소프트웨어 복잡도가 증가할수록 소프트웨어 성공률은 기하급수적으로 감소하며, 반대로 실패율은 증가한다. 소프트웨어 규모 증가에 따른 실패율은 성장곡선으로 표현할 수 있다. 이 현상에 따라, 본 논문은 Gompertz 성장곡선으로 개발 성공률과 완료율을 추정하였다. 먼저, 수치적으로 제시된 $10^n$의 소프트웨어 규모를 로그값으로 변환시켜 데이터 간격을 일정하게 하였다 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 성공률과 완료율의 함수관계를 유도하고자 하였다. 그러나 이 관계를 적절히 표현하는 함수를 찾지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 개발 성공률의 역 개념인 실패율과 완료율의 역 개념인 취소율을 도입하였다. 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 실패율과 취소율 관계는 성장곡선 형태를 나타내었다. 결론적으로, 개발 취소율과 실패율을 적절히 표현하는 함수로 Gompertz 성장곡선을 적용한 결과 실측 데이터를 적절히 표현할 수 있었다. 본 모델을 적용하면 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발 성공률과 완료율을 보다 정확히 얻을 수 있을 것이다.
본 연구는 신축 교육시설 프로젝트의 개념단계에서 공사비를 예측하기 위한 인공신경망모델의 제안을 목적으로 한다. 현행 공공 교육시설의 개념단계 공사비예측에는 기본인자인 연면적에 의한 단일변수 모델이 적용되고 있다. 그러나 개념단계에서 단일변수 공사비예측모델을 적용하여 예측된 공사비는 그 오차범위가 크고, 실시설계 완료 후 물량산출에 의해 산정된 상세공사비와 비교하여 큰 차이를 보일 경우 프로젝트의 수정이 불가피하며, 이는 프로젝트의 비용을 증가시키고 공기를 지연시킨다. 그러므로 본 연구에서는 교육시설 프로젝트의 사업계획 수립 및 예산확보 과정에서 공사비예측에 적용이 가능한다 변수 인공신경망모델을 제안하였다. 개발된 모델을 평가한 결과 평균오차율이 6.82%로써, 평균 93.18%의 정확도를 기록하였다. 제안된 인공신경망모델은 지난 5년간 신축된 교육시설의 공사예정금액을 실적자료로 사용하여 학습되었기 때문에, 차후 교육시설 신축공사의 예산편성에 그 활용이 기대된다.
본 논문은 교토메커니즘 중 하나인 청정개발체제 사업의 투자분석에 있어 할인율/벤치마크의 유형과 수준의 현황을 분석한 논문으로 UNFCCC에 등록 완료된 사업 중 약 4천여개 사업의 투자분석에 적용된 할인율 유형과 할인율의 현황을 분석하였다. 분석결과, 시간의 흐름에 따라 사용된 할인율의 유형이 변화하고 적용된 할인율이 감소하는 경향이 있었으며, 특정 국가의 경우 선호하는 할인율 유형이 존재하였다는 것을 알 수 있었다. 프로젝트의 유형에 따라서는 적용된 할인율 유형에는 차이가 없지만 할인율 수준에는 차이가 있었으며, 자본시장의 발전 수준에 따라 다른 유형이 적용되었으나 수준에는 차이가 없음을 알 수 있었다. DOE가 특별히 선호하는 유형은 존재하지 않는 것으로 분석되었다. 전체 분석에 있어 중국이 최근 상당수의 CDM 사업을 등록시켰기 때문에 중국 사업들을 포함한 경우와 아닌 경우 분석 결과에 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
