서비스 인적자원 운용의 효율성 제고와 부품 또는 시설 할당의 적정성 향상을 위해 서비스센터를 통해 접수되는 서비스 요청 건수를 보다 정확하게 예측하고자 하는 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 제품의 특성을 반영하여 제품수명주기 별로 제품들을 군집화하고 군집 별로 적절한 예측모형을 구축한 후 예측 값을 통합하는 개별예측방식을 LCD 모니터 제조사의 사례를 통해 제시한다. 또한 예측 결과를 총량방식 및 기존에 기업이 사용하고 있는 방식과 비교. 평가하여 우수성을 증명함으로써 제품이나 산업의 특성을 반영한 맞춤형 수요예측 기법 도입의 필요성을 부각하고, 그에 따른 이론적, 실무적 가이드라인을 제공한다.
본 논문에서는 국내 전파자원 관리를 위한 전파자원의 중장기 수요예측 방법론 개발의 전 단계로서 전파자원, 즉 주파수의 수요예측 방법론을 제시한다. 특히, 기존 공급자 위주의 하향식(Top-down) 개념의 수요예측 방법론이 아니라 무선자원을 실질적으로 소비하는 사용자를 중심으로 하는 상향식(Bottom-up) 개념의 주파수 수요예측 모형을 제시한다. 이는 크게 서비스 정의, 서비스 특성 분류, 서비스별 대표 속성 도출, 서비스 수요예측, 전파자원과의 매핑 검증 및 주파수 수요예측의 7단계로 이루어지며 각 단계에서 수행하여야 할 주요 업무를 설명한다. 아울러 PCS개인통신환경에서의 주파수 소요량 산출 예를 제시함으로서 개발된 모형의 타당성을 입증한다.
Kim, Hong-Soog;Jang, Woo-Hyuk;Lee, Sung-Doke;Han, Dong-Soo
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.86-100
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2004
계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 PreSPI(Prediction System for Protein Interaction)라는 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템이 제공하는 기능은 크게 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 서비스 형태로 만들어 제공하는 기능으로 입력 단백질 쌍에 대한 상호작용 예측이 중심이 된 핵심기능과, 핵심 기능으로부터 파생되는 기능인 부가 기능, 그리고 주어진 단백질에 대한 도메인 정보검색 기능과 같이 단백질 상호작용에 관하여 연구하는 연구자에게 도움이 되는 일반적인 기능으로 구성되어 있다. 계산을 통해 단백질 상호 작용을 예측하는 시스템은 대규모계산이 요구되는 경우가 많아 좋은 성능을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서 구현된 PreSPI 시스템은 서비스에 따라 적절히 그 처리를 병렬화 함으로써 시스템의 성능 향상을 도모하였고, PreSPI 가 제공하는 기능을 웹 서비스 API 로 Deploy 하여 시스템의 개방성을 지원하고 있다. 또한 인터넷 환경에서 변화되는 단백질 상호 작용 및 도메인에 관한 정보를 유연하게 반영할 수 있도록 시스템을 계층 구조로 설계하였다. 본 논문에서는 PreSPI 가 제공하는 몇 가지 대표적인 서비스에 관하여 사용자 인터페이스를 중심으로 상술함으로써 초기 PreSPI 사용자가 PreSPI 가 제공하는 서비스를 이해하고 사용하는 데에도 도움이 되도록 하였다.있어서 자각증상, 타각소견(他覺所見)과 함께 이상(異常)은 확인되지 않았으며 부작용도 없었다. 이상의 결과로부터, ‘펩타이드 음료’는 경증고혈압 혹은 경계역고혈압자(境界域高血壓者)의 혈압을, 자각증상 및 혈액${\cdot}$뇨검사에도 전혀 영향을 미치지 않고 저하시킨다고 결론지었다.이병엽을 염색하여 흰가루 병균의 균사생장과 포자형성 등을 관찰한 결과 균사가 용균되는 것을 볼 수 있었으며, 균사의 용균정도와 분생포자형성 억제 정도는 병 방제효과와 일치하는 경향을 보였다.