우리 군이 그동안 전차, 자주포, 미사일 등 주요 무기체계를 개발하여 전력화 하면서 외형적으로 괄목할만한 성과를 이루어 왔음에도 불구하고, 개발된 무기가 실제 전장에서 어떤 효과를 발휘할 것인가에 대한 척도를 제시해 주는 무기효과자료를 산출하는 것에 대해서는 관심이 부족하였다. 이러한 이유로 아직까지 무기효과자료 산출을 위한 기반이 미흡하여, 무기효과자료는 대부분 미국으로부터 도입된 JMEM 자료를 활용하고 있고 미 확보된 자료에 대해서는 사용부서에서 각자 연구하여 데이터를 생산, 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 수행되어 온 무기효과 산출방법론을 연구하여 간편하면서도 적은 예산으로 신뢰성있는 무기효과자료를 산출할 수 있는 방법을 도출하는 데 중점을 두었다. 미국의 JMEM 방법론으로부터 식별한 절차 및 알고리즘을 활용하고, 현재 한국군이 보유하고 있는 유사 무기체계의 무기효과자료를 기초로 통계 및 시뮬레이션기법을 복합적으로 적용하여 직사화기 중 대표화기인 전차를 중심으로 살상확률(Pk)을 계산하는 방법론을 제시하였다.
우리나라의 '해양오염방제 자재·약제의 성능시험기준 및 검정기준 중 '생물에 대한 영향시험'(생태독성시험)의 시험방법과 판정기준의 개정과 관련한 방향을 제시하기 위해 현행 기준의 문제점을 파악하고 국가별 제도 비교를 통한 개선방안을 제시하였다. Skeletonema costatum을 이용한 성장저해시험의 경우, 배양액 색조를 비교하여 판단하는 기준 대신 측정된 성장률을 적절한 통계기법을 이용하여 비교 분석하는 과학적인 기준이 도입되어야 하며 시험기간의 경우, 지수성장기를 고려하여 4일 이내가 합당한 것으로 판단된다. 어류를 이용한 독성시험의 경우, 다양한 물질에 대한 독성시험 및 비교연구를 통해 방제 자재에 대해 일관되고 적절한 민감도를 나타낼 수 있는 보다 적절한 어체크기에 대한 재설정이 필요하고 이에 따른 합리적이고 객관적인 판정기준이 마련되어야 할 것으로 판단된다. 시험종의 경우, Artemia sp. 대신 해양 윤충류인 Rotifer, Brachionus plicatilis가 대안이 될 수 있으며 어류시험의 경우, 굴류(Oyster)와 같은 이매패류의 분류군을 이용한 독성시험으로의 대체 역시 대안으로 고려될 수 있다. 마지막으로 해양오염방제 자재·약제의 형식승인 시험과 관련하여 생태독성시험 분야의 경우, 업무의 특수성과 결과의 신뢰성을 고려하여 별도의 공인시험기관 지정 또는 관련 유사 법률과 연계한 일원화된 창구가 필요하며 수용가능한 수준의 시험비용 산정과 시험항목 조정을 통한 합리적인 제도개선이 필요할 것으로 판단된다.
2012년부터 "지적재조사에 관한 특별법"이 시행됨에 따라 우리나라의 지적재조사사업이 본격적으로 추진되고 있으나 사업예산 확보의 어려움과 도심지역을 중심으로 필지면적 증감에 따른 토지경계 설정 및 조정금 산정, 사업 주체와 토지 소유자 또는 경계를 이웃한 토지소유자 등 이해당사자 간의 의견 대립의 문제가 발생하고 있다. 따라서 이 연구에서는 우리나라보다 앞서 지적재조사를 추진하고 있는 일본의 관민경계제도의 분석을 통해 지적재조사 사업에 있어 경계설정 등 합의사항 추진 시 복잡한 이해관계를 한번에 결정하려하지 말고 이해관계자 대상을 줄여 단계적으로 추진할 필요가 있다. 또한 관민경계 선행조사를 통한 지적재조사의 비용절감 방안도입이 필요함에 따라 MMS를 이용한 정밀도로지도 구축사업등과의 연계, 지적재조사를 위한 선행조사사업 등의 도입, 관민경계기본조사 정보의 중요도와 국토조사정보로의 활용적 가치를 고려하여 도시재생, 도시계획업무 등과 연계추진이라는 방향을 제시하였다.
