해양구조물(Offshore Platform)은 우리나라 조선소에서도 1976년이후 꾸준히 시공되어져 왔으나, 이미 체계화되어 있는 선박 건조와는 달리 이 분야에 대한 정보와 연구가 적어, 노동생산성 향상을 위한 자원계획과 일정계획 등 생산계획 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 해양구조물 건조과정중 모듈조립에 대한 효율적인 생산계획법을 제안하였다. 모듈은 해양구조물의 상부구조에 속하며 바다에서 설치할 때 해상 크레인의 용량제한 때문에 상부구조를 몇 개로 나눈 것이며, 성냥갑 모양이다. 모듈조립에는 구조, 의장, 도장 등 여러 직종의 작업이 동시에 이루어 져야 하고, 작업들이 상호연계되어 있어서 이 들 직종간의 간섭이 있고 한 직종의 작업지연으로 다른 직종의 작업지연을 유발시켜 공정의 흐름이 정체되어 전체공기가 지연되는 사례가 허다하다. 결국 초기의 부적합한 인원투입으로 공사의 말기에 잔업, 철야, 외주 등 집중 인원투입으로 출혈 공기만회에 임하게 된다. 이런 현상은 원천적으로 초기 생산계획시 호환성이 없는 여러 직종의 인원을 동일한 작업자로 간주하고 계획수립을 하는데 기인한다. 모듈조립 공사에 대하여 소요 인력(Manpower)에 대한 표준모델을 설정하여, 직종별 자원분배의 평준화로 최적의 인력을 투입할 수 있는 생산계획법을 제안하고, 일정 기간에 24개의 프로젝트 즉, 72개의 모듈을 처리하는 실제의 예에 대한 생산계획 시스템을 전산화하여 시험함으로써 실용성을 검증하였다. 시험결과 한 프로젝트에 대한 1)공기면에서 18개월에서 16개월로 2개월(11%) 단축, 2)투입인원면에서 총투입 300명에서 208명으로 92명(31%)절감 등을 예상할 수 있었다.
3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 현행 식품공전상 개별 분석법이 설정되어 있지 않은 cymoxanil의 식품 및 농산물의 안전한 관리를 위하여 현미, 대두, 고추, 감귤, 감자를 대표 농산물로 선정하여, cymoxanil에 대한 공정 개별 분석법을 확립하고자 수행되었다. 대표 농산물 시료 중 함유된 cymoxanil은 acetonitrile을 가하여 추출한 후, dichloromethane으로 액-액 분배하였으며, dichloromethane/acetone (60/40, v/v) 혼합액을 이용하여 silica gel 흡착크로마토그래피법으로 정제한 후 HPLC로 분석하였다. Cymoxanil의 검출한계(LOD)는 1 ng이었고, 정량한계(LOQ)는 $0.02mgkg^{-1}$이었다. 무처리 시료에 cymoxanil 표준용액을 3 수준(LOQ: $0.02mgkg^{-1}$, $10{\times}LOQ$: $0.2mgkg^{-1}$, $50{\times}LOQ$: $1.0mgkg^{-1}$)으로 처리하여, 3 반복으로 실험한 결과 회수율은 79.6~107.6%이었으며, 반복 간 분석오차(CV)는 10% 미만이었다. LC/MS를 이용한 잔류분의 재확인 결과와 회수율 결과를 통해 분석과정의 편이성 및 신뢰성이 확보된 공정 분석법으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 사회적기업가의 인구통계학적 특성이 윤리적 리더십, 윤리적 풍토, 조직시민행동, 그리고 LMX에 미치는 영향을 탐색적으로 실증 분석함으로써 사회적기업의 지속가능경영을 위한 인적자원관리에 관한 시사점을 제시하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 위해 국내 인증 사회적기업의 대표자 및 관리자 652명을 대상으로 실증연구를 실시하였다. 인구통계학적 특성은 성별, 종교, 이전 직장으로 구분하였다. 인구통계학적 특성에 따른 각 변수들에 관한 실증분석 결과, 첫째, 성별에 따른 윤리적 리더십의 차이가설은 부분채택 되었다. 윤리적 리더십의 하위변수 중 공헌성과 정직성은 성별에 따라 다를 것이라는 가설은 채택되었으나, 분배적 공정성, 절차적 공정성, 투명성은 성별에 따른 차이가 나타나지 않았다. 