• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.74-84
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• 2009

본 연구에서는 생산방식에 따라 생산된 고품질 순환모래의 기초물성평가를 통한 품질특성을 실험 실증적으로 평가함으로서, 최종 생산된 순환모래에 대한 성능을 평가하고, 목표 품질의 달성과 향후 성능 보완 및 활용의 확대, 고부가가치 창출을 위한 기초자료를 제시하고자 하였으며, 본 연구의 기초물성 실험결과, 직렬식 건식생산시스템과 병렬식, 소용량 습식생산시스템과 대용량을 거쳐 최종 생산된 순환모래인 RS-IV의 경우 절대건조밀도, 0.08mm체 통과량, 점토덩어리량, 유기이물질함유량에서 KS F 2573(순환잔골재) 기준에 만족하였으나, 흡수율에서는 대 소용량 습식생산시스템을 거쳐 최종 생산된 RS-IV만이 KS F 2573 기준치 5% 이하에 만족하였다. 흡수율의 품질 개선율 경우, 직렬식 건식생산시스템(7.13%), 병렬식(19.89%), 소용량 습식생산시스템(27.41%), 대용량(54.56%), 0.08mm체 통과량 경우, 직렬식 건식생산시스템(22.22%), 병렬식(39.92%), 소용량 습식생산시스템(91.89%), 대용량(98.16%), 점토덩어리량 경우, 직렬식 건식생산시스템(50.34%), 병렬식(76.77%), 소용량 습식생산시스템(98.60%), 대용량(99.32%)등으로 직렬식 건식생산시스템에 비하여 병렬식, 소용량 습식생산시스템에 비하여 대용량, 건식생산시스템에 비하여 습식생산시스템의 품질 개선율이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.563-568
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• 2007

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.

• 한국가스학회지
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• 제24권4호
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• pp.18-24
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• 2020

본 연구의 목적은 화재사고가 발생한 건물에 인접한 LPG 탱크용 방화벽의 적용성을 검증하는 것이다. 제안된 방화벽 재료는 (1) 두께 10 mm 목재합판, (2) 내화도료를 도포한 목재합판, (3) 두께 75 mm Expanded Polystyrene, (4) 두께 75 mm 유리섬유 충진 샌드위치 판넬, (5) 두께 75 mm Autoclave Lightweight Concrete이다. 화원은 1 m 정사각형으로 120-140 g/s의 LPG를 균일하게 분사하여 방화벽과 후단의 탱크를 가열한다. 적용성은 시험 후 방화벽의 구조적 건전성 확인, 방화벽 양면 및 탱크표면 온도, 탱크 인근 복사열을 분석하여 판단한다. 그 결과, ALC 방화벽이 유일하게 구조 건전성을 유지하였고 저장탱크 온도를 가작 적게 상승시켜 폭발 방지 적용성을 확인하였다. 본 실험결과를 활용하여 방화벽의 성능평가 기준 마련에 필요한 핵심인자를 도출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.28-34
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• 2019

태양열은 지구에서 가장 풍부한 재생에너지 중의 하나이지만, 일반적으로 태양열이 풍부한 계절과 열부하가 큰 계절이 서로 달라 사용에 제한이 있다. 유럽과 캐나다에서는 하절기의 풍부한 태양열을 저장하고 그 열을 동절기 난방부하에 활용하여 에너지를 절감하는 태양열 계간축열시스템을 활용하고 있다. 최근 물탱크방식 및 지중축열방식의 태양열 계간축열시스템이 국내에 소개되어 실증연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 연간 2,164 GJ의 난방부하를 가진 경기도 화성시의 유리온실 1개동에 $2,000m^2$의 평판형 태양열 집열기, $20,000m^2$의 지중 계간축열조를 사용하고 단기축열조를 사용하지 않는 보어홀 방식의 태양열 지중 계간축열시스템을 모델링하여, 운전제어조건에 따른 태양열 이용률을 평가하였다. 시간에 따른 태양열 지중 계간축열시스템의 동적성능예측을 위하여 TRNSYS 18 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 태양열 지중 계간축열시스템은 태양열 집열과 지중 계간축열조 방열에 각각 차온 제어 하였을 때, 5년간 평균 약 60%의 태양열 이용률을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 시스템은 태양열 지중 계간축열시스템의 구성과 제어방법을 단순화하고 성능을 확보하였다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제16권4호
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• pp.491-505
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• 2018

