2011년 대형 금융 사고가 연달아 발생하자 정부는 인력, 조직, 예산을 포함한 전자금융감독 규정 전면 개정을 발표했다. 규정에 주요 내용은 전자금융거래법 대상 기업들은 전체 직원의 5%를 IT인력으로 채용하고, IT인력의 5%는 보안인력으로, 또 IT예산의 7%는 정보보호 예산으로 편성하게 하는 내용이었다. 본 연구는 전자금융감독 규정 전면 개정에 따른 금융보안 리스크 기반의 IT도급 정책 결정 방안에 대해 연구하였다. 외주인력 문제를 해결하기 위한 정책 결정 Flow를 제공하고 IT 업무 분류 시 프로그램 품질 향상을 위한 개선 방안과 사례 연구를 통해 외주 인력의 효율적 운영정책을 제시하고자 한다.
본 연구는 2011년 6월말 현재 금융감독원의 감독대상이 되는 104개의 상호저축은행을 표본으로 하여, 상호저축은행의 구조조정이 본격화된 2011년 전 후의 BIS자기자본비율 비교를 통하여 상호저축은행이 인위적으로 BIS자기자본비율을 유지 조정하기 위하여 어떤 수단을 사용하여 왔는지를 검증하였다. 실증분석 결과, 상호저축은행은 BIS자기자본비율 조정을 위해 주로 대손충당금을 사용하여 왔음을 확인할 수 있었다. 또한, 대손충당금을 이용한 상호저축은행의 BIS자기자본비율 조정은 특히 2011년 6월말 현재 영업정지 중인 상호저축은행에서 좀 더 유의적으로 이루어졌음을 발견하였다. 마지막으로 외부감사인의 역할과 관련하여 예상과는 달리 Non-Big 4 감사인 뿐만 아니라 Big 4 감사인도 상호저축은행의 인위적인 BIS자기자본비율 조정을 효과적으로 감시하지 못하였음을 발견하였다.
21세기 지식정보화사회로 접어들어 GIS가 부각됨에 따라 GIS의 활성화를 위한 기본지리 정보에 대한 중요성이 대두되고 있다. 기본지리정보를 관리 감독하는 국토지리정보원에서는 2000년부터 기본지리정보구축에 관한 연구 등을 수행하여, 기본지리정보의 범위 선정과 데이터모델 표준화가 이루어 졌으며, 기본지리정보 유통과 구축에 필요한 생산사양이 이루어짐에 따라 기본지리정보의 품질 및 활용성에 대한 검토가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 시설물분야 기본지리정보 생산사양에 따른 기본지리정보를 3단계에 걸쳐 구축하였으며 기 구축된 교통, 수자원, 행정경계 기본지리정보와 통합하여 활용성 평가를 수행하였다.
최근의 프로세스 공업화에 있어서 생산Line의 장치나 기계류는 점차 대형화, 고속화,연속화,복잡화되고 있다. 또한, 기계가공공업,자동차공업,기계,전자부품의 가공조립등의 생산설비는 각설비가 고도로 자동화되고 있는 실정으로 공장 전체의 유기체적인 제어 및 감독을 필요로 하고 있다. 마찬가지로 기계부품제작산업도 CNC.FMS등으로 점차 조작화,자동화됨에 따라 공작기계 장치나 기계류등의 이상이나 고장으로 생산 및 품질에 미치는 영향도 종래와 비교할 수 없을 정도로 중요시 되고 있는 실정이다, 이와같이 설비의 안전성을 도모하고 고신뢰도를 부여하기위해서는 기계설비의 이상 및 고장진단이 필수적이며, 공장 자동화와 함께 공작기계자체의 고장 및 이상진단을 실시하고, 검출된 신호의 크기등으로 고장상태를 판정해야만 한다. 공작기계에서 동적인 회전시스템을 이루는 주축용베어링의 손상은 제작하고자 하는 제품의 정밀도 표면거칠기등의 저하 뿐만아니라 시스템 전체의 기능까지도 떨어뜨리는 요인이 될수 있으므로 베어링 상태를 진단하여 송상유무를 판단하는것은 필수적이라 생각된다.
현재 많은 공장에서 사용중인 사출기나 프레스를 중앙 집중식 제어를 위한 다양한 시도가 있었다. 이러한 시도는 많은 공장 자동화와 이를 기본으로 한 생산관리 시스템을 구축함으로서 제품의 품질을 향상시킬수 있을 뿐만 아니라 장비의 오동작을 중앙에서 감시, 감독하여 장비의 효율을 최대화함으로 생산성을 증대하여 기업의 이윤을 최대화 할수 있다는 장점이 있다. 그러나 공장 자동화의 단계는 초기 단계로 여러가지 문제점을 안고 있으며 현 상태의 시스템으로 위의 여러가지 장점을 얻기에는 어려운 실정에 있으며 그 시스템의 운영에도 많은 문제점이 발견되어 운영 불가능 상태로 방치된 이 시점에서 이러한 문제점을 분석하여 최대한으로 현재 개발된 시스템의 오류를 수정 및 보완하여 효과적인 공장 자동화를 위한 시스템을 완성함으로서 생산의 향상과 기업의 원활한 생산 활동을 지원하고자 한다.
