본 논문에서는 소프트웨어 부품을 분류하여 라이브러리에 저장하고, 사용자의 요 구에 따라 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하는 확장된 패싯 분류 방식과 혼합형 검색 모델을 제안하고, 프로토타입 시스템을 설계하여 구현하였다. 분류 방식의 설계 를 위하여 부품들의 기본적인 클래스를 분석하여 필요한 항목을 식별한다음, 항목들의 특성을 분석하고 패싯을 결정하여 구품 식별자를 구성한다. 그리고 부품의 기본적인 특성을 기준으로 응용 영역별로 클러스터링시켜 라이브러리에 저장하고, 부품의 특성 을 표현하기 위하여 패싯과 항목들에 가중치를 할당하였다. 부품의 검색을 위하여, 질 의에 의한 검색 모델 및 유사한 바품들을 쉽게 검색할 수 있도록 가중치와 유사도를 이용하였다. 제안한 분류 방식과 검색 모델은 분류 과정이 간단하고, 유사한 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 질의 작성이 간단해지고, 출력될 부품들의 크기와 순 서의 조절이 가능하여 검색 효율이 개선되었다.
VE는 대상 시설물의 가치향상을 위하여 설계내용에 대한 경제성 및 현장적용 타당성을 기능별, 대안별로 검토하는 체계화된 절차를 말한다. VE의 업무절차 중 준비단계의 주요 목적은 원활한 VE수행을 위하여 관련된 집단의 협력체계 구축과 공동목표를 달성하기 위하여 분석단계에서 요구되는 충분한 자료를 확보하는데 있다. 그리고 사용자 및 발주자 등 프로젝트 이해당사자들의 요구사항을 측정하는 데는 주로 품질모델(Quality Model)이 사용되며, 이러한 품질모델은 VE활동 시 대안이 발주자의 요구사항에 적합한지를 확인하는 평가척도로 활용된다. 하지만, 현행 준비단계 업무는 단순히 발주자 및 사용자의 요구사항을 확인하는 수준이며, 이를 통해서 대상선정 및 기능분석단계의 명확한 목표 및 방향을 제시해주지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 사례분석과 전문가 설문조사 및 면담조사를 실시하여 현행 준비단계 업무의 문제점을 분석하고, 각 주체별 요구항목을 정확히 반영한 새로운 대상선정 모델을 제안하고 사례를 통해 효용성을 검증하였다.
LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.
본 연구는 국민건강영양조사의 식생활 조사영역에서 만성질환의 요인을 파악할 수 있는 항목의 개발 및 보완의 필요성이 제기됨에 따라 국내 및 국외에서 실시하고 있는 식생활 조사항목을 고찰하였다. 고찰된 결과를 기반으로 국민 식생활 패턴이 반영되면서 국가 정책의 평가 지표로 활용될 수 있는 식생활 조사항목을 국민건강영양조사에서 활용 가능하도록 개발하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 개발 및 보완된 식생활조사항목은 국내외 식생활 관련 연구 및 정책에서 사용한 식생활 조사항목을 고찰한 결과를 기반으로 후보 항목을 도출하였고, 전문가 포커스 그룹 조사 및 수요도 조사를 통해 검토되어 8개의 식생활 조사 항목이 선정되었다. 2) 전문가 포커스 그룹 조사 및 수요도 조사 결과에서 선정된 8개의 조사 항목 중에서 조사 필요성 및 타당성에 대해 전문가 의견의 합의가 있는 항목을 최종 선정한 결과, 전체 대상으로는 소금 및 나트륨 섭취, 가당 및 단순당 섭취, 충분한 식사시간 확보 및 식사속도에 대한 항목이 선정되었고, 아동 및 청소년 대상에서는 전체 대상 조사 항목에 추가적으로 카페인 음료 섭취, 간식 및 건강한 식품섭취 항목이 추가되었고, 노인 대상에서는 섭취 제한, 간식 및 건강한 식품섭취 항목이 추가되었다. 3) 최종 선정된 식생활 조사 항목별 설문 문항을 구성하기 위하여 생태학적 모델을 기반으로 한 사회인지이론에 적용하여 각 조사 항목별로 환경, 개인적 요인, 행동의 영역으로 구분하여 문항을 개발하였다. 4) 개발된 식생활 조사 항목별 설문 문항은 학계 전문가들을 대상으로 안면 타당도를 검증하였고 일반인을 대상으로 인지조사를 통해 이해도 평가와 신뢰도 평가를 측정한 결과 적합한 것으로 나타났다. 5) 최종적으로 국민건강영양조사 영양조사 담당자 및 영양분과위원회의 회의 및 검토를 통하여 설문문항이 확정되었다. 이 연구에서 개발된 조사 문항의 활용성을 높이기 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 개발된 조사 영역 중 국민건강영양조사 대상자로 pilot study를 수행하여 신뢰도 및 타당도가 높게 나타난 영역부터 우선적으로 적용될 수 있으며 향후 우선순위에 따라 순환 조사를 할 수 있다. 둘째, 식생활 조사 시, 각 영역별의 환경, 개인적 요인, 행동 문항은 같이 조사하여 서로 문항 간의 상관성 및 유효성에 대한 검토가 필요할 것이다. 셋째, 개발된 신규 조사 문항은 현재 중요한 영양 이슈 중심의 항목으로 개발되었으므로 향후 추가적인 영양문제로 새로운 항목 개발 시에도 좀 더 구체적인 원인 파악을 위해서는 생태학적 모델을 적용한 문항을 이용하여 현황을 파악하고, 그 결과를 근거로 정책 마련에 활용해야 하겠다.
