• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.962-965
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• 2010

경영환경 변화에 따라 IT 프로젝트는 수행 규모와 복잡성이 매우 증대하였고 다양한 구성 요소들이 개발, 통합하게 되면서 프로젝트의 위험 요인들이 기하급수적으로 증가하게 되어 프로젝트의 성공과 실패에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 실제 IT 서비스를 제공하는 대형 SI 업체의 프로젝트 사례 분석을 통해 범위의 변동이 일정에 미치는 영향, 범위의 변동이 비용에 미치는 영향에 대해 조사, 분석 하고, 아울러 범위, 일정의 변동에 따라 발주기관과 연도별 변동성도 연구하고자 한다. 이를 위해 프로젝트 수행 관련 데이터를 수집하고, 통계적 방법에 의해 각 요인들의 영향을 분석하였다. 이러한 분석결과는 프로젝트의 범위의 변동이 프로젝트에 미치는 위험의 관리 허용 한계를 제시하여 프로젝트의 성공을 도모하고자 한다.

• Plant Journal
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• v.10 no.4
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• pp.29-34
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• 2014

In this consideration, this research investigated the piping design items and drew out key design items through interview with experts and surveys to apply them to actual project examples and look into piping design item-specific significance and cost variation ranges. Based on this investigation, the Monte-Carlo simulation was employed herein to analyze the cost variation range for the entire piping design costs with a view to presenting a way to calculate a reasonable bidding price for any similar project and verify the appropriateness of joining a bid.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.161-174
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• 2017

최근 들어 기술벤처기업에 대한 투자가 증가하고, 이를 위한 기술신용평가의 역할이 증대하였다. 그러나 금융권에서 바라보는 기술신용평가의 경우, 해당 기업의 신용등급이나 기술(력) 등급평가에 초점을 두어, 대상기술의 사업화 및 수익성 관점을 체계적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 따라서, 벤처캐피털(VC)이나 엔젤투자자를 비롯한 금융권에서 대상기술의 수익성 정보를 참조하거나 기술벤처기업 설립시 기술지분을 참고하는 등, 기존 기술이전거래 협상참조용이나 담보 보증용에 널리 이용되던 기술가치평가의 활용범위가 급격히 확대되고 있다. 제조 서비스 분야의 일반 기술 뿐만이 아니라, 바이오 제약 의료 분야 기술에서도 미래 투입되어야 하는 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정해야 할 때가 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)이 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨진다. 흔히 기업가치를 평가할 때 주가의 변동성(volatility) 개념을 도입하여 전일종가 대비 익일시가의 분산값을 활용하기도 한다. 이러한 개념을 기술가치평가에 적용하기 위해서는 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 하는데, 실제 기술가치평가 상의 현금흐름은 사업초기년도 음(-)의 값이 나타나거나 2~3년 내외의 짧은 수익예상기간 하에서는 주가와 같은 변동성을 도출하는데 무리가 있다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 아울러 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치분이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출표를 개발하여 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07b
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• pp.1719-1721
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• 2005

현재 지구 환경 오염에 관한 관심이 증가하면서, 공해가 없는 자연 에너지원에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그 중에서도 태양전지 분야중 염료감응형 태양전지(DSC)는 Si계 태양전지와 비교하여 낮은 제조비용등 여러 가지 이유로 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 DSC 발전 시스템의 효율 향상이 요구된다. 본 연구에서는 태양전지 분야 중에서 독립적인 발전설비가 필요한 도서 및 산간 지역에 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 소형발전용의 설비로 "전압 및 전류의 피드백을 통한 DSC Cell의 독립전원의 안정화"에 관해 연구하였다. DSC Cell측의 DC입력을 받아 Boost Converter로 승압 후 Full Bridge 인버터를 사용하여 단상 220V 60Hz의 상용전원으로 변환하였다. 여기서는 32Bit 마이크로프로세서인 DSP TMS320F2812의 A/D변환기능을 이용하여 Boost Converter의 스위칭과 Full Bridge 인버터의 스위칭을 제어하였다. 특히 TMS320F2812의 RTC(Real Time Clock)를 이용하여 출력전압의 안정성 향상에 주목적을 두었다. 실험결과 출력단에서는 220V 변동범위 0.2% 주파수 60Hz의 상용전원을 얻었으며, 프로그램의 개선을 통하여 출력전압의 변동범위를 감소시켜야 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.230-230
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• 2021

