최근 비정형 건축구조물은 건설 산업의 디지털화로 인해 점점 더 복잡한 형상으로 디자인되고 있다. 특히, 외관 및 내부 구성요소들의 단면이 자유롭게 변화되는 곡선 및 곡면의 형태를 띠고 있으며, 그로 인해 곡률을 가진 구조부재들이 빈번히 나타나고 있다. 이러한 구조물의 모형을 작성하고 안정성을 평가를 하는데 있어, 고전적 방식의 유한요소 해석기법이 적용된 상용프로그램들은 신속한 형상 모델링이 불가능하여 생산성 저하를 초래하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 개발된 구조해석 통합시스템을 확장하여 비정형 외피 형상을 신속하게 모델링하고, 그 결과물을 이용하여 외피를 구성하는 프레임 구조를 자동으로 생성할 수 있는 전후처리 모듈을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 전후처리 모듈은 스플라인 곡선 및 곡면의 세분화 알고리즘을 적용하여 NURBS곡면의 형상정보를 통해 해석요소를 자동으로 생성하고, 해석 후의 변형 형상을 보다 현실적으로 가시화 시킬 수 있도록 개발되었다. 본 연구를 통해 개발된 전후처리 모듈은 복잡한 곡면 형상을 신속하게 구축하고, 그에 따른 하부 골조시스템의 해석모형을 자동으로 생성할 수 있어 향후 비정형 건축물 설계의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
융합환경의 대표적인 도구인 WSN은 환경 구성의 기본 인프라에서부터 기업의 재고-생산-유통 관리에 이르는 비즈니스 모델까지 다양한 방향으로 활용되고 있다. 그러나, 안전하게 보호되어야 할 조직의 고유정보가 WSN과 같은 ICT와 융합되어 정보화 되면서 외부로 손쉽게 유출될 수 있는 위험에 놓여져 있다. 이에 따라, 안정적인 기업의 비즈니스를 위하여 보안성 있는 센서노드의 배치 전략이 필요한 시점이다. 조직의 보안현황을 고려하지 않은 단편적인 보안성 강화전략의 수립은 보안사고 발생 시 조직의 비즈니스 연속성에 큰 영향을 미친다. 그러나 그간의 조직의 보안성 진단을 위한 보안 수준평가 모형들은 대부분 기술적 중심의 측정방법이 진행되고 있으며, 관리적 요인과 환경적 요인에 대한 연구는 매우 부족한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 보안성 있는 센서노드 배치전략을 수립하기 위하여 융합환경을 기반으로 조직의 보안성을 진단하고 이에 따르는 전략수립방안을 연구하고자 한다.
시설보안은 항상 보안영역에서 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 일반적으로 통합적 보안계획은 세 가지 요소로 구성된다. 여기에는 시설보안, 인사보안, 정보보안이 포함된다. 이 세 가지 요소는 상호간에 긴밀하게 연계되어 있고 보호하고자 하는 대상 시설과 기업의 유형에 따라 매우 다양하게 운영된다. 통합보안프로그램에서 시설보안요스는 대체적으로 정책과 절차, 사람, 방벽, 장비와 기록물로 구성된다. 인간은 선사시대부터 자신과 부족의 생명을 보존하기 위하여 쉼 없는 투쟁을 계속하였다. 그러나 선사시대의 인간들은 어떻게 견고한 집을 짓고 거주지를 어떻게 요새화하는지를 배우지 못하였기 때문에 자신들의 보호를 자연에 의존하였고 추운 날씨에는 동굴들을 보호나 피난처로 활용하였다. 인류사를 통하여 인간은 자신과 자신이 속한 부족의 생명과 자산을 보호하기 위하여 다양한 보호대책을 수립하여 왔다. 이러한 보안대책의 기본에는 시설보안대책이 자리하고 있다. 중세시대의 유럽의 대군주들은 성곽 둘레를 파내어 해자를 건설하거나 도개교를 만들어서 성 주위를 강화하고 거주자들에게 이러한 보호를 제공하고 경작된 농산물을 제공받았다. 20세기 들어 미국의 에드윈 홈즈는 미국의 보안산업발전에 혁신적인 전자경보서비스를 제공하기 시작하였다. 이것이 오늘날 전자보안시스템의 효시이며, 발전을 거듭하여 오늘날 해당 시설물에 다양한 전자보안시스템을 조합한 형태의 보안시스템이 보안시장의 대부분을 차지하고 있다. 이와 같이 인류는 태초부터 생명을 보호하기 위한 방법으로 다양한 보호대책을 수립하여 발전을 계속하고 있다. 오늘날 현대인은 생명과 자산의 보호와 다양한 사회병리현상에 대응하기 위하여 전국 방방곡곡 대부분의 시설물에 CCTV가 설치되어 현대인의 일상을 보호 감시하고 있다. 이러한 대부분의 시설보안시스템은 우리의 안전을 보장하기 위하여 설치되고 있으나 이에 대한 모든 비용 또한 우리가 지불하여야 한다. 따라서 효과적인 시설보안시스템의 구축은 매우 중요한 당면 과제이다. 이 연구에서는 현대사회의 필요성에 의해서 급속하게 증가하고 있는 시설보안시스템의 효과적인 구축방안에 대하여 보안디자인의 원리에 시스템 통합을 활용하여 효과적인 시설보안시스템 구축방안에 대하여 제시하였다.
부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.
기업에 경쟁우위를 가져다주는 많은 자원들 중에서 특히 지식(knowledge)은 생산 활동을 위해 다른 자원을 변화시키거나 확보할 수 있도록 만드는 중요한 자원으로 알려져 있다. 이러한 조직 내 지식은 다양한 형태로 존재하고, 다양한 장소나 개인에게 산재해 있기 때문에, 이를 통합하고 체계적으로 활용하기 위한 기업의 전사적 관리 활동이 필요하다. 특히 지식관리시스템(KMS: knowledge management systems)은 조직 내 지식을 창조하고, 공유하고, 적절히 사용함으로써 지식관리 프로세스를 지원하고 조직이 가진 지식자원의 가치를 극대화하여 기업의 학습조직화와 성과 증진을 이끌 수 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 프랜차이즈 기업인 파리바게뜨의 성공적인 지식관리시스템운영 사례를 분석하여 프랜차이즈 기업들의 지식경영을 강화 및 지식관리시스템(KMS) 구축과 개선을 위한 구체적인 시사점을 제안하고자 하였다. 결과적으로 최고경영층의 관심과 지원, 능동적인 지식 공유와 활용을 위한 학습조직 문화, 네트워크 활성화를 통한 지식의 변환, 정보기술, 지식경영의 내재화를 위한 촉진제도와 보상이라는 5가지 주요 요인이 프랜차이즈 기업의 지식관리시스템의 성공적 운영을 위해 반드시 고려되어야 하는 요인임을 밝혀낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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