성별에 따른 윤리적 풍토는 하위변수 중 공리주의만 차이를 보였다. 성별에 따른 조직시민행동, LMX에 차이를 보일 것이라는 가설은 모두 기각되었다. 둘째, 종교에 따른 윤리적 리더십의 차이 가설은 부분채택 되었다. 윤리적 리더십의 하위변수 중 정직성이 종교에 따라 차이가 있을 것이라는 가설은 채택되었으며, 윤리적 풍토는 하위변수 중 공리주의만 차이를 보였다. 종교에 따른 조직시민행동은 효과성에 대하여 차이가 있는 것으로 나타났으며, 종교에 따른 LMX에는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 이전 직장에 따른 윤리적 리더십과 윤리적 풍토, 조직시민행동, LMX에 대한 차이가설은 기각되었다. 본 연구는 윤리적 리더십과 윤리적 풍토, 조직시민행동과 LMX의 중요성을 인식하고, 이들 변수들이 인구통계학적 변수에 따른 차이가 있음을 확인하였으며, 특히 성별과 종교 등의 개인적 특성에 따른 고려를 통하여 사회적기업의 인적자원관리와 조직 관리의 발전적 방안을 도출하였다. 끝으로 본 연구의 한계와 제언을 제시하였다.
본 연구는 농산물 중 2017년 기준신설예정농약 spiroxamine에 대한 공정시험법을 개발하고자 수행하였다. Spiroxamine은 모화합물만이 잔류물로 정의되므로 이를 분석하기 위한 시험법을 개발하였고, 확립된 시험법은 실험실 내 및 실험실 간 검증을 통해 공정시험법으로의 유효성을 확인하였다. Spiroxamine의 물리화학적 특성을 고려하여 분석을 위해 LC-MS/MS를 분석기기로 사용하였으며, acetonitrile으로 추출 후 유기용매를 이용하여 액액분배조건 및 florisil cartridge를 이용한 SPE 정제조건을 확립하여 시료의 불순물을 효과적으로 정제하는 시험법을 개발하였다. 개발된 Spiroxamine 시험법의 직선성은 결정계수($r^2$)가 0.99 이상으로 우수하였으며, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.0005, 0.001 mg/kg으로 높은 감도를 나타내었다. 대표 농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)에 대한 시험법 검증결과 평균 회수율(5 반복)은 71.9~98.8%였고, 분석오차는 10.0% 이하로 정확성 및 재현성이 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 광주지방식약청과의 실험실 간 검증 결과에서 평균 회수율은 70.6~104.6%를 나타내어 모두 Codex 가이드라인 및 식약처 가이드라인의 기준에 부합하는 것으로 확인되었다. 개발된 시험법은 낮은 검출한계 및 정량한계, 우수한 직선성, 회수율 시험을 통한 양호한 정밀성 및 재현성 등이 입증되어 농산물 중 Spiroxamine의 분석을 위한 식품공전 공정시험법으로 활용되기에 적합한 것으로 판단된다.
리눅스와 같은 범용 운영체제의 버퍼 캐시(buffer cache)는 전역적(global) 블록 교체 및 미리읽기(read ahead) 정책 등을 사용하여 파일 블록을 관리한다. 따라서, 참조의 지역성(locality)을 가지지 않고 다양한 소비율(consumption rate)을 갖고 있는 멀티미디어 데이타의 경우 캐시 시스템의 적중률이 낮을 뿐만 아니라 미리읽기의 특성으로 인하여 필요보다 과도하게 버퍼를 소비하기도 한다. 본 논문에서는 리눅스 상에서 멀티미디어 데이타를 위한 새로운 버퍼 할당 기법을 설계하고 구현하였다. 제안된 방법에서는 멀티미디어 파일마다 독립적인 미리읽기 캐시를 유지하며 미리읽기 그룹의 크기를 소비율에 비례하도록 동적으로 조절한다. 이는 공정한 자원 분배가 이루어지도록 하며, 버퍼의 소비량을 최적화되도록 한다. 본 논문에서는 구현된 시스템과 최신의 리눅스 커널 2.4.17 버전 상에서 각각 소비되는 버퍼 수와 캐시 적중률을 실험을 통하여 비교함으로써 시스템의 성능을 평가한다.