정비도는 정비를 쉽고 신속하게 할 수 있는 정도를 나타내는 시스템의 주요 설계 특성이다. 정비도를 고려한 시스템 설계는 무기시스템의 운용유지 비용을 줄여 주는 중요한 역할을 수행하지만, 시제품 제작 이후 정비도 평가를 통해 설계변경이 이루어지면 비용증가와 일정지연을 초래할 수 있다. 정량적 정비도 평가는 정비업무 수행 가능여부를 검증하고, 설계자가 시스템의 특성을 고려한 빠른 의사결정을 수행하여 정비성 향상을 위한 설계를 수행할 수 있도록 지원해야 한다. 기존 논문에서는 시스템설계 초기에 그래프 이론을 활용하여 정비도 지수를 산출하였으나 정비속성간 관계 값의 적절성 및 정비도 평가의 정확도에 한계가 있다. 퍼지 로직과 3D 모델링을 활용한 정비도 평가방법의 경우에는 시스템 전수명주기 동안에서의 정비도 평가를 수행하고 결과의 활용을 통해 설계통합 환경 하에서 설계개선을 신속하게 진행하고 효율적으로 정비도를 평가하고 관리하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 모델기반 시스템공학 도구와 MATLAB이 결합된 통합환경 하에서 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법과 퍼지 로직을 활용하여 정비도를 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 시스템공학도구 상에서 SysML bdd 다이어그램을 통해 무기시스템의 물리적 설계구조를 모델링하고 정비속성과 정비속성간 쌍대비교 행렬을 생성하여 정비도를 모델링하였다. 그리고 SysML의 par 다이어그램을 생성하고 MATLAB과의 연동을 통해 AHP 기반의 정비속성별 가중치 연산 및 퍼지 로직을 활용하여 정비도를 산출하였다. 본 연구결과의 활용을 통해, 일관성 있고 진화적인 정비도 모델을 효율적으로 관리할 수 있고, 시스템의 정비도 설계 상태를 정량적으로 분석할 수 있으며 정비도가 낮은 품목을 조기에 식별하여 빠른 의사결정과 설계 개선을 달성할 수 있다.
건설공사에서 공정관리는 기본적으로 가장 중요한 단계이며, 효율적인 공정관리를 위해서는 합리적 공정표 작성이 우선시 되어야 한다. 설계단계에서는 기상조건과 현장 특성을 고려한 다양한 조건과 공법의 비교 검토를 통해 최적의 공사 기간을 산정할 수 있으나, 기획단계에서 기본적인 자료(D/B) 분석만으로는 효율적 공법 선정과 적정한 공사 기간 산정이 어렵다. 따라서, 기획단계에서 기존시가지의 공동구 건설시 표준공기 분석을 위하여, 본 논문에서는 공동구 형식을 개착식 및 터널식으로 구분하고, 각 형식의 특성과 기존시가지의 조건을 고려한 공법을 선정 하도록 하였다. 합리적인 공기 계산을 위하여 외부 공사에 영향을 주는 기상조건을 고려하여 년 간 가동율을 산정 하였으며, 개착식은 RC 공법/터널식은 Shield TBM 공법에 대한 단위공정을 분석하였다. 각 단위공정을 종합하여 연장 1,200m, 환기구 200m 간격으로 가정한 공사의 표준공기를 산정한바, 개착식은 893일, 터널식은 616일이 소요되는 것으로 분석 되었다. 본 연구의 결과는 기획단계에서 보다 쉽게 공동구 형식 선정과 표준공기 산정에 도움이 될 것이며, 추후 설계단계에 연계하면 공정 및 공사비 산정이 용이할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 보건의료정보관리사 양성을 위한 대학에서 EMR 교육시스템을 활용하여 교육할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 현재 보건의료정보관리사의 직무역량 강화를 위해 도입된 보건의료정보관리교육 평가·인증 기준에 보건의료정보관리를 위한 실습과정이 제시되어 있지 않다. 이에 따라서 보건의료 정보관리교육 평가·인증 편람에서 교육환경으로 제시한 실습프로그램을 EMR 교육시스템에서 실습할 수 있도록 프로그램을 구성였다. 또한 프로그램별로 보건의료정보관리 현장실습지침서에 따라 수행할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 보건의료정보관리 교육용 EMR시스템을 이용하여 마스터데이터관리, 환자 등록, 의사처방, 진료비 수납, 건강보험청구관리, 서식관리, 퇴원등록, 암등록, 미비기록관리, 보건의료데이터관리, 보건의료통계, 정보보호/보안관리에 대한 실습을 수행할 수 있도록 실습모델을 연구하였다. 대학에서 체계적이고 표준화된 보건의료정보관리 실습과정을 수행하여 보건의료정보관리 교육의 질적 수준을 높임으로써 보건의료정보관리 전문가로써 역할을 수행할 수 있을 것이다. 이에 따라서 보건의료정보관리사의 실습교육을 통하여 의료데이터 분석을 기반으로 의료서비스를 개발하고 관리하는 보건의료 정보관리 전문가를 양성할 수 있도록 해야 할 것이다.
