건설공사 프로젝트는 기획, 설계, 시공, 운영 및 유지관리 등 각 단계의 다양한 참여 주제에 의해 프로젝트가 진행되고 각 분야 간 원활한 의사소통을 통한 협업으로 일을 진행해 나간다. 그러나 각 단계별 커뮤니케이션이 원활히 이뤄지기가 힘들며, 이러한 단계별 분절의 가장 큰 이유 중 하나가 실제적 결과물은 3차원 기반인 것에 비해, 그 과정이 2차원 CAD 시스템에 의존하는 결과와 과정의 격차 때문이다. 그로 인해 각 관련 분야에서 발생되는 정보의 불확실성, 부정확성, 표현의 애매모함 등으로 인해 재작업 및 불필요한 작업이 빈번히 발생하여 전체적인 공정의 지연 및 비용의 문제, 결과물의 품질에 대한 문제가 발생하고 있다. 또한 도면에서의 한계점인 거리감, 공간감 등 실제 사람이 느끼는 Scale감을 알 수 없어 공간에 대한 이해도가 떨어지는 한계점을 극복하지 못하고 있으며 1인칭 작업운영 방식으로 인하여 협업 설계과정에서 원활한 팀워크를 유도 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 협업설계 과정에서 기본설계 단계를 지원하는 설계 도구로서 건축모델의 단순 시각화에서 벗어나 가상공간에서 몰입형 VR 시뮬레이션을 구현하기 위하여 프로토타입 응용을 개발 하였고, 이것을 "Digital Studio"에 구현하여 즉각적인 공간 시뮬레이션을 통하여 실제 시공 전에 문제점들을 검토 및 보완하고 전체적으로는 생산성 향상과 설계 과정 중 오류를 최소화하기 위한 VR시뮬레이션 시스템의 제안 및 Viewer 모듈을 개발 하였다.
도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.
내적 및 외적인 자원이 부족한 창업 초기 소상공인의 경쟁력 강화를 위한 방안으로 정부에서는 중소기업 컨설팅 지원 사업을 실시하고 있다. 하지만 무형 지식서비스인 컨설팅이 갖는 품질 불확실성으로 초래되는 시간, 노력, 비용적 측면의 리스크는 수진 기업이 일방적으로 떠안아야 한다는 한계도 존재한다. 때문에 국내 상당수의 컨설팅 수진 기업들이 컨설팅 결과물의 신뢰성에 의문을 품고 있으며 비용 대비 컨설팅 효과가 낮다는 부정적인 태도를 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 한국과 중국의 컨설팅 수진기업의 추천의도에 미치는 영향에 관한 실증적 연구를 진행하였고 그 차이에 대해 분석하였다.
부산항은 "한진 해운 파산"과 같은 불확실한 해운 상황에도 불구하고 2017년도 2,000만 TEU 이상 물동량을 처리하였다. 선박 생산성 또한 높은 수준으로 세계에서 가장 바쁜 터미널 6위를 달성하였다. 우리는 이러한 높은 수준을 유지하기 위하여 고객에게 생산성뿐만 아니라 고품질의 안전성 또한 제공하여야한다. 부산항 'A' 터미널에서 발생한 지난 3년간의 사고 데이터를 분석하여 어떤 장비가 가장 많이 사고를 발생하였고 어떤 위험점이 가장 높은지를 위험성 평가기법으로 알아보고, 이러한 사고를 미연에 방지하기 위한 방안을 보우타이 기법을 활용하여 제시하고자 한다. 실증자료를 분석한 결과 터미널 내의 이동장비 중 야드 트랙터의 충돌사고가 가장 높은 것으로 나타났다. 안전한 부산항을 만들기 위하여 우리는 가장 먼저 야드 트랙터의 충돌사고 예방법 (Control measure)과 사고 발생 시 대처방안 (Recovery measure)을 철저히 준비하여 사고를 미연에 방지하여야 할 것이다. 본 연구의 결과는 관련 실무에 다양한 시사점을 제공하였다.
품질에 대한 정의는 계속 진화하고 있다. 최근 들어서는 고객관점의 품질을 중시하며 고객의 잠재적 요구를 얼마나 잘 충족시키고 있는가에 대한 관심이 커지고 있다. 카노가 제안한 2차원적 품질의 개념은 고객만족에 중요한 품질속성을 발견하는 데 유용한 프레임워크를 제공하며 제품 및 서비스 개발을 위해 널리 적용되고 있다. 카노모델은 제품 및 서비스 품질요소를 매력적, 일원적, 필수적, 무관심, 그리고 역 품질요소로 구분한다. 그 중 매력적 요소를 발견하는 것은 고객만족의 효과적인 달성에 중요하다. 하지만 카노가 제시한 분류방법은 고객의 애매하고 복잡한 생각을 다루는 데 한계가 있다. 고객응답에는 그 자체로 불확실성과 불완전성이 포함되기 때문이다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 퍼지기법을 이용한 품질요소 분류절차를 제시한다. 수치실험 결과, 제안된 방법은 고객의 다양한 반응을 수용하는 데 효과적이며 잠재적 요구를 식별하는 데에도 유용한 것으로 나타났다.
