• 항공우주정책ㆍ법학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.207-244
• /
• 2015

항공안전은 계속적인 위험성의 확인과 관리를 통하여 개인에의 위해나 재산손실의 위험이 수용 가능한 수준으로 감소되거나 그 이하로 유지되는 상태를 의미하며, 항공 안전을 증진하기 위한 다양한 방법이 모색되고 있다. 최근 10여 년 간 국제민간항공은 비교적 높은 수준의 안전을 유지하여 왔으나 2014년부터 여러 가지 사고가 발생하면서 국제민간항공계가 다시 긴장하고 있고 ICAO를 중심으로 다각적인 대응방안을 모색하고 있다. 항공안전은 국제민간항공을 지탱하는 가장 중요한 요소이다. 국제민간항공협약(시카고협약)은 서문에서 안전과 질서가 중요함을 강조하였고, 협약의 다수 조문이 안전에 관계되어 있다. 부속서(1-19)는 몇 개를 빼고는 모두 안전에 관한 국제표준과 권고를 규정하고 있다. 특히 부속서 19는 안전관리체제에 대하여 기존의 부속서에 산재되어 있는 규정을 통합했고 도한 새로운 규정을 신설하였다. 또한 ICAO는 안전 문제를 증진하기 위한 의사결정과 입법 기능을 가지고 있으며 항행위원회, 법률위원회, 항공운송위원회 등과 이사회의 심의를 기초로 하여 총회가 최종 결정 권한을 가지고 있다. 보조 기구로서 전문가 그룹, 태스크포스 등을 수시로 설치, 운영하고 있고, 사무국은 이러한 제반 기구의 사무를 보조하고 있다. 또한 ICAO는 USAOP과 USAP 프로그램을 통하여 체약국의 안전 및 보안 수준을 점검하고 있고, 미국, EU, IATA 등이 별도의 안전점검제도를 운영하고 있다. 2014년에 발생한 MH370기 실종 사건은 회원국, 관제기관, 항행시설, 항공기 등이 제공한 정보를 토대로 전세계추적시스템(Global Tracking System)의 구축을 통하여 항공기의 위치를 실시간 추적 가능토록 하여 문제를 해결하려고 하고 있다. 또한 우크라이나 상공에서 격추된 MH17 사건 이후 ICAO는 회원국이 제공한 정보 및 NOTAM, AIP 등 운항정보를 기반으로 정보를 공유하는 웹사이트를 운영함으로써 분쟁지역에서의 위험관리를 통하여 유사한 사고를 방지하려고 하고 있다. 에볼라가 서아프리카에서 발생한 이래 보건당국과 항공당국간의 긴밀한 협조를 통하여 항공기에 의한 전염병의 확산을 막도록 다각적인 조치를 강구하고 있다. 또한 QZ8501 사건은 악기상하에서 제대로 대처하지 못한 운항의 결과로서 이 또한 ICAO를 중심으로 추가적인 보완 조치를 강구하고 있다. 이밖에도 2015년 3월에 발생한 저먼윙즈의 부기장에 의한 항공기 추락사고와 관련 후속 조치의 강구가 요구되고 있다. 국제항공계는 이러한 사고를 예방하고 안전 수준을 더욱 제고하기 위해서는 안전 관련 데이터 및 정보의 보호와 공유가 필수적임을 인식하여 현재 있는 정보 보호 및 공유에 관한 조항 이외에 추가적인 규정을 제의하고 있으며 회원국에 의한 검토를 거쳐 부속서나 ICAO 안내 문서에 반영될 예정으로 있다. ICAO의 문제해결 방식은 네 가지 차원에서 접근되고 있다. 시간적으로 과거의 경험과 정보를 분석하는 토대위에서 단기, 중기, 장기의 대책을 마련하고, 공간적으로는 각 회원국, 지역, 전 세계에 적용될 수 있는 대책을 수립하고 있고, 항공사, 공항, 지역 사회, 소비자, 제조자, 항행서비스 공급자, 관제기관, 산업계, 보험업계 등을 망라하는 이해관계자를 고려하여야 하고, 규제적인 개선을 위하여 최선의 관행, ICAO 안내문서, 표준 및 권고 관행에 반영될 방안을 심의하고 결정하는 구조를 가지고 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.1-20
• /
• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.21-44
• /
• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 벤처창업연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.115-133
• /
• 2021

