소프트웨어 RAMS를 위한 소프트웨어 코드의 정적 분석을 위해서 경험 있는 테스터들은 안전에 고장을 야기시키는 정적 기법을 선별적으로 사용하여 결함을 검출하기를 선호한다. 코딩 규칙, 소프트웨어 메트릭스, 위험데이터 등의 정적 기법들의 많은 사례들이 보고되고 있다. 그러나 다수의 분석 사례들은 정적 분석의 효과를 이론적으로만 제시할 뿐, 코드 분석에 사용된 코드 결함들을 테스터가 어떻게 판단하여 분류하고 이를 높은 품질을 보증하기 위해 올바르게 제거 수정하였는가에 대한 구체적인 설명이 부족하다. 간혹, 일부 사례를 통해서 그 효과를 제시하는 자료들도 있으나 그 적용과정이 구체적이지 않아 신뢰를 얻기가 어려운 경우가 많다. 본 논문에서는 안전성 화보를 위해 철도분야에서 많이 사용되는 정적 기법들을 소개하고 이들을 실제 개발 과제에 적용하여 각각의 결과를 비교하고 분석하였다. 본 논문의 결과를 일반화하기는 어려울 것이지만 하나의 사례 연구로서 참고하고 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 ATM 네트워크에서 다양한 멀티미디어 트래픽을 효율적으로 전송하기 위해 동적 우선순위 셀 전송 스케쥴링 기법인 AWRR/DT(Adaptive Weighted Round Robin with Delay Tolerance)를 제안하였다. AWRR/DT는 멀티미디어 트랙픽을 지연 특성에 따라 여러 개의 실시간 클래스와 하나의 비실시간 클래스로 분류하고, 각 클래스의 지연 특성과 입력 트래픽의 양을 고려하여 매 사이클마다 해당 클래스에 적절한 가중치(weight)를 할당 하도록 설계되었다. 또한, 제안한 알고리즘은 셀 폐기 메커니즘을 가지고 있어서 순간적인 서비스 품질(QoS:Quality of Service)열화가 계속 연속적으로 이어지는 현상을 줄여준다. AWRR/DT의 성능을 평가하기 위하여, SLAM II를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 스케쥴링 기법들과 평균 지연 측면에서 비교하였다. 그 결과, 제안한 기법이 실시간 트래픽 클래스의 QoS를 만족하면서도 비실시간 트래픽 클래스의 평균 지연을 감소시키 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있으며, 문서 단위별 표현된 많은 정보들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서들을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 새로운 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고, 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적극적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안하고, 문서 클러스터링에서 정확한 단어가중치 산출을 위해 TF$\times$IDF 공식을 수정한 TF$\times$NIDF 공식을 제안한다.
대부분의 핸드오프 셰어 기법들은 셀에 핸드오프를 위한 자원을 미리 예약하여 적절한 수준의 QoS를 제공할 수 있도록 하고 있다. 미리 예약된 자원은 오직 핸드오프만을 위해 사용되는데 예약 자원의 크기를 적절히 정하지 못하면 상당한 망 자원의 낭비를 초래하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 이동 단말들의 경로별 이동 발생 빈도를 기준으로 핸드오프 호의 종류를 2가지로 분류하여 차별적으로 자원 예약을 수행하는 2-레벨 자원 예약 방식과 핸드오프의 종류에 따라 예약 자원을 차별적으로 운용할 수 있는 호 수락 제어 방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안한 2레벨 자원 예약 방식과 호 수락 제어의 효용성 검증을 위해 기존의 핸드오프 제어 방식과의 성능 비교 실험을 한 결과 본 논문의 방식이 사용자 QoS를 저하시키지 않고 망 자원을 효율적으로 이용할 수 있음을 보였다.
고객관계관리(CRM)의 전략적 중요성이 증대함에 따라 CRM에 대한 성과평가가 최근 중요한 이슈로 등장하고 있다. 본 연구에서는 CRM 성과평가를 위한 개념적인 모델을 제시하고, 모델 내에 포함된 평가 관점과 평가요소들간의 상대적 중요도를 분석하여 전략적 우선순위를 제시하였다. 성공적인 CRM 전략 수행을 위해 필요한 성공요인들을 광범위한 문헌연구와 각 계의 CRM 전문가들과의 인터뷰를 통해 도출하고, CRM 성과평가를 위한 네 가지 평가 관점으로 분류하였다. 그리고, 28명의 CRM 전문가들에게 평가 항목들에 대한 이원비교 설문을 실시하였고, AHP 기법을 이용하여 평가 항목들간의 가중치를 산출하였다. AHP 분석 결과, 평가 관점들간의 상대적 중요도는 고객 관점, 재무적 성과 관점, 프로세스 관점, 그리고 인프라 관점 순으로 나타났고, 평가 요소들 간의 상대적 중요도는 재무적 성과 관점에서 고객 순자산 가치 (customer equity)가, 고객 관점에서는 고객 충성도(loyalty)가, CRM 프로세스 관점에서는 고객 관계 강화(expansion)가, 그리고 인프라 관점에서는 최고경영자의 태도와 CRM 목표의 명확성이 비슷한 수준으로 가장 중요한 요소임이 확인되었다.
