이 연구는 투간 바라노프스키의 "영국 공황사론"을 중심으로 그의 경기변동론을 분석하여 다음과 같은 점들을 지적하고자 한다. 첫째, 투간은 판로이론을 기초로 한 공황의 주기성 이론을 구성하려고 했다는 점을 밝히고, 그것의 논리적 일관성이 부족하다는 점을 지적할 것이다. 둘째, 투간을 비판하는 논자들이나 옹호하는 논자들은 투간의 이론적 체계가 가진 문제점을 제대로 평가하고 있지 못했다. 과소소비론은 투간의 공황론을 소비를 무시한 불비례론으로 평가하였지만, 공황의 구체적인 발발 과정에 대한 투간의 논의는 제대로 평가하지 못했다. 바우어는 퇴장화폐가 포함됨 재생산표식론으로 투간의 주기적 공황론을 구현하려고 했을 뿐이다. 그러나 예외적으로 힐퍼딩만이 맑스의 공황개념에 기초하여 투간을 가장 적절히 비판하였고, 그것에 기초하여 주기적 공황의 문제를 해명하려고 하였다.
대학의 게임 개발 프로젝트 교육을 수행함에 있어 개발 방법론을 적용하여 체계적인 단계를 거치도록 하는 것이 필요하나 기본의 소프트웨어 개발 방법론들은 복잡성과 기간 등의 제약으로 적용하기 어렵다. 애자일 방법론 중 하나인 스크럼은 주기적인 개발을 지원하고 있어 프로젝트 교육에 적합한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 스크럼 방법론을 한 학기의 게임 개발프로젝트 교육에 적합하도록 최적화한 CK-Scrum 방법론을 제시한다. CK-Scrum 방법론을 적용할 경우 주기적으로 산출물을 생산하여 검토하고 반복적으로 개발함으로써 학생들이 프로젝트를 수행하며 품질이 높은 게임을 개발하고 방법론에 대한 학습도 병행할 수 있다.
마이크로파 절연파괴(breakdown) 및 ECR 플라즈마를 발생시키기 위해 2.45 GHz 마그네트론을 사용하여 간편한 마이크로파 발생장치를 제작하였다. 이 장치는 KAIST-토카막에서 고온 플라즈마를 발생시킬 때 재현성이 좋은 플라즈마를 얻기 위해서 전 이온화하는데 이용된다. 장치에 사용한 마그네트론은 LG 전자의 2M213이고 출력 500W, 주파수 2.45GHz이며, 가정용 전자오븐에 사용된다. 기존의 가정용 마그네트론은 음극(cathode)과 양극(anode)사이에 걸리는 고전압이 60Hz의 주기를 갖기 때문에 약 16ms 마다 8ms동안만 주기적으로 초고주파를 발생한다. 이 마그네트론을 사용하여 연속적으로 발생되는 마이크로파를 얻기 위해서 음극과 양극사이에 개량된 회로로 리플전압이 작은 DC 고전압(5kV, 1A)을 인가하였다. 본 연구에서는 주기적으로 생성.소멸하는 ECR 프라즈마와 연속적인 ECR 플라즈마를 발생시켜 랑뮈어탐침과 광증배관(PMT)을 이용한 H$\alpha$ 방출(emission)을 측정하여 마이크로파 발생장치의 특성을 조사하였다.
법령에 의하여 요구되는 주기적 안전성 평가를 위하여 인적 요소 평가 방법론을 개발하였다. 특히 평가 하위 업무간의 중복을 제거하여 업무의 효율을 향상시키고 반복적으로 수행되는 동일발전소, 혹은 타발전소의 결과를 충분히 활용할 수 있도록 하였다. 이 방법론은 인간 기계 연계 체제의 현상태 평가, 운전 이력 중심 평가, 시뮬레이션 활용 평가라는 3가지로 특정지어진다. 이 평가 방법을 적용하여 고리 3$\cdot$4호기에 대해서 부분 평가를 수행하였고 그 결과를 제시하였다.
