수산업분야의 생력화와 조업공정의 단축으로 새로운 활로를 개척할 수 있는 방안으로 보조기계들의 유압화 및 대형화에 사용되는 후벽 유압실린더는 작동응력 거동의 분석과 파손예측의 정확성이 강구되어야만 기계고장으로 인한 해난사고의 개연성을 미연에 감소시킬 수 있다. 균일한 내압을 받는 대형선박용 유압실린더를 수치해석적 방법인 경계요소법을 사용하여 각종 응력 해석의 시도는 엄밀해나 유한요소법의 결과와 비교적 양호하게 일치하고 있다. 축대칭 형상에 대한 반경방향 응력이나 원주방향 응력의 BEM 해석결과는 단일절점과 이중절점 모두 최대 25MPa의 압축응력이나 최대 52MPa의 인장응력이 작용하고 있으므로 재료의 허용응력내에서 작동하고 있음을 알 수 있다. 이중절점 형상함수(double node shape function)를 사용하여 원통형 형상의 구조물에 대한 수치계산 결과의 정확도를 높힐수 있었으며 입력데이터의 증가는 오차감소에 기여하였으나 프로그램의 실행시간(run-time)을 증가시켰다. 코너에서의 트랙션벡터의 불연속 현상을 해결하기 위한 이중절점의 사용은 영역 내부해의 안정성을 확보하였고 경계부근에서의 내부해의 발산을 제거하기 위한 이중지수형 적분법 사용은 해석결과의 오차를 효과적으로 감소시켰다.
절취된 세로보를 갖는 강철도교량의 바닥판에서의 피로거동 및 손상시 보수 보강의 효과를 연구하기 위해 8개 대형시험체에 대한 모형시험을 수행하였다. 실교량을 대상으로 실동응력을 측정하여 기본 응력범위 빈도히스토그램을 작성하고 이에 의한 변동응력의 등가응력범위를 산출하였다. 이 등가응력범위를 기준으로 피로시험의 응력변동범위의 크기를 조정하면서 정적 및 피로시험을 보강전과 보수 보강후로 구분하여 실시하였다. 정적시험에 의하면 재하하중의 크기가 등가실동응력 수준인 시험체의 경우에서 이미 허용응력과 비슷한 응력을 나타내므로서 피로균열의 발생조건을 충족하고 있었다. 손상된 시험체에 대해 다양한 보수 및 보강을 실시하여, 각각의 결과를 비교검토하였다. 그 결과 보수효과는 stop hole을 천공하고 고장력볼트를 체결한 경우에 피로균열성장의 지체효과가 뚜렷하게 나타났다. 한편 보강효과는 휨의 지배를 받는 세로보의 경우 인장측 플랜지의 보강이 효과적이며, 복부의 보강은 보강방법으로 적절하지 않음을 알 수 있었다. 또한 직각절취된 세로보의 피로설계등급은 우리나라 시방서 피로설계규정의 E등급에 해당한다는 것을 확인할 수 있었다.
세계적으로 ICT(Information & Communication Technology)를 통한 비용절감 및 업무혁신이 이루어지면서 클라우드 컴퓨팅(이하 클라우드) 시장이 급성장하고 있다. 이러한 패러다임에 맞춰 우리나라는 다양한 연구를 통해 공공부문, 국방 분야 등 다양한 분야에 클라우드를 도입시키기 위해 노력하고 있다. 특히 국방 분야에서는 2015년 육·해·공·군 전산소를 통합하여 국방통합데이터센터(DIDC, Defense Integrated Data Center)를 설립하였으며, 센터 내 일부 시스템을 대상으로 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태의 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 국방통합데이터센터 및 추후 도입될 국방 분야의 다양한 클라우드 시스템에서 네트워크 지연, 시스템 자원 고장 등과 같은 시스템 장애가 발생하게 되면 전장의 결과와 직결되기 때문에 국방 부문의 클라우드 시스템에 가용성을 보장하는 것은 중요한 이슈라 할 수 있다. 그러나 국방 클라우드의 모든 시스템을 대상으로 최고 수준의 가용성을 확보하는 것은 비효율적일 수 있으며, 클라우드 시스템 구축으로 얻을 수 있었던 효율성이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 국방 클라우드 시스템의 가용성 확보 수준을 단계별로 분류 및 정의하고, 각 가용성 확보 수준에 따른 Erasure Coding 및 장애 허용 시스템, 재난 복구 시스템 기술 도입 전략을 제안한다.
목 적 : 동적다엽조준기(dynamic multileaf collimator, DMLC)에서 leaf 속도 정도관리 시 획득된 dynalog 파일을 이용하여 leaf 속도 정확성을 평가하고 정도관리와 모터 교체의 연관성을 분석하여 정도관리의 유용성을 살펴보고, 이를 통해 leaf 속도 정도관리의 적절한 주기를 파악하고자 하였다. 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 다엽조준기(multileaf collimator, MLC) 모터 120개에 대해 2012년 1월부터 2014년 6월까지 leaf 위치의 정확성과 치료 중심점(isocenter) 일치도 및 leaf 속도의 정확성에 대해 정도관리를 하였다. leaf 위치 정확성은 모눈종이를 사용하였으며, 또한 leaf의 치료 중심점 일치도를 평가하였다. 그리고 약 1~2 주에 1회씩 총 92회의 leaf 속도 정도관리를 통해 모터 교체회수를 파악하여 leaf 속도 정도관리와 모터 교체와의 상관관계를 분석하였으며, 교체된 모터로부터 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우와 급격하게 증가하는 경우로 나누어 적절한 정도관리 주기를 평가하였다. 또한 정도관리를 통해 획득된 RMS 값과 전혀 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체된 모터 횟수를 분석하여 leaf 속도 정도관리의 유용성을 알아보았다. 결 과 : leaf 위치의 정확성과 치료 중심점 일치도를 측정한 결과는 TG-142 보고서에서 권고 하는 허용 범위 이하의 정확성으로 관찰되었고, leaf 속도 정도관리는 총 92회를 시행한 결과 MLC 모터 교체 회수는 56회 이었다. 정도관리를 통해 교체된 모터에서 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가한 경우가 급격하게 증가한 경우에 비해 많았으며, RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우는 평균값이 0.298 cm 이었고 급격하게 증가한 경우는 평균값이 0.273 cm 이었다. 모두 에러 히스토그램이 1 cm 이상 벗어난 횟수가 측정되어 교체하였다. RMS 값이 점차적으로 증가하여 모터가 교체될 때까지의 소요기간은 평균 22일 정도 였다. 전체 모터 교체 중 정도관리와 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체한 경우가 각각 28회씩으로 나타났다. 또한 방사선치료 도중 MLC 모터 고장으로 인하여 발생되는 치료 지연 시간은 약 20분 정도였다. 결 론 : 본 연구에서는 최근 IMRT 치료가 증가함에 따라 MLC 사용 빈도 역시 증가하고 있는 시점에서 leaf 위치 정확성 및 치료 중심점 일치도 그리고 속도 정확성 평가를 2년 6개월 동안 수행하였다. leaf 속도 정도관리를 통해 분석한 결과로부터 2 주에 한 번씩 정도관리를 수행하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 이 주기를 통해서 leaf 속도 저하를 추적 관찰하여 최종 모터의 교체시기를 예측할 수 있을 것이다. 더불어 방사선치료 중 leaf의 모터 고장으로 인한 방사선치료 지연을 방지하여 좀 더 정확한 IMRT 치료가 이루어지겠다.
최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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