군인아파트 리모델링 사업은 국방부의 군주거개선 사업의 일환으로 현재 활발히 진행 중에 있다. 하지만 군인아파트 리모델링 사업 추진 시 체계적인 프로세스의 미흡, 예산의 부족, 전문 인력의 부족 등으로 사업 진행이 순탄하지만은 않다. 특히, 리모델링 사업의 예산은 사용부대 리모델링 소요제기 예산의 일부가 삭감되어 지급되기 때문에 당초 사용부대가 계획한 많은 부분의 공사가 누락되고 있는 실정이다. 이는 곧 건물의 품질 저하와 리모델링 후 입주하게 될 입주자들의 불만으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 AHP기법을 활용한 전문가와 거주자들의 설문을 통해 리모델링 사업 시 항목별 중요도를 분석하고 우선순위를 결정하는 방법을 제시하고자 한다.
요즈음 전 세계적으로 경제위기가 심각해지고 우리나라 서민들의 생활이 어려워지면서 많은 신용불량자가 발생하고 있다. 이러한 상황에서 우리는 개인이 실시간으로 구매내역 및 금액을 확인할 수 있는 e-receipt 시스템을 개발하였다. 개발과정에서는 임베디드 소프트웨어 공학 프로세스를 적용하였다. 우리가 개발한 e-receipt 시스템은 개인의 신용카드의 무분별한 사용으로 인한 과소비를 예방하고 계획적인 지출을 유도할 수 있을 것이다.
최근 위성항법장치를 활용한 GPS(Global Positioning System)를 통해 위성에서 보내는 위치정보를 이용하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 이뤄지고 있다. 하지만 위성신호의 특성상 고층 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역에서는 반사, 굴절로 인해 오차를 가진 위치정보를 얻게 된다. 본 연구과제는 GPS 위치신호 오차를 보정하기 위해 사용자의 이동방향 정보의 방향벡터를 계산하여 분산된 위치좌표를 방향벡터 위로 보정하는 후처리 알고리즘을 제안하고자 한다. 도심지역에서의 차량주행 실험을 통하여 기존 GPS 보다 평균 11.1m(43%)의 정확도 향상을 통하여 제안한 후처리 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 퍼지 논리에 기초를 둔 DC-DC converter를 위한 범용 FLC는 기존의 제어기와 비교할 때, 오버슈트 문제와 파라메터 변화에 대한 민감도 면에서 향상된 성능을 나타내었다. 이러한 성능 향상은 FLC 규칙들이 다양한 동작 영역에서 각각 적합하게 설정됨으로써 소신호 응답과 대산호 응답 모두 효과적으로 동작하도록 설계되었기 때문이다. 그 적용 예로 부스터(booster)에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 제어 기법의 타당성을 보여주고 있다.
In the literature, various stochastic anomaly detection methods, such as limit checking and PCA-based approaches, have been applied to weld defect detection. However, it is still a challenge to identify meaningful defect patterns from very limited sensor signals of laser welding, characterized by intermittent, discontinuous, very short, and non-stationary random signals. In order to effectively analyze the physical characteristics of laser weld signals: plasma intensity, weld pool temperature, and back reflection, we first transform the raw data of laser weld signals into the form of event logs. This is done by multidimensional discretization and event-codification, after which the event logs are decoded to extract weld defect patterns by $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier. The performance of the proposed method is examined in comparison with the commercial solution of PRECITEC's LWM$^{TM}$ and the most recent PCA-based detection method. The results show higher performance of the proposed method in terms of sensitivity (1.00) and specificity (0.98).
일상생활에서 많이 쓰이는 블로그 문서를 분석하는 것은 다양한 웹 응용서비스를 연결할 수 있는 중요한 단초를 제시하므로, 블로그 문서에 담긴 감정을 파악하는 것을 매우 유용한 일이다. 본 논문에서는 블로그 문서에 존재하는 감정을 보다 정확하게 분류하기 위해 부정어 처리와 새로운 단어 가중치의 적용이 성능에 미치는 영향에 대해 탐구한다. 특히, 감정단서(clue)가 내재된 정규화된 부정어 n-gram을 통해 부정어 처리를 고도화하고 말뭉치기반 단어 가중치 계산법(Corpus-specific Term Weighting, CSTW)을 통해 감정 분류 성능향상을 살펴보기로 한다. 검증을 위해 블로그 문서들로 정답 말뭉치를 구축하고 감정 흐름 분석(Enhanced Mood Flow Analysis, EMFA)과 지지벡터기계기반 감정 분류(Support Vector Machine based Mood Classification, SVMMC)의 두 가지 분류기법에 대해 실험을 하였다. 