회계시스템에 데이타베이스시스템을 도입하는 연구의 주류는 데이타베이스 분야에서 개발된 데이타모형(data mood)을 이용한 회계 데이타모형의 개발에 있었다. 본 연구의 목적은 데이타베이스 분야에서 최근 개발되어 널리 보급되고 있는 객체지향 데이타모형을 적용한 회계 데이타모형(Object-oriented Accounting Data Model; OADM)을 개발하고 응용하는 데 있다. OADM은 회계시스템의 정보제공능력 제고 및 시스템통합의 과제를 해결하는 데 유용한 도구가 될 것이다. OADM은 데이타모형 관점에서 규명된 전통적 회계시스템의 본질을 모형화의 배경으로, REA 모델을 모형화의 기초로, 그리고 객체지향 데이타모형을 모형화의 도구로하여 개발된다. 회계 데이타모형화에 있어서 복합적인 회계데이타의 표현, 복합적이고 까다로운 회계처리절차의 데이타화, 타부문과의 연계, 회계시스템의 변경 및 확장 등의 제 문제점은 기존의 데이타모형으로는 해결하기가 어려우나 객체지향 데이타모형을 회계 데이타모형화에 도입함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 연구와 관련한 후행 연구로는 활동중심 원가계산의 모형화, 예산시스템의 모형화 그리고 사무정보시스템의 모형화 등을 들 수 있다. OADM은 이러한 모형화의 기초로 이용될 수 있다. 모형의 실증분석도 가치 있는 미래연구로 본다.
오늘날 공공부문정보화사업에서의 정보시스템에 대한 도입은 정보시스템 자원을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어는 서로 불가분의 관계를 갖고 있음에도 하드웨어와 소프트웨어에 대한 규모산정은 서로 상이한 기준이나 지침에 따라 독립적으로 진행되어 왔다. 그러나 이러한 방식은 체계적이고 합리적이지 못하여, 정보시스템 도입이 지속적으로 증가하고 있는 상황에서 적정 시스템 도입 및 개발 등을 위한 객관적 , 체계적 , 통합적인 기준 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 하드웨어 규모산정지침과 소프트웨어 대가기준 등 정보시스템 규로산정 관련 기준 간의 연계를 위한 사전연구로써 통합규모산정을 위한 통합모형을 제시하였다.
최근의 하천복원 사업은 제외지 중심의 하천복원에서 벗어나 제내지의 격리 차단된 구하도까지 복원하고자 하는 노력이 시도되고 있다. 그러나 하천복원에 따른 수리적 및 생태적 연결성 향상이 적절히 수행되는지에 대한 정량적 평가 수단이 부족한 상태다. 본 연구에서는 구하도 복원에 따른 생태적 연결성 평가수단으로서 복원전 후 수리해석 결과를 이용하여 대상어종의 서식처적합도지수(HSI)와 식생의 공간분포를 분석 또는 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 공간분포된 수리특성을 위해서는 2 3차원의 모형이 필요하지만 복잡한 계산과정, 고도의 기술 및 많은 시간과 비용이 필요하다는 점에서 접근이 용이하지 않다. 이에 1차원 홍수추적모형의 결과를 이용하여 1차원 수리특성을 2차원으로 확장시키는 수치모형도 함께 개발하였다. 다만 개발된 각 모형의 단계별 실행 결과는 개별적인 요소의 평가로서 그 의미가 작으므로 하천복원의 종합적 평가를 위한 수리-물리서식처-식생의 통합적 모의가 필요하다 개발된 모형의 사용성 증대 및 생태적 연결성 평가 통합모형으로의 발전을 위해 개발된 모형을 하나의 연동시스템으로 구축하고자 하며, 연동 시스템을 이용하여 수리적 및 생태적 연결성을 신속하고 간단하게 해석할 수 있다.