을 의미한다. IV형은 가장 후기에 포획된 유체포유물이며, 광산 주변에 분포하는 석회암체 등의 변성퇴적암류로부터 $CO_{2}$ 성분과 다양한 성분의 유체가 공급되어 생성된 것으로 여겨진다. 정동이 발달하고 있지 않으며, 백운모를 함유하고 있는 대유페그마타이트는 변성작용에 의한 부분용융에 의해 형성된 멜트에서 결정화되었으며, 상당히 높은 압력의 환경에서 대유페그마타이트의 결정화작용 과정에서 용리한 유체의 성분이 전기석에 포획되어 있다. 이때 용리된 유체는 다양한 성분을 지니고 있었으며, 매우 낮은 공융온도와 다양한 딸결정은 포유물 내에 NaCl, KCl 이외에 적어도 $CaCl_{2},\;MgCl_{2}$와 같은 성분을 포함하고 있음을 지시한다. 유체의 용리는 적어도 $2.7{\sim}5.3$ kbar 이상의 압력과 $230{\sim}328^{\circ}C$ 이상의 온도에서 시작되었다.없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선
초고속인터넷은 지상파방송, 케이블 TV, 위성방송에 이어 또 다른 미디어로 부각되기 시 작 하였다. 특히 통신과 방송이 융화되는 환경 하에서 IP-TV 서비스는 통신사업자나 방송사 업자에게 매우 중요한 중심 매체로 등장 되었고, 접속기술, 네트워크 기술, 동영상 압축기술등 기술의 발전은 더 이상 기술적인 요인이 IP-TV 서비스 활성화의 장애 요인으로 작용하지 않게 되었고, 서비스를 위한 장비 및 단말가격의 급격한 가격하락은 사업의 성공 가능성을 더 높여 주게 되었다. IP-TV 서비스는 보다 양질의 멀티미디어 서비스를 원하는 고객의 수요와 신규 고객을 유치하고 가입자를 Lock-in 시키며, 타 통신 사업자의 고객을 자사 고객으로 전환시키고자 하는 차별화 전략의 일환으로 통신사업자들이 적극적으로 도입하고 있다. 특히 망 진화에 따른 차세대 초고속인터넷 서비스 기술인 VDSL이나 Advanced 케이블모뎀을 이용 DVD 급 고화질의 IP-TV 서비스가 시작되면서 ARPU를 증대 시키고 다양한 수익원 개발의 일환으로 인터넷 접속서비스 외에 부가가치를 창출 할 수 있는 Killer Service로서 주목을 받고 있다. IP-TV 서비스는 가입자망의 진화 와 밀접하게 연관되어 전개되는 서비스로 Post-ADSL에 대한 예측과 IP-TV 서비스에 대한 설문조사 결과를 토대로 하여 예측 한 바에 의하면 Post-ADSL 가입자는 2005년 300만 명에서 2006년 480만으로 증가하고 2009년 1,024만 명에 이를 것으로 전망되고, IP-TV 서비스 가입자도 2005년 36만 명에서 2006년 88만으로 증가하고 2009년 382만 명으로 증가하는 것으로 예측되었다.
본 연구는 도서관이 미래의 변화를 감지하고 예측하여 변화에 능동적으로 대처해야 한다는 전제아래 미래예측기법의 하나인 시나리오기법을 통하여 도서관 서비스의 미래를 예측한 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 문헌연구와 도서관 홈페이지의 내용 분석, 전문사서와의 인터뷰를 실시하고, 그 결과 나타난 추세를 근거로 시나리오를 동하여 도서관 서비스의 중기 미래(5년-10년후)를 예측하였다. 본 연구의 결과, 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 미래의 정보 환경은 모바일과 유비쿼터스 환경으로 대표되며, 이들을 통해서 언제, 어디서나, 어떠한 기기를 이용하더라도 다양한 미디어를 활용할 수 있게 된다. 둘째, 정보기술의 발전에 따른 시간적 지체, 단말기의 보급 속도, 도서관 서비스의 자세와 대응 속도, 저작권 문제 등이 미래 도서관의 불확실 요인으로 대두된다. 셋째, 기술의 보급 속도와 도서관 서비스의 발전 속도에 따라서 또한, 기술의 보급 속도와 저작권 문제의 해결 속도에 따라서 다양한 시나리오가 만들어진다. 넷째, 도서관은 끊임없이 변하는 정보기술의 추이를 상시적으로 분석하여 불확실 요인을 찾아내야 하며, 예측 가능한 시나리오를 개발하여 미래상황에 대처할 수 있는 전략적 방안을 개발하여야 한다.