본 연구는 그 동안 혼재되어 왔던 4차 산업 혁명의 개념과 관련 기술 들을 살펴보고 이로 인한 사회 경제적 변화와 영향 및 주요 국가의 4차 산업혁명에 대응하는 사례를 검토 하였다. 이를 기반으로 한국벤처기업이 4차 산업혁명에 대비하기 위한 SWOT 요인 도출 및 요인별 중요도 산출을 통해 정부 및 정책 입안자들에게 관련 정책 수립을 위한 방향 제시에 도움을 주고자 한다. 나아가 한국벤처기업 들에게는 글로벌 경쟁력 확보를 위한 추진 방향을 제시하고 이후에 진행할 학문적 심층 연구를 위해서도 기초적이고 체계적인 분석에 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 4차 산업 관련 분야에서 한국 벤처기업의 내부 역량과 외부 환경 변화 요인이 무엇인지를 파악하기 위해 기존 문헌 탐구와 자료 조사를 통해 총 21개의 SWOT 요인을 도출하여 이를 업계, 학계, 정책전문가 그룹으로 구분하여 델파이 조사를 통해 확정하였다. 또한 이를 체계적 의사결정 기법인 AHP 기법으로 항목별 중요도를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 강점(48%)→기회(25%)→위협(16%)→약점(11%) 순으로 중요하게 여기고 있음을 보여 주었으며 세부 항목별 중요도 분석 결과에서는 총 21개 세부항목 중 상위 3개 항목으로는 '신속하고 유연한 사업화 능력, '플랫폼·빅데이터·비대면 서비스 활성화, 'ICT 인프라 구축 및 활용' 순으로 중요도가 높게 나타났다. 반면 하위 3개 항목으로는 '안정적인 거시 경제 및 SOC 기반', '세계적 보호무역 기조에 따른 해외시장 진출 어려움, '외국인 투자규모 절대 열세' 항목은 우선순위가 낮게 나타났다. 전문가 그룹별 견해 차이를 보기 위한 중요도 순위 검증 결과, 업계와 학계전문가는 상관관계가 높고 업계와 정책전문가는 중간 정도의 상관관계를 보여 큰 견해 차이가 없었으나 학계전문가와 정책전문가의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않아(p<0.01) 중요도에 대한 견해 차이가 있는 것으로 분석 되었다. 이는 정책전문가는 강점 항목인 '신속하고 유연한 사업화'와 기회 항목인 '우수한 교육시스템 및 고급인력 보유', '신시장 창출'을 매우 중요하게 생각한 반면, 학계전문가는 강점 항목인 '정부 정책의 지원 부분'을 훨씬 중요하게 생각하는 차이에서 기인된 것으로 판단된다. 본 연구의 시사점은 한국벤처기업이 4차 산업혁명 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 강점과 기회요인의 해당 항목 들을 우선적으로 지원하는 정책이 필요함을 있음을 시사하고 있으며 또한 학계와 정책전문가 사이에 다른 견해를 보이고 있는 강점 요인과 기회 요인의 세부 항목 차이는 적극적으로 검토하여 정책에 반영할 필요가 있음을 의미한다고 볼 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.125-141
• /
• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.23-46
• /
• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.221-241
• /
• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제19권6호
• /
• pp.65-78
• /
• 2018

