자산관리는 사회기반시설물의 요구되는 서비스수준을 만족시키기 위한 장기적인 비용 효율적 관리라고 정의할 수 있다. 선진외국의 경우 사회기반시설물의 증가와 유지관리 시장의 확대, 유지관리를 위한 회계적 접근방식, 성능 중심의 시설관리, 자원의 한계와 민간과의 협업 강화, 생애주기 비용 개념의 확대 적용, 정보화기술의 발전이 동인이 되어 자산관리가 도입되었다. 본 논문에서는 국내외 자산관리의 현황 및 문제점을 분석하여 사회기반시설물의 자산관리체계 도입 방안과 추진 전략에 관한 연구를 수행하였다. 먼저, 국가자산의 합리적인 평가와 동시에 유지관리를 포함한 장기적 최적 투자 의사결정을 수행할 수 있는 국가적 차원의 자산관리체계 구축을 위해 국내의 도입 환경을 분석하여 도입방안을 모색하였다. 그리고 성공적 사회기반시설물 자산관리체계 도입을 위해 제도적, 프로세스적, 자원적, 기술적 측면에서 요구되는 핵심 전략을 분석하여 세부전략별로 실천과제를 분석하여 단계별 추진 전략을 제시하였다.
This paper describes a new stochastic heuristic algorithm in engineering problem optimization especially in power system applications. An improved particle swarm optimization (PSO) called adaptive particle swarm optimization (APSO), mixed with simulated annealing (SA), is introduced and referred to as APSO-SA. This algorithm uses a novel PSO algorithm (APSO) to increase the convergence rate and incorporate the ability of SA to avoid being trapped in a local optimum. The APSO-SA algorithm efficiency is verified using some benchmark functions. This paper presents the application of APSO-SA to find the optimal location, type and size of flexible AC transmission system devices. Two types of FACTS devices, the thyristor controlled series capacitor (TCSC) and the static VAR compensator (SVC), are considered. The main objectives of the presented method are increasing the voltage stability index and over load factor, decreasing the cost of investment and total real power losses in the power system. In this regard, two cases are considered: single-type devices (same type of FACTS devices) and multi-type devices (combination of TCSC, SVC). Using the proposed method, the locations, type and sizes of FACTS devices are obtained to reach the optimal objective function. The APSO-SA is used to solve the above non.linear programming optimization problem for better accuracy and fast convergence and its results are compared with results of conventional PSO. The presented method expands the search space, improves performance and accelerates to the speed convergence, in comparison with the conventional PSO algorithm. The optimization results are compared with the standard PSO method. This comparison confirms the efficiency and validity of the proposed method. The proposed approach is examined and tested on IEEE 14 bus systems by MATLAB software. Numerical results demonstrate that the APSO-SA is fast and has a much lower computational cost.
컨테이너 터미널의 주요 생산성 지표 중에 하나는 안벽에서의 작업 생산성이다. 안벽 크레인(QC)의 작업 일정은 안벽 작업 생산성에 많은 영향을 준다. 최근 터미널 관리자들은 안벽 작업 생산성을 높이기 위해서 새로운 개념의 장비도입과 운영 방식에 많은 관심을 보이고 있다. 더블 사이클이나 듀얼 사이클은 새로운 장비를 도입하지 않고 운영상의 변화만으로 안벽 생산성을 높일 수 있는 방법으로서 많은 연구가 이루어지고 있다. 지금까지 대다수의 연구들은 안벽 작업을 병목으로 인식하고 거기에만 초점을 맞춘 연구들이 대부분이었다. 하지만 안벽 크레인이 야드 트랙터를 기다리는 시간을 고려하지 않는다면 더 많은 대기 시간이 발생하게 되어 오히려 효율성이 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 야드 트랙터를 고려한 듀얼 사이클 운영을 위한 크레인 일정계획에 대해 해법을 제시하겠다.
