오늘날 데이터센터는 비즈니스에서 핵심영역으로 인식되고 있으며, 이들에 대한 많은 서비스 요구는 보다 많은 에너지 소비를 낳고 있다. 따라서 데이터센터의 높은 수준의 에너지 효율성은 구축, 운영, 폐기 등 그들의 생명주기에 있어서 핵심이슈로 등장하였다. 본 연구에서는 이러한 생명기상에서 데이터센터의 그린화 수준을 진단할 수 있도록 성숙도모델에 기초한 그린데이터센터 수준진단모델을 제시한다. 본 연구에서 제시한 수준진단 모델은 엑션추어 GMM, DCEEF 등 기존 에너지평가모델 및 그린데이터센터 성숙도평가 모델을 참조하였으며, 최종적으로 건축, 공조, 전기, IT, 조직 등 데이터센터의 5개 핵심영역에 대한 진단지표를 제안하였다.
본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.
교육격차를 완화하여 국가 경쟁력을 높이고 평생학습 사회에서 개인의 장래 성장과 발전의 기틀을 마련하기 위하여 모든 학생들의 기초학력을 보장하려는 움직임이 다양하게 전개되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 기초학력을 결정짓는 성취수준 설정의 의미와 방법을 알아보고, 2013년 초등학교 3학년을 대상으로 실시되는 기초학력 진단평가의 '기초수학' 과목에 대한 성취수준과 분할점수 설정 방법을 살펴보고자 한다. 학교현장에서 활용할 수 있는 성취수준 설정 방법과 적용 사례의 제시는 준거참조평가에서 성취수준 설정 시 고려해야 하는 것에 대한 시사점을 제공할 수 있으리라 기대된다.
본 연구는 실제 구조진단 사례에 기초하여 재료와 형식 및 공용기간에 따라 교량의 응답, 충격계수, 고유진동수 및 각 특성의 해석값/계측값 비 등에 관한 기술통계를 분석하고 주재료에 따른 T-검정과 구조형식 및 공용기간에 따른 분산분석을 통해서 요인 부집단 수준 간동질성 검정 및 다중비교분석을 수행하였다. 본 연구 결과는 응답 분포의 중심값, 산포도, 대칭성 등 통계적 특성 및 비교분석 집단 간 동질성 식별을 위한 참조값을 제공하며, 이것은 내하력 평가 등 구조 진단과 설계에서 엔지니어들이 취득한 계산 또는 계측값의 타당성을 비교검토하고 데이터베이스를 활용하는 등의 공학적 판단을 하는데 실제적으로 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
정부 3.0의 확산으로 공공 데이터의 활용요구가 증대되고 있으나, 정부가 보유하고 있는 공공데이터의 품질 및 관리체계는 아직 성숙화되어 있지 않아 데이터 개방 및 활용의 저해 요소로 부각되고 있다. 데이터 관리 및 연계 활용의 효과와 효율성을 향상시키기 위해서는 데이터 품질관리에 관한 표준 마련과 이를 평가할 수 있는 평가기준의 마련이 필요하며, 지속적인 품질관리가 이루어질 수 있도록 수준을 측정할 수 있는 체계의 마련이 필요하다. 본 연구는 공공데이터 품질관리 수준을 평가하고, 품질관리 수준을 지속적으로 판단할 수 있는 데이터 품질관리 성숙도 모델을 제시한다. 성숙도 모델은 프로세스 참조 모델과 측정 프레임워크로 구성하였다. 프로세스 참조 모델은 PDCA 기반의 15개 프로세스를 정립하였으며 이를 토대로 프로세스의 능력 수준과 데이터 품질관리 조직의 성숙도 수준을 평가하는 프레임워크를 마련하였다. 본 연구에서 제시한 성숙도 모델은 향후 공공기관이 보유하고 있는 데이터의 품질관리 현 수준을 진단하고 문제점을 개선하는 등 보유 공공데이터의 지속적인 품질향상을 위한 단계별 목표와 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 공공데이터의 품질 신뢰도 향상을 통한 안정적인 공공데이터의 민간 개방을 촉진하고 이용을 활성화하는 데 적극 기여할 것으로 판단된다.
