Clustering methods are very useful in many fields such as data mining, classification, and object recognition. Both the supervised and unsupervised grouping approaches can classify a series of sample data with a predefined or automatically assigned cluster number. However, there is no constraint on the number of elements for each cluster. Numbers of cluster members for each cluster obtained from clustering schemes are usually random. Thus, some clusters possess a large number of elements whereas others only have a few members. In some areas such as logistics management, a fixed number of members are preferred for each cluster or logistic center. Consequently, it is necessary to design a clustering method that can automatically adjust the number of group elements. In this paper, a k-means based clustering method with a fixed number of cluster members is proposed. In the proposed method, first, the data samples are clustered using the k-means algorithm. Then, the number of group elements is adjusted by employing a greedy strategy. Experimental results demonstrate that the proposed clustering scheme can classify data samples efficiently for a fixed number of cluster members.
In this paper, the purpose is to create a standard of AI training dataset type for commercial space design. As the market size of the field of space design continues to increase and the time spent increases indoors after COVID-19, interest in space is expanding throughout society. In addition, more and more consumers are getting used to the digital environment. Therefore, If you identify trends and preemptively propose the atmosphere and specifications that customers require quickly and easily, you can increase customer trust and conduct effective sales. As for the data set type, commercial districts were divided into a total of 8 categories, and images that could be processed were derived by refining 4,009,30MB JPG format images collected through web crawling. Then, by performing bounding and labeling operations, we developed a 'Dataset for AI Training' of 3,356 commercial space image data in CSV format with a size of 2.08MB. Through this study, elements of spatial images such as place type, space classification, and furniture can be extracted and used when developing AI algorithms, and it is expected that images requested by clients can be easily and quickly collected through spatial image input information.
한국통합 물류협회에 따르면 총 택배 물량은 2020년은 약34억 개, 2021년은 약36억 만 개로 매년 꾸준히 성장하였다. 택배 물류센터에서 택배를 고객에게 전달시키기 위해서는 포장, 검수, 진열, 파지, 상차, 하차 등 많은 공정이 필요하다. 고용 인력의 부족, 인건비 상승, 부상의 위험, 높은 노동의 강도 등의 문제가 발생하였고, 소비자들의 입장에서도 제품 손상 또는 배송 지연 등의 여러 가지 문제를 야기해왔다. 본 논문은 로봇과 자율주행 기술을 활용하여 상품의 분류 및 배송과정을 자동화 하는 '스마트 물류창고 시스템'을 제안한다. 컨베이어 벨트를 이용해 택배물품의 분류를 자동화하고 자율주행 차량을 통해 배송을 하게 되고 DB를 통해 물품을 관리하게 되어 효율적인 운영을 가능하게 하고 경제적 손실을 줄인다. 적외선 센서, 바코드 센서를 이용해 컨베이어 벨트 구동 및 물품의 정보를 알 수 있으며 서보모터로 물품을 분류한다. 또한 입출고 차량이 명령을 통해 물품을 자동으로 입고 및 출고하여 DB에게 물품의 정보를 전송한다. 스마트 물류창고 시스템을 통해 인건비 절감, 오 배송, 물품 파손 등이 사라지게 되고 물류창고 뿐만 아니라 다양한 분야에서 적용 할 수 있을 것이다.
2000년대 초반 이래로 중국의 경제성장축이 연안 중심에서 중서부 내륙으로 이전되어가면서 내륙항의 건설이 촉진되었다. 내륙항은 내륙에서 연해 항만의 기능을 부여함으로써 수출입 물류와 통관을 효율화하는 데 있다. 본 연구는 중국 내륙항의 기능적/지리적 유형화와 지역별 내륙항의 SWOT-PEST분석을 통해 경쟁력과 잠재력을 파악하는 데 목적이 있다. 연구결과 내륙항의 기능적 분류는 항만지원형, 산업지원형, 유통지원형, 통관지원형으로 유형화될 수 있으며, 동부지역에는 항만지원형이 중서부지역에는 산업과 유통지원형 그리고 북서부지역에는 주변국가와의 무역을 촉진하기 위한 통관지원형의 내륙항이 다수를 차지하는 것으로 나타났다. 동부지역의 내륙항이 높은 경쟁력을 보유하고 있지만 중서부 지역의 내륙항들이 잠재력 면에서 높은 것으로 나타났다. 특히 '일대일로' 정책은 중서부 지역 및 접경지역의 내륙항의 발전을 촉진시키는 중요한 요인으로 작용할 것으로 예상된다.
방위 산업에서는 무기체계라 말하는 장비가 목표 수명동안 지속적으로 사용 할 수 있도록 설계에서부터 정비까지 많은 분야에 걸쳐 연구가 이루어지고 있다. 하지만, 장비를 수리하는데 필요한 수리부속이 저장 및 불출되는 군 보급 시설의 운용 관리는 현실적 연구가 부족한 상황이다. 그래서 이 글에서는 군 보급시설의 효율적인 운용 관리를 위하여 저비용 고효율을 얻을 수 있는 수리부속 배치에 대한 연구를 제시한다. 먼저, 수리부속을 MTBF(Mean Time Between Failure) 기준 하에 A/B/C 그룹으로 나누어 기본적인 배치 대안들을 정의한다. 이렇게 정의된 대안들은 시뮬레이션과 작업 자세 평가 도구인 RULA(Rapid Upper Limb Assessment)를 통해 대안 선정에 필요한 평가 속성인 작업 시간과 자세 위험도를 도출하고, 이를 엔트로피 척도를 통해 대안 결정을 한다. 본 연구는 작업 시간과 자세 위험도를 최소화 하여 군 보급 시설 내 효율적인 수리부속 배치 방법을 제시하였다. 이는 군 보급시설의 시스템 및 인간공학적 접근을 함께 고려한 점에서 앞으로의 연구에 새로운 방향을 제시하였다 할 수 있다.