대부분의 신상품들은 시장에서 급격히 사라질 뿐만 아니라 기존 상품들의 매출감소를 불러온다. 이처럼 수명주기가 짧은 상품으로 인해 소매상들은 과다한 재고를 보유하게 될 뿐만 아니라 소비자들은 자신들의 선호를 맞는 제품들을 발견하는데 어려움을 겪는다. 이런 문제를 해결에 하는데 있어서 추천 시스템은 좋은 해결방법이 될 수 있다. 그러나 대부분의 추천 시스템들은 소비자의 고정된 선호를 이용하기 때문에 변화하는 소비자의 선호를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 소비자의 선호를 반영한 추천 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 소비자의 동적 선호 프로파일 작성, 네이버 형성, 추천 리스트 작성의 3 단계로 구성되어 있으며, 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 제안된 방법론의 유용성을 검증하였다. 시험결과 제시된 방법론의 추천 정확도가 전통적인 협업필터링의 정확도 보다 높았다. 이러한 결과를 통해, 본 연구에서 제한한 방법론이 짧은 수명주기를 가진 제품을 추천하는데 효과적이라는 결론을 내릴 수 있다. 따라서 향후 제안된 방법론을 현업에 적용하여 실제적 유용성을 검증할 필요가 있다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
사회기반시설물을 포함한 구조물은 수명유지 또는 연장을 위하여 적절한 점검과 유지보수가 필수적이다. 이러한 점검과 유지보수는 일반적으로 생애주기비용 평가를 통해 관련 계획이 수립된다. 본 논문에서는 구조물의 생애주기비용과 그 사용으로 인해 발생되는 이익을 고려하는 확률론적 비용-이익분석과 이를 통한 구조물 최적수명 결정 방법을 다루고자 한다. 생애주기비용은 구조물 초기 제작/건설비용, 유지보수 비용과 구조물 파괴로 인한 예상손실을 고려하게 된다. 일반적으로 구조물의 수명연장은 생애주기비용의 증가를 유발하나 사용기간 증가로 인해 발생되는 이익 또한 증가하여, 이를 최적화하는 수명관리에 관심을 가질 필요가 있다. 생애주기 평가에 있어서 유지보수 적용이 구조성능, 구조물 파괴확률 그리고 수명에 미치는 영향을 확률론적 방법을 적용하여 평가하며, 이를 통해 생애주기비용과 이익의 차이를 목적함수로 구성하게 된다. 이 목적함수가 최대가 되는 지점이 설계변수인 구조물 최적수명이 되는데, 최적화문제 구성에 있어서 제한조건의 변화에 따라 유지보수 계획수립도 가능하다. 본 논문에서 다루어지는 구조물 수명관리 최적화기법이 안전성과 효율성을 동시에 고려하는 사회기반시설물 수명관리에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 확률론적 처리기법을 적용하여 플랜트 시설물의 폭발 재현주기에 따른 폭발 위험도를 분석하였다. HSE에서 제공하는 누출 데이터, DNV에서 제시한 플랜트당 연간 누출 빈도, 다양한 연구진이 제시한 점화 확률을 고려하여 누출량에 따른 폭발 재현주기를 산정하였다. 산정된 폭발 재현주기를 통해 폭발 위험도를 증기운의 부피 및 반경, 폭발하중에 대하여 평가하였다. 재현주기에 따른 증기운의 반경과 과거 실제 증기운 폭발 사례, 내폭설계 가이드라인을 비교 분석하여 설계폭발하중 모델을 위한 기준거리를 제시하였다. 멀티에너지법을 통하여 폭발 재현주기에 따른 폭발하중의 범위를 분석하였으며, 설계폭발하중 모델의 기준이 되는 재현주기를 제안하였다. 본 연구의 결과로 플랜트 시설물에 대한 성능기반 내폭설계의 간략한 표준안으로 활용이 가능하다.
최근 가치공학과 생애주기비용 분석의 중요성이 대두됨에 따라 항만구조물의 VE/LCC(Value Engineering/Life Cyccle Cost) 분석에 대한 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 반면에 항만구조물의 생애주기비용 산정과 가치분석의 실무 적용에 있어 이론적 모델과 표준지침 및 소프트웨어 등이 정립되어있지 않기 때문에 분석자에 따라 일관성과 전문성에 한계를 나타내고 있다. 특히 생애주기비용의 분석에 있어 현행의 확정론적 방법으로는 파괴손실비용의 산정이 어렵기 때문에 퍼지 신뢰성해석에 따라 파기확률을 파괴손실비용에 반영할 수 있는 확률론적 방법의 도입이 반드시 필요한 실정이다 따라서 본 연구에서는 안벽구조물의 설계에 있어 대안별 열화성능 차원의 설계를 수행하도록 유도하기 위하여 퍼지신뢰성 이론에 기초한 확률론적 VE/LCC 분석모델을 제안하였으며, 제안된 분석모델의 신뢰성과 활용성을 향상시키기 위한 측면에서 실제 대상 구조물에 적용하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 향후 다양한 분야의 설계 및 유지관리단계에서의 생애주기 비용과 가치분석의 의사결정에 활용되어질 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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