Modular construction has benefits such as short construction duration and high productivity owing to the production in factory and owing to simultaneous on-site work. However, rework occurs in modular construction and the rework affects the efficiency of modular construction. The almost of causes of rework are exist in design process. To reduce the cause of rework, the information flow of the design process should be managed and the plan to reduce rework should be included. However, the modular construction has complex process because of impeded unit production so it is hard to manage the information flow in design process. Moreover, when the plan to reduce rework is included, the design process will be more complicated. Therefore, the objective of this research is to suggest the design process including the rework reduction plan and to alleviate the complexity of design process by using Dependency Structure Matrix(DSM). By using DSM, the iteration and feedback in design process is reduced and it can be expected that rework in modular project can be reduced by using suggested design process.
시스템 최적화는 소스코드의 변경 없이 중복된 모듈을 추출하고, 추출된 모듈의 재사용을 위하여 프로그램의 구조를 변경하는 기법이다. 구조지향 개발과 객체지향 개발은 크로스커팅 영역의 모듈화에는 효율적이나 크로스커팅 개념을 모듈화 할 수 없다. 기존 시스템에서 크로스커팅 개념을 적용하기 위해, 각 시스템 내에 분산되어 있는 시스템 최적화 대상 모듈을 크로스커팅 영역으로 추출하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개발이 완료된 시스템에서 중복 모듈을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 소스코드 분석을 통해 데이터 의존관계와 제어 의존관계를 분석하여 중복되는 요소를 추출한다. 추출된 중복된 요소는 시스템 최적화를 위하여 프로그램 의존 관계 분석에 사용될 수 있다. 중복된 의존관계 분석 결과는 제어 흐름 그래프로 변환되며, 이를 활용하여 최소 크로스커팅 모듈을 생성할 수 있다. 의존 관계 분석을 통해 추출된 요소는 크로스커팅 영역 모듈로 설정함으로써 시스템 내 중복된 코드를 최소화 할 수 있는 시스템 최적화 방법을 제시한다.
The preconsolidation pressure has been commonly determined by oedometer test. However, it can also be determined by in-situ test, such as piezocone test with theoretical and(or) empirical correlations. Recently, Neural Network(NN) theory was applied and some models were proposed to estimate the preconsolidation pressure or OCR. However, since the optimization process of synaptic weights of NN model is dependent on the initial synaptic weights, NN models which are trained with different initial weights can't avoid the variability on prediction result for new database even though they have same structure and use same transfer function. In this study, Committee Neural Network(CNN) model is proposed to improve the initial weight dependency of multi-layered neural network model on the prediction of preconsolidation pressure of soft clay from piezocone test result. It was found that even though the NN model has the optimized structure for given training data set, it still has the initial weight dependency, while the proposed CNN model can improve the initial weight dependency of the NN model and provide a consistent and precise inference result than existing NN models.
건설프로젝트에서 요구되는 중요한 장비 중 하나는 타워크레인 이다. 특히, 대부분의 고층건물 공사에서는 자재들의 이동작업들을 수행하기 위해 타워크레인이 더욱 요구되어진다. 따라서 타워크레인의 양중계획은 공사기간과 비용의 측면에서도 중요하다 할 수 있다. 하지만, 건설현장 대부분의 양중계획은 여전히 합리적인 작업의 분석없이 현장 관리자들의 경험과 직관에 의존하여 행해지고 있다. Dependency structure matrix (DSM)는 CPM과 Pert 같은 기존의 툴과는 다르게 작업 활동 순서 계획과 정보관리를 하는데 있어서 유용한 툴이다. 본 연구는 타워크레인의 양중 관리를 향상시키기 위하여 실제 건설 현장의 Case study를 통해 타워크레인 양중관리의 새로운 틀을 DSM을 이용하여 제시 할 것이다. DSM을 이용한 T/C의 양중계획의 Case study를 통해 나타난 결과는 기준층 양중 계획에 있어서 T/C의 양중계획을 최적화 시키는데 매우 유용하다는 결론을 보여주었다.
대부분의 프로그램 실행 시간은 루프 구조에서 소비되기 때문에 순차 루프 프로그램으로부터 병렬성을 추출하는 것은 프로그램을 빠르게 실행하는 데 필수적이다. 병렬성을 추출하기 위한 기존의 연구들은 주로 불변 자료 종속 거리에 초점을 맞추어왔다. 본 논문에서는 중첩 루프에서 자료 종속성을 제거하는 방법과 자료 종속성 제거 방법을 확장한 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 제안한다. 이 두 가지 방법들은 모두 자료 종속 거리에 관계없이 적용할 수 있다. 중첩 루프에서의 자료 종속성 제거 방법과 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 기존의 방법들과 CRAY-T3E에서 성능 평가를 하였다. 두 개의 방법 모두가 기존의 방법들보다 매우 우수함을 보였다.
