지금까지 정보시스템 감리는 주로 감리수행자의 관점에서 이루어졌다. 그리고 감리의 주된 초점은 에러나 잘못된 기능을 찾기 위한 관리적이고 통제적인 입장에 맞춰져 있었다. 그러나 감리의 최종 목적은 보다 나은 정보 서비스를 통해 조직을 장기적으로 강하게 만들기 위한 의사결정을 내리는데 도움을 주기 위함이다. 정보시스템 감리는 감리의 이해관계에 따라 세 그룹 즉, 감리의뢰그룹, 감리그룹, 그리고 피감리그룹으로 구분할 수 있다. 그러나 현재 감리 프로세스는 감리그룹 간의 차이점을 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보시스템 감리도 '서비스'라는 개념을 가지고 감리 관련자들의 관심도와 우선순위를 분석하고자 한다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보시스템 감리를 서비스적 시각에서 재정의 하였다. 둘째, 정보시스템 감리와 관련된 주요 이해당사자들을 고려한 분석을 하였다. 셋째, 각 이해당사자별로 주요 관심 항목을 분리해 내고 당사자별로 각 항목에 대한 중요 정도를 정량화 하였다. 넷째, 피지이론을 이용하여 설문에 대한 모호성을 최소화하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 향후 유사 프로젝트나 감리 수행 시 참고자료로 사용될 수 있고, 무엇보다 감리 서비스 만족도 향상을 위한 새로운 지표의 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
국내 자동차 보급률은 매년 3%대로 성장하고 있으나 꾸준한 가격인상으로 중고자동차를 구매하는 소비자가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 중고차 수출시장은 최근 주요국가의 수입 규제와 수출단지의 낙후된 환경 등으로 인해 하락세가 예상되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 Fuzzy-AHP를 통해 새롭게 조성하는 인천항 중고자동차 물류단지에 대한 운영 요인을 도출하여 현실적인 운영방안을 제시하고자 하였다. Fuzzy-AHP는 각 계층 속성의 중요도를 산출하고 인간의 언어적인 모호함을 퍼지 수로 변환하는 방법론으로 현실적인 의사결정 방안을 제시할 수 있다. 운영요인 분석 결과 대요인에서는 물류단지비용요인이 가중치 0.306을 기록하여 가장 중요한 요인으로 도출되었으며 세부요인은 단지임대료, 단지 접근성, 물류부지규모 순으로 높게 나타났다. 선진화된 중고자동차 물류단지를 위해 경쟁력 있는 임대료 산정이 필요하며 임대료 지원 정책 실현 및 자유무역지구 지정을 고려해야한다 또한 해외 바이어를 위한 접근 인프라 확충 및 단지규모 확보가 필요하며 정부 차원의 전반적인 제도 개선 및 미래를 위한 IT 시스템의 도입이 필요하다.
본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.
WebRTC는 웹과 모바일과 같이 여러 플랫폼에서 세계 최고 수준의 실시간 커뮤니케이션으로 빠르게 성장했다. WebRTC의 현재 기술은 peer와 시그널링 서버에서 사용자가 요청한 많은 양의 큰 스트리밍을 효율적으로 처리하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 동적로드 밸런싱 알고리즘을 사용하여, 데이터 흐름 전달을 제공함으로써 문제를 처리하는 작업을 수행한다. 또한, 사용자가 요청하는 소스를 분석하고 이러한 스트리밍 요청을 로드 밸런싱 구성 요소에 전달한다. 구체적으로 구성 요소는 요청된 리소스와 사용가능한 리소스의 양을 응답 서버에서 결정한 후 스트리밍 데이터를 요청하는 사용자에게 병렬 또는 교대로 전달한다. 이와 같은 방법을 검증하기 위해 네트워크 시뮬레이션 도구 OPNET을 사용하여 로드 밸런싱 알고리즘을 시연 후 우분투 서버에 적용하여 구현한다. 또한 실험을 통해 도출된 결과와 WebRTC의 구현을 비교하여 제안함으로써 기존 방법보다 효율적이고 동적으로 수행되는 지를 보여준다.
