커튼월은 최근에 고층 건축물에서 공기단축을 위해 가장 많이 활용되고 있는 외장 공법이며, 공사비와 공정관리 측면에서 주요 관리대상의 공종이다. 커튼월 프로세스의 효율적 관리는 전체 프로젝트의 성공적 수행을 위한 주요 대상으로 인식되고있다. 그러나 기존의 커튼월 공사 관리는 시공 단계 중심의 관리에 초점을 맞춤으로서, 공사 수행의 오류, 잘못된 작업으로 인한 재작업, 비효율적 정보관리로 인한 중복 $\cdot$오류 $\cdot$누락 등의 문제가 발생하고 있고, 전체 생애주기 관점에서 효율적 관리가 이루어 지지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 커튼월 공사 전체 생애주기 프로세스를 분석하여, 프로세스의 효율성 향상을 위한 단계별 관리 포인트를 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 비효율 요인을 도요다 시스템의 무다(muda)방법으로 규명하고, 계층적 분석법(AHP)을 이용하여 비효율 요인의 중요도를 도출하였다. 그 결과 커튼월 생애주기 중에서 건축설계 단계에 가장 많은 비효율 요인이 발생되었고, 주요 세부요인으로는 설계변경 의사결정 지연 및 승인지연, 엔지니어링 능력부족, 발주자의 건축도면 승인지연 등으로 나타났다.
시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.
에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.
본 연구에서는 폐쇄성 수면 무호흡증 환자(obstructive sleep Apnea, OSA)의 연령수준에 따른 주의력 결함 특성을 알아보고, 이들의 주의력 결함이 어떤 수면다원검사 지표들과 관련이 있는지 검토하고자 하였다. 두 하위 연령집단 및 정상군에 대해 전산화 주의력측정검사인 연속수행과제와 변화맹시과제를 실시하였다. 추가적으로 수면다원검사의 하위 지표들을 추출하고 주관적 주간 졸음을 측정하는 엡워스 주간 졸리움 척도도 실시하였다. 연구결과, OSA군은 정상군과 비교하여 연속수행과제에서 누락 오류와 오경보 오류의 수가 유의하게 많은 것으로 나타났고, 변화맹시 과제에서 정반응률이 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 상관분석 결과, OSA군의 주의력 결함은 수면다원검사 지표들 중 저산소혈증과 유의한 상관을 보였다. 결론적으로, OSA군은 부주의하고, 반응 억제에 어려움을 보이며, 환경적 자극들 사이에서 일어나는 중요한 변화를 탐지하는데 결함이 있는 것으로 나타났다. 이러한 주의력 결함의 정도는 연령이 증가함에 따라 더욱 심화되었다. 특히 주의력 결함과 비가역적 대뇌 손상을 초래하는 저산소혈증과의 관련성은 OSA 환자의 인지기능의 손상을 예방하기 위해 조기치료가 필요함을 시사한다.
시스템의 장애와 재해로부터 기업의 자산을 보호하는 것은 IT 운영 관리자들이 가장 고려해야 할 사항들 중 하나이다. 그러므로 본 연구는 이러한 재해 복구를 위한 백업 시스템을 제안하였다. 기존의 백업 방식이 데이터베이스의 업데이트가 발생하면 그 이력이 개장 기록(redo log) 파일에 저장이 되고 이 기록파일이 예정된 파일의 크기를 넘어서면 순차적으로 기록보관소 기록(archive log) 파일들로 저장된다. 그러므로 데이터베이스의 변경이 생기는 동안 실시간 변경되는 데이터를 백업받는 과정에 데이터 손실의 오류가 발생할 수 있다. 제안한 백업 시스템은 온라인 개장 기록을 처리기록(transaction log) 데이터베이스로 실시간 백업하고, 기존 백업방법에서 누락 될 수 있는 자료보관소 기록(archive log)으로 백업된다. 그러므로 데이터의 복구 시 온라인으로 개장 기록까지 실시간 복구가 가능하여 데이터의 손실을 최소화 할 수 있을 뿐만 아니라, 멀티스레드 처리방법으로 데이터 복제가 수행되어 시스템의 성능도 향상 시킬 수 있도록 설계하였다. 설계된 백업 시스템의 안정성을 검증하기 위하여 CPN(Coloured Petri Nets)을 도입 하였으며, 백업시스템의 각 수행 단계는 CPN의 그래픽으로 도식화 하고, CPN의 정의와 정리를 기반으로 안정성을 검증하였다.