하상변동은 하천을 효과적으로 활용하고, 하천 내 시설물을 유지관리하기 위한 중요한 정보 중 하나이다. 특히, 최근 4대강 사업으로 인한 하상변동 측정에 대한 수요가 높아짐에 따라 하상변동 측정에 대한 수요가 높아지고 있다. 하상변동 측정하기 위한 방법은 일반적으로 경험식 및 모델링과 실측에 의한 방법으로 구분할 수 있다. 경험식 및 모델링에 의한 방법은 대상 하천과 환경 조건에 따라 결과가 상이하게 나타나며, 실측에 의한 방법은 계측기기를 활용한 지점 단위의 측정에 의존하고 있다. 쉽게 말해 기존의 하상변동 측정은 높은 불확실성 보이며, 많은 인력과 비용, 그리고 시간이 소요되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 하상변동 측정의 한계를 극복하고, 하상의 움직임과 특성을 파악할 수 있는 AMV(Acoustic Mapping Velocimetry)를 도입하였다. AMV는 초음파를 이용하여 수심을 측정하는 음향 측심기에서 얻은 측정 결과를 바탕으로 초음파 영상을 생성하고, 영상 분석을 통해 하상의 움직임과 특성을 파악하는 알고리즘이다. 본 연구는 AMV의 일환으로, MBES로 측정된 자료를 기반으로 하상의 움직임을 조사하기 위해 AMV를 적용한 실증적 연구로 시도되었다. 본 연구에서 제시한 기술은, 1) ADCP, MBES를 통해 측정된 수심 정보를 초음파 하상 영상을 변환, 2) 연속 초음파 영상에 LSPIV와 같은 영상 유속계 기술을 도입하여 하상 이동속도를 산정, 3) 연속 초음파 영상에서 하상의 평균하상고, 파장 등의 특성을 파악, 4) Exner 방정식을 활용한 하상변동량 산정으로 구성된다. 본 연구에서 제시된 기술은 사용자의 경험과 판단에 의한 영향을 최소화하여 비교적 낮은 불확실성을 가지며, 비교적 적은 인력과 비용, 시간이 소요되는 경제성을 갖추고 있다. 뿐만 아니라 공간적으로 측정된 초음파 영상을 활용한 많큼 상대적으로 넓은 범위에 적용할 수 있다. 따라서 향후 국내 하상변동 연구에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.497-498
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• 2015

Random PWM 방식은 기본파의 배수 고조파에 밀집된 성분을 광대역화할 수 있기 때문에 특정 주파수의 노이즈 감소 및 소음 저감 등에 효과가 있는 인버터 스위칭 방식이다. Random PWM을 구현하는 방법은 랜덤 변수를 생성하고 이를 이용하여 스위칭 주파수를 가변하거나, 인가되는 벡터의 위치를 변화시키는 등의 다양한 방법이 있다. 본 연구에서는 Random PWM 구현 방식, 랜덤 변수의 변동 주기, 랜덤 변수가 적용되는 크기 등의 차이에 따라 주파수 광대역화에 미치는 효과를 분석하였다. 이 결과로부터 구현을 위해 요구되는 조건에 따른 Random PWM의 효과를 비교할 수 있으며, 투입 비용 및 시스템 제한 조건 대비 최적의 Random PWM 방식을 선정할 수 있는 기준으로 활용될 수 있다.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.29 no.5
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• pp.589-593
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• 2018

In this paper, an economic evaluation with the uncertainty analysis using a Monte-Carlo simulation method was performed for the glycerol steam reforming to produce $H_2$ at a capacity of $300m^3h^{-1}$. Fluctuations in a unit $H_2$ production cost were identified based on the variation of key economic factors at ${\pm}10-{\pm}40%$ and the probability of 30.9% was obtained for a previously reported unit $H_2$ production cost of 5.10 $ $kgH{_2}^{-1}$. In addition, fluctuations in the B/C ratio were obtained by varying the fixed capital investment (${\pm}20%$), cost of manufacturing (${\pm}20%$), revenue (${\pm}20%$), and discount rate (2-10%) and the probability ranging from 17 to 55% was observed to meet a minimum B/C ratio of 1 for the economic feasibility of the glycerol steam reforming to produce $H_2$.

• Asia Marketing Journal
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• v.3 no.2
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• pp.41-68
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• 2001

최근 20년간 마케팅을 비롯하여 사회과학 전반에 걸쳐 기업이론에 관하여 새로운 패러다임으로 각광을 받아온 신제도학파 접근방법은 이익극대화를 기업의 중심적 행동으로 가정하고 있는 신고전학파의 맹점을 극복하여 조직문제를 포괄적으로 다룰 수 있음을 보여주고 있다. 이 이론은 한정된 합리성, 기회주의, 자산 특수성, 지배구조, 신뢰 및 협동 등의 핵심적 개념들이 동태적 환경 하에서 활동하고 있는 기업의 경제적 행동을 분석하고 이해하는데 크게 기여하였음이 입증되고 있다. 이것은 다수의 실증적 문헌들에서 엿볼 수 있다. 그러나 신제도학파의 이론적 틀은 두 가지 면에서 주요 결점을 안고 있다. 그 하나는 이론의 정당성을 입증하기 위한 실증적 연구결과물을 무수하게 찾아볼 수 있으나, 대부분이 연구의 타당성이 결여되어 있다는 점이고, 또 하나의 결정적 결함은 신고전학파와 마찬가지로 비교정태적 접근방법을 택함으로써 역사적 관점이 도외시되고 기업의 전략개발과 구조적 변동을 이해하는데 필수적인 조직과 기술간의 동태적 상호작용의 중요성을 간과하고 있다는 점이다. 이에 따라 본고에서는 국제교역 이론가들이 제시한 기업 특유의 경쟁우위에 관한 착상과 그러한 우위가 기업 내외의 네트워크 형성을 포함하여 결집된 조직역량에서 도출된다는 견해를 거래비용이론에 접목시킴으로써 기업의 성격과 그 성장방식을 보다 설득력있게 이해할 수 있으리라는 관점을 제시하려 하였다. 이와 같이 거래비용이론과 진화론을 결합하면 신제도학파 기업이론의 결점이 보완되고 이론의 발전이 한 단계 진일보할 것으로 기대된다. 특히 마케팅 연구자들이 거래비용이론의 경우와 마찬가지로 본고에서 제시한 통합이론에 대해서도 실증적 연구를 행하면 이론개발에 크게 기여할 것으로 생각된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.1
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• pp.65-78
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• 2008

