ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.
본 연구는 산란 후기사료에 마늘발효액을 수준별로 첨가 급여시 산란계의 생산성, 계란품질 및 혈액성상에 미치는 영향을 구명하고자 실시하였다. 79주령 로만브라운 산란계를 4개 처리구 6반복으로 반복 당 18수씩 총 432수를 배치하였고, 각 처리구에 마늘발효액을 0%, 0.05%, 0.10% 및 0.20%로 4주간 급여하였다. 산란 수와 난중은 매일 조사하였고, 계란품질, 난황지방산 및 혈액성상은 사양실험 종료 후 분석하였다. 본 연구결과, 산란율과 사료요구율은 마늘발효액 급여구에서 대조구에 비하여 수치적으로 개선되었지만, 처리구간에 통계적 차이가 없었고, 난각강도와 두께도 마늘발효액 첨가수준에 따른 유의성이 없었다. 계란의 난백 높이와 호우유닛은 마늘발효액 첨가수준에 따라 일관적으로 증가하여 0.20%급여구에서 제일 높게 나타났으며, 대조구에 비하여 통계적으로 차이를 보였다(P<0.05). 난황지방산은 마늘발효액의 0.10%와 0.20% 첨가구에서 포화지방산은 감소되었고, 단일불포화지방산과 전체 불포화지방산은 현저하게 증가하였다(P<0.05). 혈중 알부민, AST 및 ALT은 처리구간에 차이가 없었지만, 중성지방과 콜레스테롤은 0.20% 급여구에서 대조구에 비해 매우 감소하였다(P<0.05). 또한 HDL콜레스테롤은 마늘발효액 0.10%와 0.20% 급여구에서 대조구에 비하여 유의적으로 증가하였고(P<0.05), 세포성 면역능 지표인 IL-2 mRNA와 CD4+CD8+의 비율도 0.10%와 0.20% 급여구에서 다른 처리구에 비하여 통계적으로 높게 나타났다(P<0.01). 본 실험 결과, 산란 말기 사료에 마늘발효액 0.20% 수준의 급여로 대조구에 비하여 계란품질과 건강 및 혈중 면역인자는 개선되었다.
최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.
핵의학은 1959년에 국내 도입되어 갑상선 기능 항진증의 치료를 위해 $^{131}I$을 경구 투여한 것으로 시작되었고, 감마카메라는 1969년에 국내 도입되어 핵의학 영상 검사를 시작한 후 지속적인 성장을 하고 있다. 서울 소재 일개 상급종합병원을 대상으로 1998년부터 2017년까지의 핵의학 영상 검사 및 치료 실적에 대해 중장기 추세를 분석하였다. 분석 도구로는 해당병원의 통계 프로그램을 이용하여 감마, PET, 골밀도, 치료로 구분하여 검사 실적 추세 및 상세 분석을 하였다. 이와 같은 실적을 바탕으로 미래 핵의학 발전에 대한 예측을 하고, 핵의학 발전 방향 및 발전 계획의 준거 틀을 마련하는데 그 목적이 있었다. 지난 20년 동안에 Bone scan, MUGA scan, Renal scan(99mTc-DTPA), $^{18}F$-FPCIT PET, 골밀도 검사 등이 상승 추세였고, Myocardium perfusion SPECT, Thyroid scan, Lung scan 등은 하락 추세였으며, Hepatobiliary scan, Renal scan(99mTc-DMSA), $^{18}F$-FDG PET 등은 정체되어 있었다. 그리고 핵의학 치료 실적은 2011년까지 상승 추세였으나 갑상선 과잉진료 논란이후에 급락한 후 회복하지 못하고 있었다. 또한 핵의학 영상 검사와 경쟁 검사 간의 건수를 분석한 결과, 반비례 관계이거나 역치 현상이 있었다. 핵의학 영상 검사 및 치료 실적은 의약 분업 도입과정에서 발생한 의사 파업(2000년), 갑상선 과잉 진료 논란(2011년, 2014년), 무증상 추적 검사를 제한한 PET 요양 급여 개정(2014년), 중동호흡기증후군 확산(2015년), 그리고 수시로 발생하는 요양 급여 삭감 등의 변수에 큰 영향을 받았다. 핵의학 영상 검사는 중장기 상승 추세에 있었으나 2012년 이후로 정체되어 있었다. 핵의학 영상검사 및 치료의 중장기 성장과 발전 방향을 위해서는 시시각각 변하는 의료 환경의 변화에 대한 적극적인 대응은 물론이고, 핵의학 영상 검사 및 치료가 타 경쟁 검사 및 치료에 대한 경쟁 우위 확보를 위한 노력, 신규 검사 및 치료의 개발, 임상적인 정량지표의 개발 및 안정적 유지에 대한 노력이 필요할 것으로 판단된다.
