누구나 쉽게 사용할 수 있도록 상용 GIS 소프트웨어에서 구동되는 홍수 손실 평가 툴박스을 개발하였다. 피해목적물의 위치 정보를 확인하기 위해서는 비교적 쉽게 구할 수 있는 전국 연속수치지형도를 활용하였다. 툴박스는 피해목적물의 개별 위치 정보 및 속성 정보를 활용하여 홍수 손실을 평가하는데, 이로 인하여 행정구역의 통계정보에 기초하는 기존의 홍수 손실 평가 방법을 크게 개선시켰다고 할 수 있다. 홍수 손실 평가 툴박스를 이용하여 2002년에 발생한 제방 붕괴 사건의 경제적 손실을 평가해 보았다. 계산 결과는 보고된 피해액 보다 다소 높게 나타났으며, 이는 피해목적물의 자산가치 정보와 손상함수 정보가 정확하지 않았기 때문으로 판단된다. 앞으로 자산정보 및 손상함수가 지속적으로 보완된다면, 본 연구에서 개발된 홍수 손실 평가 툴은 홍수 저감 정책을 마련하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 보인다.
우리나라는 1983년에 최초로 절충교역 제도를 도입하여, 국방 전력 증가를 위한 수단 등으로 중요하게 활용하고 있다. 특히, 최근 절충교역을 수행하거나 참여를 원하는 업체들은 증가하고 있지만, 절충교역과 관련된 연구는 제도 개선 및 기술가치평가 등이 주를 이루고 있으며, 절충교역의 주요한 참여자인 절충교역 수행 업체 진단 및 차별화 전략 제시 관련 연구는 부족하다. 본 논문에서는 이에 착안하여 절충교역을 수행한 업체들에 대한 진단 및 차별화된 전략 도출을 위한 연구 프레임워크를 제시하고자 한다. 추가적으로, 제시한 연구 프레임워크를 실제 절충교역을 수행한 업체들에 적용하여 활용성 및 타당성에 대해 살펴본다. 한편, 연구 프레임워크는 크게 성과지표 도출, 만족도함수 및 AHP를 이용하여 각 성과지표에 대한 평가 그리고 IPA를 이용한 전략 도출 과정으로 구성된다.
2004년 개발된 다차원홍수피해산정법(MD-FDA)은 홍수에 따른 경제적 피해를 추정하기 위한 기법으로서 그 동안 하천설계기준, 댐설계기준, KDI 예비타당성조사 지침 등에 반영되어 실무에서 활발히 사용 중이다. 그러나 그 동안 많은 연구에서 MD-FDA의 인벤토리 체계, 가용자료의 정밀성, 손상함수, 손실유형 범위와 관련한 개선이 요구되었으며, 최근에는 재난위기 관리 능력강화를 위한 "한국형 재난피해 예측 시스템" 개발의 필요성이 제기되면서 현재 다양한 분야의 전문가들이 재난손실과 관련한 많은 연구를 진행 중이다. 이에 본 연구는 국외 주요 홍수손실 예측 모델과 현재 국가차원에서 서비스되는 상세자료를 검토하여 일반건물(general building)의 홍수손실 평가 체계를 제시하고, 이와 연관된 세부요소 기술을 정립하였다. 우선, 지역 내 건물현황 및 특성정보가 참조가능한 자료를 바탕으로 일반건물의 유형을 분류하였고, 이밖에 건물손실 평가에서 주요 참고자료로 활용되는 인구, 종사자수 등의 사회 경제적 정보를 연계한 인벤토리 DB 구조를 설계하였다. 이로부터 구축되는 인벤토리 DB는 위치정보를 포함하는 공간자료이며, 손상(damage)과 손실(loss)을 평가하기 위한 건물특성 정보를 포함한다. 한편, 본 연구에서의 건물손실은 자산의 총가치를 기준으로 한 상대적 손상률(%)을 설명하는 손상함수를 기반으로 하기 때문에 감가상각을 고려한 건물의 완전대체비용(건물자산가치)가 정의되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 최근 한국감정원에서 발간한 "건물신축단가표"와 "유형고정자산 내용연수표"를 바탕으로 손실평가에 필요한 요소기술을 정립하였다. 제시한 일련의 과정은 동두천시 신천 범람사례를 대상으로 적용하였고, 그 결과를 기존의 MD-FDA 결과와 비교하였다.
이미지는 해상도가 높을수록 이미지를 시청하는 사람들의 만족도가 높아지며 초고해상도 이미지화는 컴퓨터 비전이나 영상처리 분야 중에서도 연구 가치가 꽤 높아지고 있다. 본 연구에서는 주로 딥 러닝 초 해상도 모델을 사용하여 저해상도 이미지 LR의 주요 특징을 추출한다. 추출된 특징을 학습 및 재구성하고, 고해상도 이미지 HR을 생성하는 재구성 기반 알고리즘에 중점을 둔다. 본 논문에서는 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR에 대하여 알아보도록 한다. SRCNN과 VDSR모델의 구조 및 알고리즘 프로세스를 간략하게 소개하고 개선된 성능평가 함수에서도 다중 채널과 특수한 형태에 대하여 알아보도록 하며, 실험을 통하여 각 알고리즘의 성능을 이해하도록 한다. 실험에서는 SRCNN 및 VDSR 모델의 결과와 피크 신호 대 잡음 비 및 이미지 구조 유사도를 비교하는 실험을 수행하여 결과를 한눈에 볼 수 있도록 하였다.
