공학적 기반에 의한 소프트웨어 품질 개선에 대한 노력은 역량 성숙도 모델(CMM)에서 특정 프로세스가 정확하게 정의되고, 관리되고, 측정되고, 통제되고, 효과적이게 될 수 있는 방향으로 진행되고 있다. 또한 소프트웨어 엔지니어링 분야에 국한되지 않고 시스템, 인력 분야 등에서의 다양한 역량 성숙도 모델을 바탕으로 프로세스 개선이 이루어지고 있다. 그러나 이는 중복성 등 관리상의 문제가 발생하여 이를 통합(CMMI)하려는 연구가 이루어졌다. 이에 게임 개발 프로젝트의 CMMI 적용 방안을 모색하고 기대되는 개선효과를 논한다.
A railway is a complex system integrated with a lot of technical elements such as rolling stock, power, signal control, communications, tracks, stations, operation control systems, and so on. As a mass transportation system, a railway could contain potential risks that may result in a high death rate and property losses. Accordingly, Railroad Safety Technology R&D Corps. is adopting the plan of the construction of Railway Safety Test Facilities as a part of the Railway Total Safety Project to enhance the railway safety, and carrying out researches on effective project management methods with Systems Engineering techniques. To support that, we propose the more effectual management method of constructing the Railway Safety Test Facilities applying the model-based systems engineering tool to the research.
이 논문에서는 버스시스템의 성능 평가를 위한 순환시간의 계측방법이 제안 되었다. 센서와 엑튜에이터가 주를 이루는 생산시스템에서 순환시간은 버스시스뎀의 성능평가의 중요한 파라미터이다. 순환시간을 계측하기 위하여 제안된 방법은 간단한 알고리즘의 구성에 기반을 두었으나 주변기기나 PLC의 내부에 존재하는 지연요소들을 고려 해야만 한다. 계측결과의 개선을 기하기 위해 시험방법은 최적, 최저의 경우로 나누어 이에 대응되는 파라미터를 구성하여 값을 설정한다. 수학적인 모델을 기반으로 필드버스 시스템의 순환시간에 대한 계측을 통해 제안된 방법이 효율적임을 입증하였다. 그 결과로서 제안된 방법의 간편성과 편리함으로 인해 순환시간의 측정에 요구되는 엔지니어링 비용과 시간을 절감할 수 있었다.
플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.716-722
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2014
DC 모터 시스템의 속도 제어기를 설계하기 위해서는 먼저 시스템의 파라미터 추정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 DC 모터 시스템의 파라미터를 추정하는 기법에 대해 다룬다. 이때 사용되는 추정 모델은 1차 및 2차 모델을 고려하며, 유전알고리즘의 3가지 평가함수를 고려하여 최적화한다. 또한, 유전알고리즘이 해공간에서 최적해를 탐색하는 능력의 우수함을 보여주기 위해 수치적 해석 방법을 통한 추정 결과도 함께 비교한다. 이때 파라미터 추정에 사용되는 데이터는 실제 실험장치의 입출력데이터를 이용하며, 신호의 잡음 제거를 위해 Butterworth 필터도 함께 설계한다. 마지막으로 제안한 기법을 통해 얻어진 모델과 실제 실험장치의 데이터와 비교하여 그 유효성과 정확성을 확인한다.
현실공간의 정보를 가상의 공간으로 모사하는 디지털 트윈 기술은 다양한 분야에서 채택되고 있다. 디지털 트윈에 대한 관심은 Industry 4.0 기반의 스마트제조와 같은 첨단 제조 분야를 중심으로 관심이 커지고 있다. 그리고 디지털 트윈의 시스템을 운영하면 수많은 데이터가 발생하며 기술의 분야에 따라 발생하는 데이터는 특성이 다르기때문에 효율적으로 자원을 관리하고, 최적화된 디지털 트윈 플랫폼 기술이 필요하다. 첨단 제조 분야를 중심으로 디지털 트윈의 파이프라인에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔으나 플랜트 분야의 데이터에 적합한 고속의 파이프라인 연구는 아직 부족하다. 그렇기에 본 논문에서는 Apache Kafka를 통해 고속으로 쏟아지는 플랜트분야의 디지털 트윈 데이터에 특화된 파이프라인 설계 방식을 제안한다. 제안된 모델은 플랜트의 정보를 revit 기반으로 적용하고, 플랜트에 특화된 데이터를 Apache Kafka 통해 수집하며, 경량화된 CFD엔진을 탑재하여 기존의 제조 분야의 디지털 트윈 기술보다 플랜트분야에 적합한 디지털 트윈의 모델을 구현할 수 있다.