기술혁신활동은 기존(새로운) 사업영역의 확대(발굴)를 가능하게 하며 단위당 생산원가의 절감을 제공함으로써 기업의 부도위험을 줄일 수 있다. 그러나 이는 많은 자원의 투자를 필요로 함과 동시에 그 결과를 확신하기 어렵다. 따라서 기술혁신활동은 매출액 및 수익성 증대에 따른 효익을 상쇄하고도 남는 비용의 초래를 유발함으로써 오히려 기업의 부도위험을 증가시킬 수 있다. 이에 본 연구는 기술혁신 활동이 기업의 매출액 및 수익성 증대를 통해 부도위험을 낮추는 효과가 있는지를 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본의 경우 기술혁신활동이 활발할수록 기업의 매출액과 수익성이 증가함과 동시에 부도위험이 감소함을 확인할 수 있었다. 또한 기술혁신활동이 매출액 및 수익성을 통해 부도위험을 낮추는 매개효과가 있음을 확인하였다. 둘째, 첨단 및 고기술업종표본의 경우 전체표본과 같이 유의한 매출액 및 수익성의 매개효과를 확인할 수 있었다. 그러나 중 및 저기술업종표본의 경우 이들 변수의 매개효과를 확인할 수 없었다.
혁신클러스터는 전 세계적으로 지역의 경쟁력을 높이는 주요 도구로 활용되고 있다. 한국도 정책적으로 다양한 형태의 혁신클러스터를 조성 및 육성하고 있다. 하지만 성공적인 혁신클러스터 육성을 위한 체계적인 분석은 활발하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 문헌연구를 통해 혁신클러스터의 성공요인을 도출하고, 이를 활용하여 분석을 위한 프레임워크를 제시하였다. 또한 제시한 프레임워크에 따라 판교테크노밸리를 대상으로 사례연구를 하였다. 분석 결과 성공적인 혁신클러스터를 위해서는 혁신지향적인 환경, 지속적인 정책적 지원, 지식 네트워크의 활성화, 혁신성과의 환류가 중요한 것으로 나타났다.
본 논문은 기존 순환골재 생산공장에서 새로운 설비투자나 복잡한 처리공정을 거치지 않고 비교적 용이하게 순환골재의 품질을 개선할 수 있는 효과적인 코팅처리방법을 도출하고, 도출한 코팅처리방법으로 순환골재를 코팅처리하여 그 품질개선 효과를 확인하였다. 연구목적을 달성하기 위하여 순환골재를 코팅하기 위하여 코팅처리용액중 하나인 실리케이트 용액을 경제성 있게 알맞은 농도로 희석하여 사용하였으며, 골재의 코팅방법을 달리하여 12가지 종류의 코팅골재에 대한 물성평가를 실시하였다. 또한 가장 좋은 물성을 나타낸 코팅골재를 사용하여 콘크리트를 제조하였다. 이상의 실험결과 골재를 코팅처리용액에 함침 및 건조를 반복하였을 때 골재의 품질이 가장 우수하게 나타났고, 다른 코팅방법 또한 물성이 코팅처리 전 골재보다는 향상되는 것으로 나타났으나, KS 기준에는 미치는 못하는 결과를 나타내었다. 또한, 가장 좋은 물성을 나타낸 골재를 가지고 콘크리트를 제조한 결과 설계기준강도를 만족시키는 압축강도가 측정되었으며, 설계기준강도 24MPa 이하의 도로시설물을 축조할 때 활용이 가능할 것으로 판단된다.