정규화된 부정어 n-gram의 적용은 EMFA에서 점진적인 감정 분류 성능 향상을 보여주었으며, CSTW의 적용은 TF*IDF나 TF에 비해 보다 높은 감정 분류 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 콘크리트 구조물의 합리적인 압축강도 및 탄산화 예측식을 제안하고, 이 제안식의 현장적용을 통한 보다 효율적인 터널 진단 및 유지관리 기법을 개발하였다. 이를 위하여 공용연수가 약 30년 이상 경과하였으며, 약 15년 동안 수회에 걸친 진단 및 점검으로 무수히 많은 현장 내구성 측정 데이터가 축적된 서울메트로를 대상 시설물로 선정하였다. 압축강도 및 탄산화 분석결과 80% 이상의 정확도를 확보하는 각각의 예측식을 도출하였으며, 기존 제안식과의 비교분석을 통하여 본 연구 제안식의 신뢰도를 확인하였다. 또한 제안식의 현장적용 결과 압축강도 및 탄산화 깊이에 대한 예측치의 평균오차율이 약 20%내외로서 80% 이상의 높은 정확도를 확보하는 것으로 분석되어 현장적용의 적합성을 확인하였다. 현장조사 전 내구성 예측 맵(Map)을 활용한 효율적인 유지관리 기법을 개발하였다. 예측 맵(Map) 활용 시 진단기술자 및 시설물 담당자는 설계기준강도에 미달되거나 탄산화로 철근부식 가능성이 높은 취약부위를 한 눈에 파악할 수 있으므로 일일이 조사를 수행하는 과정에서 취약부위를 도출해야 하는 현 조사기법 보다 효과적으로 터널 조사 및 유지관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 5년간 시행된 턴키사업 중 공동주택단지 10개소를 선정하여 공종별 LCC 기법 적용실태를 분석하고 이 중 조경분야의 적용 및 문제점을 파악하여 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구대상지 10개소의 총 LCC 분석건수는 총 151건이었고, 공종별 평균 적용비율 순위는 건축(34.4%)>전기(21.2%)>기계(18.5%)>토목(13.2%)>조경(12.6%) 등의 순으로 조경분야가 가장 낮았다. LCC 절감액 비율은 기계(32.1%)>건축(23.9%)>전기(23.4%)>토목(17.5%)>조경(3.1%)의 순이었으며 조경분야는 LCC 분석건수가 비슷한 토목분야보다 약 5~6배 정도가 낮은 절감액을 보이고 있었다. 조경분야의 LCC 분석항목은 총 19건이었으며, 이 중 포장재 15건, 건물녹화 1건, 잔디식재 1건, 식재기반 1건, 시설물 1건 등이었다. 조경분야 LCC 분석의 활성화를 추진하기 위해서는 첫째, 조경분야 공사비 비율을 고려한 분석항목의 설정, 둘째, 조경분야의 법적 규정 및 확대 적용, 셋째, 조경분야에 적합한 VE/LCC 기준 마련 등이 필요하다.
지하철 만족도에 큰 영향을 미치는 시설물의 배치, 정보안내의 경우 지하철 승강장 및 환승정거장의 유형에 따라 달라지게 되나, 현재 해당 항목에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 출발하여 IPA 분석 기법을 활용하여 승강장 및 환승정거장 유형에 따른 이동시설 및 환승편의시설, 정보안내의 만족도간 중요도를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 수도권 도시철도 환승역사 15개를 대상으로 승강장 및 환승정거장 유형에 따라 분류하고, 승강장 및 환승정거장 유형이 동일함에 따라 이용자간 중요도 및 만족도 차이, 개선항목 등을 분석하였다. 본 연구의 분석 결과 동선교차가 많이 발생되는 승강장 유형(상대식 승강장)과 환승정거장 유형(+, L, T자형)으로 지하철역을 설계하는 경우 이동편의시설 및 정보안내표지의 적정한 위치 선정이 중요함을 도출하였다. 이러한 분석 결과는 향후 이용자의 불편이 최소화할 수 있는 방향으로 신규 역사 설계 및 기존 역사 개선시 활용이 가능하며, 승강장 및 환승정거장 유형에 따라 우선적으로 개선해야 하는 항목 도출로 지하철 개선비용 효율성 증대 가능할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 유출 모형인 GRM (Grid based rainfall-Runoff Model)을 이용하여 댐 유입량을 모의함으로써 연속형 모의에 대한 GRM 모형의 적용성을 평가하는 것이다. GRM 모형은 기존에 강우-유출 사상의 모의를 위해서 개발되었으나, 최근에 연속형 모의가 가능하도록 개선되었다. 대상 유역은 충주댐 유역, 안동댐 유역, 용담댐 유역, 섬진강댐 유역이며, 500 m × 500 m의 공간 해상도로 유출 모형을 구축하였다. 모의 기간은 21년(2001년~2021년)이다. 모의결과의 평가는 17년 기간(2005년~2021년)에 대해서 수행하였으며, 17년 전체 자료(total duration), 풍수기(6월~9월, wet season), 갈수기(10월~5월, dry season)의 3개 자료 기간으로 구분하고, 각 댐의 관측된 일유입량과 비교하였다. 모의결과의 적합도 평가는 Nash-Sutcliffe efficiency 계수(NSE), Kling-Gupta efficiency 계수(KGE), 상관계수(CC), 총용적 오차(VE)를 사용하였다. 모의된 댐 유입량의 평가결과 total duration과 wet season에서 관측자료를 잘 재현할 수 있었으며, dry season에서도 저유량 자료의 불확실성을 고려할 때 양호한 모의결과를 나타내었다. 연구결과 GRM 모형의 연속형 모의기법은 적절히 구현된 것으로 판단되었으며, 본 연구의 댐 유입량 모의에 충분히 적용성이 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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