공사비의 정확한 예측은 프로젝트 성공의 핵심 요소이다. 그러나 도면, 시방서, 공사비 산출내역서 등이 아직 불완전한 기획단계의 경우 신속하고 정확하게 공사비를 산출하기가 용이하지 않다. 또한 프로젝트의 기획단계에서 정확한 공사비 예측은 프로젝트의 타당성 조사 및 성공적인 완료에 중요하다. 따라서 프로젝트 정보가 제한적 일 때 사업 초기에 공사비를 정확하게 예측하기 위해 다양한 기법(회귀분석, 인공신경망, 사례기반추론, 유전자알고리즘, 몬테카를로시뮬레이션, 빌딩정보모델링)이 적용되고 있다. 공사비 예측에 영향을 미치는 많은 요소가 있다. 본 논문에서는 7개(대지면적, 연면적, 지하층수, 지상층수, 주동수, 전체세대수, 공사기간)의 건축개요를 독립변수로 사용하는 다중회귀모델(후진제거법)로 공사비 예측치를 제시한다. 다중회귀모델을 이용한 지역주택조합사업 공사비의 예측 결과 오차율은 4.87%로 나타났다. 이는 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 예측에 관한 연구가 없어 비교가 불가능하나, 기존에 사용하던 단위면적에 대한 단가산정방식에 비하여 높은 예측 정확도를 가짐으로써, 향후 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 산출업무에 적용 가능성이 높고, 지역주택조합사업의 사업예산 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
2020년까지 대형 CCS (Carbon Capture and Storage) Demo Plant 시장 (100MW 이상) 이 형성될 전망이다. 발전 부문에서 대규모 CCS 실증 프로젝트는 총 44개이며 연소전(41%), 연소후(28%), 순산소(3%) 프로젝트가 계획되어 있다. 순산소 연소 기술은 실증진입단계, 연소후(USC) 기술은 상용화 추진단계, 연소전 (IGCC) 기술은 실증완료 이후 상용화 진입 단계이다. IGCC 발전의 석탄가스화 기술은 타 산업분야에 서 상용화 되어있어 기술신뢰성이 높다. IGCC 단위설비 기술 개발을 통한 성능개선 및 비용절감에 대한 잠재력을 가지고 있기 때문에 미래의 석탄발전기술로 고려되고 있다. IGCC 기술은 가장 상용화에 앞서있지만 아직까지 IGCC+CCS 대형 설비가 운전된 사례가 전 세계적으로 없으며 미국 EPRI 등에서 Feasibility Study 단계이다. 현재 국책과제로 수행중인 300MW급 태안 IGCC 플랜트를 대상으로 향후 CCS 설비를 적용했을 경우에 대해 기술 타당성 검증을 목적으로 IGCC+CCS 모델링을 수행하였다. 모델링은 스크러버 후단의 합성 가스를 대상으로 하였다. Water Gas Shift Reaction (WGSR) 공정 및 Selexol 공정을 구성하여 최종 단에서 수소 연료를 생산할 수 있도록 하였다. WGSR 공정은 Co/Mo 촉매반응기로 구성되었다. WGSR 모델링을 통하여 주입되는 스팀량 (1~2 mol-steam/mol-CO) 및 온도 변화 ($220-550^{\circ}C$)에 따른 CO가스의 전환율을 분석하여 경제적인 설계조건을 선정하였다. Selexol 공정은 $H_2S$ Absorber, $H_2S$ Stripper, $CO_2$ Absorber, $CO_2$ Flash Drum으로 구성된다. Selexol 공정의 $CO_2$와 $H_2S$ 선택도를 분석 하였으며 단위 설비별 설계 조건을 예측하였다. 모델링 결과 59kg/s의 합성가스($137^{\circ}C$, 41bar, 가스 조성은 $CO_2$ 1.2%, CO 57.2%, $H_2$ 23.2%, $H_2S$ 0.02%)가 WGSR Process를 통해 98% CO가 $CO_2$ 로 전환되었다. Selexol 공정을 통해 $H_2S$ 제거율은 99.9%, $CO_2$제거율은 96.4%이었고 14.9kg/s의 $H_2$(86.9%) 연료를 얻었다. 모델링 결과는 신뢰성 검증을 통해 IGCC+CCS 전체 플랜트의 성능예측과 Feasibility Study를 위한 자료로 활용될 예정이다.
