건설사업 전 생애주기 중 설계단계에서의 대안별 비용 예측은 사업의 수익성 및 타당성 분석을 위한 판단기준이 된다. 설계도서가 완성되지 않은 초기 설계단계에서 과거의 유사자료를 바탕으로 개산견적이 실시되고 있다. 견적자의 경험과 산정방법에 따라 물량이 상이하고 누락되는 경우가 발생한다. 최근 IT기술 발전으로 BIM 기술이 주목을 받으면서 건설 전반에 걸쳐 기획, 설계, 시공, 유지관리 기술의 패러다임을 변화 시키고 있다. BIM을 활용한 다양한 연구가 시도되고 있지만, 활용 효과는 건설 사업의 기대에 미치지 못하고 있다. 본 연구에서는 국제 표준 IFC와 견적 관련 지식정보를 연계한 개산견적 프레임워크를 제안한다. 그 결과, 초기 설계단계에서 의사결정을 위한 공사비 예측을 수행하며, 그리고 선행연구의 한계점을 일부분 극복이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 개산견적 프레임워크는 프로세스 일부를 자동화하였기 때문에 변경에 대한 능동적인 대처가 가능하다.
본 논문에서는 LTE 네트워크에서 SON(: Self Organization Networks) 기술 분석을 다룬다. SON은 이전 셀룰러 시스템인 UMTS, GSM과 비교되는 LTE 만의 차별적인 기능이고, 무선 라디오가 변화하는 환경에서 비용 효율적으로 최고의 성능을 도출하는 도구이다. 또한, SON은 운영자가 네트워크의 설정들을 자동화하는 기능이 있으며, 중앙 집중적 계획이 가능하여 수작업에 대한 요구를 감소시켰다. SON은 크게 Self-Configuration, Self-Optimization, Self-Healing의 3가지 범주로 나누어진다. 각각의 큰 범주는 세부적인 기술 내용을 가지고 있고 각 범주의 기술들이 모두 모여서 SON이라는 기술을 완성시키게 된다. 본 논문에서는 각 3가지 범주에서 Self-Configuration의 기술 중 ANR에 대해서 집중적으로 분석하였다.
세계적인 전자 정부의 발전에 맞추어, 한국의 전자정부는 지난 몇 해 동안 그 발전을 거듭해왔다. 국제 연합 (United Nations) 에 의하면 전에는 한국 전자 정부는 세계 10위권 밖 이었으나, 몇 해 전 부터는 세계 1위에 이르게 되었다. 지속적으로 여러 국가 기관들, 즉 안전행전부와 미래 창조과학부 등이 다양한 전자 정부 활성화 전략(전자 정부 3.0 등)을 제시 하고 추진 중에 있다. 하지만 세계경제 포럼의 국가 네트워크 준비 지수를 보면, 한국은 무선통신이 그 취약점이며, 이는 한국 공공기관의 유무선 통신 활성화와 최근 추세인 BYOD (Bring Your Own Device) 와 Smart office 구현에 부합하는 데 취약하다. 본고는 선진국 사례 및 정책 등을 분석하고 한국 정부에 적합한 BYOD 서비스 구현 및 그 보안을 알아본다.
본 논문은 미국 포용주택 제도를 중심으로 사회적 혼합 달성가능성을 탐색하는 것을 주 목적으로 한다. 계획고권을 활용한 포용주택 제도의 발생 배경과 운영방식, 사회적 혼합 달성의 효과 및 한계를 검토하여 우리나라 주거정책에 대한 시사점을 도출하였다. 분석 결과, 시장중심적 정책이 우세한 국가임에도, 주택가격이 높고 부담가능주택이 부족한 대도시 중심으로 포용주택 제도가 활성화되고 있으며 용적률 보너스를 포함한 다양한 인센티브를 제공하며 민간의 참여를 유도하고 있었다. 또한 정책대상이 되는 중저소득층이 부담가능하도록 주택을 공급하며 최대한 장기간 저렴하게 유지되도록 의무화하고 있다. 이를 통해 확정적이지는 않지만, 사회적 혼합에 긍정적인 효과가 발견되고 특히 아이들의 교육 성취도가 높은 편이나, 유의미한 사회적 상호작용에 대해서는 여전히 그 성과가 실험중이다. 포용주택을 직접 해당부지에 건설하는 경우와 인근에 건설하는 경우로 나누어 사례분석한 결과 장단점이 모두 존재하는 것이 확인되었다. 이는 주택가격이 높고 빠르게 상승하는 대도시지역에서 중저소득층을 위한 부담가능한 주택공급 가능성의 단초를 제공한다.
디지털 신기술의 진화가 빠르게 진행이 되고 있다. 특히 교육 관련 분야에서는 소프트웨어와 인공지능에 대한 많은 변화가 빠르게 진행이 되고 있다. 교육부에서는 소프트웨어와 인공지능 정규교육과정으로 연계에 의한 교육프로그램을 계획하고 있다. 정규교과로 적용하기 전에 다양한 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 추진하고 있다. 본 연구는 디지털 신기술을 기반으로 고등학생을 대상으로 소프트웨어와 인공지능 교육프로그램을 위한 교육 모델을 구성하고자 한다. 소프트웨어와 인공지능 교육을 확대 보급함으로써 고등학생들의 소프트웨어와 인공지능 기초역량 높이고자 한다. 고등학교에서의 소프트웨어와 인공지능의 개념을 정의하고 소프트웨어와 인공지능 학습요인을 정규교육과정으로 연계하는 모델을 제안하고자 한다.
