• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.87-94
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• 2002

2001년 경찰청 $\ulcorner$2001년판 교통사고통계$\lrcorner$ 자료에 의하면 사고피해의 정도를 나타내는 치사율에 있어서 중앙선침범사고가 과속사고와 함께 가장 높은 수치를 보이고 있으며, 대형 교통사고의 39.5%가 중앙선 침범에 의해 발생한 것으로 나타났다. 실제로 2000년 한 해 동안 총 사고건수 290,481건 중 중앙선 침범에 의해 18,931건 (6.52%)의 교통사고가 발생하여 사망자 1,472명, 부상자 35,046명으로 전체 교통사고 사망자의 14.38%, 부상자의 8.21%를 점하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같이 전체 교통사고에서 중앙선침범사고가 차지하는 비중 이 높아지고 있어 중앙선침범사고를 줄이기 위한 대책의 일환으로 중앙분리대, 표지병, 시선 유도봉 등과 같은 중앙선침범 예방시설물을 설치하고 있으나, 해당 시설물에 대한 설치기준이 없는 실정이다. 이렇듯 중앙분리대 설치기준의 부재로 인해 중앙선침범사고 발생과 이에 따르는 경제적인 교통사고 비용손실, 그리고 중앙분리대의 과다설치로 인한 국가 재원의 낭비는 간과할 수 없는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 점에 착안하여 기존에 지방부 2차로 도로의 직선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델이 개발되었고 본 연구에서는 그 연장선상에서 지방부 2차로 도로의 곡선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델에 대한 중앙선침범사고 예측모델의 개발을 통해 중앙선침범사고에 대한 사회적 비용을 산정하고, 현재 설치하여 운영중인 중앙선침범 예방시설물의 설치비용간의 비용-편익분석을 통해 얻어진 기준으로 중앙선침범 예방시설물 설치의 가부에 대한 보다 현실적이고 비용-효율적인 중앙선침범 예방시설물 설치기준을 제시함으로써 교통사고 비용손실을 최소화하고, 중앙분리대의 효율적 설치방안의 도입을 통한 경제적 이익창출을 도모하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.11-20
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• 2023

자동차보험 교통사고 진료비는 매년 증가하고 있다. 본 연구는 교통사고 진료비용 상승의 주요 항목인 경상환자 중 장기입원환자(18일 이상)를 예측하는 모델을 decision tree 등 5개 알고리즘을 이용하여 생성하고, 장기입원에 영향을 미치는 요인을 분석했다. 그 결과, 예측 모델의 정확도는 91.377 ~ 91.451이며 각 모델 사이에 큰 차이점은 없었으나 random forest와 XGBoost 모델이 91.451로 가장 높았다. 설명변수 중요도에 있어서 병원 소재지, 상병명, 병원 종류 등 장기환자군과 비 장기입원 환자군 사이에 모델마다 상당한 차이가 있었다. 모델 평가는 훈련 데이터의 교차검증(10회)한 모델별 평균 정확도와 실험 데이터의 정확도를 상호 비교한 결과로 검정했다. 설명변수 유의성 검증을 위해 범주형 변수는 카이제곱 테스트를 실시하였다. 본 논문의 연구 결과는 경상 환자들의 과잉진료 및 사회적 보험료 비용을 줄이는 진료행태 분석에 도움이 될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.665-676
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• 2001