사용자에게 적응된 서비스를 제공하기 위하여 환경으로부터 얻어지는 다양한 형태의 데이터를 이용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 과거 이동 경로 자료는 사용자의 현재 이동 위치를 예측하고 이와 관련된 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 과거 이동 경로의 분석을 통하여 이동중인 사용자의 시공간 위치예측 기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고, 수집된 데이터에서 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 이용한다. 이동 경로 선택 방법은 이동 중에 발생한 경로의 거리, 시간, 방향의 요소와 동적정합법을 사용하여 유사성(Similarity)을 측정하며 유사성이 가장 높은 경로를 선택한다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 및 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.
경전철 민자사업에서는 서비스 품질에 대한 핵심성과지표(KPI)로서 승객관점에서의 서비스가용도가 사용된다. 그러나 국내 경험이 부족한 서비스가용도는 목표 값 설정 시 많은 논쟁이 발생되어 왔다. 서비스가용도 목표값은 시스템 사양서 및 운전운영계획에 반영하기 위하여 프로젝트 초기단계에 설정되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 경전철 프로젝트 초기단계에서 합리적으로 달성 가능한 서비스가용도 목표 값을 설정하기 위하여 서비스가용도를 정량적으로 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 또한 서비스가용도 목표 값 설정 시 가장 많이 비교되는 열차 정시성을 이론적으로 모델링하여 서비스 가용도와 열차정시성과의 관계와 차이점을 분석하였다.
현재 국내 초고속 인터넷 인프라는 세계 최고 수준으로 xDSL 계열의 디지털 가입자 회선과 HFC(Hybrid Fiber Coxial) 망을 활용한 케이블 모뎀이 시장을 거의 차지하고 치열한 경쟁을 보이고 있다. 하지만 서비스 가입자 수준은 거의 포화점에 다다른 것으로 보이며 앞으로 속도를 비롯한 품질 면에서 진보된 차세대 인터넷 접속 서비스 구축을 계획하고 있다. NGN은 유무선 통합을 통한 다양한 서비스를 제공을 목표로 정부나 기업에서 추진 중은 차세대 통합 정보통신 인프라이다. 이 NGN을 실현시킬 수 있는 가입자 망 기술로서는 FTTH가 유력하게 거론되고 있다. 본 연구에서는 초고속 인터넷 서비스 수요에 대한 체계적인 분석을 통하여 NGN 서비스 특성을 반영하는 적절한 예측 모형을 제시하였다. FTTH 가입자 수요를 예측하기 위해 본 논문에서는 Bass 모형의 변형인 변형된 공존 Bass 모형을 이용하였다.
최근 공공기관의 공공데이터 제공이 활성화 되고 있으며, 이를 활용한 응용서비스에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. 현재 교통정보예측 플랫폼은 실시간 교통정보 또는 과거 교통정보이력을 분석하여 미래의 교통량이나 도착시간정보를 제공하고 있으나 날씨, 사고 등과 같은 미래 교통정보에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 요소를 배제하고 있어 높은 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 교통정보예측에 영향을 주는 요소인 기상, 사고, 교통정보와 같은 공공데이터를 효율적으로 수집 저장 처리할 수 있는 저장방식 및 신뢰도 높은 교통정보를 예측할 수 있는 예측기술이 포함된 b-Traffic 서비스 플랫폼을 제시한다.
방송을 포함한 무선통신 분야에서 전파전파 모델링에 의한 서비스 구역예측은 매우 중요하다. 그러나 대부분의 모델들이 전파전파의 물리량을 정확히 알아내는데 어려움을 가지고 있어 광범위한 측정에 기반한 통계치와 전자파 이론을 기초로 하여 일정범위의 정확도로 예측을 하고 있다. 우리나라 DTV 방송은 8-VSB방식으로 디지털 방송 서비스가 확산되고 있다. 2002년 수도권을 완료하고 2003년 광역시를 비롯하여 2005년 시 군 지역으로 서비스가 예정되어 있다. 본 논문에서는 Longley-Rice 전파전파 모델을 적용하고 미 상무부의 GLOBE 지형정보를 이용하여 DTV 서비스 구역을 예측하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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