In the process of creating drawings based on Building Information Modeling (BIM), automatically generated annotations can cause interference issues depending on the drawing type. This study aims to develop an algorithm for repositioning annotations using genetic algorithms to minimize such interferences. To achieve this, the Application Programming Interface (API) of BIM software was used to analyze data extractable from BIM drawing files. The process involved defining drawing data related to annotation repositioning, preprocessing this data, and deriving optimal placement coordinates for the annotations. Furthermore, applying the developed algorithm to the preliminary design drawings of small and medium-sized neighborhood facilities resulted in approximately a 95.37% decrease in annotation interference, indicating that the proposed algorithm can significantly enhance productivity in BIM-based drawing tasks.
혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.
최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문에서는 기존 네트워크에서 QoS(Quality of Services) 및 QoE(Quality of Experience)기법들을 분석하고, 재해정보 확산을 위해 끊김없는 N-Screen 서비스들을 제공할 수 있는 고신뢰성 네트워크 시스템 프레임워크 및 그 서비스 전달 기법을 제안한다. N-Screen 서비스에서 콘텐츠 소비자의 만족도, 즉 QoE 는 재해정보 확산에서 중요한 요소가 되고 있으며, 기존 N-Screen 서비스들이 다양한 디바이스들에 정보를 전송하기 위한 기능에 초점을 맞추고 있기 때문이다. 이러한 서비스에 맞춰, 제안된 시스템은 사용자의 서비스 요청을 수용하기 위한 재해정보처리 프레임워크, Push 서비스를 수용할 때 발생하는 패킷의 수를 최소화하기 위한 Push 서비스 모듈, QoE 지표를 최대화 할 수 있는 Push 서비스 컨트롤러로 구성되어 진다. 다양한 스크린(스마트폰, PC, 전광판)에서 끊김없는 N-Screen 서비스를 제공하기 위해 Open API(Application Programming Interfaces) 인터페이스 기능을 가진다. 본 연구의 결과를 통해서 사용자들에게 끊김없는 N-Screen 서비스를 제공하고, Push 컨트롤러 기능 및 효과적인 네트워크 서비스 기능을 제공함으로써 사용자에게 서비스 품질 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
최근 항만시설물의 효율적인 관리·운영을 위하여 전 생애주기에 걸친 통합관리 플랫폼 및 성능기반의 유지관리 의사결정체계 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 시설물을 성능의 관점에서 관리·운영하여 시설물의 장수명화와 효율적인 예산집행을 추구하는데 있다. 이를 위해서는 통합 플랫폼과 의사결정체계에서 분석할 충분한 양의 기초 데이터의 확보가 필수적이다. 이에 본 연구는 통합플랫폼 및 의사결정체계 개발의 기초데이터로 필요한 항만시설물 설계 및 유지관리 정보를 확보하기 위하여 현재 해양수산부에서 운영 중인 항만시설물 유지관리시스템(POMS; Port Facility Management System)과의 데이터 연계방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위하여 POMS의 데이터베이스를 분석하였으며 이 중 통합플랫폼과 의사결정체계를 운영하는데 필요한 데이터 항목을 선정하고 이를 관계 전문가의 요구사항과 함께 종합적으로 검토하여 3개 분야의 연계대상을 선정하였다. 연계대상 데이터는 크게 항만과 항만시설물 데이터, 유지관리 데이터, 사용자 데이터로 분류할 수 있다. 각 세부 연계 데이터별로 API 인터페이스 설계서를 작성하였고, POMS의 연계 데이터와 통합플랫폼의 데이터 연계 프레임워크를 정의하였다. POMS와 통합 플랫폼의 데이터 연계는 플랫폼 개발 이후, 운영단계에서 실효성 있는 데이터를 실시간으로 수시 제공받아 통합 플랫폼 운영의 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
한국가스안전공사는 진단 기반기술 국산화와 진단 역량 강화를 위해 자체적인 피해영향평가 시스템을 구축하고 있다. 유사 프로그램인 DNV PHAST나 TNO EFFECTS와 달리, API-581 기준을 근간한 ETA 분석을 통해 최종 피해영역 산출 기법을 구현하였으며, HTML5 기반 차세대 웹 기술을 기반으로 편리한 사용자 인터페이스를 구축하였다. 또한, 혼합물질 분석이 가능하도록 3차 상태방정식(Peng-Robinson, SRK, RK)과 퓨게시티를 활용한 상평형 모듈이 구현되었고, 공기보다 무거운 가스에 대한 확산 분석을 위해 SLAB Dispersion 알고리즘을 적용하였다. CCPS와 TNO Yellow Book에서 소개된 피해영향평가 알고리즘을 채용하여 누출분석 모듈, Fireball, Pool Fire, Jet Fire, Flash Fire, Vapor Cloud Explosion 영향 평가 모듈을 개발하였다. 그 외 EIGA 기준, PAC 기준 농도, Bevi Reference Book 등에서 제시된 기준 값들을 활용하여 안전거리 산출 조건을 마련하였다. 현재 전체 계산 모듈의 알고리즘 구현은 완료되었으며, 기본적인 사용자인터페이스 구축까지 완료되었다. 향후, 사용자 인터페이스 보완과 더불어, 모듈 각각에 대한 개별적인 검증과 동일한 사고 시나리오에 대한 유사 프로그램 구동 결과를 비교하여 전체 시스템의 정확도를 보완할 예정이다.
