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.
소에 있어서 BVDV는 반추류에서 중대한 감염을 야기하여 번식장애, 설사 및 유량감소를 야기하여 농가에 막대한 피해를 야기하고 있다. 특히 지속감염우의 확인과 도태는 농가 내 감염원을 제거하는 중요한 일이나 아직까지 PI개체의 바이러스의 감염과 전파에 관한 연구는 미진한 것으로 추정된다. 본 연구에서는 도입된 수컷에서 PI를 확인하였으며 전혈 검사를 실시 하면, PI 혈액 성상에서 림프구가 낮게 관찰되며 전체 WBC의 수는 정상범위에 속하나 낮게 나타나는 것을 알 수 있었다. PI 수컷에서 생산된 정액은 정자 수가 매우 낮으며, 신선 정액의 생존성도 불량한 것으로 조사되었다. 정자 기형율 또한 증가되었으며 특히 공포와 중편부의 소적을 가진 기형정자의 비율이 높았다. PI수컷은 나이가 들수록 정액 성상이 불량하여 불임화되었고 이는 BVDV가 정소의 정자 생산능력을 낮추어 사출된 정액내 정자수 감소 현상을 야기한다는 것을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 확인된 PI 개체에 의한 전체군의 감염 현상은 관찰할 수 없었는데, 이는 적절한 백신 프로그램에 의하여 PI에 의한 간접적인 전파의 위험성이 낮다고 판단된다.
현대 지식정보사회에서 정보통신기술은 개인, 사회 및 국가적 차원에서 매우 중요하다. 특히 국가적 차원에서 있어서 정보통신기술관련산업은 매우 중요한 비중을 차지하고 있으며, 다른 산업과는 달리 다양한 기반시설을 필요로 하지 않으며 소수의 인재들에 의하여 단기간에 부흥할 수 있는 장점이 있다. 이러한 관점에서 정보영재 발굴과 교육은 국가의 미래에 있어서 매우 중요한 과제가 되어가고 있다. 과거의 영재교육의 선발은 주로 지필고사를 통해 실시되었으나, 사교육 등 다양한 폐해로 인해 2013년 이후로 관찰추천제 방식이 전면적으로 실시되었다. 본 연구의 목적은 정보영재아동의 관찰추천제 입학제도의 타당성을 분석하는 것이다. 이러한 연구목적을 위해 서울시의 한 대학부설 과학영재교육원에 재학한 정보영재아동들을 대상으로 입학성적과 수료성적의 상관관계 분석을 통해서 관찰추천제의 타당성을 분석하였다. 통계처리결과 정보영재아동은 입학성적과 수료성적의 상관관계를 보였다. 즉 정보영재아동의 경우 입학성적이 좋으면 수료성적이 좋음을 보였다. 본 연구결과는 향후 영재교육에 있어서 관찰추천제의 유용성을 판단하는 데 귀중한 자료가 될 것으로 기대한다.
Hussain, SM Abdul Mannan;Sekhar, Dr.T.Seshadri;Fatima, Asra
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제5권2호
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pp.11-15
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2015
The Last PlannerSystem (LPS) has been implemented on construction projects to increase work flow reliability, a precondition for project performance againstproductivity and progress targets. The LPS encompasses four tiers of planning processes:master scheduling, phase scheduling, lookahead planning, and commitment / weeklywork planning. This research highlights deficiencies in the current implementation of LPS including poor lookahead planning which results in poor linkage between weeklywork plans and the master schedule. This poor linkage undetermines the ability of theweekly work planning process to select for execution tasks that are critical to projectsuccess. As a result, percent plan complete (PPC) becomes a weak indicator of project progress. The purpose of this research is to improve lookahead planning (the bridgebetween weekly work planning and master scheduling), improve PPC, and improve theselection of tasks that are critical to project success by increasing the link betweenShould, Can, Will, and Did (components of the LPS), thereby rendering PPC a betterindicator of project progress. The research employs the case study research method to describe deficiencies inthe current implementation of the LPS and suggest guidelines for a better application ofLPS in general and lookahead planning in particular. It then introduces an analyticalsimulation model to analyze the lookahead planning process. This is done by examining the impact on PPC of increasing two lookahead planning performance metrics: tasksanticipated (TA) and tasks made ready (TMR). Finally, the research investigates theimportance of the lookahead planning functions: identification and removal ofconstraints, task breakdown, and operations design.The research findings confirm the positive impact of improving lookaheadplanning (i.e., TA and TMR) on PPC. It also recognizes the need to perform lookaheadplanning differently for three types of work involving different levels of uncertainty:stable work, medium uncertainty work, and highly emergent work.The research confirms the LPS rules for practice and specifically the need to planin greater detail as time gets closer to performing the work. It highlights the role of LPSas a production system that incorporates deliberate planning (predetermined andoptimized) and situated planning (flexible and adaptive). Finally, the research presents recommendations for production planningimprovements in three areas: process related, (suggesting guidelines for practice),technical, (highlighting issues with current software programs and advocating theinclusion of collaborative planning capability), and organizational improvements(suggesting transitional steps when applying the LPS).