공간 데이타베이스에서 가장 비용이 큰 공간 연산자는 공간 조인이다. 공간 조인은 두개의 데이타 집합으로부터 공간적인 조건을 만족하는 두 객체 쌍의 집함을 구하는 것이다. 지난 수년동안 공간 조인의 순차 수행 시간은 많이 향상되었지만, 그 웅답시간은 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그래서 공간조 인의 병렬 수행에 대한 연구가 자연스럽게 대두되고 있다. 공간 데이타베이스 관리 시스템에서 공간 데이타 의 관리의 용이성 및 부분 지역 검색의 효율성 등을 위해 고정 크기의 격자 구조를 갖는 고정 그리드를 이용 할 수 있다. 그러나 지금가지 고정 그리드를 이용한 공간조인의 병렬 처리에 관한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 고정 그리드를 이용한 병렬 공간 조인 알고리즘의 성능을 예측하는 비용 모델을 제시하 였는데, 이는 최소 경계 사각형(Minimum Bounding Rectangle : MBR)의 비교 횟수. 디스크 접근 횟수,메시지 전송 횟수 등을 근거로 하였다. 실제 데이타 및 인위 데이타 집합을 이용한 실험은 제안한 비용 모델이 정확함을 보여주었다. 이 비용 모델은 복합 공간 질의의 비용을 예측할 필요가 있는 공간 질의 최 적화를 위한 유용한 도구가 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.84-85
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• 2013

본 논문은 스파스 매트릭스 컨버터로 구동되는 유도전동기에 과도응답특성 개선을 위한 모델예측제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유도전동기의 파라미터를 이용하여 구한 예측 토크와 자속을 통하여 비용함수를 최소화하는 최적의 스위칭 상태를 결정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.202-204
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• 2003

EISC ISA를 기반으로 한 64 비트 고성능 내장형 마이크로프로세서 AE64000의 효과적인 성능 향상을 위해서 비용 대비 성능 향상이 우수한 분기 예측 기법을 도입하여 AE64000 파이프라인에 적합한 분기 예측기를 추가로 설계하고 SPEClnt 벤치마크 및 타 내장형 벤치마크의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 최적의 분기 예측기의 구조를 결정하였다. AE64000에서 LERI 명령 처리를 위해 AE64000 파이프라인에 추가된 독특한 IFU에 의하여 복잡성을 갖지만, IF 단계의 PC 대신에 IFU 단계의 PrePC를 이용하여 분기 명령을 명령어 prefetch 단계에서 예측함으로써, 올바른 분기 예측시 분기로 인한 손실을 제거할 수 있다. 결과적으로 최종 선정된 최적의 분기 예측기는 Verilog로 구현하여 AE64000 프로세서 코어 모델과 통합 합성하였고 아울러 추가되는 면적과 최종 목표 클럭에 동작하기 위한 타이밍 분석을 통해 최종 생산에 적합하도록 설계된 분기 예측기의 기능 및 타이밍 검증을 수행하였다. 최종 구현된 분기 예측기는 프로세서 칩 전체의 1% 미만의 비용으로 최고 12%의 성능 향상을 달성하여 성능 대비 면적의 효율성에서 높은 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-15
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• 2021

기계번역 품질 예측 (Quality Estimation, QE)은 정답 문장에 대한 참조없이 소스 문장과 기계번역 결과를 통해 기계번역 결과에 대한 품질을 수준별 주석으로 나타내주는 태스크이며, 다양한 활용도가 있다는 점에서 꾸준히 연구가 수행되고 있다. 그러나 QE 모델 학습을 위한 데이터 구성 시 기계번역 결과에 대해 번역 전문가가 교정한 문장이 필요한데, 이를 제작하는 과정에서 상당한 인건비와 시간 비용이 발생하는 한계가 있다. 본 논문에서는 번역 전문가 없이 병렬 또는 단일 말뭉치와 기계번역기만을 활용하여 자동화된 방식으로 한국어-영어 합성 QE 데이터를 구축하며, 최초로 단어 수준의 한국어-영어 기계번역 결과 품질 예측 모델을 제작하였다. QE 모델 제작 시에는 Cross-lingual language model (XLM), XLM-RoBERTa (XLM-R), multilingual BART (mBART)와 같은 다언어모델들을 활용하여 비교 실험을 수행했다. 또한 기계번역 결과에 대한 품질 예측의 객관성을 검증하고자 구글, 아마존, 마이크로소프트, 시스트란의 번역기를 활용하여 모델 평가를 진행했다. 실험 결과 XLM-R을 활용하여 미세조정학습한 QE 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 품질 예측의 객관성을 확보함으로써 QE의 다양한 장점들을 한국어-영어 기계번역에서도 활용할 수 있도록 했다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.168-176
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• 2007

