In the real world situations that some jobs need be processed only on certain limited machines frequently occur due to the capacity restrictions of machines such as tools fixtures or material handling equipment. In this paper we consider n-job non-preemptive and m parallel machines scheduling problem having two machines group. The objective function is to minimize the sum of earliness and tardiness with different release times and due dates. The problem is formulated as a mixed integer programming problem. The problem is proved to be Np-complete. Thus a heuristic is developed to solve this problem. To illustrate its suitability and efficiency a proposed heuristic is compared with a genetic algorithm and tabu search for a large number of randomly generated test problems in ship engine assembly shop. Through the experimental results it is showed that the proposed algorithm yields good solutions efficiently.
2008년부터 소방방재청이 추진하고 있는 방재마을 만들기 시범사업을 조기에 정착하고 전국적으로 확대하기 위해서 법률적인 측면에서는 자연재해대책법에 방재도시(마을)의 지정에 관한 조항 신설과 지방자치조례로 "(가칭) 방재마을 만들기 조례"를 제정하는 등 법적기반을 마련하여야 하고, 행정계획적 측면에서는 주민주도형 방재마을 사업계획서의 수립과 더불어 사업내용이 구조적인 컨텐츠 뿐만 아니라 비구조적인 컨텐츠에도 일정규모의 사업비를 배분하여야 하며, 마지막으로 조직적 측면에서는 지역 방재리더 육성사업을 적극 추진하고, 지역사회의 공식적 비공식적 조직간에 지역방재 거버넌스 체제도 구축하여야 하며, 방재전문가에 의한 사전 컨설팅제도 및 사업추진과정에 대한 평가시스템이 도입되어야 한다.
Background: Early identification of patients who are highly likely to develop severe illness among confirmed cases of coronavirus disease 19 (COVID-19) can be expected to lead to effective treatment. This study therefore aimed to determine whether the presence of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) has an impact on the exacerbation of COVID-19 symptoms. Methods: The study used the Korean National Health Insurance claim data for treatment of COVID-19 patients in 2020. NAFLD includes nonalcoholic fatty liver (NAFL) and nonalcoholic steatohepatitis (NASH). The outcome variables used were hospitalization and the use of medical devices. Hospitalization was defined by a length of stay exceeding one day and the use of medical devices was defined as one or more uses of a ventilator or extracorporeal membrane oxygenation. Multivariable logistic regression analysis was performed to determine if there was a difference in the hospitalization and use of medical devices of COVID-19 patients depending on the presence of NAFLD. Results: The odds ratio of hospitalization was 1.059, indicating slightly higher odds of hospitalization for patients with NAFL or NASH compared to those without the conditions, but it was not statistically significant (0.969-1.156). On the other hand, the odds ratio of use of medical devices was high at 1.667 and was statistically significant (1.111-2.501). Conclusion: The study results found NAFLD to be a risk factor that can exacerbate symptoms in COVID-19 patients. Accordingly, it is necessary to identify NAFLD patients through preemptive screening and provide them with appropriate treatments.
우리나라는 재난안전통신망 개통 초기로 응용서비스 앱에 대한 보안 대응은 아직은 미흡한 실정이기에, 이에 대한 선제적 보안 대응이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 재난안전통신망에서 앱을 유통하는 앱 스토어와 전용 단말에서 앱이 동작되는 안드로이드 운영체제에 대한 잠재적 취약점을 사전 예방하고자 '재난안전망 앱 보안 체계 구축'을 제안하였다. 응용서비스 앱이 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하고자 하기 위해서는, 우선 악성 및 정상 앱에 대한 데이터 셋을 구축하여 피쳐를 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행한다. 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우에 대해서 '안전 앱 인증서'를 인증하여 공인 앱에 대한 신뢰성을 확보한다. 궁극적으로 재난안전통신망 앱의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱의 재난안전 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 통신망의 안전성을 확보할 수 있다.
Shajihan, Shaik Althaf V.;Wang, Shuo;Zhai, Guanghao;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제29권1호
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pp.181-193
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2022
Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.