공정기술과 EDA 툴의 발전에 따라서 하나의 실리콘 다이(Die)에 많은 IP가 집적되고 멀티프로세서가 포함되는 SoC 구조가 가능해지고 있다 그러나 대부분의 기존 SoC 버스는 공유버스 구조라는 문제점으로 인해 통신의 병목현상이 발생하고 이는 전체 시스템 성능을 저하시키는 요인이 된다. 많은 경우에 멀티프로세서 시스템의 성능은 CPU 자체의 속도보다는 효율적인 통신과 균형있는 연산의 분배가 좌우하게 된다 따라서 충분한 SoC 버스 대역폭(Bandwidth)을 확보하기 위한 하나의 해결책으로 크로스바 라우터(Crossbar Router)를 이용하여 효율적인 온 칩 버스구조인 SoC Network Architecture(SNA)를 제안한다. 제안된 SNA구조는 다중 마스터(multi-master)에 대해 다중 채널(multi-channel)을 제공하여 통신의 병목현상을 크게 줄일 수 있으며 뛰어난 확장성을 지원한다. 제안된 구조에 따라 모델 시스템을 설계하고 시뮬레이션을 진행한 결과 AMBA AHB 버스에 비해 평균 $40\%$ 이상 효율이 증가했다.
대부분의 화학공장에서는 유틸리티의 운용에 따라 경제성이 크게 좌우된다. 공장에서 이용되는 유틸리티는 중앙 집중화된 유틸리티 시스템에 의해 제공되는데 유틸리티 가운데 가장 큰 비중을 차지하는 것은 수증기로서 이의 효율적인 관리는 공장의 전력 및 용수의 수급에도 직접적인 영향을 미치게 된다. 이에 따라 대학교 4학년 학생 및 회사의 신입사원들이 유틸리티의 효율적 분배에 대한 개념을 바르고 신속하게 정립하고 실제 운전에 활용할 수 있도록 하는 것이 중요하다. OOUS(optimal operation of utility system)는 빠른 시간 내에 유틸리티, 특히 수증기의 효율적 생산과 최적 배분방법들을 학생들이나 신입사원들에게 교육시킬 수 있도록 구성된 시스템이다. OOUS에서는 다양한 유틸리티 관련장치 및 공정들을 다루고 있으며 유틸리티 관련 장치 모델과 운전지식 베이스를 기반으로 최적 운전조건이 제시되도록 함으로써 전체 유틸리티 플랜트의 조업 경비가 절감될 수 있도록 하였다.
IT산업의 인적자원에 대한 중요성과 관심은 증가하고 있으나 IT인력관리에 대한 체계적인 접근이 부족한 실정이며 국내 IT산업은 전문인력의 부족 및 우수인력들의 잦은 이직현상 등 여러 가지 문제점을 노출하고 있다. 본 연구에서는 IT인력을 대상으로 개인특성과 조직특성이 경력만족, 경력전망 및 경력몰입에 미치는 영향을 연구하였다. IT 인력의 경력몰입을 실증적으로 연구하기 위해 국내 IT관련 업체에 종사하고 있는 개발자 및 전산실 직원들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과, 개인특성 중 자아존중감이 경력만족에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 조직특성 중에서는 분배공정성 및 성장기회제공 등에 대한 지각 정도가 높을수록 경력전망에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 경력계획과 경력관리는 IT인력의 경력몰입에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타나 IT인력관리의 시사점을 제시하였다. 본 연구는 향후 국내 IT인적자원의 체계적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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