지식관리 인프라의 구축에는 다양한 정보시스템간의 인터페이스와 통합이 필요하다. 특히 디지털도서관과 지식관리시스템은 조직 내·외부 지식의 유기적인 상호작용을 위해 통합적인 시각에서 구현되어야 한다. 본 연구에서는 지식관리의 주요 요소별로 두 시스템을 비교·분석하여 공통기반과 차이점을 도출하고 각각의 제한요소를 상호 보완할 수 있는 지식관리 통합모형을 제시하고자하였다. 정제된 외부지식을 적시적소에 공급하는 디지털도서관과 이를 기반으로 새로운 지식의 창출을 지원하는 지식관리시스템의 유기적인 연계와 통합은 지식관리의 성과제고에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 금융상품을 나타내는 자료 객체로부터 분석 모형을 분리해 내고 사용자의 필요에 따라 이들을 자유롭게 통합할 수 있는 객체 지향 구조를 제안한다. 이를 위해 자료와 모형을 효과적으로 다루는 구체적 객체 지향 구성체를 제시한다. 또한, CORBA나 DCOM과 같은 분산 객체 기술을 이용하여 분산 시스템 환경에도 적용될 수 있도록 설계한다.
하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.
농업 기상 자료의 수집 및 식물병 예찰 절차를 통합한 시스템을 -32비트 개인용 컴퓨터 운영 체계인 OS/2에서 개발하였다. 통합 시스템은 무인기상관측기(AWS)로부터 자료 수집을 하는 절차, 준실시간 기상자료로부터 병예찰을 하는 절차, 기상 정보와 병예찰 정보를 글과 그림으로 출력하는 절차의 세 부분으로 나뉘어 있다. 통합 시스템은 여러 지역의 실시간 기상 자료를 수집하며 기상 자료를 이용하여 각 지역의 병예찰 정보를 즉시 생성한다. 본 연구에서는 기상 자료를 이용한 병예찰 모형의 예로서 도열병 예찰 시뮬레이션 모형을 사용하였다. 또한 식물병 예찰을 위하여 무인기상관측기가 갖추어져야 하는 최소한의 요구 사항을 검토하였다. 본 시스템은 각종 식물병 예찰 모형의 개발과 관련하여 각 모형의 구동을 위하여 쓰여질 수 있을 것이다. 현재 각 농촌진흥원과 지도소에는 많은 수의 무인기상관측기가 설치되어 있으므로 이를 이용하여 본 시스템을 실용화 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 홍수유출의 해석·예측을 위한 홍수추적 모형으로서 현재 국내에서 널리 이용되고 있는 저류함수모형을 개선하였다. 유출 해석의 정확성에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나인 매개변수 산정에 최적화기법을 도입하여 기존의 경험식 등에 의한 매개변수 결정의 비객관성을 개선하였으며, 결정된 매개변수들을 시변성으로 취급하고 이의 실시간 자동보정에 퍼지제어를 사용하여 시간에 따른 유역의 변동 특성에 적절히 대응 할 수 있도록 하였다. 또한 홍수유출 해석시 가장 까다로운 문제점 중의 하나인 잔유역 유입량의 처리를 위하여 유역모형과 하도모형을 하나의 단일모형으로 하는 통합저류함수모형을 제안하였다.
암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할 것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기 위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한 투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
비정형격자 기반의 수치해석모형을 이용하여 지하공간침수해석모형을 개발하였다. 본 모형은 지하공간의 흐름 특성을 link-node 시스템에 의해 해석하고, 계단 및 벽구조물 등의 지하공간 구조물 배치 영향을 고려한 침수해석을 수행할 수 있다. 흐름은 두가지로 구분하며, 하나는 두 개의 인접한 격자가 지하공간에서의 지하철 노선에 해당되어 수로형 흐름을 나타내는 경우이고, 다른 하나는 지하공간에서의 지하철 노선 이외의 지점 및 지하상가 등으로 물이 확산되는 위어형 흐름인 경우이다. ArcGIS 시스템의 Visual Basic Application을 이용하여 Dual-Drainage 침수해석 모형과 지하공간침수해석 모형이 통합하였다. 개발된 통합모형은 홍수관계기관이 침수 발생이 예상되는 지점에서 홍수피해 방지를 위해 배수시스템의 용량에 대한 재설계 흑은 확장 등과 같은 대책을 수립하는데 도움을 줄 수 있고, 침수위험지도작성 및 홍수경감대책을 수립하는데 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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