국제해사기구(IMO)와 세계 해운계에서는 해양환경 보호 및 해상안전 확보를 위해 각종 국제협약을 시행하고 있으나 개발도상국에서는 이를 이행하지 못해 해양사고의 주요 요인이 되고 있다. IMO A그룹 이사국으로 부상한 우리나라는 해사안전기술 이전실적이 마마하여 해사안전기술 분야의 국제협력 사업 발굴 및 추진이 요구되고 있다. 국제협력 사업을 추진하기 위해서는 해사안전 분야의 중요도가 높고 개발도상국에서 필요도가 높은 기술을 선정하여 추진하여야 하는 등 선택과 집중이 요구된다. 따라서 해사안전기술의 우선순위 도출이 필요하며 이를 위해서는 해사안전기술의 평가요인을 도출하고 그 요인에 따라 대상 해사안전기술을 평가하여 우선순위를 결정하여야 한다. 이때 평가요인 간의 중요도를 나타내는 중요 가중치가 평가요인마다 상이하며, 요인간에 종속성이 발생하므로 이를 고려하여야 한다. 본 연구에서는 해사안전기술 평가요인으로 해사안전기술성숙도, 국제협력사업추진가능성, 해사안전기술중요도의 세 그룹으로 구분하고 각 그룹별로 세부 요인을 도출하였다. 또한 평가요인 간의 중요 가중치와 상관 가중치를 고려하기 위해 Fuzzy AHP 기법과 극한확률 이론을 사용한 평가모델을 개발하였다. 본 평가모델의 적용을 위해 해양안전정보 분야에 9개의 해사안전 기술을 선정하고 각 기술의 평가 점수를 계산하였다. 적용 결과 전자해도관련기술이 0.0139로 가장 우선순위가 높았으며 선박모니터링기술과 유류유출확산예측및대응기술이 각각 0.0133, 0.0132로 계산되었다.
도심지 내 미세먼지 저감 식재를 위한 식물 소재 선정 시에는 식물의 흡착 기능에 영향을 미치는 식물의 잎 모양, 질감, 수피의 형태 등 형태적 특성을 종합적으로 고려하여 선정하여야 한다. 그러나 지금까지 식물을 통한 미세먼지 저감에 대한 연구는 식물의 흡착 기능보다 흡수 기능에 대한 연구가, 실외식물보다 실내식물인 관엽식물을 대상으로 한 연구가 주로 진행되어 왔다. 특히, 미세먼지 저감 수종 선정 기준이 구체적이지 않아 미세먼지 저감 식재를 위한 식물 소재 선정 기준에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 퍼지다기준 의사결정법(Fuzzy MCDM)을 활용하여 미세먼지 저감에 영향을 미치는 8가지 지표 항목에 대한 우선순위를 도출하고 도심 내 미세먼지 저감 식재를 위한 수종 선정 기준을 마련하였다. 이를 위하여 미세먼지 관련 분야 전공자와 미세먼지 관련 연구 경험자들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사 분석 결과, 미세먼지 저감에 영향을 미치는 지표 항목 중 잎 면적과 수종의 종류가 가장 높은 순위를 나타냈다. 그리고 잎 표면의 거칠기, 수고, 성장 속도, 잎의 복잡성, 잎 가장자리 형태, 수피 특징 순서로 우선순위가 높게 나타났다. 잎 표면이 거친 수종을 선정할 경우에는 잎에 털이 있고, 광택이 나며, 왁스층이 있는 수종을 우선적으로 선정하는 것이 좋다. 잎의 형태를 고려할 경우, 단일 잎보다 3종 혹은 2종 잎과 손바닥 형태의 잎을 선정하고, 잎의 가장자리는 밋밋한 모양보다는 톱니 모양의 잎을 선별하여 공기 중의 미세먼지가 잎의 표면에 흡착되는 표면적 비율을 높아지게 할 필요가 있다. 수피의 특성을 고려할 경우에는 피목이나 무늬종보다는 코르크층이 있고 껍질이탈이나 갈라짐이 관찰되거나, 앞으로 관찰될 가능성이 높은 수종을 선정하는 것이 바람직하다. 본 연구는 도심 내 미세먼지 저감을 위한 식재계획 시 식물의 미세먼지 흡착 기능에 영향을 미치는 식물의 형태적 특성을 중심으로 식물 소재 선정 기준에 대한 우선순위를 제시하였다는 것에 의의가 있다. 본 연구에서 도출한 결과는 도심지 내 수목 식재 계획을 위한 수종 선정 시 기초 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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