본 연구에서는 과학 탐구능력을 구성하는 하위 요소들 중에서 변인확인 능력을 측정하는 평가 문항의 유형에 따른 차이와 최근에 한층 더 강조되고 있는 수행평가 방법중의 하나인 면접법을 통한 변인확인능력 평가 결과간의 상관 관계를 알아보고자 하였다. 연구 결과에 제시한 바와 같이 선다형 지필 평가 문항 유형별 변인확인 능력은 대체로 높은 상관관계를 나타냈으나, 선다형에 의한 변인확인능력 평가 결과와 수행평가 방법에 의한 평가 결과는 매우 낮은 상관 관계를 나타냈다. 특히, 독립변인 확인 능력과 종속변인 확인 능력은 거의 상관 관계가 없는 것으로 나타나 두 능력 중 어느 한쪽의 인지 여부가 다른 한쪽의 인지 여부를 결정해 주지는 못하는 것으로 볼 수 있다. 이는 과학교육 활동에서 이 두 능력을 동시에 강조하는 과학과 교수 학습 전략의 적용이 필요함을 함의한다. 또한 선다형에 의한 평가 결과와 수행평가에 의한 평가 결과가 상이한 결과를 보이는 것으로 보아 선다형만을 이용한 과학 탐구능력 평가와 그에 관련된 연구보다는 수행평가 방법과 같은 과정 평가를 이용한 정성적 방법을 병행하는 것이 평가의 결과와 연구 결과의 해석에 대한 타당성을 한층 높여줄 것으로 해석된다.
선박 해도시스템은 기존의 종이해도 사용에서 ECDIS을 이용한 전자해도의 사용으로 변화하였다. 선박 항해장비의 자동화, 통합화, 디지털화를 위해서 전자해도의 등장은 필수적이지만 새로운 시스템이 해상에 도입되는 과도기적인 상황에서 예상치 못한 다양한 문제가 발생하면서 항해 안전에 큰 위협이 되고 있다. 이 논문에서는 ECDIS가 새로운 항해 장비로서 본래의 목적에 따라 선박의 안전 항해에 기여하고 있는지를 분석하기 위해서 선박에서 ECDIS를 사용했던 항해사들을 대상으로 ECDIS 사용전과 후에 대한 사용성 평가를 실시하고 대응표본 t 검증하였다. 그 결과, 업무 간소화와 비용 감소에 대한 효율성이 ECDIS 사용 후 더욱 저하된 것으로 유의미하게 분석되었다. 사용자 지침인 IMO 'MSC.1/Circ.1503 ECDIS - Guidance for good practice'를 분석하여 S/W 유지보수, ECDIS 이상현상, RCDS와 ECDIS의 차이, ECDIS 상의 다양한 정보 중첩으로 인한 식별성 저하 등이 선박 안전에 미치는 영향을 고찰하였다. 또한 식별된 이상현상을 특성 별로 분류하고 그에 맞는 개선 방안에 대해 제안하였다. 사용성 평가에서 효율성 저하의 원인은 ECDIS의 문제를 시스템적으로 해결하지 않고 사용자에게 주의를 환기시키는 것으로만 해결하려고 했기 때문으로 분석되며, 우선적으로 ECDIS의 최신 S/W 유지, 전 세계 해역을 포함하는 신뢰성 있는 ENC 발행, S-mode 개발과 같은 정보 식별성 향상이 문제 해결에 필요하다.
사람이 생활하는 환경에서 일반적인 휠베이스 이동(Mobility) 방식의 로봇은 장애물에 둘러싸여 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행 제약을 받게 된다. 장애물을 신속하게 회피하려면 회전과정 없이 단순히 좌우 이동만 하면 되는 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성의 이동로봇이 필요하다. 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-Wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어기를 개발한다. 옴니휠을 이용한 이동로봇은 시스템 파라미터의 불확실성(uncertainty)으로 인하여 선형 제어기로는 추적제어가 매우 어려운 상황이다. 그러므로 강인성이 탁월한 퍼지 제어기를 이용한 퍼지 적응 제어 기법을 설계하여 옴니휠 이동 로봇의 추적제어(tracking control) 성능을 높인다. 본 논문에서 제어 대상 시스템의 매개 변수의 불확실성에 강인한 퍼지 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식(system identification)을 이용하여 대상 시스템이 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(Fuzzy Multi-Layered Controller) 시스템을 이용한 적응 제어기법을 제시한다. 고전 적응 제어기와 기존 퍼지 적응 제어기의 문제점을 극복한 퍼지 적응 제어기를 도입하여 강인 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식을 이용하여 대상 시스템의 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(FMLC)를 제시한다.
