프로세스 마이닝에서는 일반적으로 SAP ERP와 같은 정보시스템이 남기는 시스템의 디폴트 로그를 분석해왔지만, RPA라는 자동화 소프트웨어의 사용이 확대됨에 따라 RPA 봇이 남기는 로그를 활용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 RPA 봇을 국내 제조기업(코스메틱 분야) 3개 사의 업무에 적용하여 로그를 남긴 후 분석함으로써 현업의 RPA 자동화에 대한 실제 현황을 파악하였다. Uipath와 파이썬을 이용하여 RPA 봇을 구현하고 로그를 남겼으며, 봇이 남긴 로그의 분석을 위해서는 프로세스 마이닝 전용 소프트웨어인 Disco를 사용하였다. 프로세스 마이닝을 통해 봇의 활용성과 성능이라는 두 측면에서 로그 분석을 해 본 결과, 개선 요구사항을 찾아볼 수 있었다. 특히 봇의 활용성 측면에서 활용도를 높여야 하는 경우가 많았고, 수행과정에서 오류나 예외발생 및 수행시간이 길어지는 구간이 발견된다는 점에서 모든 사례에서 개선 지점이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석은 설문이나 인터뷰에 의존했던 기존의 정성적 방법이 아닌 데이터를 활용한 증거 기반의 분석으로 봇의 자동화 현황과 성과를 분석한다는 점에서 매우 과학적이며 또 현업의 업무에 적용된 사례라는 점에서 실증적 의미를 갖는다. 나아가 '로그 마이닝 기반 자동화 현황 분석'은 봇 행동 최적화를 위한 의미있는 기초 단계로, 궁극적으로 프로세스 경영을 수행할 수 있는 토대가 된다고 볼 수 있다.
193 nm에서 반도체 전공정 검사 장치에 적용될 수 있는 반사 굴절 혼합 형식(카타디옵트릭)의 수치 구경(numerical aperture, NA) 0.6 대물렌즈를 설계하였다. 200 nm 공간 분해능 및 0.15 mm 이상의 시야를 확보하기 위하여, 먼저 렌즈 전체 배치를 포커싱 렌즈 그룹, 필드 렌즈 그룹 및 NA 변환 그룹으로 구성하였으며, 선행 그룹에 포커싱된 빔의 수치 구경 값을 필요 값, 즉 0.6으로 변환하는 기능을 수행한다. 총 11매의 광학 소자로 구성된 최종 설계는 모든 관측 시야에 대하여 λ/80 이하의 RMS 파면 수차를 만족하였다. 또한 고분해능 대물렌즈의 높은 환경 민감도로 인한 온도 변화에 따른 광학계 성능 해석 결과, ±0.1 ℃의 온도 변화에서도 목표 성능 이하로의 성능 저하가 확인되어 온도 변화에 따른 광학 보상이 반드시 필요하였다. 이에 초점면 이동을 보상자로 적용할 경우, 20 ± 1.2 ℃까지 RMS 파면 수차 변화량이 λ/30 이하로 목표 성능을 만족하여 실제 반도체 공정 환경에서도 이용이 가능함을 확인하였다.
제4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운산업에서는 자율운항선박(MASS)의 기술 개발 및 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따른 국제 규정의 개발 역시 가속화되고 있다. 특히 IMO 해사안전위원회(MSC) 105차 회의에서는 회원 당사국 간 비강제적 자율운항선박 규정(MASS Code) 개발을 위한 로드맵을 수립하고 본격적으로 규정 개발에 착수하였다. 다수의 국가가 MASS Code 개발 작업에 적극적으로 참여하고 있으며, MASS Code에서 MASS 기능에 대한 상세한 요구사항에 대한 규정 개발 작업이 진행중이다. 특히, 자율운항선박의 자율도와 관련하여 "운항 모드(Mode of Operation)" 개념이 처음으로 언급되었으며, 2023년 4월에 개최될 IMO 자율운항선박 공동작업반(MASS JWG) 회의부터 이 운항 모드에 대한 논의가 진행될 것으로 예상된다. "운항 모드" 개념은 MASS 및 MASS 기능에 대한 설명과 더불어, MASS Code 개발을 위해 지속되어 논의될 것이다. 이 논문은 운항 모드 설정에 대한 기초연구를 수행하기 위해 운항 모드에 대한 지침을 제공하는 IMCA M 220 문서의 내용을 검토한다.
