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소프트웨어 개발 프로젝트에서 EA 관점의 어플리케이션 아키텍트(Application Architect) 업무수행 효율화 및 최적화 방안
최철원(Choe, Chulwon),김훈섭(Kim, HoonSeop) 한국IT서비스학회 2009 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.1
현재 많은 기업이나 조직이 전사아키텍처(이하 EA)기반에서 어플리케이션 시스템(이하 응용시스템)을 구축 및 운영하고 있으나 응용시스템 개발 단계에서 EA관점의 응용시스템 아키텍처(응용아키텍처)를 충분히 고려하는 경우는 드물었다. 본 논문에서는 EA관점의 응용시스템 구축을 효과적으로 수행하기 위해서 프로젝트 내 어플리케이션 아키텍트(이하 AA)의 주요업무를 정의하고 조직의 EA를 만족할 수 있는 수행방법을 도출하였다. 소프트웨어 아키텍트(이하 SA)와 AA의 수행업무를 고찰하여 효과적인 프로젝트 수행을 위한 조직구성을 정의하고 AA의 수행업무 중 EA와 밀접한 관련이 있는 업무에 대해 수행 방법을 연구하였다. 또한 EA 응용레벨 별 산출물과 소프트웨어 아키텍처 정의서와의 일관성을 유지할 수 있는 방안을 도출하였다.
최철원(CHOE, Cheol-Won),노유나(NOH, Yuna),신대섭(SHIN, Dae-Seop),김현명(KIM, Hyunmyung),박호철(PARK, Ho-Chul) 대한교통학회 2021 대한교통학회지 Vol.39 No.4
도로 및 철도 교통사고뿐 아니라 해양 교통사고 예방을 위한 정책도 꾸준히 추진되고 있으나, 최근 5년간 해양사고 발생 건수 및 인명피해는 연평균 10%의 증가율로 급격히 증가하고 있다. 또한, 다양한 유형의 해양사고가 지속적으로 발생하고 있지만, 사고 유형에 따른 사고 원인 분석 연구는 부족하였다. 특히, 최근 5년간 해양사고의 89%가 연안해역에서 발생한 것으로 집계되어 연안해역에 대한 해양사고 예방대책이 시급하다. 본 연구의 목적은 연안해역에서 발생하는 사고를 대상으로 사고 유형별 사고 위험요인을 탐색하고 해양사고 예방을 위한 시사점을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 해양사고 유형별 위험요인을 확인하기 위해 이항 로지스틱 회귀분석 모형을 활용하였다. 분석 결과, 해양사고 유형별로 위험요인의 계수 부호가 상이함을 발견하였으며, 이를 통해 해양사고 유형별 원인 분석의 필요성을 확인할 수 있었다. 사망 및 중상사고를 증가시키는 위험요인으로는 선박의 톤수, 발생해역, 월, 시간대, 어선 용도 등이 도출되었으며, 이를 고려한 해양사고 유형별 맞춤형 예방대책이 요구된다. Prevention policies for marine accidents are steadily being implemented, but the numbers of accidents and injuries have been increasing rapidly over the past five years at an annual average rate of 10%. Besides, although various types of marine accidents continue to occur, previous studies on identifying risk factors of marine accidents according to the types of accidents have been limited. In particular, 89% of marine accidents have occurred in coastal areas over the past five years, so it is urgent to take measures to prevent marine accidents in coastal areas. The purpose of this study is to screen risk factors of marine accidents by accident types targeting accidents occurring in coastal areas and provide implications for the prevention of marine accidents. In this study, binomial logistic regression models are developed to identify risk factors for each type of marine accident. As a result, it is found that the coefficient signs of risk factors are different according to types of marine accidents, and through this, it is confirmed that the development of models for each accident types is necessary. As the risk factors that increase deaths and serious injuries, the tonnage of vessels, the sea area where they occur, the month, the time of day, and the use of fishing vessels are derived, and customized preventive measures for each type of maritime accident are required.