건설 프로젝트 관리의 주요한 목표는 계획된 시간 내에, 정해진 예산으로 규정된 목표(명세 또는 품질)를 확보하는 것이다. 국내 건설 산업은 타 산업 분야에 비하여 생산성이 매우 낮은 편이다. 이는 60년대 이후 급속한 개발 정책에 따른 부작용의 하나로, 하드웨어의 급속한 성장에 비하여 이를 관리하기 위한 소프트웨어의 개발이 부족했기 때문으로 풀이할 수 있다. 이에 본 연구에서는 건설 프로젝트의 생산성을 향상시키기 위한 노력의 일환으로 계획 단계에서의 실행과 완성 단계에서의 실행을 비교하여 이를 작업일보, 감독일지 등의 진도관리 자료를 활용하여 분석하여 건설 프로젝트의 실제적인 생산성 저하 요인을 도출하였다. 따라서 본 연구 결과는 현행 국내의 건설 프로젝트에 대한 사례분석을 통하여 실제적인 생산성 저하 요인을 분석한 것인 만큼 향후 건설 관리 기술의 향상에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
공사 완료 시점에는 다양한 마감 공정들이 집중적으로 수행된다. 이는 현장관리자의 업무 부담을 가중시켜 경험에 근거한 임기응변적 품질관리 업무수행을 강제함으로써 감독자나 작업자의 개인역량에 따라 공사품질의 편차가 발생한다. 또한 품질관리와 관련된 정보가 시방서, 도면 등 다양한 유형의 문서에 산재하여 점검사항이 누락되는 경우가 빈번하다. 하자예방과 관련된 정보들을 체계적으로 저장하고, 상호참조 가능한 상태로 연계하여 실무자에게 점검업무 전 또는 수행 중에 효과적으로 제공할 수 있는 도구가 필요하다. 본 논문은 공동주택 마감공사의 품질점검 대상 액티비티 또는 실 단위로 필요한 정보를 체계적으로 저장 검색이 가능한 품질점검 지원 모델을 제안한다. 시방서, 설계기준, 체크리스트, 법규, 하자사례, 도면을 마감공사 프로세스 및 실과 연계하여 하자예방 정보베이스와 정보연계 넥서스를 구축하였으며 이를 바탕으로 정보등록 및 검색 인터페이스를 제시하였다. 내용적으로 다양한 하자예방 정보들을 마감공사 액티비티 및 실을 중심으로 연계하여 활용 가능한 틀을 제시함으로써 일정 수준 이상의 시공품질 확보에 기여할 수 있다.
고해상도 원격탐사 영상의 객체기반 분석에서 영상분할의 결과는 매우 중요한 부분이지만, 영상분할품질의 평가는 간과되고 있다. 본 연구에서는 영상분할의 최적 매개변수를 구하기 위한 실용적이고 효율적인 방법을 제시하고자 한다. 영상분할 평가는 크게 무감독 평가, 감독 평가, 그리고 시각적 판독에 의한 정성적 평가로 나눈다. 인천대공원 무인기 다중분광영상에서 추출한 도시 지역과 산림을 대상으로 세 가지 영상분할 평가 방법을 비교하였다. 영상분할 평가 방법은 계산 및 적용의 효율성에 따라 차이가 있지만, 표본영상에 대한 평가 결과 도출된 최적의 매개변수는 세 평가 방법에서 거의 동일하게 나타났다. 영상분할 평가를 통하여 도출된 최적의 매개변수는 도시영상과 산림영상에서 다르게 나타났다. 세 가지 조각 내부변이 척도(V, WV, COV)와 세 가지 조각간 이질성 척도(MI, BSH, DTNP)의 조합을 적용한 무감독 평가로 선정한 최적의 매개변수는 거의 같았다. 무감독 평가를 위한 척도마다 처리 과정의 난이도는 다르지만, 실험에 적용된 여러 종류의 척도는 대부분 동일한 성능을 보여주었다. 감독 평가 방법은 참조자료를 구성하는 과정에서 분석자의 주관으로 편향될 가능성이 있지만, 특정 공간객체를 탐지하는 데 간편하게 적용할 수 있다. 정성적 평가는 무감독 및 감독 평가 결과와 일치했다.
소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 화상분석(image analysis)에 기반한 소프트 센서를 설계하고, 이를 색상-질감 특성을 가진 제품의 외관품질 자동분류에 적용하였다. 색상과 질감(texture)을 동시에 가진 화상을 분석하기 위해 다중해상도 다변량 화상분석(Multiresolutional Multivariate Image Analysis, MR-MIA) 기법을 이용하였으며, 자동 분류를 위한 감독 학습법(supervised learning)으로는 Fisher의 판별분석(Fisher's discriminant analysis)을 사용하였다. 잠재변수법의 하나인 Fisher의 판별분석을 사용하였기 때문에, 제품의 외관을 서로 다른 불연속적인 부류로의 분류할 수 있을 뿐 아니라, 연속적인 외관 변화를 일관적이고 정량적으로 추정함은 물론, 외관의 특성 해석 또한 가능하였다. 이 방법은 인조대리석 제조 공정에서 중간 및 최종 제품의 외관 품질을 자동으로 분류하는 데에 성공적으로 적용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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