작물 모형의 품종에 따른 특성을 나타내는 품종 모수를 추정하기 위해서는 많은 양의 생육 관측 자료가 요구되며, 이를 확보하기 위해서는 많은 비용과 노력이 요구된다. 고품질 자료는 아니더라도 공개되어 있는 작물 생육 자료를 활용하여 모수 추정에 사용할 수 있으나, 이러한 자료의 품질에 대한 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 농업자료에 대한 정량적 평가 도구인 DatasetRanker를 사용하여 벼에 대한 지역적응시험 자료를 평가하였다. 또한, 결과를 바탕으로 자료의 품질을 개선하기 위한 관측체계의 개선방안을 제시하고자 하였다. 평가 결과 각각의 품종들은 모두 네 등급 중 세 번째로 높은 은 등급으로 평가되었으며, 더 상위의 등급을 얻지 못한 것은 대체로 생육 및 생육환경에 대한 관측자료의 부족에 기인하였다. 결과를 개선하기 위해서는 추가적인 관측자료가 요구되며, 일부 재배관리 등의 기본적인 조건들에 대한 정보를 추가하는 것만으로도 품질에 대한 평가 점수가 약 10%정도 상승할 것으로 예상되었다. 또한, 정확한 위치정보가 공개될 경우 이를 기준으로 수집되는 토양 정보와 기상 정보의 불확실성을 감소시킬 수 있을 것이다. 생육기간 중 시계열적인 관측자료가 수집된다면 품질이 상당히 개선될 것으로 예상되었으며, 이를 위한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
전력 계통에서 발생하는 부하손실은 전기품질 수준을 평가하는 지표로 활용되지만, 국내외 전력 유틸리티들의 수익 창출을 방해하는 가장 큰 요인이 된다. 따라서 전력 계통에서 발생하는 부하손실에 대한 정확한 분석은 매우 중요하다. 그러나 빠르게 증가하는 분산전원 연계로 인해 배전계통의 변동성이 증가하여 정확한 손실량을 계산해내는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문에서는 분산전원 연계로 인해 배전선로에서 발생하는 부하손실의 더욱 정확한 산정을 위하여 스마트그리드 빅데이터 인프라를 구축하였다. 또한, 스마트그리드 빅데이터의 특성 중 하나인 '불확실성'을 제거하기 위한 데이터 전처리기법을 적용하여, 부하손실 분석의 정확도를 높였다. 본 논문에서 수행한 부하손실 분석 결과는 배전설비 투자계획 또는 안정적인 전력공급 신뢰성과 전력품질을 유지하기 위한 배전계통 운영계획에 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
eSCM의 확산은 기업의 경쟁 환경을 급변시키고 있다. 과거의 생산성 및 효율성을 통한 원가 절감과 품질 개선 중심에서 벗어나 시장수요를 신속하게 충족시키는 응답성 중심으로 변하고 있다. 이는 고객이 요구하는 제품, 가격 및 조건에 관계없이 최소의 비용으로 신속하게 고객에게 가치를 제공하는 것이다. 이렇게 eSCM의 확산이 빠르게 진행되고 있지만 공급체인의 한 구성원인 제조부문과는 아직도 정보 흐름의 공유가 잘 이루어지지 않고 있는 실정이다. 불확실한 수요예측은 재고품절을 발생시키며 고객들의 주문취소나 많은 품절 비용을 초래하게 된다. 따라서 본 연구에서는 조정 에이전트 기반으로 고객과 제조자와 공급자 간의 조정을 통해 최소비용으로 주문량에 대해 분할 납품을 제시하고 그에 따른 비용을 산출하여 그 비용만큼 할인혜택을 부여함으로써 고객만족도와 비용측면을 비교 검증한 모델을 제시한다.
The paper aims to analyze structure of I/Q data observed from radar and reliably estimate rainfall through quality control of I/Q data that can quantify uncertainty of I/Q data occurring due to resultant errors. Radar rainfall data have strong uncertainty due to various factors influencing quality. In order to reduce this uncertainty, previously enumerated errors in quality need to be eliminated. However, errors cannot be completely eliminated in some cases as seen in random errors, so uncertainty is necessarily involved in radar rainfall data. Multi-Lag Method, one of I/Q data quality control methods, was applied to estimate precipitation with regard to I/Q data of rainfall radar in Mt. Sobaek.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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