• 제목/요약/키워드: 데이터 기반 의사결정

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계약방식에 따른 건설프로젝트 성과의 비교분석 연구 - 실비정산방식과 총액계약방식을 중심으로 - (Impacts of Contract types on Construction Project Performance - Cost Reimbursable and Lump Sum -)

  • 이유섭;황본강
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제8권2호
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    • pp.155-163
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    • 2007
  • 건설프로젝트를 수행하는 과정에 있어 계약당사자간에 다양한 계약방식에 기초하여 시설물 건설에 요구되는 업무 또는 서비스를 제공하고 있으나, 건설사업의 주요 성과지표라 할 수 있는 비용, 일정, 안전등의 측면에서 계약방식에 따라 발생할 수 있는 성과의 차이에 대한 실증적 인 비교연구는 미흡한 실정이다. 건설사업이 다수의 건설전문조직과 계약을 기반으로 운영되는 프로젝트라는 특성을 고려할 때 계약방식의 유형에 따라 사업성과에 대한 차이를 비교분석 함으로써 계약방식 선정에 대한 적정 의사결정을 지원하는데 유효한 자료를 제공할 수 있다. 이에 본 연구에서는 건설계약방식 중 실비정산방식과 총액계약방식을 대상으로 건설사업의 주요 성과에 대한 비교 분석을 시도하였다. 계약방식별 프로젝트 성과는 미국 Construction Industry Institute(CII)의 Benchmarking and Metrics(BM&M) 프로그램에서 활용하는 성과측정기준을 기초로 비용, 공정, 안전, 변경, 재작업(rework) 등 5개 분야를 대상으로 하였다. 또한 계약방식으로 인한 각종 성과지표의 차이가 통계적 의미를 지니고 있는가를 판단하기 위하여 통계적 기법인 t-test를 이용하여 데이터의 유의성을 분석하였다.

기업의 개인정보 유출로 인한 경제적 피해규모 산출방법 (A Quantitative Assessment Model of Private Information Breach)

  • 한창희;채승완;유병준;안대환;박채희
    • 한국전자거래학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.17-31
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    • 2011
  • 정보화의 빠른 진전과 더불어 정보화의 역기능 역시 비례하여 확산되고 있으며 그 피해는 막대한 것으로 추정되고 있다. 하지만 현재까지 개인정보 유출의 피해규모에 대한 연구와 자료가 미흡한 실정이기 때문에 이로 인한 국가적 피해규모를 계량화하는 작업에 많은 현실적 어려움이 존재하고 있다. 만약 피해액의 규모를 제대로 산출하여 보안정책 수립에 참고한다면 경제적으로나 사회적으로 미치는 사고 영향의 심각성을 정확히 파악할 수 있으며, 결과적으로 유출사고 대응에 필요한 기업 그리고 정부의 노력과 비용의 크기~에 대한 의사결정을 할 수 있기 때문에 체계적인 경제적 피해규모를 파악하는 일은 매우 필요한 과제라고 판단된다. 이에 본 연구는 일본 네트워크 보안협회 등 해외 유수 연구들의 방법론과 새로운 접근법들을 참고하여, 개인정보 유출사고의 피해실태를 파악하기 위한 정보의 수집과 이의 정량적 분석의 개념적 틀을 제시하고자 한다. 또한 비교적 데이터가 부족한 국내의 환경에서도 정책적 지표로서 의미 있는 피해액을 측정함으로써 개인정보 유출 피해를 막기 위한 다양한 정책기획의 기반자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

차량-보행자간의 상충위험도 측정 기술 연구 (Measuring Technologies of Traffic Conflict Risk between Vehicles and Pedestrians)

  • 장정아;이현수
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.255-260
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    • 2017
  • 우리나라 2015년 차량과 보행자간의 교통사고는 전체 사고의 38.8%에 달한다. 본 연구는 차량과 보행자간의 상충상황에 대한 위험도를 측정할 수 있는 시스템의 설계방안을 제안한다. 1차적으로 차량과 보행자의 위치, 속도, 방향성을 검지하고 이를 간의 상충지점을 추정한다. 이후 상충지점까지의 횡단지점의 보행자의 도착과 그 지점에 접근하는 차량과의 시간 차이인 보행자안전간격(PSM, Pedestrian Safety Margin)을 추정하여 상충위험도를 정량화한다. 본 연구에서는 외부 모니터링 기반 평가모듈과 개인의 착용형 모듈을 통하여 각 데이터를 취득하고 이를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 설계 내용을 제시하고 구현하였다. 향후 이러한 시스템은 도로의 위험도 개선시설 설계, 노인보호구역 지정 등의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

특허의 내적.외적 가치산정요인을 고려한 입체적 특허평가모델: 아레니우스 화학반응속도론 기반의 특허수명예측 (A three-dimensional patent evaluation model that considers the factors for calculating the internal and external value of a patent: Arrhenius chemical reaction kinetics-based patent lifespan prediction)