교사의 학생평가 전문성에 대한 자기 진단 결과를 살펴보면, 교사들은 평가도구의 개발에 대해 상당한 어려움을 갖고 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지난 2006년부터 2008년까지 실시된 국가수준 학업성취도 평가 문항을 대상으로 문항 초안으로부터 문항 완성까지의 여러 단계에 걸쳐 수정 보완된 다양한 내용적, 형식적 측면을 분석하여 유목화하고, 각 항목에 대한 구체적인 예를 제시하고자 한다. 본 연구의 분석대상인 국가수준 학업성취도 평가는 교육과정에 근거한 준거참조평가이다. 따라서 현장에서 교육과정을 실현하는 교사들에게 수학 문항 제작에 관한 구체적인 시사점을 제공함으로써, 교사의 고유한 업무 중 하나인 평가의 전문성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
IVR procedures are on the rise, and patient doses are on the rise. It is necessary to evaluate fluoroscopy dose in IVR procedure. Evaluate ESD on IVR equipment as a reference to DRL settings, I would like to present the direction of improvement in the ESD rate test criteria for fluoroscopy dose. The experimental method is measured with 6cc ionization chamber under the 20cm PMMA Phantom. Radiation is subject to abdominal procedure. The average dose rate of the incident surface was 21.6 ± 11.4 mGy/min. The highest dose equipment was 58.5 mGy/min, and there was no equipment exceeding the domestic standard of 100 mGy/min. However, there were five units above 50 mGy/min. To reduce fluoroscopy dose, it is recommended to reduce pulse rate, The dose increases as the image receptor ages. It is recommended to modify the domestic inspection criteria to 50 mGy/min.
이 연구는 국립중앙도서관을 중심으로 전국의 공공도서관들이 소장하고 있는 자료를 구축해 놓은 국가자료종합목록시스템(KOLIS-NET) DB의 품질을 평가하는데 그 목적이 있다. 국가자료 종합목록 DB의 품질평가는 선행연구에서 제시된 품질평가모델을 참조하여 포괄성, 중복성, 최신성, 정확성, 일관성 그리고 완전성의 6개의 항목에 대해 사례에 의한 발견적 평가를 시도하였다 실행모델에 근거한 평가를 통해 국가자료 종합목록 DB의 품질을 종합적으로 검증하고, 품질을 열악하게 만드는 요인을 진단하였으며 KOLIS-NET 종합목록 DB의 품질수준 제고를 위한 개선방안을 평가에서 나타난 구체적 문제점을 중심으로 제시하였다.
As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model's key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.
본 연구에서는 현재 건강검진에서 시행되고 있는 다중 CT 검사 시 개인선량계를 이용하여 갑상선, 유방, 생식선의 피폭선량에 대한 선량평가를 시행하였다. 선량평가는 CT 항목 중 Brain, Brain + C-S, Brain + Low lung, Brain + L-S CT 검사 시 갑상선, 유방, 생식선의 위치에 TLD와 EPD를 부착하여 측정하였다. 기기 발생선량인 CTDIvol, DLP를 측정하였다. 연구결과 유효 선량은 일반인 연간 선량한도 1mSv보다 Brain + C-S CT 검사 시 갑상선 TLD 41.7%, EPD 156%, Brain + Low lung CT 검사 시 유방 EPD 10%, Brain + L-S CT 검사 시 생식선 TLD 124.4%, EPD 339.8% 높게 평가되었다. 전체 평균값에 대한 CTDIvol, DLP 분석결과 진단참조수준 보다 C-S CTDIvol 값은 0.6%, Low lung CTDIvol 값은 5.7%, DLP 값은 11.8%, L-S CTDIvol 값은 1.2%로 높게 평가되었다. 환자의 피폭선량 감소를 위해 무분별한 검사를 줄이고, 건강검진에서의 선량한도 설정이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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