사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.
본 연구는 수질오염물질에 대한 가상적 배출권거래시장을 상정하여 균형배출권가격을 도출함으로써 수질개선에 따른 편익을 추정하려고 시도하였다. 우리나라에서는 낙동강수계를 비롯하여 주요 수계에 수질오염물질 총량관리제도가 실시되고 있다. 사회적으로 바람직스러운 배출총량을 결정함으로써 국민과 정부는 암묵적으로 수질오염물질의 경제적 가치를 결정한 것과 같다고 할 수 있다. 각 지자체별로 수질오염물질 배출상의 제약으로 인하여 희생된 경제적 기회비용이 발생할 것이며 이 기회비용의 크기가 수질오염물질의 경제적 가치이기 때문이다. 이 가상적 배출권거래시장에서의 균형가격을 수질 총량제하의 수계전체의 배출총량과 지자체별 할당에 의하여 암묵적으로 결정된 수질오염물질 배출의 단위당 가치라고 해석할 수 있다. 배출량과 편익의 관계로부터 한계순편익함수를 도출하고 지자체별 배출허용총량을 이용하여 개별배출권 초과수요함수를 구성하여 균형배출권가격을 도출하였다. 추정 결과 배출권시장의 균형배출권가격이 1,409.3원/$kg{\cdot}BOD$으로 추산되었다. 이는 외국의 사례와 비교하여 적정한 수준이라 평가되며 이러한 배출권가격은 수질 오염물질의 단위당 경제적 가치를 산정하여 수질변화를 수반하는 사업의 B/C분석에 직접적으로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
해외자원개발사업은 성공할 경우 높은 수익률을 보장하지만 장기적인 투자기간과 높은 시장위험부담으로 인하여 사업의 가치분석에 있어서 사업기간 동안의 여러 가지 변수들을 분석할 수 있는 유연성을 요구하고 있다. 기업의 투자 의사결정과정에서 가장 널리 이용되는 평가방법인 전통적 기존의 현금흐름할인법의 단점을 보완할 대안으로서 제시된 옵션가격 결정모형(Option Pricing Model)을 여타의 다른 자산의 평가 및 사업성 평가에 응용하고자 하는 연구 분야인 실물옵션(Real Options)은 특히 위험도가 큰 자원개발사업의 가치를 평가할 좋은 방법론으로 주목받아왔으나, 다양한 현실적 상황을 도입하게 되면 확률과정이 난해한 형태로 변하여 수학적 처리가 용이하지 않아 실용화에 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 따라서 기존의 연구들은 확률과정의 선정과정에서 자원개발사업의 특성이나 실용성을 고려하여 확률과정을 선정하지 않고 기초적인 확률과정을 적용하여 왔다. 본 연구에서는 해외자원개발사업을 대상으로 옵션가격 결정모형을 활용하는 경우를 산정하여, 해외자원개발사업의 평가에 쉽게 활용될 수 있는 단순화된 함수의 형태로 표현된 옵션가격 결정모형을 제시해 보았다. 즉, 이론적인 정교한 확률과정을 도출하기보다는 자원개발사업의 특징을 충분히 반영하면서도 사업평가실무에 손쉽게 이용될 수 있는 현실적이면서도 단순한 확률과정을 선정하고자 하였다. 이를 위하여 구리, 연, 아연의 국제시장가격의 특성과 연-아연광 개발사업의 사례를 활용하여 기존의 모형연구들과 달리 실제의 위험을 모두 분석하되, 분석하는 모형을 최대한 단순화하여가는 과정을 통하여 Gibson-Schwartz가 제안한 Two-Factor Model과 Long-Term Asset Model을 적절한 모형으로 선정하고, 이를 바탕으로 운영옵션과 투자개시옵션의 두 가지 경영옵션을 분석하여 그 결과를 제시하였다. 본 연구에서 분석, 제안한 단순화 과정은 앞으로 옵션가격 결정이론을 바탕으로 한 가치평가모형의 실제사례 적용연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 확률적 LCC 및 확률적 성능평가를 고려한 설계 VA분석 방법을 제안하였으며, 신뢰성 해석의 개념을 도입하여 신뢰도를 확보한 의사결정을 지원하고자 하였다. 상기와 같은 목적과 방법에 따라 진행된 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: 1) 기능정의가 완료된 이후 도출된 대안들의 대안평가시 신뢰성 있는 분석을 위하여 개선된 설계VA 절차 와 가치상태함수를 정식화하였으며, 가치평가절차에서의 일관성 및 효율성을 확보하기 위하여 평가지표방안을 제시하였다. 2) 교량의 LCC분석을 위한 DB를 수집 및 분석하였다. 자료의 수집범위는 기존에 수행된 교량의 LCC분석 연구 문헌을 기초로 하여 분석하였으며, 분석결과에 대한 신뢰도 확보 및 수집된 자료의 불확실성 처리를 위해 MCS 기법을 적용하였다. 3) 대안별 성능평가를 위한 가중치 및 평가등급과 LCC 분석을 위한 LCC 분석모델, 분석기간, 할인율, 사용자비용, 안전점검 및 안전진단비용에 대한 조건을 제시하였다. 끝으로, 사례대상인 "OO대교 및 연결도로 건설공사 실시설계" 프로젝트에 대한 VA수행 사례를 중심으로 타당성을 검토하고 결론을 도출하였다.