고속도로의 터널구간은 일반구간과는 다른 주행특성(속도, 교통량, 밀도 등)을 가지게 되고 이에 따라 고속도로 일반부에서 터널진입 전과 후에 운전자 행태가 변하는데, 가장 대표적인 예가 속도의 감소 현상이라 할 수 있다. 하지만, 이러한 다양한 요인들 중 현재까지 연구의 진행 추세는 도로의 용량, 속도감소 측면의 정량적인 부분에 초점을 맞춘 연구들 위주로 진행되고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 터널의 다양한 여건을 고려할 수 있는 구간을 대상으로 설문조사와 중요도-만족도(IPA: Importance Performance Analysis)분석을 시행한다. 수행된 분석결과를 바탕으로 이용자가 실질적으로 인식하고 있는 고속도로 터널부 속도저감의 정성적인 개선사항을 제시한다. 분석결과, 이용자의 경우, 최근 증가 추세인 장대터널과 관련된 터널 자체의 형상(길이, 내부의 곡선형태)에 대한 개선을 요구하고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 전문가의 경우, 이용자에 비해 세부적인 기하구조(노견 및 차로폭)에 대한 개선을 요구하고 있는 것으로 나타났다. 전반적으로 이용자와 전문가 사이에는 정성적인 설계요소측면에서 다소 차이가 있는 것으로 나타났으며, 이러한 관점 차이를 반영하여 개선사항을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 이용자와 전문가 모두가 공통적으로 요구하고 있는 개선사항으로는 터널 입구 보임여부인 것으로 나타나 이에 대한 개선이 요구되고 있다. 둘째, 관점에 대한 차이는 이용자의 경우 장대터널 자체(형상)에 대한 전반적인 부담이 존재하는 반면, 전문가의 경우 장대터널의 지속적인 보급은 유지하되 세부적 기하구조 요소(노견 및 차로폭)에 대한 보완이 필요한 것으로 나타났다. 특히, 터널길이와 곡선형태의 측면에서 많은 관점의 차이를 가지고 있는 것으로 나타났다.
기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.
본 연구는 인접굴착에 따른 기존 도시철도 박스구조물의 안전영역에 관한 연구로서 도시철도 주변에서 시행되는 각종 굴착공사에 따라 도시철도 박스구조물의 거동에 영향을 미치는 주요 매개변수와 수치해석 결과의 상관관계를 분석하였으며, 머신러닝 기법 적용을 통하여 인접굴착공사가 기존 도시철도 박스구조물에 미치는 영향 범위 및 안전영역의 적정성을 검증하였다. 본 연구는 도시철도 주변의 실제 협의된 인접굴착공사 및 박스구조물을 연구대상으로 하였으며, 그 중 가장 대표적인 본선 2련박스 구조물을 대상으로 분석을 수행하였다. 매개변수 분석 및 머신러닝 해석결과, 도시철도 깊이, 인접굴착공사 굴착깊이 및 지하수위 각각의 상호간의 깊이 차이가 중요한 매개변수인 것으로 확인되었으며, 그 중에서도 도시철도 깊이와 인접굴착공사의 굴착깊이 차이가 지하 박스구조물 거동에 가장 큰 영향을 미치는 매개변수이며, 안전영역 설정의 중요한 요건인 것으로 분석되었다. 특히, 인접굴착공사 깊이가 도시철도 깊이보다 더 깊게 굴착될수록 지하 박스구조물의 처짐에 미치는 영향은 더욱 큰 것으로 확인되었으며, 기존의 인접굴착공사 관리등급 결정 시 중요 요건 중 하나인 수평이격거리는 수직이격거리, 즉 굴착깊이에 비해 상대적으로 영향이 작은 것으로 분석되었다.
디지털 대전환 시대를 맞아 개인 맞춤형 교육을 실현하기 위해 교육 분야에서 인공지능 기반 학습 서비스들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 학습 서비스를 학교 현장에 적용하기 위한 개발 방향을 살펴보고자 하였다. 인공지능 기반 수학학습 서비스로 아이스크림에듀에서 개발한 '수학의 세포들'을 선택하여 교수자 관점에서 기능별 요구를 조사하였다. 그 결과를 IPA를 활용하여 중요도와 적합도로 분석하면서 전문가 의견을 조사하여 서비스의 구체적인 개발 방향을 탐색하였다. 연구결과, 진단, 학습, 평가, 관리 등 모든 영역에서의 중요도는 평균 4.82, 적합도는 평균 4.56로 대부분의 문항에서 우수한 결과가 나타났으며, 특히 중요도가 적합도보다 높게 나타났다. 세부적인 일부 기능 중 개념 학습, 맞춤형 과제 제시, 평가 결과 분석 기능, 대시보드 관련 기능과 대시보드 내 학습 자료가 학생들이 이해하기에 직관적이지 않아 보완이 필요하다는 의견을 확인하였다. 본 연구는 교수자의 관점에서 인공지능 기반 수학학습 서비스에 대한 요구 및 전문가 의견을 정리하여 '수학의 세포들'의 방향을 탐색하는데 유의미한 정보를 제공하였다는 의의가 있다.