  • 최용묵;이재원;조대명
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권6호
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    • pp.113-132
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    • 2021
  • 특허수명은 특허가치를 평가하는 척도로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 특허수명을 예측하여 개별특허의 가치를 평가함에 있어, 특허의 내적가치요소와 외적가치요소를 하나의 모델로 평가하기 위하여 화학반응속도 추정식으로 널리 알려진 아레니우스식을 사용한 새로운 평가모델을 제시하였다. 한국의 소멸된 특허데이터를 활용하여 평가모델의 성능을 검증하였으며, 선행연구에서 특허평가모델로 사용되었던 SVM, Logistic reg., ANN 모델과 성능을 비교하였다. 결과적으로, 제안한 평가모델이 다른 모델 보다 정확도가 높았으며, 특허권자의 특성을 고려한 상대체감비용지수 반영 시 여러 평가모델에서 정확도가 상승하는 경향을 보였다. 또한, 특허의 예측수명등급과 특허의 실제수명과는 강한 상관관계가 있었다. 이러한 평가모델은 대량의 특허를 객관적으로 신속하게 평가할 수 있으며 특허의 유지여부에 대한 의사결정 혹은 기술거래나 평가에 활용할 수 있다. 특히, 평가목적에 따라 특허만을 평가하거나 사업화주체나 기술적 특성을 고려한 평가가 필요한 경우에 각각 사용될 수 있다.

서울시 하수관로 방재성능 분석에 관한 연구 (A study on analysis of disaster prevention performance for urban sewer system in Seoul)

  • 김호성;심재범;안주영;유미나
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.424-424
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    • 2021
  • 서울시 전역의 하수관로는 4개의 처리구역, 16개의 배수구역, 163개의 배수분구, 748개의 소구역으로 분할하여 관리되고 있다. 하지만 지선관로와 간선관로가 상이한 설계빈도로 계획되어 가장 작은 관리단위인 소구역에서도 일정한 방재성능을 기대하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 소구역을 동일한 토출구를 갖는 유역으로 재정의하여 서울시 전역을 799개의 소구역으로 재분할한 후, 소구역 단위로 하수관로 방재성능을 분석하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석을 위해 도시유출모형은 SWMM, 도시침수모형은 2DIS를 활용하였다. 도시유출모형에서는 113,286개의 관로와 106,097개의 맨홀을 적용하였으며, 수리시설물은 서울시 관내에 위치한 31개의 모든 빗물저류조와 121개의 빗물펌프장 중 가용 가능한 117개의 빗물펌프장을 적용하였다. 하수관로의 외수위 경계조건은 하천기본계획에서 제시한 방류하천의 기점홍수위를 반영하였다. 도시침수모형에서는 5m 단위의 고해상도 지형자료와 토지피복도를 적용하여 2차원 침수모의를 수행하였으며, 799개의 소구역에 대한 방재성능 분석을 수행하여 이를 시스템에 적용하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템에서는 799개의 소구역을 대상으로 소구역 정보, 하수관로 정보, 수방시설물 정보, 방재성능 정보를 제공하고 있다. 소구역 정보는 해당 소구역에 대한 기본 정보 및 해당 소구역에 위치한 수리시설물에 대한 기본 정보를 제공한다. 하수관로 정보에서는 관로 및 맨홀을 선택하여 상세정보를 확인할 수 있다. 수방시설물 정보에서는 빗물펌프장, 빗물저류조, 강우관측소, 하천수위관측소, 관로수위관측소에 대한 상세정보를 제공한다. 마지막으로 방재성능 정보에서는 시나리오별 침수결과를 제공하며, 포인트 단위 침수취약지역을 표출한다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템은 하수도 정책 입안과 하수도 관련 사업 추진 시 데이터 기반의 신속하고 효율적인 의사결정 업무를 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

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텍스트 마이닝을 통한 건설공사 공문 잠재적 리스크 유형 분석 (Analysis of Potential Construction Risk Types in Formal Documents Using Text Mining)

  • 엄세호;차기춘;박선규;박승희;박종호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권1호
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    • pp.91-98
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    • 2023
  • 건설프로젝트에서 발생되는 리스크는 공기지연 및 비용증가에 큰 영향을 끼치기 때문에 다양한 리스크를 파악하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 그러나 시공단계의 리스크 분석은 공종 및 수행단계에 국한되거나, 경험 의존적 의사결정이 주로 수행되고 있다. 데이터 기반의 분석도 일부 사례에 적용되고 있을 뿐이다. 따라서 본 연구에서는 시공사 또는 발주처에 중요한 요인들이 포함되어 있을 것으로 판단되는 수발신공문을 대상으로 군집분석과 Word2Vec 알고리즘을 적용하였다. 군집분석을 통해 6개 유형으로 1차 분류를 수행하였으며, Word2Vec을 통해 157개의 공문 발생 유형을 도출하였다. 도출된 연관어의 속성별 분석을 위하여 새로운 5개의 범주를 적용하였으며, 이를 통해 공문 발생 유형이 잠재적인 건설 리스크 요인으로 발전 가능한지 검토하였다. 텍스트 마이닝을 통한 3단계의 공문 발생 유형 분석 결과는 건설현장의 공정관리를 위한 기초 자료로써 도움 될 것으로 판단된다.

