최적 발주방식을 선정하는 것은 해당 사업의 성공적 수행을 위한 것이며, 이는 곧 사업의 목표를 달성시키는 것이다. 또한 사업특성에 적합한 발주방식의 선정과 사업의 성과는 밀접한 연관성을 갖는다. 이러한 취지에서 재정경제부는 2007년 10월 국가계약법시행령 개정을 통해 "기술제안입찰", "설계공모${\cdot}$기술제안입찰"이라는 발주제도를 새로이 도입하였다. 다양해진 발주제도를 효율적으로 운영할 수 있도록 하기 위해 본 연구는 공공건설사업의 특성을 정량적, 정성적으로 평가하여 해당 사업에 가장 적합한 발주방식을 선정할 수 있도록 하는 발주방식 선정모델을 제시하였다. 그리고 발주방식 성과평가 모델을 함께 제시하여 발주방식 선정 및 운영의 결과를 후속 사업의 피드백 할 수 있도록 하였다. 이와 같은 표준적인 모델은 공공발주기관의 의사결정을 지원하는 도구로 활용될 수 있을 것이다.
지선버스 노선선정의 경우, 전체 네트워크로서의 노선선정 보다는 지하철 역 등의 특정 기ㆍ종점과의 연계차원에서 단일 노선으로 취급하여 노선선정을 행함이 바람직하다. 본 연구에서는 이와 같은 관점 하에 정류장 대기시간, 환승시간 등은 고려하지 않고, 일정 기ㆍ종점을 연결하는 지선노선 선정을 위한 간편 기법을 구축하였다. 검토대상 도로망 한정, 허용노선장에 의한 후보노선의 열거, 노선평가치에 의한 최종 노선의 선정 등의 3가지 단계를 통해 지선기능으로서의 마을버스 노선을 선정하는 기법을 구축하였다.
식스시그마는 시장과 고객의 패러다임과 트렌드의 변화에 맞추어 모든 사업의 프로세스와 전략을 개선하는 경영 혁신운동이다. 식스시그마 프로젝트 선정에 관한 기존의 연구는 있으나 불완전한 정보환경 하에서 프로젝트 선정을 위한 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 불완전한 정보 하에서 올바른 프로젝트 선정을 위해 통합 MCDM 기법을 적용 방법을 제안하는 것이다. 식스시그마 프로젝트 선정을 위해 4단계인 1) 평가기준 간 가중치 결정 2) 팀 멤버 간 전문역량의 상대적 중요도 결정 3) 프로젝트 선호도 척도 산정 4) 최종 프로젝트 우선순위 결정 등을 위해 그룹 Fuzzy AHP, 불완전한 정보환경 하에서의 비퍼지화 TrFN 변환, GRA의 통합기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 식스시그마 프로젝트 선정단계의 적용방안에 대한 이해를 돕기 위해 수치예가 제시되었다.
본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝의 인식 구조는 입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행 등의 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력된 이미지의 멀티 블록화는 입력된 이미지를 4등분하여 멀티 블록화 시킨다. 두 번째로 특징 수치분석을 통한 멀티 블록 선정에서는 4등분된 멀티 블록들의 특징 수치를 확인하고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거한 블록들을 선정한다. 세 번째로 선정된 멀티 블록으로 딥러닝 수행은 선정된 멀티 블록 부위가 학습되어진 딥러닝 모델에 인식을 수행하여 특징 수치가 높은 효율적인 블록으로 얼굴 인식의 결과를 도출한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 CAS-PEAL 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조가 기존의 딥러닝 구조보다 평균 약 2.3% 향상된 얼굴 인식률을 나타내어 그 효용성이 입증됨을 확인하였다.