한국의 서비스무역 수지는 2012년에 IMF의 BPM5를 기준으로 흑자를 기록하였다. 이는 여행수지적자 감소, 건설 및 운송수지 흑자 확대와 규모는 작지만 개인, 문화, 오락서비스 수지가 꾸준히 개선되어 흑자로 전환된 데에 있다. 그러나 대외적으로는 세계경제 성장세가 둔화되고 원화가치가 강세를 보이고 있는 반면, 한국 서비스산업의 경쟁력은 매우 취약하기에 서비스무역 흑자 기조를 유지하기는 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 안정성이 미흡한 서비스수지 흑자 항목과 심각한 적자 항목을 중심으로 경쟁력 강화방안을 제시하고 있다. 해외 사례로 한국과 같이 제조업 중심의 발전 국가인 독일과 일본의 정책 및 현황을 분석하였으며 서비스 주요 업종의 현황분석을 통해 서비스 산업 경쟁력 강화 방안을 제시하였다. 해외건설의 안정적 시장확보 방안과 꾸준한 개선을 이루고 있는 개인 문화 오락서비스 분야의 독립적인 산업으로서 성장 및 동반 성장이 가능한 분야와의 연계 방안을 발굴하는 것이 필요하다. 서비스 산업은 고부가가치 산업으로 높은 수준의 지식 기반 서비스가 국제경쟁력이 있기에 집중 육성분야를 선정하여 미래지향적인 R&D 지원을 함으로써 지식재산권을 확보하고 핵심원천기술을 토대로 특허권 등 사용료 수지를 개선해 나가야 한다. 서비스산업은 제조업과는 다른 상품특성, 유통체계, 대금결제방식 등을 가지고 있으므로 업종별 특성을 반영하여 지원제도를 개발하여야 한다. 또한 해외 진출을 지원하기 위한 방안으로 서비스 업종별 시장개척단, 공동물류센터 등의 마케팅적 지원은 물론 현지국의 사회 문화적 특성을 고려하여 외교적 지원까지도 필요하다.
본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.
현대의 무기체계는 새로운 전쟁양상의 변화와 첨단 과학기술의 급격한 발달로 인하여 체계가 복잡 및 다양해지고 있으며, 무기체계의 운영 및 관리를 위한 군수비용의 급격한 증가의 양상을 보이고 있다. 또한 정부의 창조경제 수행방안으로 군의 군수비용을 최소화하기 위한 방안에 대한 적극적인 검토가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 군수비용 절감을 위하여 첫째, 군수품의 분류기준, 관련 규정 및 제도, 장비정비정보체계에 대해서 분석 등을 통한 군수품 관리의 문제점을 도출하였다. 둘째, 도출한 군수품 관리 문제점에 대한 개선방안으로 실명제 및 책임제 군수관리의 필요성과 운영방안, 정비지시서 상태분류 기준 세분화 적용방안을 제시하였으며, 적용에 따른 기대효과를 분석하였다. 마지막으로 IT기술 중 CBM를 활용한 품목별 제원관리 및 기록체계를 구축 할 수 있도록 총수명주기체계관리(TLCSM)를 현 군에서 운용 중인 장비정비정보체계와의 연동할 수 있는 시스템 구축 방안을 제시하였다. 이와 같이 제시한 방안을 적용하게 된다면 군수행정의 오류방지, 단순화 및 신속화, 군수품 관리에 대한 신뢰성 향상 및 예산절감 등의 효과가 기대된다.
본 연구에서는 실시간으로 수집되는 고속도로의 검지기 자료를 이용하여 교통사고 발생 가능성을 확률적 관측값으로 나타낼 수 있는 모형을 개발하였다. 사고발생 지점을 기준으로 상류부 및 하류부에서 수집된 사고발생 이전의 교통자료를 모형의 독립변수로 설정하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 교통사고 발생을 유발할 잠재력이 높은 교통상황을 교통사고와는 무관한 교통상황으로부터 추출하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 모형을 개발하였다. 최근 3년간 서해안 고속도로에서 발생한 사고자료와 검지기 자료를 맵핑하였으며, 유효한 검지기 자료를 모형에 적용하기 위하여 이상치 제거 및 결측치 보정을 위한 자료처리 과정을 별도로 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모형에서 산출되는 계량화된 교통사고 발생가능성은 고속도로상에서 실시간 경고정보 제공 및 다양한 교통운영관리 전략의 교통안전 측면에서의 효과를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
철도는 친환경 교통 물류수단으로 각광받고 있으며, 세계 철도차량시장 점유율 확대를 위해 IT 기술을 융합하여 경쟁력을 강화하고자 하는 노력이 진행되고 있다. 본 연구는 철도 IT융합 기술의 연구개발을 진행하기 위한 방안을 제시한다. 철도 IT융합 기술과 관련한 기존 연구결과물 및 특허에 대해 분석하고 기술분류에 따른 대상과제를 도출한 후, 전문가 설문조사와 다원속성효용이론(MAUT) 방법론을 이용하여 핵심 연구과제를 선정하였다. 연구 결과는 철도 IT융합에 대한 향후 정책 수립 및 연구과제 기획 등에 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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