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김요진(Yojin Kim),강필성(Pilsung Kang),염동원(Dong-Won Yeom),김건우(Kun-Woo Kim) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.3
무기체계가 첨단화됨에 따라 기존의 사후정비나 예방정비를 통해 무기체계를 운용 및 정비하는 것은 선제적 관리측면에서 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 국방부에서는 「국방개혁 2020」을 통해 빅데이터 기반의 총수명주기관리체계의 중요성을 강조하였고, 국방업무 전분야에서 상태기반정비(CBM: Condition Based Maintenance, 이하 CBM)를 적용하는 사업이 추진되고 있다. 하지만 보안규제 및 아날로그식 장비운용 등으로 인해 데이터 수집 및 활용에 제약이 있고 이로 인해 빅데이터 기반의 CBM을 적용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 이러한 제약으로 인해 충분히 확보되지 않은 장비의 운용데이터를 이용하여 레이더의 고장방지를 위한 공기건조기의 이상탐지 모델 구축 사례를 제시하며, 운용데이터와 고장이력이 충분하지 않은 여건에서의 무기체계의 이상탐지 방법을 제안한다. 6개 부대의 운용데이터로 확보한 정상데이터를 이용하여 비지도학습 알고리듬 기반의 여러 가지 이상탐지 모델을 구축한 후 최적의 모델을 선정하는 작업을 수행하였다. 또한, 부대별로 정상상태에서의 오알람율을 낮추고 최대한 빠르게 이상을 탐지할 수 있도록 최적의 임계치 선정 및 고장알람기준을 정의하는 작업을 진행하였다. 본 연구결과는 무기체계의 운용데이터를 이용하여 기계학습 기반의 CBM 모델을 확보하는 실증사례를 확보함으로써 추후 다른 무기체계에서도 인공지능 적용을 통한 기계학습 방법론의 적용 가능성을 확인하고 기반을 마련하였다. As weapon systems become advanced, it is difficult to operate and maintain them through existing post-maintenance or preventive maintenance methods. To overcome this, the Ministry of National Defense has emphasized the importance of management of the total life cycle system through Defense Reform 2020, and a project is being promoted to apply big-data-based state-based maintenance (CBM) in all areas of defense work. However, due to security regulations and the operation of analog facilities, data collection and use are limited, and it is difficult to apply big-data-based CBM. This research shows a case of constructing an abnormal detection model of an air dryer to prevent radar failure using the operation data of facilities that are not sufficiently secured due to the restrictions mentioned. An abnormal detection method is proposed for a weapon system under conditions with insufficient operation data and failure history. After acquiring normal operational data from six military units, an anomaly detection model was made using various anomaly detection techniques from unsupervised learning, and an optimal model was selected. In addition, an optimal threshold and alarm criteria were selected to decrease the false alarm rate in normal conditions for each unit and to detect abnormalities as quickly as possible. The results of this study confirmed the possibility of applying anomaly detection through AI application to another weapon system and laid the foundation of securing empirical cases, CBM models using AI, and data analysis techniques with actual operation data.
김요진(Kim, Yo-Jin),이희숙(Lee Hee-Sook) 한국교육행정학회 2016 敎育行政學硏究 Vol.34 No.4
이 연구의 목적은 메타분석법을 적용하여 우리나라 초․중등교사 직무스트레스 수준을 파악 하고 교사 직무스트레스와 관련 변인들의 관계를 파악함으로써 교사 직무스트레스에 대한 종 합적 논의를 전개하는 것이다. 이를 위해 2000년부터 2015년까지 초․중등교사의 직무스트레스 에 대해 분석한 국내 학위논문과 학술지 논문 59편을 선정하여 직무스트레스 구성요인(근무환 경, 행정체제, 인간관계, 담당업무, 보상체제, 인정지위, 개인관련)과 직무스트레스 관련변인(조 직, 조절, 반응관련)에 대한 효과크기 439개를 추출하였다. 분석에는 CMA(Comprehensive Meta Analysis) 2.0 프로그램을 활용하였다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 교사들은 근무환경과 행정체제 관련 직무스트레스를 가장 많 이 겪고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 조직관련 세부변인(학교장지도성, 조직효과성) 중 조직 효과성이 교사 직무스트레스에 미치는 영향이 크게 나타났다. 셋째, 조절관련 세부변인인 자 아탄력성, 교사효능감, 사회적 지지는 교사 직무스트레스를 완충해 줄 수 있는 중요한 자원으 로 확인되었다. 넷째, 반응관련 세부변인인 신체․정신건강에 대한 교사들의 부적자각과 소진 의 정도가 상당한 것으로 나타났다. 끝으로 메타회귀 분석을 통해 연도에 따른 교사 직무스 트레스 관련 변인의 효과크기 추이를 분석한 결과, 조직관련 세부변인 중 변혁적 지도성, 직 무만족 그리고 조직풍토, 조절관련 세부변인 중 사회적 지지, 반응관련 세부변인 중 신체․정 신건강에 대한 부적자각과 소진은 교사 직무스트레스에 미치는 영향이 점점 증가하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 교사 직무스트레스 구성요인과 관련변인들을 중심으로 교사 직무스 트레스 해소를 위한 다각적인 정책 지원이 필요하다. The purpose of this study is to derive the synthesizing discourse on teacher job stress by identifying the level of school teachers’ job stress and the variables related to job stress. To do this, we selected 59 papers among thesis, dissertation, peer reviewed journal papers published through 2000-2015 and derived 439 effect-sizes on the components of teachers’ job stress(working environment, bureaucracy, business in one’s charge, reward․promotion, recognized status-losing authority, and individualrelated) and variables related to the teachers’ job stress(organization-related, adjustment-related, and reactions-related). For the analyses, We utilized CMA (Comprehensive Meta Analysis) 2.0 program. The results are follows; firstly, teachers endure the stress on working environment and administrative system most. Secondly, organization effectiveness is the most influential factor on teachers’ job stress among sub variables related to the organization. Thirdly, resilience, self-efficacy, and social support are the crucial resource for buffering the job stress among adjustment-related variables. Fourth, the level of negative perceptions of physical and mental health and burn-out among reaction-related variables are significant. The last, we found from the meta-regression analysis that the influence of organization-related variables(transformational leadership, job satisfaction, organizational climate), adjustment-related variables(social support), reactions-related variables(negative perceptions of physical․mental health, burnout) on teacher job stress will gradually increase according to the flow of time. Therefore, the multilateral policy interventions in order to alleviate teachers’ job stress should be taken into accounts.