연구목적: 국내 항만시설의 건설역사는 100년 이상 되었으며 최근 까지 현대적 시설이 지속적으로 건설되어 확장되고 있다. 그러나, 해양환경의 변화 및 물동량의 증가 등으로 초기 건설당시의 요구 성능조건을 유지하기는 쉽지 않다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 자연재해의 규모 증가등으로 안전성능과 기능관리가 매우 중요해져 가고 있다. 연구방법: 이에 본 연구는 항만시설의 구조형식별 상태변화를 조사하고 이를 기반으로 성능개선 및 수명연장활동에 기여하는 보수보강활동과 그 이력을 분석하였다. 연구결과: 항만시설 유지관리전략수립에 활용 가능한 성능개선비용(CAPEX)과 수선유지활동(OPEX)을 구별하고 이를 통한 유지관리전략수립에 활용 가능한 비용모델을 제시하였다. 결론: 이러한연구는 향후 시설물 중장기 투자의사결정에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
미래를 위협하는 요인의 하나로 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 지적되고 있다. 각 나라들과 각 산업별로 이산화탄소 배출량을 줄이고자 하는 노력을 기울이고 있으며 전과정 평가라는 정량화된 방법으로 구조물 및 건축물의 전과정 동안 발생하는 환경부하 및 환경영향을 정량적으로 평가하고 았다. 하지만 건설분야의 경우에는 LCI DB도 충분히 구축되어 있지 않고 전과정 기간이 매우 길고 구조물 및 건축물도 유일무이한 경우가 많아서 전과정 평가를 수행하는데 많은 노력과 시간이 필요하다. 본 연구에서는 아주 정확한 탄소배출량을 추정하기 보다는 발주가 또는 설계자가 환경부하 저감과 관련한 신속한 의사결정이 필요한 경우에 적은 노력으로 이산화탄소 배출량을 편리하게 추정할 수 있는 간략화된 추정모델을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 전국 25개 도로현장 데이터를 이용하여 일반적인 LCA를 수행하였으며 수행된 결과를 이용하여 다중회귀분석을 실시하여 간편 추정식을 도출하였다. 간편 추정식으로 산출된 이산화타소 배출량과 일반적인 LCA를 수행하여 추정한 배출량을 비교한 결과 16개 도로현장의 경우에 오차율이 5% 미만으로 의미있는 결과가 도출되었다.
이 글의 목적은 21세기에 들어 불량국가 중 가장 모범적인 변화를 추동한 미얀마의 경험이 과연 북한에 적용 가능한가를 검토하는 것이다. 최근 들어 북한의 대화와 개혁개방 의지는 미얀마 군부가 스스로 군사평의회를 해체하고 총선을 통해 새로운 정치체제로 나아간 전례와 유사하다. 소위 '미얀마 모델'은 국제사회의 제재와 압력으로 인해 불량국가로 낙인 찍한 국가가 위로부터의 변화(transformation)를 선택함으로써 정치체제를 연성화하고 시장을 개방하는 것을 의미한다. 그러나 정치 엘리트가 주도적으로 국가의 전환을 계획하고 시행하기 때문에 개방이후 사회 전분야에 걸친 빠른 속도의 변화는 불가능하다. 미얀마의 경우 장기간에 걸친 군부 독재와 이로 인해 군사문화의 사회 침투 수준이 높고, 민주진영이라는 민간정부에서조차도 권위주의적 의사결정에 길들여져 있다. 나아가 군부의 기득권을 회수하지 못하는 기형적인 정치구조로 구체제를 위한 "예약된 영역"이 존재하므로 정치구조의 변화에 맞는 질적인 측면의 정치발전이 이뤄지지 않는다. 북한 또한 장기간의 독재체제로 인해 시민사회가 성숙하지 못했고, 경제발전 수준 또한 매우 낮기 때문에 단시일에 정치경제적 성과를 거두기는 쉽지 않아 보인다. 미얀마처럼 북한 또한 1인 지배체제로서 최고권력자가 개혁과 개방을 선택했기 때문에 향후 개혁과 개방의 속도와 방향도 미얀마 군부처럼 조절할 가능성이 크다. 따라서 북한이 개혁과 개방을 선택하는 '미얀마 모델'로 나아간다면 단기적으로는 새로운 변화의 기대감이 크겠지만, 중장기적으로는 지체 또는 정체될 수 있을 것이다.