국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.
위성공학을 전공하는 학생들에게 실질적이고 경험적인 교육을 제공하기 위해 HAUSAT-1과 HAUSAT-2 두 초소형 위성 개발 프로젝트 기반의 다학제간 우주비행체 설계 교육방법을 적용하였다. HAUSAT-1은 국내최초로 개발된 1 kg급의 초소형 피코 위성이다. HAUSAT-2는 25 kg급의 나노 위성으로 현재 준비행 모델(Proto-Flight Model)을 개발 중에 있다. 이들 설계 프로젝트는 연구와 설계 교육의 통합적 기능을 제공함으로써 대학의 고유기능인 과학 및 기술 연구와 설계 교육을 통한 전문 인력양성의 목표를 동시에 이루는 것이 가능하다. 이러한 복합시스템인 우주비행체 설계 교육을 통하여 참여 학생 전원이 우주비행체의 전 시스템 개발 과정을 직간접적으로 경험할 수 있게 하고, 최근 들어 각광을 받고 있는 다학제간 시스템 교육의 활성화를 이룰 수 있다.
BIM (Building Information Modeling)은 토목 구조물의 3차원 객체모델을 기반으로 기획 단계부터 설계, 시공 및 유지보수 단계에 이르기까지 대상 구조물에 관련된 모든 정보를 통합적으로 생성, 관리하는 기술이다. 현재 국내외의 다양한 건설 산업 분야에서는 건설 생산성 향상을 위하여 BIM 기술을 도입하여 활용하고 있다. 그러나 이러한 BIM 기술을 적용하여 효율적인 엔지니어링 업무를 수행하기 위해서는 무엇보다 참여 주체간의 협업 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 토목 프로젝트 참여 주체의 요구사항을 분석하여 건설 프로젝트 관리를 위한 BIM 기반의 CPLM (Construction Project Lifecycle Management) 시스템을 설계, 개발하였다. CPLM 시스템은 건설 프로세스 단계에 따른 정보의 관리와 공유가 가능한 환경을 제공한다. 향후 CPLM 시스템을 실무에 도입함으로써 기존의 업무 프로세스를 개선하고 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 되어 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 생산 부분에 집중되어 있던 국내 해양플랜트 산업구조를 엔지니어링 분야로 확대하기 위한 노력이 지속되어왔다. 하지만 부유식 해양플랜트 엔지니어링 기술의 핵심 중 하나인 시간대역에서의 운동해석의 경우 국외 회사에서 제공되는 정보에 거의 전적으로 의존하여 왔다. 특히 동적 위치 유지 시스템은 초기 설계에서 해외 선진사가 제공하는 정보에 기반하며, 그 결과를 선형에 반영하기 위해서는 시간적으로나 비용 면에서 많은 손실을 감수해야 한다. 본 논문에서는 동적위치유지시스템 (Dynamic Positioning System, DPS)을 사용하는 부유식 해양구조물의 시간대역 운동 해석에 필요한 프로그램의 프레임워크를 다룬다. 개발된 프레임워크는 시간대역 해석을 쉽게 수행할 수 있도록 해석에 필요한 입력 데이터를 생성하고, DPS의 제어 알고리즘 및 성능을 평가할 수 있도록 모듈화 하였다. 이를 통해 DPS의 배치 및 용량결정과 여러 가지 제어 알고리즘의 테스트가 쉽게 이루어지도록 하였다. 실제 모델 선박을 이용한 시뮬레이션을 통해 개발된 프레임워크의 실효성을 검증하였으며 전체 작업에 걸리는 시간이 50% 이상 감소하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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