본 논문은 미래의 소프크웨어 공장 수나 고장시간 예측 정확성을 얻기 위해, 뉴로-피지 시스템을 이용할 경우 최적의 검증 데이터 할당 비율에 대한 연구이다. 훈련 데이터가 주어졌을 때, 과소 적합과 과잉 적합을 회피하면서 최적의 일반화 능력을 얻기 취해 Early Stopping 방법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 훈련과 검증 데이터로 얼마나 많은 데이터를 할당갈 것인가는 시행착오법을 이용해 경험적으로 해를 구해야만 하며, 과다한 시간이 소요된다. 최적의 검증 데이터 양을 구하기 위해 규칙 수를 증가시키면서 다양한 검증 데이터 양을 할당하였다. 실험결과 최소의 검증 데이터로도 좋은 예측 능력을 보였다. 이 결과는 뉴로-퍼지 시스템을 소프트웨어 신뢰성 분야에 적용시 실질직언 지침을 제공할 수 있는 것이다.
기존에 개발된 토양 및 지하수 복원기술에는 막대한 비용과 시간이 필요하며, 실시후의 효과에 대한 예측이 어렵다. 자연내재복원기술(intrinsic remediation)은 해당 지역환경에서 자연발생되는 물리ㆍ화학ㆍ생물학적 과정을 통하여 오염물질을 감소시키는 원리를 이용하며, 인간이나 지역생태계에 허용할 수 있는 수준으로 환경을 복원함을 목표로 한다. 따라서 오염토양 및 지하수복원에 적용가능한 여러 기술과 비교하여 자연내재복원기술은 지역평가를 위한 초기비용은 높으나 전체적으로는 가장 경제적인 방법이다. 따라서 유해효과가 심각하여 긴급한 처리가 필요한 지역을 제외하고는 현재의 오염수준, 오염분포상태, 토지와 지하수 이용현황과 장래 계획에 따라 자연내재복원기술을 도입할 필요성이 있다. 본 연구는 자연내재복원기술의 적용가능성을 판단하기 위하여 생물학적 분해도(biodegradability)에 기초한 오염지역 사전평가과정을 제시하였다. 본 연구의 오염지역 사전평가과정은 기존 연구에 비하여 대상오염물질종류가 많고 다양한 지역범위를 포함함으로써 자연내재복원기술을 실용화시킬 수가 있다. 오염지역 사전평가과정은 1)예비지역조사 2)생물학적 분해도 관련자료 수집 및 평가 3)오염지역내 분해경로 선정 4)오염물질 운반과 거동 분석 5)모니터링계획 수립의 5단계로 진행된다. 1단계에서는 개략적 생물학적 분해도(rules of thumb concerning the biodegradability of organic com-pounds)에 기초한 상세조사의 계속진행여부와 오염지역자료를 이용하여 적절한 프로토콜을 결정한다. 2단계에서는 생물학적 분해도에 대한 광범위한 자료수집과 평가를 하며 3단계에서는 본 연구에서 제시한 경로중에서 오염지역에 맞는 경로를 선정한다. 4단계에서는 모델링을 위한 모델종류를 선정하여 예측하며 5단계는 자연내재복윈기술의 적용여부를 판단하여 모니터링계획을 수립하는 단계이다. 본 연구의 오염지역 사전평가과정은 사용자에게 자연내재복원기술을 이용하기 위한 합리적이고 체계적인 판단과정을 제공하여 줄 것이다. 또한 사전평가 결과 오염지역이 자연내재복원기술적용이 불가능하다고 평가되어도 이미 수집된 자료와 정보는 다른 복원기술을 선정하기 위한 기초자료로서 사용가능하다.
KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
도로공사는 선형적이고 반복적인 공사로 공사의 특성상 건설장비에 대한 의존도가 높기 때문에, 건설장비의 효율적 운용에 의한 생산성 향상 및 공사비 절감 효과가 크다. 또한, 도로공사는 시공순서, 현장상황, 적용 공법에 따라 다양한 건설 장비의 선택이 가능하기 때문에 공정계획 시, 공종 간 연계에 따른 세부 작업 및 공법을 고려하여야 한다. 시공자는 현장조건에 맞는 작업을 선택하고 투입될 장비의 종류 및 성능, 수량 등을 사전에 파악하여, 적절한 건설장비 운용계획의 수립을 통한 경제성 향상 방안을 마련해야 한다. 하지만 한정된 유사 공사의 실적정보 및 체계적인 공사계획 방법의 부재로, 적정한 공정계획 수립이 용이하지 않으며, 공법 및 건설장비의 선정에 있어 대부분 경험과 직관에 의존한 공사를 수행하고 있다. 그 결과 시공 이전 공정계획단계에서 수립된 계획은 실행단계에서의 충분한 타당성을 확보하지 못하여 그 활용도가 제한적이다. 본 연구는 일반적인 도로공사의 초기 공정계획 수립단계에서 적용가능한 주요 공종별 공정로직을 개발하고, 공종 별 세부 시공절차 분석을 통하여 현장상황 및 공종에 적용 가능한 건설장비 운용 방안을 제시하였다. 또한 공정로직에 따른 다양한 건설장비 대안들을 대상으로 프로세스 시뮬레이션을 활용하여 경제성 기반의 최적화 장비조합 방안을 개발하였다. 개발된 방법을 이용하여, 계획단계에서의 수립된 다양한 공정계획에 대해 효율성을 평가하고 최적의 자원 선정을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 판단된다.
정부는 국지적 입체복합공간 개발사업에서 벗어나 광역적 도시재생사업을 통하여 낙후된 지역에 대한 도시및주거환경개선과 기반시설을 확충하고 있다. 도시기능의 회복을 위한 사업을 광역적으로 계획하고 체계적이고 효율적으로 추진하여 도시의 균형 발전과 국민 삶의 질 향상에 기여하고자 노력하고 있다. 그러나 국내의 도시재생과 같은 대규모 사업이 단편적으로 있었으나 다양한 사업형태를 하나의 프로그램으로 정형화하여 수행할 수 있는 업무 프로세스가 정립되지 않아 사업에 참여하는 주체들간의 혼선이 발생한다. 특히 일반 주민들로 구성된 조합설립추진위원회와 조합은 재개발, 재건축, 도시및주거환경정비사업 등을 수행하는데 지식이 부족하므로 추진하는데 상당한 어려움을 느끼고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 도시재생과 관련된 기존 연구를 분석하였다. 본 연구의 세 가지 연구성과를 도출하였다. 첫째, 국내의 도시및주거환경정비사업의 민간시행자의 역할을 하는 시행단계(조합설립추진위원회 승인, 조합 설립인가)의 행정적 업무 절차와 실무상의 업무 절차를 분석하였다. 둘째, 도시및주거환경정비사업의 조합설립추진위원회 및 조합 설립 단계에서의 문제점을 도출하고 마지막으로 개선방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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