MBR 기술은 지난 20여 년 동안 처리성능과 효율성 그리고 비용절감 측면에서 빠른 속도로 발전하고 있다. 또한 안정적인 하수처리와 하수재이용관점에서 핵심기술로 널리 인식되고 있다. 본고에서는 MBR 기술의 개발과 상업적 응용에 관한 발전과정을 재조명하고 세계 시장의 전망을 제시하고자 한다. 주요 적용기술에 대해 다음 5가지 측면에서 검토하여 제시하였는데 1) MBR 기술의 진화, 2) MRBs의 상업용 기술, 3) 대용량 MBR 플랜트 설치 사례, 4) MBR 시장의 성장, 5) 기술의 발전방향 순으로 제시하였다. 마지막으로 MBRs에 대한 경제적, 환경적, 그리고 기술적 측면에서 향후 발전방향을 1) 초기투자비, 2) 처리 수질, 3) 분리막 소재/모듈, 4) MBR 장비와 공정, 5) 운영비용, 향후 6) 혐기성 MBRs 공정과 같은 차세대 기술 분야로 나누어 제시하였다.
최근 사물인터넷에 대한 관심과 투자가 크게 증가하고 있으며 보안 측면에서 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 그 해결책으로서 IETF ACE 워킹 그룹이 기존의 OAuth 2.0 기반으로 여러 제약적인 사물인터넷 환경에 적합한 새로운 보안 프레임워크인 ACE 프레임워크 표준을 제정 중에 있다. 그러나 새로운 경량 보안 체계를 제안하는 ACE 프레임워크를 기존 인터넷 환경에 적용하기에는 추가적인 작업이 필요하며, 이러한 추가적 비용은 IoT 환경에 OAuth 2.0의 적용을 저해하는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 기존 인터넷 환경에서 활용되고 있는 보안 프로토콜인 DTLS를 기반으로 하고, OAuth 2.0의 기존 개발 동기에 맞춘 사물인터넷 인증 프레임워크를 제안하며, python 기반 오픈 라이브러리인 CoAPthon을 기반으로 제안 프레임워크 구현하며 성능을 분석한다.
Purpose: The purpose of this study is to overcome limitations of conventional studies that to predict Baltic Dry Index (BDI). The study proposed applications of Artificial Neural Network (ANN) named Long Short-Term Memory (LSTM) to predict BDI. Methods: The BDI time-series prediction was carried out through eight variables related to the dry bulk market. The prediction was conducted in two steps. First, identifying the goodness of fitness for the BDI time-series of specific ANN models and determining the network structures to be used in the next step. While using ANN's generalization capability, the structures determined in the previous steps were used in the empirical prediction step, and the sliding-window method was applied to make a daily (one-day ahead) prediction. Results: At the empirical prediction step, it was possible to predict variable y(BDI time series) at point of time t by 8 variables (related to the dry bulk market) of x at point of time (t-1). LSTM, known to be good at learning over a long period of time, showed the best performance with higher predictive accuracy compared to Multi-Layer Perceptron (MLP) and Recurrent Neural Network (RNN). Conclusion: Applying this study to real business would require long-term predictions by applying more detailed forecasting techniques. I hope that the research can provide a point of reference in the dry bulk market, and furthermore in the decision-making and investment in the future of the shipping business as a whole.
This study presents the achievements and limitations of the voluntary-based Total Maximum Daily Load (TMDL) through statistical analysis of water quality monitoring data and performance assessments of TMDL plans implemented in the Gyeongan watershed. The results clearly showed that responsible local governments complied the allocated TMDL and the designated water quality goals were successfully achieved in the required period. This was possible because the Ministry of Environment provided innovative incentives, such as, relaxations of the existing tight land-use regulations and full-scale financial aids for constructing and operating public treatment facilities to draw local government voluntary participation. However, a couple of problems which decreased the effectiveness and efficiency of the voluntary TMDL were identified. The different TMDL implementation schedules between upstream (Yongin) and downstream (Gwangju) governments caused delay in water quality improvement and exaggerated TMDL allocation to the local development which made excessive investment in the treatment facilities. Although it is not directly related to the voluntary scheme, technical methods for establishing and assessing the water quality goals should be improved so that the effects of flow conditions on water quality are properly assessed. We expect that results of this case study contribute to developing a more effective voluntary-based scheme for the implementation of the so-called 'tributary TMDL' in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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