김형도 교수

There are many kinds of business process modelling languages competing in the market. As a way to cope with the complexity and problems inherent in B2B business process specifications and executions, this paper presents a BPMN-based method for graphically modelling B2B (Business to Business) business processes from the participants-neutral perspective of UMM/BPSS. This method makes the modelling of B2B requirements in BPMN more explicit and efficient. It can be a good medium for enhancing the le

최근 전 세계적으로 기후변화 대응과 탄소중립 실현을 위한 녹색건축 인증제도의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구는 미국 LEED와 우리나라 G-SEED를 비교하여 공동주택의 외부환경 부문(토지이용, 교통, 생태환경) 반영률을 분석하고, G-SEED의 인증 심사 기준 개선 방향을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 G-SEED 공동주택(414건)과 LEED 공동주택(157건)의 사례를 비교·분석하였다. 연구 결과, G-SEED의 외부환경 부문 반영률이 에너지 등 및 실내환경 부문에 비해 현저히 낮았으며, 특히 토지이용(23.8%)과 생태환경(23.6%)의 반영률이 저조하였다. 반면, LEED는 토지이용(79.1%)과 교통(70.9%)에서 높은 반영률을 기록하였다. 이러한 차이는 G-SEED가 실내환경 및 유지관리를 강조하는 반면, LEED는 지속가능한 도시 계획과 접근성을 반영하는 구조를 갖추었기 때문으로 분석된다. 이에 따라 G-SEED의 외부환경 부문 배점 확대, 천공률,

본 논문에서는 개선된 이진 블록 매칭 방법을 사용한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-bit Transform : C1BT) 알고리듬을 제안한다. 이진 영상 기반의 움직임 예측은 기존의 정합 오차 기준인 SAD (Sum of Absolute Difference)를 사용한 움직임 예측의 방대한 계산량을 줄이기 위해 정합오차 기준을 이진 논리 연산을 사용하는 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 움직임 예측의 속도를 향상시키고 하드웨어 구현을 용이하게 하는 방법이다. C1BT 알고리듬은 기존의 1BT알고리듬이 원본의 픽셀값을 1개의 비트만으로 표현하며 발생하는 단점을 보완하여 이진 영상 기반의 움직임 예측의 정확도를 향상시킨 알고리듬이다. 이 논문에서는 이진 블록 기반의 움직임 예측이 작은 크기의 정합블록을 사용할 때 더욱 정확한 정확도를 갖는 방법을 제안하였다. 기존의 C1BT기반의 움직임 예측의 결과와 제안하는 알고리듬의 결과를

본 연구는 G-SEED 중 본인증을 가장 많이 취득한 공동주택 414건(2017∼2021)을 대상으로 인증 등급 및 득점 현황을 분석하고 전문분야별 인증 항목별 득점현황을 연도별, 신청기관별, 신청지역별로 세대수와 비교 분석하여 건설 공사비의 규모의 경제논리가 적용되는지 여부와 G-SEED 심사기준 개선 여부를 제시하고자 한다. 자료 분석 중 인증현황은 정부의 공공기관 의무대상 범위 확대와 인센티브(지방세 감면, 건축기준 완화) 제공으로 ‘17년 이후 인증 건수가 대폭적으로 증가(44.4%) 하였다. 인증득점(평균득점, 배점 대비 평균득점율) 분석은 건설 공사비가 수반되는 전문분야들은 현저하게 평균득점율이 낮은 반면에 단순한 환경제품 사용과 계획수립 분야들은 높은 평균득점율을 나타냈다. 세대수 중심의 다중조건 평균((배점 대비 환산평균득점율) 분석은 ‘1. 토지이용 및 교통’과 ‘1-1. 토지이용’만이 세대수가 많아질수록 득점율이 작아짐에 따라 인증 신청기관들은 공사비가 많이 소요되