본 연구에서는 TBM터널의 설계 및 평가를 위한4가지 분석시스템을 소개하고 그 특징들과 입력자료들을 비교 분석하였다. 그 중 두가지 시스템은 수리 및 고장등에 사용된 시간과 설치 및 이동시간 등이 입력자료로 사용되므로 터널 완료후 평가할 수 있는 방법이며, 나머지 두가지 시스템은 초기 기본적인 암석 및 암반 조건 그리고 TBM 제원 등으로 계산이 가능하므로 TBM 터널설계시 예측이 가능한 방법이다. 그러나 이러한 방법의 적용을 위해서는 많은 수식, 그래프 그리고 도표 등의 사용이 요구되므로 TBM 터널 평가를 위한 분석시스템의 이용이 매우 불편하고 복잡하다. 본 연구에서는 터널 기술자들이 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우용 프로그램을 개발하였으며, 개발된 프로그램은 입력자료가 서로 일치하는 각각의 방법을 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 프로그램을 이용하여 다양한 프로젝트 현장 조건 및 목적에 맞는 분석시스템의 선택과 용이한 적용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 대부분의 회사들은 업무를 수행하는데 필요한 지식과 노하우를 공유하고 재사용하기 위하여 지적 자산 관리의 중요성을 인식하고 있다. 특히 고도로 지식 집약적인 업종이라 할 수 있는 IT컨설팅 회사에서는 지적 자산의 관리가 다른 어떤 회사에서보다 큰 중요성을 가지게 된다. 컨설팅 회사에 있어서 검증이 완료된 지적 자산의 공유 및 지능적이면서도 신속한 검색은 컨설팅 서비스의 품질과 고객 만족에 직결되는 중요한 요소이다. 따라서 대부분의 컨설팅 회사들은 자사의 지식 자산을 관리하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문의 목적은 IT 컨설팅 회사예서 관리되는 다양한 형태의 지적 자산들을 중앙 관리하여 설친 고객 사이트에 흩어져 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 공유할 수 있도록 함으로써 컨설팅 서비스의 생산성과 품질들 높이고자 하는데 있다 이를 위하여 건설팅 회사에서 관리되는 모든 지적 자산의 재고를 조사하여 모델링하고 이를 쉽게 저장하고 검색할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처를 NT 기반에서 Index server를 이용하여 시스템으로 구현하였다 (KMSCR: A Knowledge Management System for managing Consulting Resources). KMSCR에서는 컨설턴트가 찾고자 하는 검색어를 입력하면 다양한 포맷의 (.doc, .ppt, xls, .rtf, .txt, .html 등과 같은) 결과물을 관련성이 높은 순서대로 출력해 줌으로써 컨설팅 리소스를 효과적으로 재사용할 수 있도록 도와 준다. 또한 검색 시에는 미리 등록된 키워드 뿐 아니라 본문 내의 텍스트 검색까지 가능하게 함으로써 컨설팅 리소스에 대한 보다 효과적이고 효율적인 검색을 가능하게 한다.간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.terpolation performance of CNN was relatively
본 연구에서는 확률적 LCC 및 확률적 성능평가를 고려한 설계 VA분석 방법을 제안하였으며, 신뢰성 해석의 개념을 도입하여 신뢰도를 확보한 의사결정을 지원하고자 하였다. 상기와 같은 목적과 방법에 따라 진행된 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: 1) 기능정의가 완료된 이후 도출된 대안들의 대안평가시 신뢰성 있는 분석을 위하여 개선된 설계VA 절차 와 가치상태함수를 정식화하였으며, 가치평가절차에서의 일관성 및 효율성을 확보하기 위하여 평가지표방안을 제시하였다. 2) 교량의 LCC분석을 위한 DB를 수집 및 분석하였다. 자료의 수집범위는 기존에 수행된 교량의 LCC분석 연구 문헌을 기초로 하여 분석하였으며, 분석결과에 대한 신뢰도 확보 및 수집된 자료의 불확실성 처리를 위해 MCS 기법을 적용하였다. 3) 대안별 성능평가를 위한 가중치 및 평가등급과 LCC 분석을 위한 LCC 분석모델, 분석기간, 할인율, 사용자비용, 안전점검 및 안전진단비용에 대한 조건을 제시하였다. 끝으로, 사례대상인 "OO대교 및 연결도로 건설공사 실시설계" 프로젝트에 대한 VA수행 사례를 중심으로 타당성을 검토하고 결론을 도출하였다.
2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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