국내 건설 및 엔지니어링 산업은 근래 복지를 중시하는 정치, 사회적인 풍조로 인하여 인프라에 대한 투자 감소, SOC 예산의 감소, 대형 건설 산업에 대한 국민적 반감 등 총체적인 위기 국면을 맞이하고 있다. 이러한 위기를 타개하기 위하여 건설 및 엔지니어링 기업들은 해외 시장을 적극적으로 공략할 수밖에 없는 상황에 놓여 있다. 이러한 상황에서 국내 업체 및 인력의 해외진출 관련 역량에 대하여 명확히 판단할 수 있는 정량적 바로미터가 필요성이 대두된다. 본 연구는 이론적 고찰부분에서 건설산업 역량 및 지표관련 연구 및 문헌을 조사하여 현재 도출된 건설산업 해외진출 관련 역량 및 분석법을 조사하고 이후, 거시적 미시적 환경분석을 통하여 건설산업과 연관된 역량들을 도출하여 앞서 진행한 연구 및 문헌조사의 결과와 함께 분석하여 국내 건설산업의 해외 진출을 위한 역량들을 도출한다. 이후 실무자 위주의 설문조사결과를 바탕으로 AHP 분석을 실시하여 각 역량별 상대적 중요도 분석을 통하여 역량별 가중치를 도출한다. 마지막으로 이를 바탕으로 각 역량별 가중치를 이용한 건설 해외역량 지표를 시공 및 엔지니어링의 관점에서 각각 도출하였다. 엔지니어링 분야에서 도출된 지표는 주로 사업관리 부분에 집중되어 있으며 금융관리 부분의 PF 사업 진출확대 및 글로벌 협력 역량을 필요로 하는 것을 알 수 있다. 이는 엔지니어링 분야의 기존 업무인 설계 뿐만 아니라 사업관리 및 금융관리부분으로의 업무영역 확대의 필요성을 느끼고, 확대하고자 하는 것으로 판단할 수 있다. 시공 분야에서 도출된 지표는 모든 영역에서 고르게 분포한 결과가 도출되었다. 실제 현장에서 활용하는 기술의 필요성은 의심의 여지가 없으나 사업관리 및 금융관리 에서도 건설 기술과 비등하게 가중치가 높게 도출되어 현재 해외에서 원하는 사업방식인 EPC 사업에서의 기술 외 영역이 중요해 짐에 따라 강화를 요하는 것으로 판단된다. 도출된 지표는 해외진출을 위해 현재 가지고 있는 역량을 평가하고 이 중 부족한 부분이 무엇인지를 파악하여 향후 개발해야 할 역량에 대한 바로미터로서의 역할을 할 수 있을 것이다. 또한, 해외진출역량의 정량적 측정 이외에도 이러한 지표와 업체의 수주량/수주액 등과 직접적인 대조를 통한 성과측정의 방법론으로 사용가능할 것으로 예상된다.