건설공사시 발생하는 환경부하 관리를 위해서는 시공시 실제 투입되는 물량을 면밀히 파악할 필요가 있다. 현재 건설공사에서는 2D도면을 활용한 설계의 경우에는 실제 설계 도서간 물량산출 값의 오차, 설계항목의 누락이 발생하고 있으며 건설 공사의 경우 불확실한 요소들로 인하여 시공 중에도 빈번히 설계변경 및 오류가 발생하고 있다. 또한 2D 설계를 바탕으로 하는 LCA평가의 경우 도면, 내역서 등을 이용하여 작업자가 수기로 작업공종에 투입되는 자재를 산출해야하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 2D 설계를 바탕으로한 물량산출과 BIM기반의 물량산출을 바탕으로 LCA 분석을 비교하여 시공과정에서 활용 할 수 있는 신뢰도 높은 환경부하평가 방법을 검증하고자 한다. 또한 설계도서를 활용한 내역기반의 2D설계의 물량산출 및 LCA 평가 방법을 제시하고, 3D 기반의 평가 프로세스를 비교 분석하여 BIM 설계기법 도입에 따른 LCA 평가 활용 가능성을 제시하고자 한다.
지표의 식생활력도를 간접적으로 반영하는 위성 기반의 식생지수 자료를 연속적으로 확보하기 위해 자료합성법이 통상적으로 적용된다. 이는 자료합성을 통해 누락 자료나 신호 오류의 영향을 최소화함으로써 장기적인 식생지수 자료 구축이 가능해지기 때문이다. 또, 합성주기에 따라 두 개 이상의 위성 센서로부터 같은 시점에 생성된 식생지수 자료를 상호교호적으로 사용할 경우, 식생지수 자료 축적의 연속성과 안정성을 보다 더 강화할 수 있다. 본 연구는 식물생장 연구에 있어 위성시스템 간 자료 호환 가능성뿐만 아니라 MODIS 자료 취득 조건, 즉 태양과 센서의 천정각이 미치는 영향을 센서 geometry 측면에서 파악하여 장기적인 식생모니터링을 위한 자료 구축 개선에 기여하고자 한다. 연구 기간 중 센서천정각의 변화는 일정한 패턴을 보이지 않았고, 연도별로 불규칙한 등락을 나타냈다. 또, 동일 계절별로 분석한 결과에서도 계절에 따른 특징적 경년변화 패턴은 나타나지 않았다. 두 가지 분석 대상 자료인 NDVI와 EVI를 비교했을 때, EVI가 NDVI에 비해 더 안정된 결과를 보여주었고, 전반적으로 중위도 지역 식물생장의 계절적 특성을 전형적으로 보여주었다. 식생피복에 따른 NDVI-EVI 간 상관관계는 모두 유효한 결과를 얻었으나, 식생피복별로 상관도 차이를 보였고 상호간에 선형 관계가 아닌 상단부에서 수렴되는 곡선 관계를 보여주었다. Terra와 Aqua 위성에 의해 오전과 오후에 각각 관측된 식생지수를 비교한 결과, 상관계수 범위는 NDVI의 경우 0.641-0.880로, EVI의 경우 0.747-0.963으로 나타나, NDVI자료에 비해 EVI자료의 호환성이 높은 것으로 조사되었다. 두 센서 기반의 식생지수간 호환성 개선을 위해서는 두 자료 간의 회귀선으로부터 벗어나 있는 예외치에 대한 정밀한 분석이 과제로 남는다.
