• 한국전자거래학회지
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• 제14권2호
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• pp.23-39
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• 2009

다양한 요구사항을 최신의 IT서비스로 제공하기 위해서는 끊임없는 기술 개발과 비즈니스의 이해가 필수적이지만, IT서비스 업계의 한정된 인력과 수행력으로 충족시키기에는 현실적으로 불가능하다. 따라서 IT서비스 업계에서는 다양한 산업군의 사업을 객관적인 방법으로 평가하여 사업의 우선순위 도출을 통해 집중해야 할 사업선택 전략이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 다양하고 불확실한 사업을 객관화되고 산업별 특화된 기준으로 평가할 수 있는 프레임워크 개발을 목적으로 한다. 구조화된 평가요인은 가중치와 평가 가이드 라인을 제공함으로써 정량적, 정성적 평가를 통해 IT서비스 사업의 경쟁력지수(CI：Competitiveness Index)를 도출할 수 있도록 설계되었다. 개발된 평가요인과 프레임워크는 실무에 적용되어 이해관계자간의 갈등 조정 및 의사결정자의 종합적 판단을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권3호
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• pp.118-125
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• 2004

본 논문은 향후 도시의 물리적 성장형태를 예측하고자 하는 일련의 연구로서 김해의 과거 도시 성장과정을 분석함으로써 김해지역에 적합한 셀룰라 오토마타의 네이버후드 및 전이규칙을 결정하는 것을 목적으로 한다. 동적모델과 시간에 따른 변화를 다룰 수 있는 셀룰라 오토마타를 도입하여 1987년부터 2001년까지 김해지역의 도시성장을 분석하였으며, 다양한 네이버후드와 전이규칙의 시뮬레이션을 통해 김해지역에 적합한 네이버후드와 전이규칙을 정립하였다. 결론으로 김해지역은 네이버후드의 행렬이 작을수록, 또한 동일한 거리를 가진 circle 형태보다 정사각형의 네이버후드가 적합하였고, 도시성장속도를 조절하는 ${\alpha}$값이 작을수록, 그리고 전환가능성 ($P_{ij}$) 이 클수록 적합한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.135-142
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• 2010

프록시 시스템에서의 QoS는 혼잡 (congestion), 지연 (delay), 재전송 (retransmission) 등과 같은 간섭에 의해 많은 영향을 받는다. 또한 멀티-레벨 스트리밍 서비스는 시간 동기화에 의해 영향을 받으며, 이로 인하여 서비스 성능이 저하된다. 본 논문에서는 프록시 시스템에서 발생하는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 개선하고 스트리밍 처리율을 향상시키기 위한 세그먼트 기반의 버퍼 관리 메커니즘을 제안한다. 제안된 논문의 목적은 다음과 같다. 1) 세그먼트 기반의 버퍼관리 메커니즘을 이용하여 다중 스트리밍 서비스를 최적화한다. 2) 혼잡, 간섭 등으로 인해 발생되는 오버헤드를 줄인다. 3) 끊김 현상, 지연 등으로 인해 발생하는 재전송의 문제를 최소화한다. 이러한 목적을 수행하기 위해 우리는 퍼지 값 $\mu$와 비용 가중치 $\omega$를 이용한다. 시뮬레이션 결과 제안된 메커니즘은 버퍼 캐시 제어율, 평균 패킷 손실률, 그리고 스트림 적합성 척도에 따른 지연 절약율에 있어서 기존의 고정길이 세그먼트기법, 피라미드 (pyramid) 세그먼트 기법, 그리고 스카이스크렙퍼 (skyscraper) 세그먼트 기법보다 성능이 효율적임을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.25-30
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• 2016

It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer's perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. $ARMA(2,\;1,\;2)(1,\;1,\;1)_7$ and $ARMA(0,\;1,\;1)(1,\;1,\;0)_{12}$ are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권4호
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• pp.341-350
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• 2017

Based on the super elastic properties of the shape memory alloy (SMA) and the inverse piezoelectric effect of piezoelectric (PZT) ceramics, a kind of hybrid semi-active control device was designed and made, its mechanical properties test was done under different frequency and different voltage. The local search ability of genetic algorithm is poor, which would fall into the defect of prematurity easily. A kind of adaptive immune memory cloning algorithm(AIMCA) was proposed based on the simulation of clone selection and immune memory process. It can adjust the mutation probability and clone scale adaptively through the way of introducing memory cell and antibody incentive degrees. And performance indicator based on the modal controllable degree was taken as antigen-antibody affinity function, the optimization analysis of damper layout in a space truss structure was done. The structural seismic response was analyzed by applying the neural network prediction model and T-S fuzzy logic. Results show that SMA and PZT friction composite damper has a good energy dissipation capacity and stable performance, the bigger voltage, the better energy dissipation ability. Compared with genetic algorithm, the adaptive immune memory clone algorithm overcomes the problem of prematurity effectively. Besides, it has stronger global searching ability, better population diversity and faster convergence speed, makes the damper has a better arrangement position in structural dampers optimization leading to the better damping effect.