본 연구에서는 중학교 SW교육에 활용할 수 있는 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정을 위한 기준을 개발하였다. 교구를 선정하기 위한 기준을 개발하기 위하여 문헌 분석, 델파이 설문 실시와 AHP 방법을 적용하였다. 먼저 문헌을 통해 피지컬 컴퓨팅 교구가 갖추어야 할 특성을 '교육과정 적합성', '안전성', '내구성', '경제성', '범용성', '매력성', '관리의 용이성' 7개의 영역으로 설정하고 전문가 델파이 설문을 통해 영역별 세부 기준을 도출하여 7개 영역의 31개 세부 기준으로 구성된 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정 기준을 제안하였다. 이렇게 제안된 선정 기준에 대해 추가로 AHP 방법을 적용하여 7개의 영역과 31개의 세부 기준에 대한 상대적 중요도를 분석하고 이를 바탕으로 세부 기준별 배점을 계산하여 정량화된 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정 기준을 개발하였다.
언어장애인, 언어 사용이 불편한 분들의 경우 조금의 잡음 환경에도 음성인식률이 저하되어 사회 생활시 어려움을 겪게 된다. 언어 사용 시 불편함을 장치로 개선시킴과 동시에, 언어 장애인의 발음 특성을 고려하여 단어 선정 시 자체 개선한 단어 선정 방법을 사용하여 280개 단어를 선정하였다. 실험에 사용된 MEMS 개발 장치는 재질, 유도선 종류, 길이, 방향을 고려하여 제작되었으며 잘못된 발음으로 인한 음성과 심한 소음에서 음성 인식률 향상을 위하여 개발된 MEMS 장치와 개발된 단어 선정 방법을 사용하여 개선시켰다. 개선 방법으론 새로운 단어 선정 방법과 mems 장치를 개선하여 진행하였으며 결과를 포함하였다.
본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.
국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다.
본 연구는 예비유니콘 선정기업을 대상으로 선정시점에 대한 이익조정을 분석하였다. 경영자는 예비 유니콘기업에 선정되면 최대 200억원에 달하는 금융지원을 받을 수 있어 이익조정의 유인이 생긴다. 경영자에게 이익조정의 동기에는 자본시장과 관련된 동기가 있는데 회계정보는 투자자와 재무분석가에게 이용이 되고 기업의 이익은 기업가치에 영향을 주고 있다. 따라서 회계 이익을 상향으로 조정하면 기업가치가 상향되어 투자조건이 유리하게 된다. 본 연구에서는 이익의 질은 대체적인 발생액 예측모형을 이용하여 추정된 재량적 발생액 중에서 Dechow et al.(1995)에 의한 수정 Jones모형 및 Kothari et al.(2005)에 의한 성과대응모형으로 측정하였다. 선정기업과 동일시장에서 경쟁할 것을 예상되는 유사한 대응기업을 구성하여 재량적발생액을 상호 비교하여 연구가설을 검증하고 선정기업만을 대상으로 심사년도와 심사년도 이후를 분석하였다. 분석 결과 예비유니콘 선정기업이 대응기업과 비교하여 이익조정이 높은 것으로 나타나서 회계 이익의 질에 부정적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 그리고 선행연구에서와 다르게 선정후에도 이익의 질이 낮은 것으로 나타나서 예비유니콘 선정기업은 선정 후에도 경영자의 이익조정의 유인이 계속 지속되는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 예비유니콘 선정기업은 기업의 내부 성장보다는 기업의 외형 성장을 통해 시장에서의 가치를 인정받아서 외부 투자자로부터 유리한 조건의 투자를 유치하기 위한 경영자에게 이익조정의 유인이 지속되고 있는 것으로 분석되었으며 향후 예비유니콘 선정평가에서 회계 이익의 질에 대한 검토가 필요한 것을 제시할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 경영자의 이익조정 유인이 결국 투자자나 채권자로 하여금 회계정보의 신뢰성을 판단하는데 저해가 되고 있어 이러한 경영자의 이익조정에 대한 것을 감안하여 예비유니콘기업 선정평가에 있어서 회계정보의 투명성과 신뢰성을 높이는 K-유니콘 프로젝트의 정책대안으로 재량적발생액을 통한 이익의 질에 대한 평가를 반영하여 이익조정을 예방할 것을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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