하고, 이를 바탕으로 장기 전략 계획을 달성하기 위해 혹은 장기 전략 계획의 변화가 발생 했을 경우 이에 따른 단기 계획에의 일관된 조정을 수행할 수 있는 방법론을 개발 제시하고 자 한다. 본 연구에서는 이를 위해 장기 전략 계획으로는 포트폴리오(Portfolio) 계획 모형을 가정하고 있으며, 단기 계획 수립은 최적화 모형(예 : 선형계획법)을 사용하는 것을 전제로 하여 신경망 기반 응용최적통제(Adaptive Optimal Control)기법을 통해 포트폴리오 모형을 전략 목표를 위한 최적화 모형의 통제 및 조정을 수행함으로써 전략 계획에 의한 단기 계획 조정을 달성하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 장기 전략 목포를 달성하기 위한 일 관적인 기군에 따른 적절한 단기 계획의 통제가 가능하다는 것을 보여주었으며 나아가서 장 기 전략 목표와 단기 이익간의 체계적인 상호 교환적 절충의 가능성 역시 경험적으로 증명 하고 있다. 이는 대부분의 기업 환경에 적용되어 현대의 빠른 기업 환경 변화에 대응하기 위한 전략 계획의 변화를 신속하고 효과적으로 단기 계획에 반영할 수 잇는 방법을 제시함 으로써 기업의 전략 목표 달성에 중요한 역할을 담당할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 지속 가능한 산업 개발을 위한 생태산업단지(eco-industrial park, EIP)의 개발이 각 국가별로 활성화 되고 있다. 생태산업단지(eco-industrial park)는 사업의 특성상 기업 및 정부, 그리고 자치단체가 모두 참여하는 성격을 지니지만 이를 구체적으로 실현하는 데는 공학적인 모델링 과정이 필요하다. 생태산업단지를 위한 주요 기술로는 에너지 교환, 물질흐름분석, 용수 이용 최적화, 전과정 평가를 통한 환경영향평가 등이 있다. 생태산업단지를 공학적으로 설계하는데 있어서 해당 기업들의 물질흐름이 어떻게 진행되고 이것을 어떻게 최적화 하여 모델링 할 것인지가 주요 목적이므로 물질흐름분석(material flow analysis, MFA) 방법론은 생태산업단지 설계에 유용하게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 물질흐름분석 방법론 기술과 포항 생태산업 시범단지의 사례연구를 바탕으로 물질흐름 분석방법을 생태산업단지 모델링에 적용하는 방법, 그리고 MFA 모델링을 위한 소프트웨어의 활용을 제시한다.
토목 공정 계획은 건설 공정 관리에서 중요한 과제 중 하나이다. 수학적 방법론에 기반을 둔 최적화 기법, 휴리스틱에 기반을 둔 최적화 기법 그리고 행위자 기반의 시뮬레이션 등의 방법론이 건설 공정 관리를 위해 적용되어왔다. 본 연구에서는 가상의 토목 공정 환경을 개발하고, 가상의 토목 공정 환경에서 강화학습을 이용한 시뮬레이션을 통해 토목 공정의 최적 경로를 찾는 방법을 제안하였다. 강화학습에 있어 본 연구에서는 상호작용 하며 서로 다른 행동을 하는 굴삭기와 트럭 에이전트들 에 대해 순차적 학습과 독립적 학습에 기반을 둔 두 가지의 Markov decision process (MDP)를 사용하였다. 가상의 토목 공정 환경에서 두 가지 방법 모두 최적에 가까운 토목 공정 계획을 만들어 낼 수 있음을 시뮬레이션 결과에 따라 알 수 있었으며, 이 계획은 건설 자동화의 기초가 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지반 구조물의 재료 물성치에 대한 추계장 세트를 이용하여 재료 물성치의 공간적 임의성 및 확률 특성을 역추정한다. 이러한 추정된 재료 물성치의 확률분포 및 확률특성을 이용하여 구조 형상에 대한 위상 최적화를 수행하고, 기존의 결정론적 위상 최적화 결과와 비교한다. 재료 물성치에 대한 한 세트의 추계장들을 생성하고, 각 추계장에서 재료 물성치의 공간적 임의성을 모사한다. 각 추계장에서 재료 물성치의 부분값들을 이용하여 실제 재료 물성치의 확률분포와 확률 특성을 추정한다. 추정된 실제 재료 물성치의 확률특성을 추계장 세트의 확률 특성과 비교한다. 또한, 임의성을 가진 재료탄성계수를 가지는 지반구조물의 최적화 응답변화도와 임의성이 없는 재료탄성계수를 가지는 지반구조의 응답변화도를 비교한다. 따라서, 실제 재료 물성치의 공간적 임의성을 고려한 정량화된 확률론적 위상 최적화 결과를 얻을 수 있다.
소프트웨어 산업 사회에서는 현재까지 생산성 향상이라는 문제에 대한 여러 가지 방안들을 제시하고 있으며, 컴포넌트 기반 개발 프로세스 역시 생산성 향상에 대한 않은 가능성을 제시하고 있다. 하지만 현실적으로 컴포넌트간의 호환 및 상호 운용에 대한 않은 문제점들을 내포하고 있으며, 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 노력들 중의 하나로 OMG의 MDA(Model Driven Architecture) 기술을 이용하여 특정 도메인의 모델 변환(Model Transformation) 구조를 구현하고, 최적화된 개발 방법론을 적용한 실제 사례를 통하여 컴포넌트의 생산성 향상에 대한 결과를 측정하여 그 효과에 대해서 검증한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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