통합적인 인공 신경망 모델을 이용한 발틱운임지수 예측 (Predicting the Baltic Dry Bulk Freight Index Using an Ensemble Neural Network Model)

  • 소막
    • 무역학회지
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    • 제48권2호
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    • pp.27-43
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    • 2023
  • 해양 산업은 글로벌 경제 성장에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 벌크운임지수인 BDI는 글로벌 상품 가격과 매우 밀접한 상관 관계를 지니고 있기 때문에 BDI 예측 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본연구에서는 글로벌 시장 상황 불안정성으로 인한 정확한 BDI 예측 어려움을 해결하고자 머신러닝 전략을 도입하였다. CNN과 LSTM의 이점을 결합한 예측 모델을 설정하였고, 모델 적합도를 위해 27년간의 일일 BDI 데이터를 수집하였다. 연구 결과, CNN을 통해 추출된 BDI 특징을 기반으로 LSTM이 BDI를 R2 값 94.7%로 정확하게 예측할 수 있었다. 본 연구는 해운 경제지표 연구 분야에서 새로운 머신 러닝 통합 접근법을 적용했을 뿐만 아니라 해운 관련기관과 금융 투자 분야의 위험 관리 의사결정에 대한 시사점을 제공한다는 점에서 그 의의가 있다.

사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 성공요인 고찰: 한국 기업 사례를 중심으로 (The Success Factors for Self-Service Business Intelligence System: Cases of Korean Companies)

  • 이정임;유소영;한인구
    • 지식경영연구
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    • 제24권3호
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    • pp.127-148
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    • 2023
  • 전통적인 비즈니스 인텔리전스 환경은 빠르게 변하는 시장과 기하급수적으로 증가하는 데이터의 크기와 복잡성에 대처하는 데 한계를 보여왔다. 이에 기업들은 경쟁사 대비 더 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스(Self-Service Business Intelligence) 환경으로의 변모를 요구받고 있다. 그러나 실제 기업 현장에서는 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 환경 구축과 운영에 어려움을 겪고 있으며, 참고할 만한 사례를 포함하여 성공적인 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스에 관한 연구가 부족하다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 핵심성공요인에 관한 기존 연구 방법론을 기반으로, 국내 3사 제조업 및 유통업체의 비즈니스 인텔리전스 개발 과정 및 활용 사례를 상세하고 깊이 있게 분석하였다. 조직-프로세스-기술 측면 7가지 핵심 성공요인에 대해 개발 목적과 구현 전략이 상이한 세가지 국내 사례를 비교 분석함으로써 비즈니스 인텔리전스 성공모델의 국내 기업 적용 가능성과 도입 전략의 시사점을 도출한다. 해당 프로젝트를 주도한 전문가들의 심층 인터뷰와 도입효과 평가를 통한 심층 비교 분석은, 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스의 구체적인 개발 과정과 난제, 활용에 대한 풍부한 시사점을 제공하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 활성화와 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 고도화에 기여할 것으로 기대된다.

그래프 분류 기반 특징 선택을 활용한 작물 수확량 예측 (Crop Yield Estimation Utilizing Feature Selection Based on Graph Classification)

  • 옴마킨;이성근
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.1269-1276
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    • 2023
  • 작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

어텐션 기법 및 의료 영상에의 적용에 관한 최신 동향 (The Latest Trends in Attention Mechanisms and Their Application in Medical Imaging)

  • 신형섭;이정룡;어태준;전요한;김세원;황도식
    • 대한영상의학회지
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    • 제81권6호
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    • pp.1305-1333
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    • 2020
  • 딥러닝 기술은 빅데이터 및 컴퓨팅 파워를 기반으로 최근 영상의학 분야의 연구에서 괄목할만한 성과를 이루어 내고 있다. 하지만 성능 향상을 위해 딥러닝 네트워크가 깊어질수록 그 내부의 계산 과정을 해석하기 어려워졌는데, 이는 환자의 생명과 직결되는 의료분야의 의사결정 과정에서는 매우 심각한 문제이다. 이를 해결하기 위해 "설명 가능한 인공지능 기술"이 연구되고 있으며, 그중 하나로 개발된 것이 바로 어텐션(attention) 기법이다. 본 종설에서는 이미 학습이 완료된 네트워크를 분석하기 위한 Post-hoc attention과, 네트워크 성능의 추가적인 향상을 위한 Trainable attention 두 종류의 기법에 대해 각각의 방법 및 의료 영상 연구에 적용된 사례, 그리고 향후 전망 등에 대해 자세히 다루고자 한다.