강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.
CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.
산림사업은 건설업 시중노임단가를 적용하고 있으나 산악지에서의 열악한 작업여건과 높은 노동강도 등의 사업특성에 따라, 같은 직종이라도 더 많은 임금을 지급하여야 하는 현실적 문제가 있다. 본 연구에서는 타 분야의 시중노임단가 조사방법을 분석하여 산림사업 작업자의 임금실태조사 프레임워크를 개발하고, 개발된 프레임워크를 활용하여 조사를 수행함으로써 산림작업자 적정임금과 건설업 시중노임단가의 차이를 분석하였다. 조사대상은 전국의 산림사업시행업체, 조사방법은 전수조사, 조사항목은 직종별 실지급임금, 이상치 처리는 사분위편차를 이용하여 식별 및 제거, 산출방법은 직종별 임금산식으로 설정하였다. 조사결과, 2022년 산림작업자 적정임금은 보통인부 163,376원, 특별인부 221,407원, 작업반장 250,045원, 벌목부 239,863원으로 산출되었으며, 건설업 시중노임단가 대비 평균 16.27% 높게 나타났다. 산림작업자 적정임금, 건설업 시중노임단가를 임업기능인 기준임금과 각각 상대 비교·분석하여 산림사업에 적합한 조사체계를 검증하였다. 그 결과 산림사업 작업자 임금실태조사 프레임워크를 통해 산정한 산림작업자 적정임금과 선행연구에서 도출된 임업기능인 기준임금이 건설업 시중노임단가에 비해 4.5% 더 유사하게 나타남에 따라 건설업 시중노임단가는 산림사업에 적용하기 부적절하다고 판단된다. 이에 산림사업의 현실적인 직접노무비 산정과 적용, 산림사업의 원활한 시행을 위해서는 건설업 시중노임단가를 적용하기보다 산림사업 작업자 임금실태조사 프레임워크를 이용하여 산정된 산림작업자 적정임금을 사용하는 것이 더 적합하다고 판단된다. 다만, 이를 제도적으로 적용하기 위해서는 향후 본 연구에서 개발한 프레임워크를 통해 다년간 장기적인 조사를 실시하여 실지급임금 기초자료를 축적하고, 더 다양한 직종을 대상으로 산림작업자 적정임금을 산정할 필요가 있다.
인터넷 쇼핑에서 상품의 사진과 동영상을 대체해 3D콘텐츠와 웹 3D 소프트웨어로 사용자에게 친숙한 이미지를 제공하려는 시도가 이어지고 있다 본 연구에서는 2D 이미지를 3D로 변환하여 고객들이 다양한 위치에서 상품을 파악할 수 있는 웹 3D 기술에 접목시키고 변환에 필요한 비용과 계산 시간을 줄일 수 있는 자동 변환기술을 제안하였다. 단 8대의 카메라 만을 사용하여 마네킹을 회전하는 턴테이블 위에 올려 놓고 촬영하는 시스템을 개발하였다. 이러한 시스템에서 촬영한 이미지에서 옷 부분만 추출하기 위해 U-net을 이용하여 마커를 제거하고, 배경 영역과 마네킹 영역의 컬러 특징 정보를 파악하여 옷 영역만을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 이용하면 이미지를 촬영한 후 옷 영역만을 추출하는데 걸리는 시간이 이미지 하나당 2.25초며, 한 개의 옷에 대해 64장의 이미지를 촬영하는 경우에 총 144초(2분 4초)가 소요되어 매우 우수한 성능으로 3D오브젝트를 추출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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