전국의 지하수 관정은 2012년 기준 1,474 천 개소이며 지하수 이용량이 총 용수 이용량의 12%를 차지하고 있다. 수자원장기기본계획은 2021년 전국 용수 수요가 공급을 초과할 것으로 전망하고 있어 지하수 이용이 더욱 중요한 과제가 되고 있다. 우리나라는 지하수 활용을 위한 인공함양이나 강변여과 보다 관정에 크게 의존하고 있으므로 관정의 경제성에 대한 평가가 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 따라서 본 논문은 관정에 의한 지하수자원 활용이 경제적인지 아닌지를 분석하는 것에 목적을 둔다. 관정의 편익은 크게 3가지로 나누어 첫째, 활용가치로 음용수 및 농공용수의 공급가치, 둘째 비활용 가치로 잠재활용 대비 미래를 위한 부존가치를 포함하고 있다. 또한 비용은 관정의 설치비용 및 교체비용, 관리비용, 그리고 폐공의 환경오염 비용 등을 모두 포함한다. KDI의 수자원사업 예비타당성 가이드라인과 미국 환경청 그리고 세계은행의 지하수자원 비용-편익분석 모델을 원용하여 관정의 비용편익 비율을 계산하였다. 그 결과 지하수 관정의 편익이 비용보다 2.98배 높아 지하수 관정에 의한 지하수자원 공급이 경제성이 있는 것으로 나타났다.
최근 자연어 처리 분야에서 대규모 사전학습 언어모델(Large-scale pretrained language model, LPLM)이 발전함에 따라 이를 미세조정(Fine-tuning)한 의도 분류 모델의 성능도 개선되었다. 하지만 실시간 응답을 요하는 대화 시스템에서 대규모 모델을 미세조정하는 방법은 많은 운영 비용을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 저성능 자원에서도 멀티에이전트 운영이 가능한 의도 분류 모델 경량화 방법을 제안한다. 제안 방법은 경량화된 문장 인코더를 학습하는 과제 독립적(Task-agnostic) 단계와 경량화된 문장 인코더에 어답터(Adapter)를 부착하여 의도 분류 모델을 학습하는 과제 특화적(Task-specific) 단계로 구성된다. 다양한 도메인의 의도 분류 데이터셋으로 진행한 실험을 통해 제안 방법의 효과성을 입증하였다.
제한된 모바일 디바이스의 자원을 해결하기 위해, 클라우드에 있는 서비스 또는 자원을 활용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC) 연구가 활발히 진행되고 있다. MCC에서는 주로 기능 컴포넌트를 다른 노드로 오프로딩 (Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 접근법을 주로 사용한다. 그러나, 현재 진행되고 있는 MCC에 대한 연구는 사전에 결정된 노드로 오프로딩 시키는 기법들이 주로 진행되고 있으며, 개념적인 수준에서 기법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 복잡도가 높은 모바일 애플리케이션의 성능을 보장하기 위한 4가지 종류의 오프로딩 기법을 제안한다. 제시된 기법은 구현이 가능하도록 실용적인 수준으로 설계되며, 비용 모델을 제시하여 오프로딩을 통한 성능향상이 있음을 정량적으로 증명한다.
최근 다양한 분야에서 빅데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 효과적인 빅데이터 분석을 위해 분산처리시스템을 이용하지만 시스템 구축에는 상당한 금전적, 시간적 비용이 소모된다. 따라서 시스템 구축비용절감을 위한 방안이 필요하며 빅데이터 분석 플랫폼 서비스를 제공하여 사용자의 시스템 구축비용을 절약할 수 있다. 멀티테넌시는 다수의 사용자가 하나의 서비스를 공유하는 환경을 말하며 싱글테넌트 환경에 비해 시스템 자원 이용률을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 대용량 분산처리 플랫폼 모델 두 가지를 제시하며 멀티테넌시를 지원하기 위한 방안에 대해 설명한다. 첫 번째 모델은 다수의 사용자가 단일 하둡 플랫폼을 공유하는 모델로 하둡의 멀티테넌시 지원을 활용하며, 다른 모델은 가상화 클라우드 컴퓨팅 환경을 활용하여 개별 가상 하둡 클러스터를 제공하는 모델이다. 제시한 두 모델의 프로토타입을 구축하였으며 두 모델의 성능 비교와 하둡 플랫폼의 멀티테넌시 검증을 하였다.
웹 서버에서 제공하는 문서 자원들은 URL/URI 형식으로 표현되고 있지만, 동적인 서버 환경의 변화로 인해 반드시 해당 자원이 서버에 존재하고 있는 것을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 자원에 대한 신뢰성을 보장하고, 동적인 서버 자원 관리 및 클라이언트의 요청을 처리하는 XML-RPC를 이용한 통합 문서 관리 시스템을 제안하고 모델링 한다. 제안한 시스템은 동적인 서버 자원을 관리하는 미들웨어 시스템과 클라이언트가 서버에 저장시킨 문서에 대한 갱신 정보를 미들웨어 시스템으로 통보하는 서버 시스템으로 구성된다. 모델링 결과, 분산된 서버에 있는 동적으로 변하는 문서들을 효과적으로 저장 관리할 수 있었으며, 현재 운영되고 있는 웹 서버에 적용시킬 수 있어 새로운 웹 서버 구축비용을 절감할 수 있고, XML-RPC 프로토콜을 사용하기 때문에 플랫폼 독립적이면서 데이터 관리가 효율적임을 알 수 있었다.
