국내 건설 공종 중 커튼월 공사는 투자비용 측면에서 전체공사비에서 차지하는 비율이 약 $10{\sim}15%$로서 타 공종에 비하여 상대적으로 높고, 주공정(Critical Path)상에 위치하는 주요 관리대상 공종이며, 건축설계, 커튼월 설계, 제작, 조달, 시공, 유지관리 등 전체 라이프사이클의 각 단계별로 설계업체, 커튼월 제조업체, 시공업체, 유지보수 업체 등 전 공정에 약 30여개 업체가 관여하는 복합공종으로 이 과정에 있어 각 주체간의 업무 프로세스를 효과적으로 관리하기 위한 방안이 절실히 요구되고 있다. 그러나 기존의 관리방식은 각 단계별 관리에 초점을 맞춤으로서 프로젝트의 프로세스 상에서 발생하는 의사소통의 문제로 인한 오류, 잘못된 정보로 인한 재작업, 비효율적 인 정보관리로 인한 작업 중복, 누락 등 결과적으로 비용 및 공기의 증가 생산성 하락, 품질 하락 등의 문제가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 본 연구는 커튼월 설계 생산 시공 유지관리 등의 전체 라이프사이클 프로세스 현황 파악 후 가치흐름맵핑 기법을 활용하여 As-Is 모델 도출, 이를 바탕으로 설계 단계에서의 설계 프로세스 현황 파악을 통한 설계 프로세스 As-Is 모델 도출, 설계 프로세스에서의 문제점 분석을 통한 설계 프로세스 개선 사항 분석 및 제시, 이를 토대로 한 설계 프로세스 To-Be 모델 개발 및 제시 등을 통하여 현업에서의 무다(waste, 낭비) 제거를 목표로 실무적 관점에서 시도하였다. 본 연구에서는 커튼월 공사의 전체 프로세스 중개선 효과가 가장 큰 것으로 파악된 커튼월 공사의 설계 프로세스를 대상으로 하였지만 동일한 방법론 및 절차는 커튼월 공사에서의 조달, 시공, 유지관리 프로세스에 적용될 수 있으며, 향후 다양한 건설 환경에서 다른 공종의 공사 프로세스의 현황 분석 및 개선을 위해서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
건설 사업을 진행하는 데 있어 적산업무는 사업에 참여하는 각 주체들로 하여금 최적화된 공사비를 계획하고 분배하며, 이를 관리할 수 있는 중요한 기능을 제공하고 있다. 그러나 기존의 2D 설계도서를 기반으로 하는 적산업무는 누락이나 중복, 혹은 계산상의 오류 등과 같은 부정확성이나 적산업무의 비효율성 등의 여러 가지 문제점을 내포하고 있다. 현재 교육시설물의 적산의 경우도 이러한 상황과 더불어 표준화된 분류체계(WBS)의 미흡과 불충분한 내역서 작성지침 등으로 인하여 적산업무 효율저하와 정확한 적산 결과를 통한 공사비 산정이 매우 어려운 실정에 놓여있다. 이에 본 연구에서는 최근 여러 가지로 활용가능성이 제시되고 있는 3D 모델링 기반의 BIM(Building Information Modeling)도구를 물량산출 및 공사비 산정을 위하여 활용함으로써 교육시설물의 적산 업무의 효율성을 제고하고자 하였다. 또한 BIM 적용 시 합리적인 3D 모델링에 부합하는 교육 시설물 분류체계를 새로이 제시하고, 이를 사례연구를 통해 검증하였다. 이를 통해 교육시설물의 적산업무에 있어서 더 많은 정보에 기초하여 적산 단계별로 효율적으로 BIM을 활용한 공사비 결정을 내릴 수 있는 공사비 관리 기반을 제공하고자 하였다.