도심지의 공동주택이 노후화가 진행됨에 따라 건축물의 수명을 연장시키는 재건축 또는 리모델링의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 경우, 공동주택 조합이 결성되어 재건축 또는 리모델링 사업에 대한 의사결정을 실행한다. 이 때 조합이 가장 중요하게 여기는 사항은 공사비 투입에 따른 사업성이다. 공동주택 조합은 사업성을 판단하여 재건축 또는 리모델링을 선택하여 건축물의 수명을 연장하는 방법을 택하게 되는데, 재건축의 경우 축적된 공사비 데이터를 활용하여 공사비를 산출하게 한 뒤 이를 이용해 사업성을 평가할 수 있다. 하지만, 리모델링의 경우 축적된 공사비 데이터의 수가 적어서 정확한 공사비 산출이 어려운 실정이다. 또한 비전문가인 발주자가 다양한 설계요소의 견적을 요구하여 견적의 정확도 및 견적기간에 부정적인 영향을 미치게 되는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 비전문가인 발주자의 의견을 설계요소화하여 견적에 반영하는 방법과 설계요소에 따른 예상공사비를 산출하는 방법을 제안하였고, 비전문가 발주자가 용이하게 사용하도록 이를 시스템으로 구축하였다. 비전문가인 발주자의 요구사항을 견적에 명확하게 반영할 수 있도록 기존의 리모델링 사례에서 설계요소를 추출하여 이를 분류한 뒤 발주자가 선택할 수 있는 방안을 제안하였다. 설계요소를 견적에 반영하는 방법은 기존의 공동주택 리모델링 사례를 조사하여 설계요소를 공사비에 영향을 크게 미치는 것으로 추출한 뒤, 각 설계요소별로 연관된 공종과 물량산출방안을 제시하여 공사비를 산출하도록 하였다. 최종적으로는 위의 연구내용을 비전문가인 발주자가 쉽게 사용할 수 있도록 MS Excel을 기반으로 한 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 개산견적의 정확성을 검증하기 위해서 리모델링 견적사례를 대입하여 검증한 결과, 80%의 정확성을 확인하였고, 비전문가인 발주자의 사용용이성을 검토하기 위하여 설문조사를 실시한 결과 긍정적인 결과를 얻었다. 본 연구에서는 4개의 사례를 활용하여 개산견적의 방안을 제시하였고 추후 리모델링 사례가 지속해서 누적되어 반영될 경우, 본 연구의 기대효과는 더욱 높아질 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제55권3호
• /
• pp.322-331
• /
• 2017

지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.33-53
• /
• 2021

제4차 산업혁명의 확산과 코로나 19의 장기화로 인한 사회적 변화의 기로에서 한국 정부는 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 발표했다. 디지털 뉴딜 정책은 데이터, 네트워크, 인공지능 기술을 중심으로 공공분야 및 산업의 디지털 전환을 가속화함으로써 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 주요 과제로 삼고 있다. 그러나 급변하는 사회환경에서 기술의 미래 이익에 대한 정보비대칭은 정책의 방향과 효과에 대한 대중의 분석 능력의 차이를 야기할 수 있으며, 이로 인해 정책의 실질적 효과에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 한편, 언론은 정부 정책을 대중에 전파하는 전달자 역할을 통해 담론 형성을 주도하며, 보도를 통해 특정 이슈에 대한 제반 지식을 대중에게 제공하는 역할을 한다. 즉, 특정 정책에 대한 언론의 보도량이 증가할수록 이슈 집중도는 높아지며, 이를 통해 대중의 의사결정에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 정부의 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계를 그랜저 인과관계(Granger causality), 충격반응함수, 분산분해분석을 이용하여 검증하는 것이다. 이를 위해 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량, 키워드 검색량과 KOSDAQ 상장 기업 중 디지털 뉴딜 정책과 관련이 있는 디지털 기술 기반 기업들의 일일주식회전율, 일일주가수익률, EWMA 변동성을 변수로 설정하였으며, 정책발표 시점 전후 60 거래일, 총 120 거래일 간의 데이터를 이용했다. 분석 결과, 언론 보도량은 키워드 검색량, 일일주식회전율, EWMA 변동성과 양방향 그랜저 인과관계가 존재하였으며, 언론 보도량의 증가는 디지털 뉴딜 정책에 대한 키워드 검색량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 언론 보도량에 대한 충격반응분석 결과 EWMA 변동성을 큰 폭으로 하락시키는 양상을 보였으며, 시간이 지날수록 영향력이 점차 증가하며 주식 시장의 변동성을 완화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 토대로 디지털 뉴딜에 대한 언론 보도량은 주식 시장과 유의한 동태적 관계가 있음을 확인할 수 있었다.