본 연구에서는 공정거래에 관련된 법·제도와 건설산업에서 발생하는 불공정거래의 사례를 분석하여, 건설산업의 공정성 평가요인을 건설산업의 주요 참여자별(원도급자와 하도급자)와 건설공사의 주요단계별(입찰·계약·시공단계)로 분류하여 도출하였다. 그 후, 종합 및 전문건설사업자 238명을 대상으로 설문조사를 수행하여, 그 평가요인의 중요도를 분석하고 공정성 지수를 개발하였다. 원도급자보다 하도급자가 건설산업의 공정성 수준을 낮게 인식하고 있었으며, 원도급자와 하도급자 모두 시공과정에서의 공정성이 가장 낮게 인식하는 것으로 분석되었다. 원도급자는 입찰단계와 계약단계, 하도급자는 계약단계의 공정성 수준을 가장 높게 인식하고 있었다. 제안된 건설산업의 공정성 지수를 사용한다면, 건설공사 참여자별 및 공사단계별로 공정성 향상이 필요한 요인을 도출할 수 있으며, 이를 기반으로 공정성 향상방안의 수립에 기여할 수 있을 것이다.
자금조달력이 부족한 건설기업은 수립된 건설정책에 적응하는데 상대적으로 많은 시간이 소요된다. 하지만, 금융기관이 담보력과 신용도가 낮은 건설기업에 금융상품을 제공하는 비율은 낮으며, 특히 중소건설기업이 금융상품을 제공받는 비율은 크게 낮다. 이 연구에서는 건설기업이 수립된 정부의 정책에 적응하는데 필요한 금융상품을 조사하고, 전문가 자문과 설문조사를 통해서 그 금융상품들에 대한 건설산업의 수요를 분석하였다. 또한, 조사된 금융상품들을 건설산업에 도입하기 위해서 개정이 필요한 법·제도를 조사하였다. 분석된 수요도와 개정이 필요한 법·제도 수를 기반으로, 건설산업에 금융상품을 도입할 경우의 우선순위를 분석하였으며, '회계사, 세무사, 변호사 등 전문가 컨설팅'의 우선순위가 가장 높은 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 우선순위가 높은 금융상품을 건설산업에 도입하기 위한 금융상품의 개발기준과 개발방법에 대한 연구를 수행하고자 한다.
토마토 작물은 병해에 노출이 쉽고 단시간에 퍼지므로 병해에 대한 늦은 조치로 인한 피해는 생산량과 매출에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서, 토마토의 병해에 대해 누구나 현장에서 간편하고 정확하게 진단하여 조기 예방을 가능하게 하는 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사전에 ImageNet 전이 학습된 딥러닝 기반 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해 및 정상인 경우의 클래스를 분류하고 서비스를 제공하는 시스템을 구성한다. Plant Village 데이터 셋으로부터 토마토 병해 및 정상을 분류한 잎의 이미지 셋을 합성곱을 사용하여 조금 더 가벼운 신경망을 구축한 딥러닝 기반 CNN구조를 갖는 MobileNet, ResNet의 입력을 사용한다. 2가지 제안 모델의 학습을 통해 정확도와 학습속도가 빠른 MobileNet를 사용하여 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있다.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
무선 센서 네트워크 응용 분야에서, 센서 노드는 광범위하고 열린 공간에 무작위로 배치된다. 센서 네트워크의 이러한 특징 때문에, 센서 네트워크는 공격자에 의한 노드의 포획과 획득한 노드를 사용하여 네트워크의 허위 보고서를 삽입하는 등, 물리적 공격에 취약하다. 이러한 네트워크 보안 위협은 삽입된 허위 보고서를 이용하여 전체 네트워크의 한정된 에너지를 고갈시킨다. 동적 여과 기법은 네트워크에 삽입된 허위 보고서를 탐지하고 제거하기 위해서 제안되었다. 이 기법에서, 센서 노드는 탐지성능을 향상시키기 위하여 배치 후 인증키를 재분배한다. 빈번한 인증키 재분배는 노드의 한정된 에너지의 소모를 유발할 수 있으므로 인증키 재분배의 결정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 네트워크의 탐지 성능을 유지하고 에너지 효율을 높이기 위한 인증키 재분배 결정 방법을 제안한다. 각 노드는 일정한 주기에 맞추어 퍼지 시스템을 사용하여 인증키 재분배 여부를 결정한다. 제안 기법은 허위 보고서의 이른 탐지를 보장하고, 그 결과로 허위 보고서 삽입 공격에 대한 에너지 효율성을 보인다.