본 연구는 전거레코드 구축 및 공유를 위한 목적으로 진행된 'Social Networks and Archival Context' 프로젝트 사례를 통해 문화유산기관 간에 분산 소장된 역사적 정보원에 대한 통합적 접근과 기록에 대한 보다 풍부한 검색과 이해를 촉진하는 국가적 전거데이터베이스 구축의 필요성과 국내 적용 방안을 제시하였다. SNAC 프로젝트는 NARA 주도의 국제적 협력체 조직으로 전환되면서 지속가능한 운영체계를 확보하고 협력적 전거통제를 실현할 수 있었다. 또한 SNAC 전거레코드는 도서관에 비해 풍부한 생애와 역사에 관한 맥락 정보와 사회적·지적 네트워크 정보를 제공한다는 특징을 가진다. 사례분석을 통해 첫째, SNAC 처럼, 국가기록원이 주도하고 국립중앙도서관이 공동 오너쉽을 갖는 협력체가 개발을 주도하고 참여기관의 범위를 넓혀나가야 한다. 둘째, 협력의 방식에서 특장점을 가진 분야별로 분담하는 구조를 취하되, 두 기관이 참여하는 운영 주체가 주요한 의사결정을 하도록 한다. 셋째, 전거데이터 구축 시 다양한 포맷의 기술정보를 수집할 수 있는 확장가능한 오픈소스소프트웨어 개발, 기록관리 전거레코드의 구조와 요소로 설계, 전거레코드의 품질을 통제할 수 있는 기능 설계, 이용자 친화적 인터페이스 구축 및 콘텐츠적 요소가 반영된 플랫폼 설계가 필요함을 제시하였다.
저성장·고령화시대에 접어들면서 지방의 많은 도시들이 인구감소문제를 경험하고 있다. 생산인 력감소, 재정감축, 삶의 질 저하, 공동체 기반 붕괴 등 다양한 형태의 쇠퇴현상들이 연쇄적으로 발생하면서 지방소멸의 벼랑 끝으로 몰리고 있다. 본 연구는 저성장·고령화 시대 인구감소도시의 효율적인 공간관리 정책으로써 컴팩시티 계획을 적용하기 위해 공간통계기법과 GIS를 활용하여 도시 내 고용창출중심지 추정과 고용 권역을 설정하는 방법론을 제안하였다. 구체적으로 컴팩시티에 관한 선행연구 검토를 통하여 종사자수, 정주인구수, 개발용지 면적을 고려한 새로운 지표 '고용복합지수'를 정의하고, 국지적 모란지수와 핫스팟 분석을 적용하여 고용창출중심지를 추정하였다. 창원시를 대상으로 2013년, 2015년, 2017년, 2019년의 4개 년도를 사례분석을 실시하여 고용창출중심지의 압축된 다핵구조를 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 지속적 도시 성장을 위한 산업중심 권역 설정과 컴팩시티 공간정책의 시사점을 제시하였다. 본 분석 결과는 지역활성화 플랫폼을 위한 기능적·제도적 권역 거버넌스의 기초자료로써 인구감소, 지역총생산, 에너지 절감에 대응할 수 있는 공공시설배치, 교통계획, 의료보건 계획 등 공간정책 의사 결정에 필요한 유의미한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
지식이 수익 창출의 근원이 되는 첨단 기업들은 소속 구성원의 경험들을 조직의 지식으로 변환하고, 보존하여 구성원 상호간에 축적된 지식을 공유 및 전이할 수 있도록 하기 위한 노력을 게을리 해서는 안 된다. 지식 경영의 중요성을 강조하는 많은 선행연구들은 이러한 활동이 조직 학습을 가속화시키며, 경쟁력을 강화시킴으로써 시장 변화에 대한 대응능력을 강화시킬 수 있음을 강조하고 있다. 그러나 구성원들의 가용 시간은 곧 생산을 위한 투입 요소이기 때문에 지식관리활동은 단기적으로 조직 구성원들이 수익 창출을 위한 업무 수행 시간을 할애해야 하기 때문에 비용으로 인식되기 쉽다. 이러한 이유로 경영자는 장기적 조직 발전과 단기적 수익의 딜레마 속에서 기업의 경영전략과 재원 배분정책을 수립해야 하지만 이를 종합적인 시각에서 이해하고자 하는 연구는 그리 많지 않았다. 이러한 접근에서 본 연구는 프로젝트 단위의 비즈니스를 수행하는 SI 업체를 사례 모델로 선정하여 비재무적 자산인 지식을 효과적으로 관리하고 이를 통하여 재무적 성과를 극대화하기 위한 전략 수립의 기초가 되는 시스템 다이내믹스 모델을 구축하였다. 이러한 시도는 경영자를 비롯한 의사결정자들이 지식의 동태성과 이에 영향을 미치는 여러 영향요인들에 대한 단선적인 이해를 벗어나 종합적인 견지에서 기업이 보유한 지식의 구조와 행태를 이해하는데 도움이 될 것이며 이를 통하여 기업의 지식관리 전략 수립의 기초를 제공해줄 것으로 기대된다.