본 연구의 목적은 공간정보기업의 거래정보를 토대로 공간정보산업의 융·복합부문 탐색과 표면상무관회귀모형을 이용한 동 산업의 시장규모 전망이다. 공간정보산업조사 통계에서 확인할 수 없는 공간정보 융·복합부문은 한국기업데이터의 사업체DB(2010~2019년)를 이용하여 공간정보 관련 핵심키워드를 검색하여 상품별 구매 및 판매데이터를 확보하여 분석하였다. 공간정보사업체의 융·복합은 서울 특정구와 일부 경기도권역과의 가치사슬 간 거래관계에서 나타났다. 해당 융·복합 사업체는 가치사슬 2(활용·서비스)&3(융·복합)단계의 매출액이 가장 크고, 가치사슬 1(생산·구축)&2단계와 2&3단계의 융·복합은 2010년 대비 2019년 매출은 약 2배 가량 상승하였다. 2019년 통계청 기준 공간정보산업의 총매출액은 약 8조원으로 발표되었으나, 본 연구에서는 공간정보산업의 총매출액은 23~27조원, 융·복합 활동을 고려할 때 28~47조원으로 추정되었다. 마지막으로 공간정보산업 미래 시장규모예측을 위하여 표면상무관회귀(SUR: Seemingly Unrelated Regression)모형을 이용하여 2025년 및 2030년에 시나리오 1(인구증가율 0.38%, 2020~2024년), 0.07%(2026~2030년)을 적용할 경우, 공간정보산업 매출액은 -0.37% ~ 0.069% 감소하였다. 동 기간 시나리오 2(평균임금상승률 1.2%)를 적용하면 공간정보산업 매출액은 2.326% ~ 12.185% 증가하였다. 즉, 공간정보산업의 매출액은 노동, 총요소 생산성 및 자본 생산성의 함수이며, 특히 노동생산성과 연구개발 등의 총요소생산성을 제고하는 방향의 정책개발과 대안 수립 연구가 추가적으로 필요하다.
본 연구는 한국과 일본의 철도업체를 노동, 동력, 차량 및 유지보수의 세 가지 생산요소를 투입하여 신칸센 인키로, 일반여객 인키로, 화물톤키로의 세 가지 산출물을 생산하는 기업형태로 상정하여 확률적 변경 접근법을 이용한 일반초월대수 함수형태의 가변비용함수모형을 설정하였다. 이 모형의 독립변수로는 준고정요소인 기반시설의 총 가치와 네트워크효과를 나타내는 궤도연장, 타 업체와의 비용구조 차이를 반영하는 더미변수, 그리고 생산성을 분석하기 위한 시간추세변수가 함께 포함된다. 가변비용함수모형은 철도청에 대한 27개 연도별 자료($1977{\sim}2003$), 일본국철(JNR, Japan National Railways)에 대한 8개 연도별 자료($1977{\sim}1984$), 그리고 7개 일본철도주식회사(JR's, Japan Railways)에 대한 17개 연도별 자료($1987{\sim}2003$)를 결합한 총 154개의 불균형통합자료를 이용해 반복결합일반화최소자승법으로 추정하였다. 확률적 변경 접근법을 이용한 비용 효율성 추정 결과 한국과 일본의 철도업체는 표본평균에서 비용 비효율성이 2.57%로 나타났으며, 비용 효율성은 평균적으로 JR서일본이 가장 높고 JNR과 JR구주가 가장 낮은 것으로 분석되었다. KNR의 경우 $1977{\sim}2003$년까지 평균적인 비용 비효율성은 1.80%이고, 특히 $1996{\sim}2000$년에 비용 비효율성이 4.16%로 가장 컸던 것으로 나타났다. 반면 일본의 경우 민영화 이후 비용 비효율성이 전반적으로 상당히 개선된 것으로 나타났다. 한편 비용 효율성 변화, 기술변화, 규모 효율성 변화 및 배분적 효율성 변화에 기인하는 생산성 변화율을 추정한 결과 전반적으로 정부부처형 공기업인 KNR과 공사체제인 JNR의 생산성은 감소한 반면, 민영업체인 JR's의 생산성은 JR동해를 제외하고 증가한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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