건설사업은 다양한 시대적 요구를 충족시키기 위해 매우 다변화되었고, 그에 따라 참여주체들이 많아지고 복잡성이 증가하게 되었으며, 사업의 규모 측면에 있어서도 날로 대형화되어 가고 있는 실정이다. 하지만 현재의 건설 프로젝트 공정관리 수준은 1950년대에 만들어진 PERT나 CPM을 반세기가 지난 지금까지 그대로 사용하고 있을 정도로 후진성을 면치 못하고 있다. 또한 현재의 공정관리는 결과위주의 방식으로 건설사업 과정에서 나타나는 작업 간의 정보의 흐름과 변이요소의 발생을 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 공정관리도구들의 단점을 개선하고 공정관리기술의 한계를 극복하기 위하여, 국내에는 잘 알려지지 않은 설계관리기법인 DSM(Dependency Structure Matrix)를 도입하여 건설사업 공정관리에 대한 적용성을 고찰해보고자 한다.
This paper explores a structuring method for solid modeling processes of an automobile automatic transmission-lever design. The aim of this work is to establish standard procedures to minimize iterations and trial and errors during the product development process to increase development time and costs. The design of the transmission-lever is periodically required to be changed with the model change of an automobile. The transmission-lever design process has mainly depended on the designer's experience. It causes to make difficulties to handle the dependency of components. The design process can be improved by resolving the dependency problem using the DSM. The process of applying the DSM provides a systematic way for the solid modeling of transmission-lever by the consideration of geometry dependency.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
시공단계의 경험 및 지식을 반영한 설계 결과물은 시공 효율성을 향상시키고 설계변경을 최소화하여 프로젝트의 낭비요인 제거와 전체적인 생산성 향상을 가능하게 해준다. 설계자가 설계단계에서 시공단계의 경험 및 지식을 효과적으로 활용하기 위해서는, 설계과정에서 필요한 시공성 지식을 필요한 시점에 활용할 수 있어야 한다. 설계단계에서 시공성 지식의 효과적인 활용을 위한 기존의 접근방법은 체크리스트와 같이 설계단계 별로 활용되는 시공성 지식의 구조화에 초점을 맞추고, 설계의 사결정과정의 기본단위가 되는 액티비티 수준에서 시공성 지식의 활용시점에 대한 고려가 부족하다. 하지만 적절하지 않은 시점에서 고려된 시공성 지식은 설계자에게 불필요한 재작업을 야기해 설계생산성을 저하시키는 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 비효율적인 정보교환을 최소화하기 위해서는, 설계 프로세스 상에서 정보흐름에 중점을 둔 설계관리를 통해 각 시공성 지식들을 요구하는 설계 액티비티가 무엇인지를 파악해야 한다. 이에 본 연구는 Dependency Structure Matrix(DSM)를 이용하여 설계의사결정과정의 기본단위가 되는 설계 익티비티와 설계과정에서 고려해야 하는 시공성 지식간의 상호관계를 고려한 정보흐름기반의 설계프로세스관리를 제안한다. 이는 설계프로세스관리를 설계단계에서의 단순한 설계검토보다 한 단계 높은, 건설프로젝트 전 과정과 연계된 포괄적인 관리활동으로 발전시켜 건설생산합리화에 크게 기여할 수 있으리라 예상된다.
원유는 주요 산업에서 주원료로 활용되고 있는 자원으로 원자재 시장 가격 전반을 대변해주고, 해운시장에서는 선박 연료로 운임 산정에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 이에 따라 원유와 국제 운임지수는 밀접한 관련이 존재한다. 따라서 본 연구는 2009년 1월부터 2019년 6월까지 현물유가(WTI)와 국제운임지수(BDI, BCI, BPI, BSI, BHI)의 일별 자료를 이용하여 유가와 국제운임지수의 의존관계를 분석하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, copula 추정결과를 보면, WTI-BDI에서는 survival Gumbel copula, WTI-BCI는 Clayton copula, WTI-BPI는 Survival Joe copula, WTI-BSI는 Joe copula, WTI-BHI는 survival Gumbel copula가 가장 적합한 copula 모형으로 선정되었다. 둘째, Kendall's tau를 살펴보면 다음과 같다. BDI와 유가 변화율 조합에서 양(+)의 상관관계가 나타났다. 또한 선형별 국제운임지수(BCI, BPI, BSI, BHI)와 유가 변화율의 조합에서는 BHI와 유가변화율 조합을 제외하고 모두 양(+)의 의존성을 가지는 것으로 나타났다. 특히, BCI와 유가변화율 조합에서 가장 강한 의존성이 나타났다. 셋째, 꼬리 의존성을 살펴보면 유가변화율과 BDI, BCI는 왼쪽 꼬리의존성이 나타나지만, 유가변화율과 BSI는 오른쪽 꼬리 의존성이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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