• 제목/요약/키워드: Multi-level Systems

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PHABSIM과 SWAT을 이용한 연계모델링 적용성 평가 (Evaluation of applicability of linkage modeling using PHABSIM and SWAT)

  • 김용원;변상돈;박진석;우소영;김성준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권10호
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    • pp.819-833
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    • 2021
  • 본 연구는 안동댐 하류(4,565.7 km2)를 대상으로 준분포형 수문모델인 SWAT과 서식처모델인 PHABSIM을 연계하여 적용성을 평가하고, 대상어종에 대해 환경생태유량을 산정하였다. 대상유역 내 다목적 댐 2개(안동댐: ADD, 임하댐: IHD)의 실제운영자료를 구축하여 SWAT에 적용하였으며 추가로 1개의 수위관측소(구담: GD)을 선정하여 ADD, IHD, GD에 대해 유입·유출량 검보정을 수행하였다. 검보정 결과 R2는 0.52 ~ 0.74, NSE는 0.48 ~ 0.71, RMSE는 0.92 ~ 2.51 mm/day로 분석되었다. 검보정된 GD의 유출량을 이용하여 2012년부터 2020년까지의 유황분석을 실시한 결과, 관측값의 유황분석 결과와 비교하여 평균 Q185는 36.5 m3/sec (-1.4%), 평균 Q275는 23.8 m3/sec (0%)로 분석되어 Q185와 Q275를 PHBASIM의 유량 경계조건으로 적용하였다. PHABSIM의 대상하천은 GD가 위치한 410 m 구간으로 선정하였고 하천기본계획보고서 기반으로 하천단면 및 수리인자를 구축하였다. 대상하천의 우점종은 피라미, 아우점종은 돌고기로 분석되었으며 문헌조사를 통해 대상어종의 HSI를 수집하였다. PHABSIM 수위 모의결과, Q185, Q275에서 각각 -0.12, +0.00 m의 오차가 발생하였고, 유속모의의 경우 Q185, Q275에서 각각 +0.06, +0.09 m/s의 오차가 발생하여 연계모의가 적절하게 된 것을 확인하였다. PHABSIM의 서식처 모의 결과, 피라미의 평균 가중가용면적 WUA와 환경생태유량은 76,817.0 m2/1000m, 20.0 m3/sec, 돌고기의 평균 WUA와 환경생태유량은 46,628.6 m2/1000m, 9.0 m3/sec로 분석되어 피라미가 돌고기보다 대상하천에 대해 적응성이 높은 것을 확인할 수 있었다.

소셜 미디어 상에서의 인공지능 관련 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석 (Multi-Category Sentiment Analysis for Social Opinion Related to Artificial Intelligence on Social Media)

  • 이상원;최창욱;김동성;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.51-66
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    • 2018
  • 인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

지식베이스 확장을 위한 멀티소스 비정형 문서에서의 정보 추출 시스템의 개발 (Development of Information Extraction System from Multi Source Unstructured Documents for Knowledge Base Expansion)

  • 최현승;김민태;김우주;신동욱;이용훈
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.111-136
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    • 2018
  • 지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

입력변수 및 학습사례 선정을 동시에 최적화하는 GA-MSVM 기반 주가지수 추세 예측 모형에 관한 연구 (A Study on the Prediction Model of Stock Price Index Trend based on GA-MSVM that Simultaneously Optimizes Feature and Instance Selection)

  • 이종식;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.147-168
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    • 2017
  • 오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

감마카메라의 Sensitivity 보정 Factor에 관한 연구 - 전신 뼈 영상을 중심으로 - (The Correction Factor of Sensitivity in Gamma Camera - Based on Whole Body Bone Scan Image -)