2018년 부동산시장은 정부의 강력한 부동산규제에 따라 거래가 거의 이루어지지 않고 있고, 미국의 기준금리 인상에 따른 대출금리 상승으로 하락국면으로 접어들 가능성이 높다. 대형건설사는 주요 매출수익은 해외플랜트와 민간개발사업 으로 나누어지는데, 해외플랜트사업은 예상치 못한 설계변경 및 공기지연으로 대규모 손실이 나타나 신용등급이 하락되는 어려움을 겪었다. 민간개발사업의 경우도 부동산시장이 하락국면으로 접어들고 있어 전체적인 사업리스크가 상승하고 있다. 중소형증권사의 경우 증권영업의 적자로 인해 수익을 만회하고자 PF시장에 적극적으로 참여하여 단기간에 많은 영업이익을 시현하였지만, 현재는 서울을 제외한 지역은 분양이 쉽지 않고, 대형건설사 재무상태도 양호하지 않아 기 취급된 PF유동화증권이 우발채무가 발생하면 유동성 위기에 직면할 수 있다. 예전의 저축은행 사태를 경험하였듯이 금융감독원의 선제적인 관리방안과 감독방향을 제시하여 위기를 극복해야 할 것이다.
항공안전 증진을 위하여 운영되고 있는 항공안전 보고제도의 경우에는 그 활성화와 관련 정보의 활용을 위해서는 비처벌 및 데이터 보호의 기준이 먼저 선행되어야 한다. 항공안전 보고제도를 통한 항공안전 데이터의 수집 및 분석의 목적은 이러한 항공안전에 관한 다양한 정보의 수집 및 분석을 통하여 사고의 원인 파악과 이를 바탕으로 한 사고 재발 방지에 있기 때문이다. 현행 "항공안전법" 하에서도 항공안전을 위한 의무보고제도와 자율보고제도가 운영되고 있으며, 그 제도의 수립 취지가 사고 원인 파악 및 재발방지에 있다고 한다. 하지만, 그 보고자에 대한 비처벌이 전제되지 않는 한 현실적으로 항공안전에 관하여 보고제도의 활성화를 기대하는 것은 어려운 것이 사실이다. 이에 항공안전에 관한 정보 수집의 목적과 보고제도의 취지를 검토하여 그에 부합될 수 있도록 제도가 개선되어야 할 것이다. 이러한 보고제도의 활성화를 위해 고려되어야 할 사항 중 하나가 현행 제도상 정하고 있는 항공안전장애의 범위라 할 수 있다. 항공안전 자율보고 제도의 경우 그 보고 대상을 항공안전장애 이외의 경미한 항공안전장애로 한정하고 있다는 점에서 이는 ICAO나 미국 및 영국 등 주요 선진 국가의 제도와 차이를 나타내고 있다. 이에 항공안전장애의 범위를 국제기준과 같이 보다 넓게 인정하되, 항공안전장애의 경우 그 심각성으로 반드시 의무보고를 해야 하는 경우를 정하여 보고제도의 실효성을 담보할 수 있는 개선이 마련되어야 할 것이다. 보고제도의 목적이 사고의 원인 파악 및 재발방지에 있기 때문에 다양한 항공 안전에 관한 데이터 수집 및 분석을 바탕으로 한 안전 조치 및 정보의 공유는 항공안전 증진에 크게 기여하게 될 것이라고 본다. 이 때 가장 중요한 것은 엄격한 데이터 보호와 비처벌 원칙이며, 이에 대한 준수가 확보되어야 한다. 자율보고의 활성화는 안전문화 증진에 기본적인 요소 중 하나로 보고자에 대한 면책과 관련 정보의 보호가 담보되지 않는다면 동 제도의 성공적인 운영은 기대하기 어려우며, 오히려 관련 사실이나 데이터를 은폐하여 처벌을 회피하게 하는 기준으로 작용할 수 있기 때문이다. 안전 증진을 위한 규제는 그 엄격성과 완벽성에도 불구하고, 한계나 사각지대가 발생할 수밖에 없는 것이 현실이다. 기술의 진보와 담당자의 실수 등은 사안마다 다른 형태로 나타나게 되며, 그 결과의 피해나 손해는 실로 심각한 지경에 이를 수 있다. 따라서 본 고에서는 항공안전관리 시스템 중 사전적 예방 수단으로 논의되고 있는 의무보고제도 및 자율보고제도의 활성화 방안과 안전 데이터의 체계적 관리를 위한 개선안에 관하여 다루기로 한다. 사전적 예방제도 구축을 위한 보고제도 개선과 항공안전 데이터 수집을 위한 비처벌에 관한 제도 등의 도입은 우리 항공산업의 안전 증진을 위한 근간으로 작용할 수 있으리라고 본다.