대표적인 웹 문서의 표준인 XML은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그로 이루어진 문법 구조를 갖는다. XML 문서 작성자는 XML 문서 작성 중 해당 XML DTD(Document Type Definition)에 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 즉, 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용과 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱 을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
본 논문에서는 Al-Saggaf 등이 제안한 TMIS(Telecare Medicine Information System)를 위한 사용자 인증 기법을 분석하였다. 2019년에 Al-Saggaf 등이 제안한 인증 기법은 생체정보를 이용한 인증 기법으로, Al-Saggaf 등은 그들의 인증 스킴이 매우 적은 계산 비용으로 다양한 공격에 대한 높은 비도를 보장한다고 주장하였다. 그러나 본 논문에서 Al-Saggaf 등의 인증 기법을 분석한 결과, Al-Saggaf 등의 인증 기법은 서버에서 사용자의 ID를 계산해내기 위해서 필요한 난수 s가 DB에서 누락되었고, 서버의 ID SID를 사용자에게 전달하는 방식이 부재하여 인증 기법의 설계 오류가 존재하였다. 또한 Al-Saggaf 등은 그들의 인증 기법이 다양한 공격에 안전하다고 주장하였으나, 로그인 요청 메시지와 스마트카드를 사용한 패스워드 추측 공격, 세션키 노출, 내부자 공격 등에 취약하였다. 또한 공격자는 추측한 패스워드를 사용하여, DB에 패스워드로 암호화하여 저장된 사용자의 생체정보까지 복호화할 수 있었다. 생체정보의 노출은 사용자의 개인정보에 대한 아주 심각한 침해이고, 이로 인하여 공격자는 사용자 가장 공격에 성공할 수 있다. 게다가 Al-Saggaf 등의 인증 스킴은 ID 추측 공격에도 취약하여, 그들이 주장했던 것과 달리 TMIS에서 중요한 사용자 익명성을 보장하지 못한다.
BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.
기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.
ESG에 대한 논의가 유럽 및 여러 국가에서 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 상장회사의 비재무 정보와 관련된 ESG 정보공시의 의무화를 추진하는 국가들이 급속히 증가하고 있다. 하지만, 기업들이 글로벌 ESG 정보공시 의무화에 대응하는 데에 있어서 글로벌 ESG 공시기준의 요구사항이 까다롭거나 데이터 관리의 복잡성과 ESG 제도 자체에 대한 이해 및 준비가 부족한 문제점들이 나타나고 있다. 또한, 기후변화로 인한 기업경영의 기회와 위험요인이 기업의 재무 영향에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 합리적인 분석을 요구하고 있어 공시기준에 부합하는 결과를 분석하기까지는 상당한 어려움이 예상된다. 이처럼 ESG 경영활동 및 정보공시 업무 등의 업무를 수행하려면 다양한 유형과 출처의 데이터가 필요하며 이를 투명하게 측정하고 오류 없이 취합하여 누락 없이 관리하기 위해서는 정보시스템을 통한 관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기업의 ESG 활동을 ESG 정보공시를 통하여 다양한 이해관계자들에게 투명하고 효율적으로 전달되기 위해서 다양한 관련 지표와 데이터를 통합 관리하기 위한 ESG 데이터 통합관리 모델을 설계하였으며 주요 프로세스별로 ESG 업무와 관리를 처리하기 위한 정보시스템 구현을 위한 프레임워크를 개발하였다. 이러한 연구 결과는 ESG 공시업무에 어려움에 당면한 기업에게 ESG 정보공시를 효율적으로 관리하기 위한 실무적인 차원에서 도움을 줄 수 있다. 또한, ESG 공시업무 프로세스 분석을 통한 데이터 통합관리 모델 제시 및 ESG 정보공시를 지원하기 정보시스템의 개발은 향후 ESG를 연구하는 데에 필요한 학술적인 측면에 연구에 의의가 있었다.
시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.
울릉분지에서 가스하이드레이트 부존 유망지역 파악을 위하여 2005년과 2006년에 탐해2호를 사용하여 2차원 및 3차원 탄성파 탐사를 수행하였다. 탐사장비는 항측시스템, 기록시스템, 스트리머 케이블, 음원 등으로 구성되었다. 주로 1,000 m 이상의 대수심 환경 및 해저면 하부 500 msec 구간에서의 속도분석의 신뢰도를 고려하여, 3 km 길이의 스트리머와 1,035 $in^3$ 용량의 동조 에어건 음원을 사용하였다. 현장탐사자료취득과정에서 음원파형분석, 2차원 저급중합, RMS 잡음 분석, 주파수-파수 스펙트럼 분석 등의 일련의 품질관리를 수행하였다. 음원의 품질기준 적합성을 검토하기 위하여 음원파형을 계산하고, 건제거시험을 통하여 에어건 고장시의 음원파형변화를 확인하였다. 실시간 품질 분석을 통하여 일부 탄성파 자료에서 너울잡음, 패러티 오류, 스파이크 잡음 및 조목잡음 등을 확인할 수 있었지만, 탐사자료의 품질이 전반적으로 양호함을 확인할 수 있었다. 특히 3차원 탐사 시 불가피한 현장상황에 의해 조목잡음의 영향을 받은 탐사자료에 대해 FK 필터링 및 누락 트레이스 복원 기법을 적용한 품질향상 결과를 제시함으로써 취득자료의 적합 판정 및 현장 탐사 지속이 결정될 수 있었다. 탐사자료가 품질기준을 벗어나는 탐사해역에서도 현장자료처리를 통하여 잡음제거 가능성을 제시함으로써 해양탄성파탐사의 효율성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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