본 연구는 원자력발전소의 방화지역에 대한 화재위험을 전산유체역학모델인 FDS를 이용하여 평가한 내용이다. 원자로 안전정지를 유지하기 위한 스위치기어실이 화재지역으로 선정되었으며, 화재 시나리오는 가상 화재조건을 기준으로 구성되었다. 본 연구의 주요 목적은 화재 모델링의 주요 입력항목인 열 발생율과 분석 모델 격자 크기를 변경한 경우 프로그램에 의하여 나타나는 결과값의 민감도를 분석하는 것이다. 그 결과는 전산유체역학모델에서 개선이 필요한 항목과 함께 결론에 제시되었다.
본 연구는 취약점 분석 평가 수행 시 N/A 점검항목이 보안 수준 결과에 미치는 영향 정도를 분석하였다. 이를 위하여, 본 논문에서는 취약점 분석 평가 범위 및 점검항목과 정량적 산출 방식을 이용하였으며, 항목의 중요성에 따른 등급과 가중치를 부여하였다. 또한, 주위 환경과 IT 기술 발달로 기관은 항상 위험에 노출되어 있으므로 위험 허용 수준을 적용하여 실증적 분석을 수행하였다. 분석한 결과, N/A 점검항목이 보안 수준에 영향을 미치는 요인으로 증명되었다. 즉, 취약점 분석 평가 수행 시 기관 특성상 연계성이 없는 점검항목은 제외시켜야 하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 실증검증을 토대로 기관 특성과 연계성을 갖지 않는 항목을 제외한 후 보안 수준 평가를 수행해야 함을 시사 하였으며, 기관 특성을 고려한 취약점 분석 평가 점검항목 정립 모델 연구가 필요함을 제시하였다.
현재 디지털 아카이빙에 널리 적용되고 있는 정보 모델링에서는 기술사항 생성을 위한 개념적인 프로세스만을 정의하고 있으며, 이를 정보자원의 보존 혹은 보존을 위한 메타데이터의 생성에 실제적으로 적용하는데 있어서는 한계를보이고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 아카이빙에서의 정보 개체를 효율적으로 기술하기 위해 정보자원 클러스터의 개념을 제안하고, 이를 실제적으로 구현하기 위해 XML 구문에 기반한 RDF를 적용하여 보존 기술항목 프레임워크를 구축하였다. 이는 OAIS 참조모델과 FRBR의 개념적인 구조를 결합하여 보존의 대상이 되는 정보자원을 보다 효과적으로 기술하고 보존 메타데이터를 생성할 수 있는 대안적인 접근방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
LNG 플랜트사업은 그 특성상 해외에서 사업을 추진하기 때문에 사업관리도 일반적인 사업관리방식과는 차이점이 있다. LNG 플랜트 사업 프로세스는 가스탐사 및 생산, 물리적인 액화 및 화학적인 전환공정, 수송, 저장 등의 가치사슬로 구성되며, 주로 천연가스를 액체원료나 연료로 전환하는 장치를 중심으로 액화공정(초저온 액화) 및 FEED 패키지, 제어 운영, 건설수행 등 EPC 기술을 대상으로 하고 있다. 이러한 해외에서 수행되고 복잡한 LNG 플랜트공사의 성공은 사업관리 의사결정에 따른 사업의 성패가 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 LNG 플랜트공사의 시공단계 사업관리 의사결정지원 모델을 구축하기 위하여 EPC 단계별로 9개의 사업관리요소 항목을 도출하고, 각 항목별 중요도를 평가하였다. 중요도 평가결과, EPC 단계별로 사업관리와 리스크관리 항목이 공통적으로 중요한 것으로 도출되었다. 특히 본 연구는 사업관리 요소항목과 중요도 평가결과를 기반으로 LNG 플랜트공사의 시공단계의 의사결정지원모델을 개발하였다. 개발된 의사결정지원모델은 향후 시공단계의 사업관리 의사결정지원 시스템 구축의 기반이 될 것이다.
본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.
본 논문은 유한 상태 기계 모델로 표현된 통신 프로토콜의 시험항목에 대한 오류 발견 능력 분석 방법을 제시한다. 시험항목에 대한 오류 발견 능력의 평가는 생성된 시험항목으로 어느 정도까지 오류를 발견해 낼 수 있는지를 측정하는 것이다. 시험항복의 오류 발견 능력 평가 방법은 주로 수학적 분석과 시뮬레이션을 이용한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 동신 프로토콜 시험항목의 오류 발견 능력 분석음 위해 시뮬레이터를 설계, 구현하였다. Inres 프로토콜을 시뮬레이터에 적용한 결과, 출력 오류와 상태 병합. 분리 오류는 100%의 높은 오류 발견율을 보였다. 구현된 오류 발견 능력 분석 시뮬레이터는 다양한 프로토콜에 적용 가능함으로써 새로운 오류 발견 능력 분석 도구로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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