최근 범용소프트제어기 설계는 원자력발전소의 첨단주제어실에 적용되고 있다. 범용소프트제어기는 고집적 주제어실에서 비안전 기기뿐만이 아니라 안전기기를 제어할 수 있는 소프트웨어 기반의 수동제어 수단이다. 따라서 범용소프트제어기는 신형 주제어실의 단일 워크스테이션 구현을 위한 필수적인 설계특성을 갖고 있다. 전통적인 주제어실은 컴퓨터 기반으로 하는 통합 운전원 인터페이스 체계로 대체되고 있다. 범용소프트제어기의 오작동신호 발생 가능성을 줄이기 위해 어떠한 기기의 조작을 위해서는 2단계의 구분된 운전원 조작을 요구하는 설계를 고려하였다. 범용소프트제어기 오작동 가능성은 매우 낮기 때문에 범용소프트제어기 그자체로 발전소의 트립 가능성을 증가시키지는 않는다. 범용소프트제어기는 원자력발전소의 계측제어분야/인간연계 분야의 혁신을 대표한다. 범용소프트제어기는 인간연계를 기반으로 하는 단일 표시장치에 다양한 디비젼의 제어와 표시기를 통합하고 있다. 범용소프트제어기의 고장으로부터 안전기능 수행의 영향을 막기 위해 안전기기 및 기능에는 공학적 안전설비 신호가 적용된다. 또한 안전등급 수동스위치는 범용소프트제어기의 신호보다 우선한다. 그러므로 범용소프트제어기의 오작동 신호는 안전관련 스위치로부터의 제어신호에 의해 차단되어질 수 있다.
The objective of present study was to investigate the effect of seasons on reproductive performance of Hanwoo and Holstein heifers. Heat stress in summer or cold stress in winter stress to Hanwoo and Holstein heifers may bring reproduction failure, which would pose an important economic loss, even around Daegwallyeong region located in high mountainous area. Seasonal differences in the serum levels of LH, FSH and progesterone ($P_4$) in response to environmental factors (hot and cold) out of 20 pubertal Hanwoo heifers in Daegwallyeong, Gangwon Province and 20 non-lactating Holstein heifers in Chonan city of Republic of Korea at 2-3 years of age were compared. Blood samples for hormonal analysis were from jugular vein after detection of estrus repeatedly over four seasons within four-week intervals (Spring: May to June, Summer: July to August, Autumn: October to November and Winter: January to February). In Hanwoo heifer population, averages of LH and FSH concentration in spring and in summer were greater compared to those in winter (p<0.05). LH or FSH levels tended to be greater (p=0.06) in spring and less (p=0.09) in winter compared to the levels in autumn. Only in summer, cattle seemed to show lower LH or FSH secretion (p<0.05). Similar to the results in Hanwoo heifers, the serum concentrations of LH and FSH in Holstein heifers decreased further by heat stress in summer when P 4 levels were high during luteal phase. The results demonstrate significant effect of summer heat on reproduction of Hanwoo or Holstein heifers. Although parameters indicating the extent of heat stress were not measured in this study, we suggest that serum hormone levels could be considered as successful indicators of summer heat stress condition for Hanwoo and Holstein heifers even under rather cool summer climate.
최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.
Nb/Al Superconducting Tunnel Junction(STJ) 소자를 제작하여 I-V 특성곡선을 측정하고 제작된 STJ 소자의 초전도체 특성 및 성능 파라미터 값들을 구하였다. 크기가 각각 20, 40, 60, 그리고 $80{\mu}m$인 4종류의 STJ소자를 제작하였으며 각 소자는 총 5층의 Nb/A1/AlOx/Al/Nb 다결정(polycrystalline) 박막으로 구성된 SIS(Superconductor Insulate. Superconductor) 방식의 조셉슨 접합 구조를 갖는다. 이 연구에서 제작한 STJ 소자는 $Tanner^{TM}$ L-Edit 8.3 프로그램으로 설계하였으며 한국표준과학연구원의 SQUID 제조실험실에서 제작하였다. 5층의 STJ 박막은 DC magnetron sputtering, reactive ion etching, CVD(Chemical Vapor Deposition) 장비를 이용해 생성되었다. 제작된 STJ 소자는 액체헬륨으로 냉각(4K)시킨 후 I-V 특성곡선을 측정하여 초전도 특성을 확인하였고, STJ 소자의 성능을 결정하는 파라미터인 energy gap, normal resistance, normal resistivity, dynamic resistance, dynamic resistivity, 그리고 quality factor를 계산하였다. Nb/Al STJ 소자의 FWHM 에너지 분해능 계산 결과, 순수 Nb STJ 소자보다 $11\%$ 우수한 에너지 분해능 특성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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