현재 군에서 운용하는 차량 중에 민간에서 사용하고 있는 상용차량이 차지하는 비중이 58%로 매우 높고 앞으로 더욱 증가할 계획이다. 군에서 상용차량의 비중이 높아진 만큼 상용차량의 불용처리 결정 여부도 중요한 문제 중의 하나이다. 현재 상용차량의 불용처리 결정은 차량 기술검사관이 설계수명과 차량사용 정보를 이용해서 주관적으로 판단하고 있으나, 군 운용환경에 따른 차이가 반영되어 있지 않고 객관적인 판단 기준이 제시되어 있지는 않다. 본 연구는 군 운용환경을 고려하여 상용차량의 불용여부를 판단하는 모델을 개발하는 것이다. 연구에서 활용한 자료는 육·해·공군의 승용차, 승합차량, 트럭 세 가지 상용차량 1,746대였고, 운용지역, 기후특성, 차량상태 등의 정보를 이용하여 분류 머신러닝 기법을 이용해 불용여부 판단 모델을 구축하였다. 제안하는 불용여부 판단 모델은 정확도가 평균적으로 약 97%였으며, 야전에서도 사용할 수 있는 형태의 모델이다. 연구결과를 바탕으로 향후 상용차량 불용 여부 판단 모델 성능 향상 방안과 군수정보체계 내에 새롭게 구축해야 할 데이터 구축 방향을 장·단기적으로 정책 제언하였다.
현대의 무기체계는 새로운 전쟁양상의 변화와 첨단 과학기술의 급격한 발달로 인하여 체계가 복잡 및 다양해지고 있으며, 무기체계의 운영 및 관리를 위한 군수비용의 급격한 증가의 양상을 보이고 있다. 또한 정부의 창조경제 수행방안으로 군의 군수비용을 최소화하기 위한 방안에 대한 적극적인 검토가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 군수비용 절감을 위하여 첫째, 군수품의 분류기준, 관련 규정 및 제도, 장비정비정보체계에 대해서 분석 등을 통한 군수품 관리의 문제점을 도출하였다. 둘째, 도출한 군수품 관리 문제점에 대한 개선방안으로 실명제 및 책임제 군수관리의 필요성과 운영방안, 정비지시서 상태분류 기준 세분화 적용방안을 제시하였으며, 적용에 따른 기대효과를 분석하였다. 마지막으로 IT기술 중 CBM를 활용한 품목별 제원관리 및 기록체계를 구축 할 수 있도록 총수명주기체계관리(TLCSM)를 현 군에서 운용 중인 장비정비정보체계와의 연동할 수 있는 시스템 구축 방안을 제시하였다. 이와 같이 제시한 방안을 적용하게 된다면 군수행정의 오류방지, 단순화 및 신속화, 군수품 관리에 대한 신뢰성 향상 및 예산절감 등의 효과가 기대된다.
Topic modeling has been receiving much attention in academic disciplines in recent years. Topic modeling is one of the applications in machine learning and natural language processing. It is a statistical modeling procedure to discover topics in the collection of documents. Recently, there have been many attempts to find out topics in diverse fields of academic research. Although the first Department of Industrial Engineering (I.E.) was established in Hanyang university in 1958, Korean Institute of Industrial Engineers (KIIE) which is truly the most academic society was first founded to contribute to research for I.E. and promote industrial techniques in 1974. Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) was established four years later. However, the research topics for KSIE journal have not been deeply examined up until now. Using topic modeling algorithms, we cautiously aim to detect the research topics of KSIE journal for the first half of the society history, from 1978 to 1999. We made use of titles and abstracts in research papers to find out topics in KSIE journal by conducting four algorithms, LSA, HDP, LDA, and LDA Mallet. Topic analysis results obtained by the algorithms were compared. We tried to show the whole procedure of topic analysis in detail for further practical use in future. We employed visualization techniques by using analysis result obtained from LDA. As a result of thorough analysis of topic modeling, eight major research topics were discovered including Production/Logistics/Inventory, Reliability, Quality, Probability/Statistics, Management Engineering/Industry, Engineering Economy, Human Factor/Safety/Computer/Information Technology, and Heuristics/Optimization.