본 연구의 목적은 '튼튼하고 안전한 다리 설계' 문제중심학습(Problem-Based Learning; PBL) 프로그램이 고등학교 과학영재들의 과학적 태도, 과학 진로지향도 및 리더십에 어떠한 영향을 미치는 알아보는 것이다. 연구 참여자는 3단계의 영재선발 과정을 통해 선발된 경기도 소재 C고등학교 부설 영재학급의 고등학교 2학년 19명이다. PBL 프로그램을 개발하고 14차시에 걸쳐 적용하기 전과 후에 과학적 태도, 과학 진로지향도, 리더십에 대한 검사를 실시하였고, 사후에는 추가로 프로그램에 대한 소감문을 작성하도록 하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, PBL 프로그램을 적용한 후 고등학교 과학영재의 과학적 태도가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 7개 하위영역중 개방성을 제외한 6가지 영역 모두 유의미하게 향상되었다. 둘째, PBL 프로그램을 적용한 후 고등학교 과학영재의 과학 진로지향도가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 과학 진로지향도 4개 하위영역 모두에서 유의미하게 향상되었다. 셋째, PBL 프로그램을 적용한 후 고등학교 과학영재의 리더십 전체 점수가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 리더십의 1차 요인인 개인 내 특성과 개인 외 특성에서도 모두 유의미하게 향상되었다. 학생들의 사후 소감문을 분석한 결과 소그룹으로 PBL 문제해결과정에서 대인관계능력, 타인과 공동체 배려, 과제 책임감, 비전과 자신감 등 2차 요인 전 영역이 고르게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
스팸으로 인하여 우리 사회가 지출해야 하는 경제적 부담은 정보의 자유로운 유통으로 누릴 수 있는 이익을 상회한다고 볼 수 있다. 그리고 현재 이메일, 휴대폰 SMS 등을 통한 영리목적의 광고성 정보전송 행위에 대한 규제가 정보통신부와 공정위원회로 이원화되어 있으므로 $\ulcorner$정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률$\lrcorner$상 스팸규정에서 일부 공정위 소관법률 적용대상자를 예외로 하거나 동일의무에 대해 중복규제하는 등 법률의 분리로 인한 국민 불편 및 형평성 문제가 발생하고 있다. 이에 스팸규제와 관련된 국외의 환경 및 동향 등에 대한 비교 분석과 함께 포털사이트나 이동통신 등 정보통신망제공 사업자의 자율재량에 맡긴 스팸방지활동은 한계가 있기 때문에 동 사업자의 스팸 방지에 대한 기술적 조치 및 서비스제한, 신원확인 등 법적 의무화에 대한 검토가 필요하기에 본 연구는 국내 최적의 광고성 정보 규제법규의 형식 및 내용을 도출하기 위하여 국내 타 관련 법률 및 산업 환경 전반을 고려하여 스팸규제 범위를 명확히 하고, 스팸 행위뿐만 아니라 영리목적의 광고행위 전반을 포괄하는 법률 제정방안 수립하며, 기타 현 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 개정 또는 광고성 정보전송 규제 단일법 제정시 필요사항을 도출함을 목적으로 한다.
RNA 시퀀싱 데이터 (RNA-seq)에서 수집된 많은 양의 데이터에 변별력이 확실한 특징 패턴 선택이 유용하며, 차별성 있는 특징을 정의하는 것이 쉽지 않다. 이러한 이유는 빅데이터 자체의 특징으로써, 많은 양의 데이터에 중복이 포함되어 있기 때문이다. 해당이슈 때문에, 컴퓨터를 사용하여 처리하는 분야에서 특징 선택은 랜덤 포레스트, K-Nearest, 및 서포트-벡터-머신 (SVM)과 같은 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 해결하려고 노력한다. 해당 분야에서도 SVM-기반 제약을 사용하는 서포트-벡터-머신-재귀-특징-제거(SVM-RFE) 알고리즘은 많은 연구자들에 의해 꾸준히 연구 되어 왔다. 본 논문의 제안 방법은 RNA 시퀀싱 데이터에서 빅-데이터처리를 위해 SVM-RFE에 강화학습의 Q-learning을 접목하여, 중요도가 추가되는 벡터를 세밀하게 추출함으로써, 변별력이 확실한 특징선택 방법을 제안한다. NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 리보솜 단백질 클러스터 데이터에 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하고, 해당 알고리즘에 의해 나온 결과와 이전 공개된 SVM의 Welch' T를 적용한 알고리즘의 결과를 비교 평가하였다. 해당결과의 비교가 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 좀 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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