본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.
최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.
본 연구는 사후분포를 예측하는 베이지안 추정기법의 일환인 마르코프 체인 모형을 적용하여 직업요인 인구이동에 따른 직종별 취업자의 공간적 분포에 나타나는 변화를 예측하였다. 이를 위해 인구이동의 사유 중 직업요인 이동량을 추출하여 직업을 요인으로 하는 인구이동 패턴을 파악하고, 직업요인 인구이동의 추이확률 산출 값을 토대로 채프만-콜모고로프 방정식을 구축하여 장래 지역별 취업자 분포와 직종분포의 변동성을 예측하였다. 분석결과, 서울의 취업자 분포가 감소할 것으로 예측되나 직종 중 단순노무 종사자는 증가할 것으로 예측되었다. 전문가 및 관련 직의 경우 수도권과 일부 광역시를 제외한 모든 지역에서 증가할 것으로 추정되었고, 강원, 충청지역은 전체 직업군의 취업자 분포에 있어 증가세를 나타낼 것으로 예측되었다. 본 연구 결과는 향후 지역 노동시장의 원활한 인력수급이 가능하도록 유입, 유출될 가능성이 높은 인력 및 직종을 중심으로 직업훈련, 취업알선 등 고용지원 서비스를 통해 사전 대비하는 방안 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity
본 논문은 내항상선 선원의 수급 안정화를 기하여 연안해운의 발전을 도모하기 위하여 구체적으로 내항상선 선원의 수급실태의 분석을 통해 향후 내항상선 선원의 수요 전망을 예측하고자 하는 것이다. 연안 해운기업의 경쟁력 강화에 있어서 선원수급과 선원인력양성의 필요성을 인지하고, 특히 인력수요예측의 정밀성을 높이고 지속적이고 피드백이 가능한 예측 프로세스를 모색하는 것은 현재 연안해운기업의 열악한 선원인력관리의 어려움을 극복하기 위한 단초로서 현재 시의적절한 연구주제가 될 것이다. 향후 내항상선 선원의 수요부문에서 선박 척수의 변화에 따른 시뮬레이션 결과, 증가율 기준을 0.1%~1% 폭의 수준을 상정할 경우 7,879~8,258명으로 예측되었다. 이는 2009년 현재 7,831명 수준에서 매년 약 20~430명의 추가 인력이 투입되어야 함을 의미한다. 일반적으로 5년 내지 10년 단위로 단속적으로 예측치를 제시하는 방법은 예측의 사후추적이 부실한 관계로 예측정확도가 떨어지기 쉬운 점을 선행연구 검토 부분에서 확인하였으며, 본 연구와 같이 현황자료를 기초로 예측치와 실제치의 차이에 대한 피드백을 위해 매년 평가를 실행하고 그 결과를 차기년도 예측에 반영하는 접근방법을 도입한다면, 선원인력의 수급에 대한 예측정확도를 높일 수 있을 것이다.
소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증 절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측 방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 전 세계는 기후변화로 인하여 발생하는 재해로부터 자국민을 보호하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 기후변화로 인한 극한홍수에 대비하기 위한 다양한 정책이나 대응시스템을 구축하고자 상당한 예산과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 국내의 경우도 기후변화로 인하여 극한홍수가 점차 증가할 것이라는 예상과 함께 기후변화로 인한 극한홍수를 예측하고 평가하기 위한 다양한 노력들이 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 극한 홍수를 예측하는데 필요한 일 강수량을 발생시키기 위하여 월 단위로 제공되는 Global Climate Model (GCM)으로부터 지상 관측소지점으로 축소된 월 총강수량을 기반으로 일 강수를 모의할 수 있는 강수발생모형을 제시하고자 한다. 또한 강수발생모형으로부터 재현된 일 강수량의 연 최대치 시계열을 대상으로 매개변수적 빈도해석을 진행함으로써 기후변화가 한반도 일 강수량에 미치는 영향을 평가하였다. 기상청산하 서울지점을 대상으로 연구를 진행하였으며, 분석결과 기후변화를 고려할 경우 미래 서울지역의 일 강수량이 다소 증가하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 기능점수모형을 보완하여 활용도와 정확도를 향상시킨 새로운 기능점수모형을 제안하였다. 제안된 모형에서는 기능유형을 7개로 정희하고, 기술적 복잡도는 일반적인 소프트웨어의 기술성과 분산환경에 따른 구현의 난이도를 평가하는 간편한 방법으로 활용도를 높였다 또한 이 모형의 정확도를 검증하기 위해 24 건의 소프트웨어개발 프로젝트에 제안모형을 적용하여 산정한 총기능점수와 실투입 인력과의 회귀식을 도출하였다. 그 결과 제안모형이 기존의 기능점수모형보다 높은 수준의 기능점수모형임이 밝혀졌다.
본 연구는 와상환자에게 자주 발생하는 낙상, 욕창, 불면증을 영상기술을 통해 인식하여 섬망의 조기진단 모형을 구현한다. 실시간 모니터링을 통해 섬망 잠재환자를 선별하고 집중적인 관리와 치료로 이어질 수 있도록 간호인력을 보조하는 데 주된 목적을 두고 있다. 과활동형 섬망은 파생위험 중 하나인 낙상과, 저활동형 섬망은 원인 요소인 욕창과 묶어 자세인식을 통해 판정한다. 또한 주로 밤에 악화되는 섬망의 특성을 고려해 눈 깜빡임을 통한 불면증 검사를 추가로 반영하였다. 낙상과 욕창을 섬망과 묶어 융복합적인 위험예측 시스템을 구축함과 동시에, 기존의 섬망 사정도구들이 지니는 시공간적 제약을 개선함으로써 간호인력의 부담을 덜어줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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