말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
The objective of this study is to investigate patent trends of Daegu city which tries to introduce environment friendly energy and to develop new technology or new industry sprung from technology convergence on smart decentralized energy technology and other technologies. After applying network analysis to corresponding groups of technology or industry convergence, strategy for future energy convergence industry is provided. Patent data applied in Daegu city area are used to obtain research goal. The technology which contains several IPC codes (IPC Co-occurrence) is considered as a convergence technology. Path finder network analysis is used for visualizing and grouping by using IPC codes. The analysis results categorized 13 groups in energy convergence industry and reclassified them into 3 cluster groups (Smart Energy Product Production Technology Group, Smart Energy Convergence Supply Technology Group, Smart Energy Indirect Application Technology Group) considering the technical characteristics and policy direction. Also, energy industry has evolved rapidly by technological convergence with other industries. Especially, it has been converged with IT industry, and there is a trend that energy industry will be converged with service industry and manufacturing industry such as textile, automobile parts, mechanics, and logistics by employing infrastructure as well as network. Based on the research results on core patent technology, convergence technology and inter-industry analysis, the direction of core technology research and development as well as evolution on decentralized energy industry is identified. By using research design and methodology in this study, the trend of convergence technology is investigated based on objective data (patent data). Above all, we can easily confirm the core technology in the local industry by analyzing the industrial competitiveness in the macro level. Based on this, we can identify convergence industry and technology by performing the technological convergence analysis in the micro level.
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.
최근 RFID/USN 기술은 물류, 환경, 교육, 홈 네트워크, 방재, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 적용되고 있으나 RFID/USN 기술의 눈부실 발달에도 불구하고 열악한 해양 환경의 특성상 해양 산업현장에 적용하기에는 많은 애로사항이 있다. 따라서 해양분야에서는 주로 위성을 사용하고 있으며 연안에서는 기존 통신망을 사용하고 있어 원양에서의 선반 단독 근거리 네트워크 형성을 위한 방안이 고려되고 있다. 본 논문에서는 기존 PS-LTE 및 LTE 네트워크에서의 USN을 활용하여 기지국 역할 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 활용하는 방안을 고려하고 있다. 자율운항선박은 시스템의 지능화를 지향하므로 선원의 수와 노동력을 절감하고 보다 안정적이고 지능화된 ICT융합 기술형태의 자율적 네트워크 형성 기능이 강화되어야 한다.
실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 중소 벤처기업의 SCM(공급사슬관리)역량 모델링과 프로세스 개선 방안을 제안하는데 목적을 갖고 실증조사 하였으며, 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 중소 벤처기업의 SCM역량 모델링과 프로세스 개선에 있어 공급사슬 전략계획의 모델링에서 전략적 제휴, 기술개발, 집중화에 있어 전략적 제휴를 가장 중요시하고 그다음 기술개발보다 집중화에 중점을 둘 것을 시사하였다. 그리고 의사결정에서도 경로설정 스케줄링과 네트워크 통합, 3자물류 아웃소싱 중 네트워크 통합을 가장 중시하였으며 관리통제에서도 고객서비스 관리, 생산성 관리, 품질 관리 중 품질 관리를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 또한 거래지원 시스템에 있어서는 주문 관리 선택, 가격결정 청구, 출하배송, 고객 관리 중 주문 관리 선택을 가장 중시한 모델링과 프로세스상 개선을 요하는 것으로 나타났다. 이는 전체적으로 중소 벤처기업의 SCM역량을 극대화시키고 최적화된 프로세스 운영을 위해 해당 조직구성원의 역량과 프로세스 개선 관점에서 기존 전략적 제휴를 통한 네트워크 공유와 통합을 통해 품질 관리를 최적화시키고 거래지원 시스템을 안정화시킴으로써 기업간 전략적 연계를 통한 단순한 전자적 자료 교환 관계를 넘어 정보시스템의 통합 역량을 극대화시킴으로써 차별화된 경쟁우위를 달성할 수 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다. 따라서 스마트 시대에 최적의 공급사슬 통합 역량의 모델화와 최선의 프로세스 관리를 위해 정보통합에 있어 시스템의 호환성과 신뢰성이 바탕이 된 인프라 구축과 함께 SCM역량 극대화를 위한 조직화와 집중화가 선행되어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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