도시재생을 효율적으로 수행하기 위해서는 전국적으로 쇠퇴정도를 파악하고 지구단위별 쇠퇴지역 및 잠재력 등을 평가할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 다양성과 복합성을 고려한 공간정보 기반의 종합적 진단체계의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 진단체계 구축의 일환으로 도시재생 종합정보시스템 아키텍처를 설계하였다. 시스템 개발을 위해 일차적으로 시군구단위 쇠퇴진단지표 DB를 구축하고, 쇠퇴진단시스템을 개발하였다. 또한 시스템의 고도화 추진방안을 제시하였다. DB 구축은 전국 시군구를 대상으로 하였으며 이에 대한 메타데이터를 구축하였다. 시스템은 Open API 기반으로 확장이 용이하도록 설계하였다. 그리고 RIA 기술 기반의 직관적인 UI를 구현하였다. 시스템의 주요기능은 지표관리, 진단분석(시군구단위 쇠퇴진단), 정보공개 등으로 구성하였다. 고도화 방안에서는 도시재생 DB의 공간적 관계성을 고려한 정보모형을 설계하고, 시멘틱 웹의 적용방안을 제시하였다. 지구단위 분석모형의 개선방안으로 지구단위 분석모형, GIS 기반의 공간분석 플랫폼, KOPSS 분석 모듈의 연계 활용방안 등을 제시하였다. 도시재생 종합정보시스템의 활용을 통해 도시쇠퇴의 현황 파악 및 재생대상의 우선적인 수요파악을 통해 정책결정이 용이해질 것으로 기대된다.
최근 첨단기술의 발전은 교통환경에 커다란 변화를 일으키고 있다. 지능형교통시스템(ITS), 자율주행차량 등은 도로 및 자동차는 물론 운전자까지 정보화, 지능화, 자동화하여 안전하고 효율적인 교통운영에 공헌하고 있다. 본 연구에서는 첨단기술의 도입으로 변화하는 미래 교통환경을 위한 모의실험 모형 설계시 고려해야 하는 사항을 제안하였다. 우선 거시적인 설계 방향으로 현실 유사성, 모형 수용성, 규모 확장성을 제안하고 각각에 대한 구체적 고려사항을 나열하였다. 현실에 유사한 실험을 위하여 정산(calibration) 기능이 중요하며, 통신 특성을 위하여 물리 계층(physical layer) 및 맥 계층(MAC layer)에서 발생하는 현상을 구현하여야 한다. 미래의 새로운 교통환경 실험을 수용하려면 API 등 다른 모형의 추가적인 결합을 위한 인터페이스가 고려되어야 한다. 예측하기 어려운 미래 교통환경을 위한 모의실험 모형은 많은 기능을 내재한 거대한 구성보다는 호환 중심의 설계가 필요하며, 실험 규모 확장을 위하여 H/W와 S/W는 함께 최적화되어야 한다. 본 연구의 결과는 미래 교통환경의 모의실험 모형 설계시 가이드라인으로 활용될 것으로 기대된다.
소프트웨어 개발자는 소프트웨어 개발 속도 향상과 품질 개선을 위해 성능 평가 도구를 이용 할 수 있다. 그러나 성능 평가 도구가 생성하는 텍스트 기반의 평가결과는 이해가 어렵고 복잡하여 결과 분석에 많은 시간과 노력을 요구한다. 본 논문은 소프트웨어의 텍스트 기반 성능 평가 정보를 다양한 그래픽 뷰(views)를 통해 제공하기 위한 레포트 뷰(report view) 생성기를 제안한다. 제안하는 생성기는 복잡한 성능 평가 로그(log)를 분석하여 다루기 쉬운 자료 구조로 변환하고 이것을 클래스(class) 형태의 API를 통해 그래픽 기반 레포트 뷰로 출력한다. 이를 위해, 로그 분석기(log analyzer)는 복잡한 텍스트 기반 성능 평가 로그(log)를 평가 항목에 따라 구별된 XML 문서로 변환하고 추출하는 모듈을 제공한다. 또한, 화면 구성기(view composer)는 XML 로그 문서로부터 생성할 레포트 뷰의 내용 명세 정보를 추출하고 개발자로부터 화면 구성 형식 정보를 입력받는다. 입력된 레포트 뷰 구성 정보는 화면 구성기가 제공하는 클래스 API를 통해 레포트 뷰로 변환 생성된다. 따라서 개발자는 자신이 선택한 특정 성능 평가 항목에 대한 로그 정보와 화면 구성 정보를 이용해 다양한 그래픽 기반의 레포트 뷰를 생성할 수 있으며, 성능 평가 결과에 대한 직관적인 분석과 빠른 소프트웨어 품질 개선이 가능하여 소프트웨어 개발 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 모형을 개발하고자 한다. 이에 개별 접근을 통한 데이터 검색 대신 통합된 검색 환경을 제공하는 것이 필요하며, 이를 위한 국정과제서비스 모형 구축을 4가지 모형으로 제안하였다. 첫째, 국정과제서비스 시스템 운영 부문으로 인터페이스 측면, 전산 시스템 구상, 전자정보원 측면, 전산 시스템 구상을 제안하였다. 둘째, 국정과제서비스 정보원 부문으로 Linked Open Data 시스템 구상, 정책정보 시계열 서비스 시스템 구상, 국외 원문자료 번역서비스, 연구자 희망자료 확충을 제시하였다. 셋째, 국정과제서비스 홍보 부문으로 정책 이용자를 위한 홍보 강화, 사이트 브랜드 구축 및 홍보, SNS 채널 운영, 보조자료 활성화 강화, 외부 서비스에서의 접근성 강화를 제안하였다. 넷째, 국정과제서비스 협업 및 연계 부문으로 Open API, 클라우드 서비스, 해외도서관과의 정보 네트워크 확장을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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