이 연구는 한국의 인천전략 이행 정도를 평가하고 효율적인 이행방안을 마련하기 위한 연구로 연구의 방법은 문헌연구와 모니터링 방법을 활용하였으며 연구결과를 요약하면 첫째, 이행과 미이행으로 구분되는 핵심지표 9개와 보충지표 7개에서 한국은 핵심지표 3개(활동보조서비스 프로그램, 차별금지법 입법, 장애 포괄적 관점의 국제개발)가 이행되었으며 1개 지표가 일부 이행(장애인권리협약 부분 비준), 5개 지표가 미이행(국가재난관리 기본계획의 장애 포괄적 대책, 재난관련 인력 장애교육, ICF기준 장애 출현율, 인천전략 이행 측정 데이터 구축, 장애여성 별도 데이터)이며, 보충지표의 경우 5개 지표가 이행(장애인 투표접근성입법, 접근성 검사 전문가 참여, BF유무, 웹 콘텐츠 접근성 규칙, 재난피해 심리사회적 서비스 인력), 2개 지표가 미이행(재난대비 장애인보조기구 및 기술 보유, 선택 의정서 비준)인 것으로 분석 되었다. 둘째, 10개의 목표 영역이 모두 이행이 부족하지만 목표 7의 장애포괄적인 재난 위험 감소 및 관리의 보장이 가장 심각한 수준으로 이행 정도가 부족하며, 목표 9의 장애인권리협약 비준 및 국내법의 조화 촉진이 다음 순이며, 목표 8의 장애 데이터의 신뢰성 및 비교 가능성 개선, 목표 6의 성 평등과 여성의 역량강화 보장 순으로 이행정도가 문제인 것으로 분석되었다. 이를 토대로 제3차 아 태지역 장애인 10년의 행동전략인 인천전략이 한국에서 성공적인 이행을 위한 방안을 제안하면 첫째, 인천전략 이행을 위한 정책이슈화와 이행방안 마련이 필요하며, 둘째, 인천전략 이행과 모니터링을 위한 전담 추진체계 구축과, 셋째, 목표와 세부목표, 핵심지표와 보충지표에 대한 한국적 기준 제시가 필요하다. 넷째, 목표이행의 우선순위 마련과 선제적 대응이 필요하며, 마지막으로 인천전략에 대한 교육과 홍보가 필요하다.
FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.
국내에는 다수의 원자력시설이 존재하며, 지리적으로 비핵화 대상국인 북한을 주변국으로 두고 있다. 변화하는 국제 정세에 따른 선제적 대응으로 대상시설에 대한 핵감식 데이터를 구축할 필요가 있다. 이를 위해 국내 원자력시설 및 핵연료 주기를 고려하여 핵물질 및 기타 방사성물질의 기원 또는 출처를 파악하는데 사용되는 표지물질을 제시하였다. 국내에서는 경수로 및 중수로를 운용하고 있으며 각각 핵연료로 농축 우라늄과 천연우라늄을 사용한다. 국내 선행핵연료주기에서 표지물질은 중수로형 원자력발전소의 연료인 천연우라늄과 우라늄 농축과정의 UF6으로 생각할 수 있다. 국내 후행핵연료주기는 재처리 과정을 제외된 비순환 주기를 채택하고 있어 주요 표지물질은 사용후핵연료가 된다. 해당 물질들에 대해 IAEA 문헌에서 권고하는 표지물질의 시그니처 중요도를 판단하고 조사 항목을 제시하였다. 향후 핵감식에서 핵물질 관리에 대한 무결성 입증과 국가 핵감식 역량을 높이기 위한 핵감식 라이브러리 구축을 위해 국내 원자력시설과 핵연료주기를 고려한 표지물질을 파악하고 해당물질 별 시그니처 데이터를 확보해야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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