After the railway reform in 2004, Korea National Railroad was divided into two separate organizations. The Korea Railway Network Authority is responsible for the construction of new line. Korea Railroad corporation is a public-owned railway operator. The compensation for the loss of rail operator from the Public Service Obligation(PSO) observance is specified in the Law of Rail Industry Development No.32, No.33. However, it is necessary to revise the compensation criteria of PSO after the actual enforcement of the law for more efficient rail operation. This study aims for revising compensation criteria of PSO. In this study, we suggested a revised compensation criteria. The scope of compensation for the loss of regional line operation was adjusted by new criteria considering the characteristics and the business results of the line. The compensation rate is linked with the actual business results of the line for giving motivation to the rail operator.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.21 no.1
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• pp.119-142
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• 2015

With the explosive growth in the volume of information, Internet users are experiencing considerable difficulties in obtaining necessary information online. Against this backdrop, ever-greater importance is being placed on a recommender system that provides information catered to user preferences and tastes in an attempt to address issues associated with information overload. To this end, a number of techniques have been proposed, including content-based filtering (CBF), demographic filtering (DF) and collaborative filtering (CF). Among them, CBF and DF require external information and thus cannot be applied to a variety of domains. CF, on the other hand, is widely used since it is relatively free from the domain constraint. The CF technique is broadly classified into memory-based CF, model-based CF and hybrid CF. Model-based CF addresses the drawbacks of CF by considering the Bayesian model, clustering model or dependency network model. This filtering technique not only improves the sparsity and scalability issues but also boosts predictive performance. However, it involves expensive model-building and results in a tradeoff between performance and scalability. Such tradeoff is attributed to reduced coverage, which is a type of sparsity issues. In addition, expensive model-building may lead to performance instability since changes in the domain environment cannot be immediately incorporated into the model due to high costs involved. Cumulative changes in the domain environment that have failed to be reflected eventually undermine system performance. This study incorporates the Markov model of transition probabilities and the concept of fuzzy clustering with CBCF to propose predictive clustering-based CF (PCCF) that solves the issues of reduced coverage and of unstable performance. The method improves performance instability by tracking the changes in user preferences and bridging the gap between the static model and dynamic users. Furthermore, the issue of reduced coverage also improves by expanding the coverage based on transition probabilities and clustering probabilities. The proposed method consists of four processes. First, user preferences are normalized in preference clustering. Second, changes in user preferences are detected from review score entries during preference transition detection. Third, user propensities are normalized using patterns of changes (propensities) in user preferences in propensity clustering. Lastly, the preference prediction model is developed to predict user preferences for items during preference prediction. The proposed method has been validated by testing the robustness of performance instability and scalability-performance tradeoff. The initial test compared and analyzed the performance of individual recommender systems each enabled by IBCF, CBCF, ICFEC and PCCF under an environment where data sparsity had been minimized. The following test adjusted the optimal number of clusters in CBCF, ICFEC and PCCF for a comparative analysis of subsequent changes in the system performance. The test results revealed that the suggested method produced insignificant improvement in performance in comparison with the existing techniques. In addition, it failed to achieve significant improvement in the standard deviation that indicates the degree of data fluctuation. Notwithstanding, it resulted in marked improvement over the existing techniques in terms of range that indicates the level of performance fluctuation. The level of performance fluctuation before and after the model generation improved by 51.31% in the initial test. Then in the following test, there has been 36.05% improvement in the level of performance fluctuation driven by the changes in the number of clusters. This signifies that the proposed method, despite the slight performance improvement, clearly offers better performance stability compared to the existing techniques. Further research on this study will be directed toward enhancing the recommendation performance that failed to demonstrate significant improvement over the existing techniques. The future research will consider the introduction of a high-dimensional parameter-free clustering algorithm or deep learning-based model in order to improve performance in recommendations.