• 제목/요약/키워드: asset model

검색결과 648건 처리시간 0.038초

계층적 분석기법을 이용한 도로시설 자산관리정보시스템 평가에 관한 연구 (A Study on a Measure of Asset Management Information Systems for Highway Transportation Facilities using AHP)

  • 정성윤;최원식;김우제
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제30권6D호
    • /
    • pp.663-673
    • /
    • 2010
  • 본 연구에서는 사회기반시설에 사전 대응적 방식의 자산관리 체계를 도입하기 위해 자산관리정보시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 향후 자산관리정보시스템의 개발과 운영을 위한 방향을 모색하기 위한 목적으로, 자산관리정보시스템의 예상되는 성과를 평가하기 위한 사용자 만족도와 자산관리기능이 유지관리 업무에 미치는 영향정도를 분석하기 위해 연구 모형을 체계화하고 평가기준을 선정하였다. 선정된 평가기준에 따라 중요도를 산정하기 위해 AHP 분석 방법을 사용하였다. 중요도의 논리적 일관성을 검증하였으며 한쪽으로 편중된 이상치를 최소로 반영하기 위해 대용가능지수를 계산하였다.

A Representation Model for Reusable Assets To Support User Context

  • Hadji, Hend Ben;Choi, Ho-Jin
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
    • /
    • pp.55-59
    • /
    • 2008
  • In the field of software reuse, several methods for storage and retrieval of assets abound. However, these methods often find their limits; they fail to turn up the suitable reusable assets that satisfy the needs of a particular software system under development. Two problems are the root cause of this situation. One is the lack of accurate semantics for describing software assets. The other is the ignorance of the user query context. In such a context, this paper presents an XML-based asset representation model for describing all kinds of software asset that can be reused within software development process. The proposed model provides semantic metadata for describing assets oriented user context in order to build the foundation for semantic reasoning in the retrieval process.

  • PDF

레거시 어플리케이션 제품군으로부터 제품라인 자산을 추출하는 휘처 기반의 방법 (A Feature-Oriented Method for Extracting a Product Line Asset from a Family of Legacy Applications)

  • 이혜선;이강복
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제6권7호
    • /
    • pp.337-352
    • /
    • 2017
  • 복제 및 소유(Clone-and-own) 재사용은 기존의 소프트웨어 제품을 복사하고 수정하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법이다. 복제 및 소유 재사용으로 개발된 레거시 소프트웨어 제품군은 일반적으로 리팩토링 없이 패치 업 되고 구조적으로 저하되기 때문에 높은 유지보수 비용을 필요로 하고 오류가 발생하기 쉬운 경향이 있다. 기존에 복제 및 소유 재사용 방법을 사용했던 많은 회사들이 이러한 문제를 해결하고 소프트웨어 자산을 더 체계적으로 재사용하고 관리하기 위하여 레거시 제품들을 소프트웨어 제품라인으로 전환하려고 하고 있다. 하지만 대부분의 기존 방법들은 가변점(Variation points)을 디자인과 코드로부터 분리해서 모델링하고 관리하지 않고 디자인과 코드에 바로 임베드시킨다. 즉, 가변점이 가변성 모델을 기반으로 체계적으로 생성되고 관리되지 않는다. 이러한 기존 방법들은 다음의 문제를 야기한다. 기존 방법에서는 가변점 간 관계를 이해하기가 어렵기 때문에 가변점이 임베드 된 코드를 유지보수하기가 어렵고 코드가 변경 및 진화될 때 오류가 생기기 쉽다. 또한 소프트웨어 제품라인이 진화할 때 디자인/코드 자산이 적합한 리팩토링을 적용하여 체계적으로 변경되는 것이 아니라, 애드 혹(Ad-hoc) 방식으로 직접적으로 변경되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 레거시 어플리케이션 제품군으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 구축하는 휘처 기반의 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 가변점과 가변점 간 관계를 식별하고 이들을 구현으로부터 분리하여 휘처 모델로 모델링한다. 그리고 휘처 모델을 기반으로 레거시 어플리케이션으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 추출하고 관리한다. 제안하는 방법을 레거시 Notepad++ 제품군에 적용을 하여 방법의 실행가능성을 검증하였다.

건설 엔지니어링 기업의 무형자산 가치측정을 위한 요소분류체계 개발 (Classification of Factors for Intangible Asset Valuation of Construction Engineering Consulting Firm)

  • 피승우;허영란;서종원
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제33권2호
    • /
    • pp.757-769
    • /
    • 2013
  • 건설엔지니어링 기업은 대표적인 지식기반산업으로서 무형자산의 평가 및 관리가 더욱 필요하다. 본 논문에서는 기업 특성을 고려하여 무형자산 분류체계를 작성하고, 설문과 인과지도구축을 통해 주요요소를 추출하여 건설엔지니어링 기업의 무형자산 측정을 위한 요소분류체계를 제시하였다. 기업가치 상승을 위한 무형자산 관리는 각 무형자산 세부요소 간 인과관계에 대한 이해가 뒷받침돼야 하므로, System Dynamics 분석을 통하여 인과관계를 파악하고 제시된 방법론을 검증하였다. 제시된 방법론을 통하여 건설 엔지니어링 기업의 특성이 고려된 무형자산을 인식하게 되어 건설엔지니어링 기업의 무형자산을 합리적으로 평가하는데 기여함으로써 건설엔지니어링 산업의 발전을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

심층강화학습 기반의 경기순환 주기별 효율적 자산 배분 모델 연구 (A Study on DRL-based Efficient Asset Allocation Model for Economic Cycle-based Portfolio Optimization)

  • 정낙현;오태연;김강희
    • 품질경영학회지
    • /
    • 제51권4호
    • /
    • pp.573-588
    • /
    • 2023
  • Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.

우리 나라 기업의 SCM 성과에 관한 실증적 연구 - 자산성과 분석을 중심으로 - (An Empirical Study on the Supply Chain Asset Performance of Korean Companies)

  • 김대기;권오경;백인수
    • 산업공학
    • /
    • 제16권2호
    • /
    • pp.167-173
    • /
    • 2003
  • We attempted to empirically analyze the supply chain performance of Korean companies. We utilized the supply chain performance metric of SCOR(Supply-Chain Operations Reference-Model) which has been developed by the Supply Chain Council. We especially focused on the supply chain asset performance using the currently available accounting database of Korean companies. Cash-to-cash cycle time, inventory days of supply, and asset turns were analyzed for 621 Korean companies during the last 5 year period 1997-2001. We compared the performance by industry type and company size. In addition, we compared the cash-to-cash cycle time of Korean companies with global companies.

AN EFFICIENT METHOD FOR SOLVING TWO-ASSET TIME FRACTIONAL BLACK-SCHOLES OPTION PRICING MODEL

  • DELPASAND, R.;HOSSEINI, M.M.
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.121-137
    • /
    • 2022
  • In this paper, we investigate an efficient hybrid method for solving two-asset time fractional Black-Scholes partial differential equations. The proposed method is based on the Crank-Nicolson the radial basis functions methods. We show that, this method is convergent and we obtain good approximations for solution of our problems. The numerical results show high accuracy of the proposed method without needing high computational cost.