예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.
챗봇의 활용도가 점점 커지고 AI 시장이 커지면서, 많은 기업 들이 관심을 가지고 있다. 그리고 누구나 챗봇을 만들 수 있게, 기업들이 챗봇 빌드 서비스를 제공함으로써 성장에 더욱 박차를 가하고 있다. 이렇게 쉽게 챗봇을 만들어 메신저 플랫폼에서 서비스 할 수 있게 됨으로써 기존 애플리케이션 시장에 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 기존 DB 기반 애플리케이션들을 메신저 플랫폼 기반 애플리케이션으로 설계 및 구현하는 방법론을 제시하고, 실제 구현 시 고려해야 할 사항을 정리하여, 최적의 시스템 구조를 제공한다. 이러한 방법론에 따라 교육 과정에서 수강생들에게 정보를 제공하는, 교육 Advisor의 역할을 하는 챗봇을 설계 및 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자들이 원하는 정보를 사용자의 관점에서 객관화하여 대화형 인터페이스를 통해 신속하고 직관적으로 전달한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것을 예측한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것이다. 기업의 Legacy 애플리케이션은 인터넷과 모바일 환경으로의 전환에 이어 대화형 기반의 의사결정을 지원하는 챗봇이 Digital Transformation의 중요한 역할을 할 것이다.
온라인 교육시장이 확대됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠들이 출시되어지고 이를 사용하는 사용자들의 사용성과 사용자환경이 반영될 수 있는 콘텐츠 개발 방법이 연구되고 있다. 시장의 양적 확대를 뒷받침할 콘텐츠의 질적 성장을 위해서는 새로이 개발되지는 콘텐츠의 개발 방향성 확보 시점에서 기존 출시 모형에 대한 빠른 분석이 매우 중요하다. 하지만 콘텐츠 개발과정에서 개발 목표 설정에 필요한 전형적 모델의 추출과정을 직관적으로 협의할 수 있는 툴의 부재로 제작시안을 기준으로 한 반복적 업무 회귀가 개발공정에 필요한 많은 인력과 시간을 낭비하게 한다. 통계를 이용한 자료원 검증툴은 개발 전 과정과 최종 개발 결과에 영향을 주는 프로토타입의 선정 시 협력 업무를 수행하는 단일기업 내 또는 다수의 기업 간 소통의 부재로 인한 성과 이원화 문제를 공정 간에 스크린해주는 긍정적 효익으로 작용할 수 있다. 본 연구는 시료가 충분치 않은 AR기반 교육용 콘텐츠의 개발과정에 적용할 후속 현장실험 적용 통계서비스모델을 설계하는 것으로써 유사 범주의 시료 확보를 통해 개발에 필요한 데이터를 확보하는 것이 적정하여 빅데이터를 이용한 자료의 취합과 의사결정이 프로세스를 기준으로 진행되었다. 이번 연구에서 제시되는 데이터 통계분석서비스 기본 모형은 직관적인 다차원 요인과 속성의 선택과 검출이 가능한 구조로 설계하였으며 후속 현장형 실험연구와 연계하여 조직 내 또는 다수 기업 간 협력활동에 조력이 가능한 온라인 기반 데이터 통계분석서비스로 제안하고자 한다.
미래 에너지 소비 패턴은 신재생 에너지 등의 분산 전원의 증가와 프로슈머의 탄생 등으로 현재와는 크게 다른 양상을 보일 것이다. 이에 따라서 전력망 전체의 안정성 및 소비 효율을 고려한 적절한 생산 및 공급 계획 수립의 방향성 역시 지금과는 상이할 것으로 예측할 수 있다. 본 논문은 앞으로 발생할 수 있는 여러 환경에 직면하였을 때 새로운 운영 전략을 시험할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해서 에너지 저장 장치, 에너지 분산자원과 같은 새로운 개념이 다량 추가될 미래 스마트 그리드(Smart Grid) 환경에서 소비되고 공급되는 전력을 모의하고 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 특히, 그리드에 존재하는 각 요인(Agent)별 의사결정을 모델링할 수 있는 ABM(Agent-Based Model) 방법론 중 DEVS 형식론을 이용하여 복잡한 시스템을 구조적으로 모델링하고, 여러 요인들을 그리드에 쉽게 추가할 수 있도록 하였다. 본 시뮬레이션 모델은 현 상황에서 주어진 데이터셋을 이용하여 검증하였고, 추가로 스마트 그리드의 주요 요소 중 하나인 에너지 저장 장치(ESS)를 본 모델에 간단하게 추가함으로써 시나리오 분석을 시행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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