우리나라의 대학과 지자체는 청년인구의 감소와 학령인구 감소라는 어려움을 동시에 겪고 있으며, 이 문제를 해결하기 위해서는 대학과 지자체의 긴밀한 협력이 절실하다. 이러한 협력의 방식에는 지역혁신체제의 구축과 혁신클러스터·삼중나선모델의 이론 등이 대표적이며, 이러한 이론과 더불어 국내외의 다양한 협력사례를 살펴봄으로써 지자체-대학 협력모델에 대한 지속가능한 조건을 도출하려는 것이 본 논문의의 목적이다. 특히 국내와 해외에서의 지자체와 대학의 협력 사례연구를 통하여 3가지 유형인 일자리형, 교육형, 주거형 모델을 분석하고, 이를 통해 지속가능한 협력을 위한 공통의 조건과 요건 등을 제안하였다. 지자체와 대학의 협력이 지속적으로 이루어지고 또한 성공적 결과를 만들기 위해서는 상호 간의 이익 창출과 역량에 맞는 인프라 구축과 운영, 유연성과 상호책임감이 필요하다. 더 나아가 지자체와 대학의 역량조건에 적합한 모델을 찾아야 하며, 이 과정에서 대학의 연구능력과 연구결과의 사업화역량이 특히 중요하다. 더불어 지자체와 대학, 중앙정부 간의 새로운 협력체계 구축은 필수적이다.
최근 무인항공기의 활용 범위와 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 저고도 무인항공기의 경우 유인항공기와 별개의 관리 체계 개발을 통해 별도의 운영 시스템 구축에 관한 연구가 진행되고 있다. 저고도 무인항공기의 경우도 공역을 비행하는 비행체 이므로 비행체의 운영에 필요한 기술 기준 및 인증 제도의 수립이 필수적이며, 이에 대한 연구도 함께 진행되고 있다. 비행체의 운영 기준 및 인증 요건이 제시되는 경우, 이를 확인할 수 있는 시험방법도 함께 제시되어야 한다. 특히, 소형무인항공기의 경우는 비행중 요구되는 항법의 정확도 수준이 유인항공기 또는 대형 무인항공기 보다 정밀한 비행을 요구하므로, 기존의 비행체 비행에서만 확인할 수 있는 비행 결과 정확도 산출이 아닌 별도의 항법오차의 산출이 필요할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 기존 유인항공기와 다른 장시간의 운영 데이터 획득이 어려운 무인항공기에 적용이 가능한 항법 오차 도출에 관한 시험 방법에 대하여 제시하였고, 실증 시험을 수행하였다.
eCall은 교통사고 발생 시 긴급구난 기관과 현장상황을 정확하게 파악할 수 있는 사고정보를 연계하여 교통사고 피해자를 신속하게 구조·구급하도록 지원하는 시스템을 말한다. 본 논문의 목적은 국내 긴급구난 기관의 요구사항을 반영한 한국형 eCall 시스템을 개발하고 통합실증을 통해 기대효과를 분석하는 것이다. 통합실증은 전국을 대상으로 진행되었고, 통합실증 결과 eCall IVS와 센터 간 통신성공율은 99.25%, 위치정보 평균 오차는 1.2 m로 측정되었다. 특히, 위치정보 평균 오차는 방송통신위원회의 국내 긴급구조 위치정보 품질 측정 결과인 21.6 m 보다 우수한 것을 확인할 수 있었다. eCall 시스템이 도입 시 교통사고 발생부터 병원도착까지 시간은 고속도로는 3분 38초, 일반도로는 1분 22초 단축 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 2005년부터 2022까지의 교통사고 사망자에 적용한 결과 교통사고 사망자 수는 82,662명, 사회적 비용은 약1,026,100천달러가 감소되는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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