  • 정은미;정우영;류재광;김동석
    • 핵의학기술
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    • 제12권3호
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    • pp.208-213
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    • 2008
  • 목적 : 전신 뼈 검사는 핵의학 에서 가장 많이 수행하는 대표적인 검사로서 서울아산병원 핵의학과에서는 다양한 감마 카메라(Philips BRIGHTVIEW, PRECEDENCE, Siemens - ECAM, ECAM signature, ECAM Plus, SYMBIA T2, GE - INFINIA)를 사용하여 검사를 시행하고 있다. 그러나 각각의 감마카메라는 같은 검사를 수행할지라도 여러 요인에 의해서로 다른 민감도를 가지며, 이는 전신 뼈 검사의 추적검사에 있어 진단의 일관성을 저해하는 요인이 되기도 한다. 따라서 전신 뼈 검사 시 주사 후 검사시간, 수분섭취량, 신진 대사 정도 등의 통제 불가능한 인자들은 제외하고 최소한의 통제 할 수 있는 감마카메라 그 자체의 민감도 보정을 목적으로, 본 연구에서는 각각의 감마카메라의 민감도를 측정하여 전신 뼈검사를 추적 검사(follow-up)로 시행하였을 경우 보정할 수 있는 합리적인 보정계수 산출에 대한 연구를 하였다. 실험재료 및 방법 : 각 감마카메라의 민감도 측정은 IAEA에서 권고하는 면 선원 민감도 측정 방법에 따라 BRIGHT-VIEW, PRECEDENCE, ECAM, ECAM signature, ECAM Plus, SYMBIA T2, INFINIA의 감마카메라 7대를 분석하였다. 민감도 측정을 위한 $^{99m}Tc$ 면 선원은 전신 뼈 검사에 일반적인 계수율인 4~7 Kcps를 기준으로 제작하였다. 모든 감마카메라는 저 에너지 고 분해능용 평행다중구멍 조준기 (Low Energy High Resolution multi parallel Collimator)를 장착하였고, 15%의 Window Width, 140-keV photopeak로 설정하였다. $^{99m}Tc$ 면 선원을 조준기에 최대한 밀착시킨 후 60초, 120초 동안 계수를 측정하여 보정계수를 산출하였다. $^{99m}Tc$ 면 선원으로 산출한 보정계수를 실제 환자 전신 뼈 검사에 적용시킬 수 있는지 확인하기 위하여 27명의 환자를 대상으로 전신 뼈 검사를 수행하고 보정계수를 적용 후 비교 분석하였다. 결과 : $^{99m}Tc$ 면 선원을 이용하여 실험한 결과, 각 감마카메라의 민감도는 ECAM plus가 가장 높았으며 ECAM signature, SYMBIA T2, ECAM, BRIGHTVIEW, INFINIA, PRECEDENCE 감마카메라 순으로 관찰되었다. 이를 기초로 하여 상대적으로 중간 정도의 민감도를 갖는 ECAM 감마카메라를 기준으로 보정계수를 산출했을 때 각각 1.07, 1.05, 1.03, 1.00, 0.90, 0.83, 0.72로 분석되었다. $^{99m}Tc$ 면 선원의 실험을 통해 산출한 보정계수와 전신 뼈 검사로 산출된 보정계수의 차이를 분석하였을 때 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p<0.05). 결론 : 암환자의 골 전이 진단에 있어 전신 뼈 검사는 예민도가 높고 비침습적이며 비교적 쉽게 시행할 수 있는 장점이 있어 추적검사로 널리 이용되고 있다. 그러나 추적 검사로 전신 뼈 검사를 시행할 경우 연속적으로 동일한 감마카메라만을 사용하는 것은 여건상 불가능하며, 동일한 감마카메라를 사용한다 하더라도 시간의 경과에 따른 장비의 효율에 변화를 고려하지 않을 수 없다. 따라서 서로 다른 감마카메라를 대상으로 산출된 민감도 보정계수의 임상적 적용은 정기적으로 전신 뼈 검사를 받는 환자의 진단에 일관성을 더 해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

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영화 리뷰 감성분석을 위한 텍스트 마이닝 기반 감성 분류기 구축 (A Study on Analyzing Sentiments on Movie Reviews by Multi-Level Sentiment Classifier)

  • 김유영;송민
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.71-89
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    • 2016
  • 누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

e-Finance의 확산요인에 관한 연구 (A Study on the Diffusion Factor of e-finance)