본 연구는 LCA(Life Cycle Assessment, 전과정평가) 개념을 바탕으로 공공 시설물의 환경성 및 경제성 평가를 위한 의사 결정시 유용한 정보를 제공하기 위하여 사례대상으로 선정된 다목적댐 비상여수로의 위치 및 형식별로 발생 가능한 환경오염물질에 대한 환경 비용을 예측하고자 하였다. 이를 위해 LCA 기 법 및 조건부가치측정 법(Contingent Valuation Method, CVM)의 이론을 고찰하고, 환경 비용 분석모델을 제안하였다. 제안된 공공시설물 환경비용 분석모델을 사례대상인 다목적 댐 비상여수로에 적용하기 위해 전과정 동안 발생하는 환경오염물질에 대한 환경부하량을 산출하고, 이를 비용으로 환산하여 환경비용을 예측하였고, 예측결과를 통하여 비상여수로의 환경경제성을 평가하고 친환경적이고 경제적 인 치적대안을 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.443-446
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• 2019

빅데이터 분석을 위해 많이 사용하고 있는 기계학습 알고리즘들 중 딥러닝 알고리즘이 많이 활용되고 있으며 분류와 예측에 높은 정확도를 나타내고 있다. 딥러닝 알고리즘의 적용에 따른 많은 장단점들이 있지만, 단점은 분석에 사용되는 특징들이 너무 많다는 것과 분석 모델을 만드는데 사용되는 알고리즘도 여러 가지를 적용하다 보니 분석 시간이 오래 걸린다는 것이다. 이런 단점들은 업무를 파악하면 특징을 최소화할 수 있고 필요로 하는 정보만 선별해서 대표적인 딥러닝 알고리즘 하나에 분석을 하게 되면 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이 실험은 [1], [2]에서 연구한 영화 관객수 예측 모델을 4개의 특징으로 최소화하고 선별된 데이터를 인공신경망 알고리즘 하나로 예측 모델을 생성하였을 때 유의미한 정보를 도출해 낼 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 실험결과는 최종 관객수를 1명 단위까지 정확하게 예측하지는 못했지만 비슷한 수준의 관객수 정보를 예측하였다. 학문적인 접근으로 보았을 때 예측 정확도가 높지 않으면 사용이 불가능한 모델이라고 판단할 수 있지만, 기업 입장으로 접근해 보았을 때 예측 정보가 [1]. [2] 연구 결과에 비해 부족한 수준은 아니다. 총 소요된 시간은 기획 3일, 데이터 수집 및 모델 개발 5일, 분석 시간 10분으로 개발 시간 단축, 업무 효율성 향상, 비용 절감을 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.53-62
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• 2013

본 논문에서는 입력된 자연영상으로부터 도로 영역을 검출하기 위한 소실점 자동 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 도로 환경에서 안정적으로 소실점을 검출하기 위해 영상의 주방향성을 분석하여 영상 특징성분들이 집중되는 곳을 소실점으로 예측한다. 이를 위해 첫번째 단계에서는, 영상을 일정크기의 서브블록으로 분할하고 분할된 서브블록 내에서 임의의 에지 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 직선 모델을 예측함으로서 각 서브블록의 주방향성을 분석한다. 모든 블록에 대하여 주방향성을 검출한 후, 두 번째 단계에서 임의의 직선 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 교점 모델을 예측함으로서 각 직선들로 인한 교점 모델의 비용값을 측정하고 가장 높은 비용값의 교점 모델에 의한 평균점으로 소실점을 예측한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 소실점 검출 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증한다.