In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.
소프트웨어공수 예 에 관한 전공적인 모델링의 한계점을 극복하기 위해 사례기반과 신경망 그리고 퍼지이론 및 전문가 시스템 등 인공지능 기법을 이용한 연구들이 제시되고 있다. 특히 신경망을 이용한 공수예측 모델들이 예측력에 있어서 전통적인 모델들 보다 우수한 예측결과를 제시하고 있다. 그러나 이들 신경망 모델에 있어서도 고려되어야 할 점은 입력 데이터의 노이즈와 모델 설계 및 사용에 있어서 유연성 및 요율성 측면이 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 신경망모델의 효율성 향상을 위한 새로운 방안으로 최적의 축약형 모델구조와 이에 관련된 최적 사례들을 사용하기 위한 사례기반 휴리스틱 검색기법을 제시한다. 30여개의 실제로 수행된 프로젝트의예측결과를 통해 최적사례 기반 축약형 신경망 모델의 결과가 저통적인 COCOMO 모델 그리고 기존의 신경망 모델과 비교해서 예측력과 모델의 유연성이 좋아졌음은 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 새롭게 제시한 축약형 모델과 최적사례기반 접근 방법은 급변하는 정보시스템 패러다임하에서도 유용하게 사용될 수있을 것이다.있을 것이다.
오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명 ㆍ재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구 (IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제ㆍ개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Formal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시하였다.
본 연구는 대표적인 지하수 오염물 제거공정 중 하나인 양수처리 시스템 pumping-and-Treatment System, PTS)에 대하여 실제에 가까운 불균일한 토양구조에서 모사하기 위하여 수행되었다. 즉, 지하의 불포화지대에 유출된 오염물로서 고밀도 비수상액체 (denser-than-water non-aqueous phase liquids, DNAPLs)와 저밀도 비수상액체 (lighter-than-water non-aqueous phase liquids, LNAPLs)가 지하수의 계면 및 그 아래에서 안정하게 분포하고 있을 때, PTS 공정의 모사를 통하여 그 타당성을 조사하였다. 이때 DNAPL과 LNAPL은 각각 1,1-dichloroacetone와 n-hexane로 가정하였다. 대상토양은 불균일한 토양층과 부분적인 지하수 흐름을 가지는 2차원 토양구조로 가정하였고, 포화지대에 1 개의 well을 설치하여 펌핑을 시작한 후 시간에 따른 지하수면의 변화와 오염물이 제거되는 정도를 계산하였다. 본 연구에서 SIMPLEC 알고리즘을 이용한 유한체적법에 의하여 비정상상태 모사를 수행한 결과, LNAPL뿐 아니라 DNAPL도 지하수면과 만나는 초기단계의 경우 즉시 지하수면 아래로 가라앉지 않고 지하수면을 따라 퍼지게 되므로 펌핑에 의한 제거가 가능한 것으로 판단되었다. 펌핑을 시작한 후 약 5일 동안은 DNAPL과 LNAPL의 경우 모두 두드러진 제거효과가 나타나지 않았으나, 일단 지하수면의 모양이 원뿔 모양으로 변형되고 나서 급속히 체거효율이 높아졌다. 특히 DNAPL의 경우 중력의 영향을 더 크게 받아서 well주위의 움푹 들어간 지하수면을 따라 이동하며 LNAPL보다 더 빠른 속도로 제거가 이루어졌다. 본 연구의 결과에 나타난 지하수면의 형태적 변화는 상대압력으로 -0.5기압이라는 비교적 큰 음압과, 1m의 비교적 큰 well의 지름을 가정하였기 때문에 다소 과장된 것으로 보인다. 그러나, 본 연구를 통하여 오염물의 물성에 따른 PTS공정의 효율을 비교할 수 있었고, 지하수면의 형태적 변화를 유발하여 정화효율을 증가시킬 수 있음을 제시하였다.
오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명$.$재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구(IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제$.$개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Frnnal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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