  • 김민호;송채헌;송선옥;차순권
    • 통상정보연구
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    • 제4권2호
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    • pp.253-277
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    • 2002
  • 현재 정보통신기술의 비약적인 발전은 물리적인 거래 패러다임을 전자방식으로 확대시키는 극적인 변화를 주도하고 있다. 주지하는 바와 같이, 금융서비스는 거래당사자간 대부분의 금융거래를 지원하고 있다. 그러므로 전자거래의 확대는 금융서비스를 제공하는 모든 금융기관들에도 영향을 미치고 있다. 이에 따라 모든 금융기관들은 정쟁에서 살아남기 위해 e-Finance 시스템을 도입하여 인터넷금융 서비스를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 이용자측면에서 인터넷을 이용한 e-Finance의 이용 실태와 확산요인을 분석함으로써 e-Finance 고객서비스의 질적인 향상과 신속한 확산 그리고 올바른 전략 수립에 기여하는 것이다. 본 연구는 기존문헌 검토와 요인 및 신뢰도 분석을 통해 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성, e-Finance 시스템에 대한 신뢰도, 기술적 요소, 고객서비스 품질 그리고 개인특성에 있어 혁신성향 등 6가지를 확산요인으로 채택한다. 로지스틱 회귀분석을 이용한 가설 검증 결과에 따르면, e-Finance시스템에 있어서 기술적 요소와 고객서비스 품질 그리고 개인 특성에 있어 혁신성향은 e-Finance의 확산여부에 각각 유의수준 0.05와 0.01%에서 통계적으로 정의 영향을 갖는 것으로 나타났다. 그렇지만 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성은 이의 확산여부에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 e-Finance 시스템과 관련하여 시스템의 신뢰도는 통계적으로 이의 확산에 유의적이지 못하였다. 본 연구는 추후 이용자 측면에서 e-Finance 확산요인에 관해 실증적 연구를 하는데 기본적인 자료로서 이용될 수 있고, 이에 대한 기업이나 정부의 정책 수립 또는 구현과 금융기관의 고객서비스 품질정도 결정에 이용될 수 있다. 그러나 본 연구는 만족요인과 이의 e-Finance에 대한 영향을 다루지 못했다는 점과 국내 이용자만을 대상으로 했다는 점 그리고 다중희귀분석을 실시하지 못했다는 점 등 몇 가지 한계를 갖는다.

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임플란트 형태와 골흡수가 임플란트 피로 수명 및 파절 특성에 미치는 효과에 관한 연구 (Effect of Implant Types and Bone Resorption on the Fatigue Life and Fracture Characteristics of Dental Implants)

  • 원호연;최유성;조인호
    • 구강회복응용과학지
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    • 제26권2호
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    • pp.121-143
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 임플란트 형태 및 골 흡수가 피로 파절에 미치는 효과를 평가하는 것이다. 오스탬 임플란트 4가지 형태 즉 외부 연결 평행형, 내부 연결 평행형, 외부 연결 첨형, 내부 연결 첨형 선정하고, 8개 군으로 분류하였다. 또한 식립 높이에 따른 피로 수명 변화 조사하기 위하여 시료 고정 지그 표면으로부터 고정체를 각각 2mm, 4mm 노출시켜 피로 시험을 시행하였다. 피로 파절 실험은 하중 조건을 최대 하중 600N, 최소 하중 60N으로 하였으며, 스테인리스 스틸로 지그 제작하여 동적 하중 피로 시험기에 연결하고 고정 후 실온에서 14Hz로 실험하였다. 고정체, 지대주 나사 파절 양상, 파절 위치 등 관찰하기 위해 주사전자현미경 사용하였으며, 유한 요소 분석 하여 고정체, 지대주 나사에 나타나는 응력 분포, 파절면 양상 비교 분석하여 다음의 결과를 얻었다. 1. 고정체를 2mm 노출시켜 피로 시험시 첨형 임플란트 피로 수명이 평행형보다 높고, 외부 연결형이 내부 연결형보다 높았다. 2. 고정체를 4mm씩 노출시켜 피로 시험시 평행형 임플란트 피로 수명이 첨형보다 높고, 외부 연결형 임플란트 피로수명이 내부 연결형보다 높았다. 3. 고정체 노출 높이가 2mm인 경우 내부 연결형은 모두 지대주 몸체, 고정체 육각부 접하는 경계부에서 수평으로 피로 파절 발생하였고, 외부 연결형은 고정체 육각부에서 고정체 나사부 방향으로 경사지게 또는 고정체 사공 간부에서 피로 파절 발생하였다. 고정체가 4mm 노출된 경우 임플란트 종류 무관하게 지대주 나사 첨부 고정체 사공간부에서 주로 발생하였다. 4. 피로 파절면 관찰은 모든 군에서 피로 줄무늬를 보였으며 취성파괴 특징인 벽개파면, 연성파괴 특징인 딤플무늬 등이 혼재되어 나타났다. 5. 압축력 받는 협측 유효 응력이 인장력 받는 설측보다 높고, 고정체에 작용하는 유효 응력이 지대주 나사에 작용하는 것보다 높았으며, 고정체에 작용하는 최대 유효 응력은 평행형에서 높았다. 따라서 교합력 많이 받는 구치부에서 내부 연결형 임플란트 식립시 각별한 주의 필요하다고 사료된다.

U-City계획 고도화를 위한 조달청 물품정보 활용 방안 : CCTV 사례를 중심으로 (Application Plan of Goods Information in the Public Procurement Service for Enhancing U-City Plans)

  • 박준호;박정우;남광우
    • 한국지리정보학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.21-34
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    • 2015
  • 본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.