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.321-327
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2017
China is experiencing the urbanization at an unprecedented speed and scale in human history. The continuing growth of China's big cities, both in city land and population, has already led to great challenges in China's urban planning and construction activities, such as the continuous increase of construction and demolition (C&D) waste. Therefore, how to characterize cities' construction activities, particularly dynamically quantify the flows of building materials and construction debris, has become a pressing problem to alleviate the current shortage of resources and realize urban sustainable development. Accordingly, this study is designed to employ 4D-GIS (four dimensions-Geographic Information System) and Internet Plus to offer new approach for accurate but dynamic C&D waste management. The present study established a spatio-temporal pattern and material metabolism evolution model to characterize the geo-distribution of C&D waste by combing material flow analysis (MFA) and 4D-GIS. In addition, this study developed a mobile application (APP) for C&D waste trading and information management, which could be more effective for stakeholders to obtain useful information. Moreover, a cloud database was built in the APP to disclose the flows of C&D waste by the monitoring information from vehicles at regional level. To summarize, these findings could provide basic data and management methods for the supply and reverse supply of building materials. Meanwhile, the methodologies are practical to C&D waste management and beyond.
조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.
1962년 북한 연구자들은 휴전선 이북에 분포된 임진강 유역의 상부고생대 평안계 지층에서 데본기의 것으로 추정되는 완족동물과 극피동물 화석을 찾아 이 화석들을 포함하는 지층을 평안계로부터 분리하여 '임진계'로 설정하였다. 이후 임진계의 여러 분포지에서 발견된 중기 데본기의 차축조(車軸藻, 윤조(輪藻)와 동의어)화석은 그 지질시대를 확정하는 결정적 요소가 되었다. 평남분지와 경기육괴 사이에 분포하는 임진계는 강원도 철원군, 황해북도 금천군, 판문군 및 토산군에 걸치는 동부와, 황해남도 강령군과 옹진군 일원의 서부지역에 대상으로 분포하며, 경기도 북부의 연천층군(변성암복합체)을 포함한다. 해성 무척추 동물화석만 산출되는 하부 고생대층과는 달리 임진계는 다양한 육상 식물화석을 포함한다. 임진계에서 흔히 산출되는 완족동물화석은 남중국대지 데본기 지층에서 알려진 것과 종의 구성에서 유사할 뿐 아니라 남중국대지의 풍토종을 포함하고 있어 두 지역 사이의 고지리적 근연관계를 지시한다. 임진계의 지질시대는 연구자에 따라 견해차는 있으나, 데본기 중-후기로 보는 견해가 지배적이며, 일부 연구자는 데본기 중기-석탄기로 추정하기도 한다. 북한의 연구자들은 데본기에 남중국의 바다가 한반도까지 확장된 '임진해'가 존재하였으며, 따라서 임진계가 현 위치에서 퇴적된 것으로 해석하였다. 임진계는 분포 지역에 따라 심한 층서적 편차를 보이며 국지적으로 두꺼운 층후를 보인다. 최근 북한의 임진계 분포지 도처에서 충상에 의한 지층의 역전과 반복이 보고되었으며, 남한에 분포한 임진계의 연장부인 연천층군의 퇴적기원 변성암 또한 고도의 압축변형작용에 기인한 것으로 알려져, 임진계 분포지 전반에 걸쳐 광범위한 습곡-충상단층대가 형성되었음을 시사한다. 연천층군이 임진강대의 북부로 가면서 점진적으로 고변성대에서 저변성대로 바뀌는 사실로 미루어볼 때, 경기육괴의 북부지역 및 임진강대는 다비-술루(Dabie-Sulu) 벨트의 연장부로 남중국대지와 한중대지의 충돌대였으며, 임진계는 남중국대지의 연장선상에 있었던 경기육괴에서 발달한 퇴적층으로, 남중국대지와 한중대지가 충돌하면서 첨합(accretion)된 잔재로 해석된다. 향후 한반도와 동아시아의 고생대 고지리의 복원과 지각진화사를 심도 있게 이해하기 위하여 임진계의 층서, 퇴적 및 조구조적 진화에 대하여 남북한 관련분야 연구자들이 함께 참여하는 후속연구가 필요하다.
To probe the star formation in local and early Universe, the NISS with a capability of imaging spectroscopy in the near-infrared is being developed by KASI. The main scientific targets are nearby galaxies, galaxy clusters, star-forming regions and low background regions. The off-axis optical design of the NISS with 15cm aperture was optimized to obtain a wide field of view (FoV) of $2deg.{\times}2deg.$ as well as a wide spectral coverage from 0.9 to $3.8{\mu}m$. The opto-mechanical structure was designed to be safe enough to endure in both the launching condition and the space environment. The dewar will operate $1k{\times}1k$ infrared sensor at 80K stage. The NISS will be launched in 2017 and explore the large areal near-infrared sky up to $200deg.^2$ in order to get both spatial and spectral information for astronomical objects. As an extension of the NISS, KASI is planning to participate in a new small space mission together with NASA. The promising candidate, SPHEREx (Spectro-Photometer for the History of the Universe Epoch of Reionization, and Ices Explorer) is an all-sky survey satellite designed to reveal the origin of the Universe and water in the planetary systems and to explore the evolution of galaxies. Though the survey concept is similar to that of the NISS, the SPHEREx will perform the first near-infrared all-sky imaging spectroscopic survey with the wider spectral range from 0.7 to $5{\mu}m$ and the wider FoV of $3.5deg.{\times}7deg.$ Here, we report the current status of the NISS and introduce new mission for the near-infrared imaging spectroscopic survey.
For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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