NGIS사업의 일환으로 1995년이래 수행중인 지하시설물전산화 사업의 확대시범도시에 포함된 19개 지자체는 2003년 과업종료에 따라 상하수도 중심의 지하시설물 DB를 활용한 지하시설물 유지관리시스템의 실질적인 운용에 대비하고 있다. 그러나, 각 지자체의 상하수도 유지관리업무를 담당하는 부서는 전산화 환경에서 지하시설물 DB의 유지관리를 담당할 수 있는 전문인력 및 관련 기술과 경험부재로 인해 기존의 현장 수작업 방식으로 지하시설물 DB를 유지관리할 경우 자료누락, 오기 및 이기오류, DB의 최근성 확보 등의 문제로 인하여 지하시설물 DB의 품질저하가 우려되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지하시설물 DB 유지관리 방법론 개발의 선행 연구로 지자체 상하수도 유지관리업무를 담당하는 현장 작업자의 업무환경을 전산화 환경으로 전환하기 위하여 현장업무용 모바일장비 활용성 실험과 국내 무선통신 환경분석 및 모바일장비용 GPS수신기 활용성 실험을 수행하여 현장 업무용 모바일 작업 환경을 구축하였다. 지하시설물 DB의 효율적인 유지관리 방법론 개발에서는 국내 무선통신환경의 제약에 의해 편의상 업무빈도가 높고 정기적으로 수행되는 정상업무에 대해서는 OFF-LINE방식의 DB 수정/갱신 방법론을 개발, 적용하고, 부정기적이나 처리에 시급성이 요망되는 긴급업무에 대해서는 ON-LINE 방식의 DB 수정/갱신 방법론을 개발, 적용하였다.
일반적으로 우리나라의 인구 총조사 자료는 질적으로 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 조사의 완전성이 최소 97% 이상을 유지하고 있으며 연령보고의 오류도 세계에서 가장 낮은 그룹에 속하고 있다. 그러나 연령계층별 오차율의 차이, 조사방법의 비경제성 등은 앞으로 개선되어야할 분야이다. 그러므로 우리나라의 장래 발전을 위하여 실제 고려 할 수 있는 주요 사항을 다음과 같이 정리하였다. 1. 국민 모두 기초 교육을 받은 우리 사회에서 자계식 조사의 재시도를 적극 검토하여 면접 타계식 조사의 한계를 극복하고, 경비를 절약할수있는 방안을 강구할때이다. 2. 정확한 연령을 파악하기 위하여는 4개의 조사사항(보통나이, 띠, 생년월일,양음력)을 질문하여 연령조사방법은 노력에 비하여 실효성이 높지 않으므로 조사 항목의 단순화를 검토할때이다. 3. 사후 조사를 더욱 연구하여 연령 자료만이 아니라 그외 주요조사항목에 대한 정확한 평가 결과를 공표하여 활용하면 총 조사의 발전과 좋은 결과를 얻을수 있는 계기가 될것이다. 4. 영유아인구와 이동이 많은 연령계층의 순 누락이 많은것은 총조사가 반복되어도 계속나타나는 현상이므로 특히 이 연령계층에 해당되는 인구의 확인을 위한 조사항목을 두어서라도 조사의 정확성을 높이는데 노력하여야 한다. 5. 표본 조사 자료를 중심으로 1995년 총조사 2% 표본 Data File을 조기에 편집하여 일반에 공개함으로써 특성별 자료의 활용가치를 높여야 할것이다. 또한 통계자료의 효율성은 시계열 축적에 있으므로 1985년 이전 총조사 2% 자료의 File화와 시계열의 축적이 가능해질때 우리나라 사회과학연구의 발전에 직접적인 도움이 될것이다.
건설산업은 타산업과 달리 프로젝트의 특성에 따라 관리되어야 하는 자재의 종류와 이를 조달하기 위한 물류관리 프로세스가 정형화되어 있지 않아 프로세스가 유동적이라는 특징을 가지고 있다. 또한, 물류관리 상에서 발생되는 정보의 수집 형태가 문서기록에 의한 수작업에 의해 진행되는 경우가 많아 정보의 누락 및 정보흐름의 단절이 발생하고 있으며 이로 인해 적시 적소에 자재가 공급되지 못한 문제가 발생되고 있다. 이러한 문제는 물류관리의 자동화 필요성을 대두시키고 있으며, 특히, 최근 급속도로 발전하고 있는 유비쿼터스 기술의 적용 및 지능형 장비의 개발에 관한 연구는 이러한 건설물류관리의 자동화 및 효율화를 위한 방안으로 제시되고 있다. 그러나 이와 같이 지능화된 건설물류관리 환경 상에서는 다수의 자재 및 운반 장비간에 물류정보인식에 있어 혼란이 야기될 수도 있으며, 이로 인해 건설물류관리 프로세스의 흐름을 저해하는 요인이 될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 차세대 지능형 건설물류관리 환경 하에 발생될 수 있는 다양한 물류정보 인식 오류 상황을 유형화하여 이를 해결할 수 있는 물류정보 인식 메커니즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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