한정된 자원과 환경보존에 대한 중요성으로 인해 회수물류에 대한 관심이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 역 물류의 다양한 형태 중 부품을 재활용하는 재생산과 원자재의 재활용 프로세스가 포함된 역 물류 네트워크를 제안한다. 제안된 역 물류 네트워크에서 수명이 다한 제품은 제조업자에 의해 수거되어 분해 된다. 분해 된 부품들 중 재사용이 가능한 일부는 재생산 프로세스에 투입되고 나머지 부품들은 재활용 프로세스를 거쳐 원재료 공급업자에게 역으로 판매되거나 폐기된다. 재생산프로세스에서는 분해 후 가공된 부품과 공급업자로부터 구매한 새 부품을 조립하여 제품을 생산한다. 본 논문에서는 제시된 역 물류 네트워크상에서 수거, 저장, 분해, 폐기, 재 가공 프로세스 비용을 산출하여 역 물류의 총 비용을 최소화 하는 부품의 재 사용량 결정 모델을 제시한다. 마지막으로 수치실험을 통해 제안된 모델의 적합성과 실용성을 검증한다
XML 문서의 구조를 정의하는 XML Schema 는 문법이 복잡하며 설계자에 따라 표현방법이 달라질 수 있고 잘못된 설계는 시스템의 자원을 낭비할 수 있다. 특히 한정된 시간과 비용으로 진행되는 프로젝트에서 잘못된 XML Schema 설계는 프로젝트의 지연 및 비용 초과의 주된 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 XML 로 작성된 데이터 중심의 전자문서 전송 시 필요한 XML Schema 를 표준화된 방식으로 생성하는 변환정보파일 모델을 설계하였다. 그리고 설계된 변환정보파일모델에 정의된 메타 데이터를 이용하여 객체지향 개념을 도입한 XML Schema 를 자동 생성하는 시스템을 설계, 구현하여 표준화된 XML Schema 를 생성하였다.
본 논문은 ACE2000 시스템 소프트웨어의 Release 시점을 예측할 수 있는 최적 배포문제로, 시스템의 안정도를 평가해 볼 수 있는 측면에서 소프트웨어 최적 배포문제에 대해 살펴보고 평가기준을 제시하여 제품의 적기 공급 및 개발자원의 효율적 이용 측면을 분석한다. 즉, 신뢰성 평가척도와 개발 비용을 고려한 최적 배포문제를 기술하였다. 또 여러 가지 소프트웨어 신뢰도 성장모델 중 지수형 모델을 근거로 한 소프트웨어 개발비용과 신뢰성 평가기준을 고려한 배포시기를 결정하여 보았다.
사회 기반 시설을 비롯하여 다양한 도메인에서 하나의 시스템이 아닌 다수의 독립 시스템으로 구성된 시스템 오브 시스템즈(System of Systems, 이하 SoS)의 개념이 대두되고 있다. 단일 시스템으로는 만족하기 어려운 복잡한 요구사항을 SoS 수준에서 보다 효과적으로 만족할 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. SoS를 구성하는 독립 시스템을 구성 시스템(Constituent System, 이하 CS)이라 부르며, 다수의 CS와 그들의 상호작용을 고려하여 제한된 자원 안에서 SoS 수준의 목표 달성 여부를 검증하는 것이 SoS 공학의 핵심 문제 중 하나이다. 최근 SoS 개발을 위한 기초 연구는 활발하게 이루어졌으나, SoS 모델링 및 검증에 대한 구체적인 사례 기반 연구는 거의 존재하지 않는다. 본 연구는 SoS와 CS가 자신의 목표를 달성하기 위해 독립적으로 의사결정을 수립한다는 특성에 기반을 두어, 개별 행동의 비용과 이익대비 효용을 기준으로 의사결정을 하는 행동-이익-비용(Action-Benefit-Cost) SoS 모델을 제안하고, SoS 예제의 모델링과 정량적 검증 사례 연구를 수행한다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 실 전장 환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 그러나 무기체계에 대한 모델을 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이에 따라 기 개발된 모델을 재사용하려는 요구가 있어왔다. 본 논문에서는 기 개발된 모델의 재사용을 장려하기 위해 온톨로지 기반 국방 M&S자원 클라우드 저장소인 OB-Cloud(Ontology Based-Cloud Storage)를 제안한다. 본 논문의 구현물은 무기 체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었으며, 온톨로지 및 시소러스를 고려하여 재사용 가능한 모델에 대한 의미기반 검색을 지원한다. 본 논문에서는 국방 M&S 개발자가 작성된 모델을 OB-Cloud에 등록하고 국방 M&S 사용자가 OB-Cloud에서 본인이 원하는 국방 M&S 자원을 검색하여 새로운 모델 개발에 사용하는 예제를 통해, 유사 M&S 자원 간 재사용성이 증진될 수 있음을 보이도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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