• Computers and Concrete
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• 제21권5호
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• pp.525-530
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• 2018

As a nondestructive testing method, the Schmidt rebound hammer is widely used for structural health monitoring. During application, a Schmidt hammer hits the surface of a concrete mass. According to the principle of rebound, concrete strength depends on the hardness of the concrete energy surface. Study aims to identify the main variables affecting the results of Schmidt rebound hammer reading and consequently the results of structural health monitoring of concrete structures using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The ANFIS process for variable selection was applied for this purpose. This procedure comprises some methods that determine a subsection of the entire set of detailed factors, which present analytical capability. ANFIS was applied to complete a flexible search. Afterward, this method was applied to conclude how the five main factors (namely, age, silica fume, fine aggregate, coarse aggregate, and water) used in designing concrete mixture influence the Schmidt rebound hammer reading and consequently the structural health monitoring accuracy. Results show that water is considered the most significant parameter of the Schmidt rebound hammer reading. The details of this study are discussed thoroughly.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권3호
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• pp.199-205
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• 2008

오늘날 정보기술은 항만 운영을 위한 필수적인 기술에 해당되며, 항만의 경쟁력을 가늠하는 척도로도 항만의 정보화 수준은 매우 중요한 가치를 지닌다. 그러나, 항만의 정보화 수준에 대한 연구는 아직까지 매우 부족하고, 최근의 수행된 선행연구의 경우에도 정보화 수준을 평가하는 지수를 개발하는데 주안점을 두고 있어, 컨테이너 터미널들의 실질적인 정보화 수준의 측정과 분석에 관한 연구가 결여되었다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 우리나라 주요 터미널의 정보화 수준을 분석하고, 몇 가지 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 특히, 본 연구에서는 선행연구의 지수모델에서 고려되지 못했던 계층간 상호중복성 등을 고려하여 보다 명확한 지수모델을 수립하여 주요 컨테이너 터미널의 정보화 수준을 분석하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권3호
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• pp.179-184
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• 2008

인천항의 경우, 2006년도에는 1,373,873 TEU를 처리하여 전년대비 수출입 컨테이너 125%, 환적 컨테이너 198%라는 높은 성장률을 기록하였다. 이는 인천항과 상대적으로 인접한 중국의 효과가 크게 작용하였다고 판단되며, 향후 인천항의 여건이 좋아질수록 인천항을 이용하는 환적화물은 기존 예측된 증가율을 훨씬 상회하며 높아질 가능성이 크다. 그러나 인천항은 조수간만의 차이로 인한 접안시설의 이용불편과 CY의 용량부족 및 서비스 미흡, 창고와 야적장의 보관 및 장치요율의 불합리, 항만물류시스템과 배후수송체계의 비효율성 등의 구조적인 문제점 역시 가지고 있다. 이러한 측면에서 화주의 다양한 시대적 요구에 부응하고 비용을 절감하며 이를 통하여 국가의 경쟁력을 향상시키기 위해서 인천항만의 물류시스템을 점검하고, 시스템 수준을 평가해보는 것은 시급한 실정이다. 본 연구는 이런 관점에서 인천항의 항만물류시스템의 수준을 종합적인 관점에서 분석하고 다양한 정책대안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2757-2763
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• 2015

p-Snake는 기존의 동적윤곽모델(Active Contour Model)에 원형에너지를 추가로 적용한 에너지 최소화 알고리즘으로 에지 정보가 명확하지 않은 영역에서의 윤곽선 추출을 위해 사용된 방법이다. 본 논문에서는 원과 직선 프리미티브(primitive)의 조합으로 표현되는 가변 원형(prototype)과 퍼지 함수를 적용한 원형에너지장의 생성 기법을 제안하여 p-Snake의 윤곽선 추출 성능을 개선하였다. 제안 방법은 입력된 부품 코드를 기반으로 원형을 정의하고 전처리 과정을 통해 구해진 각 프리미티브 구간에서 대략적인 초기 윤곽을 검출한 후, 프리미티브들이 가변적으로 적응하여 원형을 생성하고 여기에 원형과의 거리에 따른 윤곽 확률을 퍼지 함수를 통해 계산하여 원형에너지 장을 생성하였다. 이를 p-Snake에 적용하여 다양한 소형부품들을 대상으로 준비한 200장의 영상에서 윤곽선을 검출하고, 원형과의 유사도를 비교한 결과 적응 원형을 사용한 p-Snake가 기존의 Snake에 비해 약 4.6% 가량 우수함을 보였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.475-480
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• 2008

BTL 사업은 시공비보다 운영비의 비중이 크고 장기간의 운영계획을 단시간에 수립하여 계약에 임하기 때문에 계약단계에서 운영 리스크를 예측하는 것은 사업의 성패를 좌우하는 매우 중요한 문제로서, 약정한 수준의 서비스를 제공하고 적정 수익률을 확보하기 위한 운영 리스크의 분석은 필수적이라 할 수 있다. 그러나 국내에 자금 출자와 시설 운영을 수행할 수 있는 전문 운영사의 숫자가 10여개에 불과하고 운영사 대부분의 규모가 영세하여, 운영사 내에 리스크 분석 시스템이 제대로 갖춰져 있지 않은 것이 문제점으로 대두되고 있다. BTL 사업에서 발생 가능한 리스크를 효율적으로 관리하기 위해서는 리스크 인자를 확인하고 경제적 위험도와 비경제적 위험도 그리고 발생빈도를 고려하여 리스크 인자의 우선순위를 도출하는 과정이 필수적이다. 그러므로 이 연구는 설문조사를 통해 운영사 관점에서 BTL 사업에서 발생 가능한 리스크 인자를 도출하고 우선순위를 분석함으로써 운영사의 대응전략 수립 및 리스크 관리업무의 효율성을 제고할 수 있도록 리스크 분석 모형을 제시한다. 이 연구에서 도출된 운영 리스크 분석 모형은 운영사로 하여금 BTL 사업에서 발생될 수 있는 리스크에 대한 대응전략을 수립할 수 있도록 하여 운영 리스크 관리 업무의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.