오늘날 산업이 발달함에 따라 산업현장에서는 높은 전력밀도와 전력변환 효율을 가진 전력변환장치를 요구하는 분야가 많아졌다. 현재 개발 중인 차세대 고속철도 역시 이러한 분야 중 하나로서 고효율 및 고성능 그리고 고밀도의 전력변환 장치가 필요하다. 본 논문에서는 차세대 고속철도에 사용 될 배터리 충전장치의 새로운 제어방식을 제안한다. 배터리 충전장치용 위상천이(PB;Phase shift) FB(Full-bridge) ZVZCS 컨버터는 크게 1차 측 보조회로를 갖는 방식과 2차 측 보조회로를 가지는 방식으로 분류할 수 있다. 전역통과필터를 사용한 PWM 스위칭기법은 2차 측에 공진회로를 갖는 ZVZCS 컨버터를 제어하기 위하여 제안되었다. 디지털 전역통과필터는 기존의 위상지연 IC 대신에 ATmega_128 마이크로컨트롤러에 의한 제어를 하였다. 제안된 토폴로지를 확인하기 위해 PSIM 소프트웨어를 사용하여 시뮬레이션하였고 1[kW] 축소모델을 제작하여 실험하였다.
국가 직무능력 표준(NCS)은 국가가 산업군의 직무에 필요한 지식과 기술, 태도 등을 체계적으로 분류하여 국가 인재 양성을 효율적으로 진행하도록 하는 표준이다. 온톨로지는 인간의 개념 속에 있는 추상적인 정보들을 컴퓨팅이 가능하게 정형적으로 표현하게 해주는 기법으로 현재 단순 DB에 저장되어 있는 NCS 체계도 온톨로지화하여 지식관리를 정형화할 필요성이 있다. 본 연구는 NCS와 온톨로지 융합연구로, 방대한 NCS 직무중 "응용SW 엔지니어링" 직무에 대한 NCS 온톨롤지를 설계 및 구현하여 해당 직무의 지능형 지식관리 및 추론검색을 가능하게 하였다. 또 해당 직무의 능력단위요소들의 학습 콘텐츠 구조의 정형화 명세서로 일관성을 유지할 수 있도록 해 주며, 전체 NCS 직무 온톨로지로 확장 구현할 수 있는 토대를 제공하였다.
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.
일반적으로 레일마모는 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 또한 레일마모가 발생할 경우 궤도구조의 파괴를 촉진시킴으로써 차량 및 궤도유지보수비를 크게 증가시킨다. 따라서 구간 특성 및 환경 영향 인자 등 현장에서 발생하는 마모 원인을 체계적으로 분석함으로써 마모를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. CART(Classification And Regression Tree; 분류와 회귀나무) 분석은 패키지화된 좋은 분류 및 예측도구 기법으로 나무의 상위 분리수준에서 일반적으로 나타나는 가장 중요한 입력변수들을 사용하는 등의 입력변수를 선정하는 경우 매우 유용하다. 본 연구에서는 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 검측 자료 상관관계 분석을 위한 회귀 나무기반 모델(TBM: Tree Based Model) 분석 수행을 위해 지하철 2호선 마모 데이터와 마모 데이터에 영향을 미치는 각종 다변수 구간특성 및 환경인자를 사용하였다. 2호선 지하철의 구간특성 인자 및 환경인자는 레일의 종류, 레일의 위치, 도상, 곡률반경, 캔트 슬랙 및 운행 일수 등으로 구분하였다. 레일의 종류는 ks-50kg과 ks-60kg 두 종류의 레일이 있으며, 레일의 위치는 지상과 지하로 크게 구분할 수 있다. 도상은 콘크리트 도상, 자갈 도상과 일부 구간의 방진상 콘크리트 도상으로 구분할 수 있으며, 곡률반경은 직선구간과 완화곡선 구간 및 최소 250m부터 627m까지 분포된 원 곡선 구간으로 구분할 수 있다. 캔트 간격은 최소 96cm 부터 120cm 간격으로 구분하며, 슬랙은 5~9cm에 분포하고, 운행 기간은 해당 기간 동안 유지보수 이력이 없는 구간을 선정하여 2005년부터 2006년까지 4번에 걸쳐 검측된 지하철 2호선 내선 마모데이터를 사용하였다. 총 X1부터 X7까지 총 7개의 구간특성 또는 환경특성을 영향인자로 선정하였으며, 이러한 영향인자에 의해 결정되는 종속 인자로 Y1인 직마모와 Y2인 측마모를 선정하여 이 중 실질적으로 지하철 궤도의 성능 평가에 주요 판단인자로 사용되는 측마모와 구간특성 및 환경영향인자와의 상관관계 분석을 수행하였다. 해당 마모 데이터가 검측되는 기간 동안 유지보수 이력이 없는 12272 point의 데이터를 검출하였고 CART 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였으며, CART 프로그램의 해석을 위해 종속변수인 직마모량은 각 검측 지점의 마모량에 해당하는 등급으로 변환하여 분석을 수행하였다. 레일의 마모에 영향을 미치는 구간특성 및 환경인자와 종속 변수로 사용된 레일의 마모량 사이의 CART를 이용한 상관관계 분석은 실제 구조물에서 영향인자간의 상관 관계와 유사하며, 추후 연구에서는 이를 바탕으로 하여 정량화된 검측 데이터를 종속변수로 하여 구간특성 또는 환경인자 등 외부 영향인자를 고려한 궤도 검측데이터와의 상관관계 분석을 수행할 계획이다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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