현재 기준개념으로 개발하여 상용화 단계에 있는 심층 동굴 처분기술에 대한 대안으로서 지질학적 조건이 더 안정적인 지하 3~5 km의 심도에 사용후핵연료를 포함한 고준위폐기물을 처분하는 심부시추공 처분기술의 국내 적용 가능성을 예비 평가 하였다. 이를 위하여 심부시추공 처분개념의 기술적 적용성 분석에 필요한 국내 기반암 분포특성 및 심부시추공 처분부지 적합성 평가 기술 분석과 대구경 심부시추기술을 평가하였다. 이들 분석결과를 바탕으로 심부시추공 처분시스템 설계 기준 및 요건에 적합한 심부시추공 처분용기 및 밀봉시스템 개념을 설정하여 예비 기준 심부시추공 처분 개념을 도출하였다. 그리고 도출된 예비 기준 처분시스템에 대하여 열적 안정성 및 그래픽 처분환경에서의 처분공정 모사 등 다양한 성능평가를 수행하고 이들을 종합하여 심부시추공 처분시스템의 국내 적용성에 대하여 다양한 관점에서의 예비평가를 수행하였다. 결론적으로, 심부시추공 처분시스템은 처분심도와 단순한 방법으로 인하여 안전성 및 경제적 타당성 측면에서 많은 장점이 있지만, 불확실성을 줄이고 인허가를 획득하기 위해서는 이 기술에 대한 현장실증이 필수적이다. 본 연구결과는 사용후핵연료 관리 국가정책 수립을 위한 공학적 근거자료로 활용이 가능하며, 심부시추공 처분기술에 관심을 갖는 방사성폐기물 관리 이해당사자들에게 필요한 정보자료로 제공될 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.55-80
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• 2019

전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.239-254
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• 2021

이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.

• 예술경영연구
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• 제50호
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• pp.213-241
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• 2019

최근 도시의 관광매력물로 공연예술의 경제적 기여에 관심이 높아지고 이를 위한 정책지원으로 외국 관광객을 위한 공연자막 지원사업이 확대되고 있다. 이에 본 연구는 공연자막의 수용과정을 변형된 기술수용모형(TAM)과 인지된 위험으로 파악하고 외국 관광객의 자막서비스 공연관람에 영향을 미치는 요인 간의 인과관계를 살펴봄으로써 외국 관람객을 위한 공연자막 서비스의 지속가능성을 높이는 전략을 마련하는 데 목적을 두고 있다. 연구의 실증분석 자료는 스마트패드로 공연자막을 경험한 외국 관광객을 대상으로 3개국 언어로 설문 조사하여 수집하였고 기술통계와 요인분석, 구조방정식모델로 연구모형에 대한 가설을 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 공연자막의 정보시스템품질이 높을수록 공연자막의 인지된 유용성은 높아지며, 인지된 유용성이 높을수록 자막서비스 공연의 관람의도가 높아지는 정(+)의 관계를 확인하였다. 둘째, 한국공연의 성능적 위험과 심리적 위험의 정도가 낮아질수록 공연 관람의도가 높아지는 정(+)의 관계를, 금전적 위험은 낮을수록 관람의도가 감소하는 부(-)의 관계를 확인하였다. 또한 심리적 위험은 관람의도에 가장 큰 영향을 미치는 위험요인으로 나타났다. 셋째, 한국공연의 성능적 위험이 낮아질수록 인지된 유용성이 높아지는 정(+)의 관계를, 심리적 위험이 낮을 수록 인지된 유용성이 감소하는 부(-)의 관계를 확인하였다. 넷째, 한국공연의 심리적 위험은 공연 관람의도에 대한 인지된 유용성의 관계에 음의 변화를 주며 영향을 조절하는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.69-91
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• 2021

국내 개인신용평가회사들은 과거와 현재 시점의 다양한 금융거래 정보를 활용하여 개인의 신용을 평가하고 있는데, 이 중 과거에 대출을 실행하여 이를 상환 또는 연체한 이력에 대한 정보를 의미하는 '상환이력정보'는 신용평가에 활용되는 다른 항목들에 비해 상대적으로 활용 비중이 높은 항목이다. 그러나 개인이 연체된 채무를 모두 변제하여 현재 연체중인 상태가 아닌 경우에도 과거의 연체 이력이 부정적인 요인으로 최장 5년간 평가에 반영되고 있어 금융소비자에게 과도한 불이익을 준다는 지적이 지속적으로 있어 왔다. 실제로 연체 이력이 있는 개인의 경우, 연체된 채무를 성실하게 변제한 개인(정상변제)과 그렇지 않은 개인(비정상변제)으로 구분할 수 있는데, 이들 간에는 신용도의 차이가 존재하므로 '정상변제'하는 개인의 특징을 확인하여 이들에게 '상환이력정보'의 활용기간을 단축시켜 주는 등의 혜택을 제공하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 한국신용정보원에서 보유하고 있는 2019년 12월 말 기준, 개인의 대출·연체·변제 정보에 기반하여 국내 연체경험자의 정상변제 요인을 분석하였다. 방법론은 개인신용평가모형에서 주로 사용하는 로지스틱 회귀모형을 기본으로 하여 의사결정나무, 신경망 모형 등의 머신러닝 방법론을 추가로 활용하였으며, 각 방법론별 성능을 비교해보았다. 실증분석 결과, 연체건수, 대출·연체유형 등이 정상변제 여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로 확인되었으며 방법론 중에는 신경망 모형의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 연체된 개인 차주의 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하여 개인신용평가모형을 고도화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보이며 연체 후 성실하게 변제하는 개인을 정책적으로 지원하기 위한 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 정상변제 요인을 추가 발굴하여 금융업권별 정상변제 요인의 세부적인 차이를 확인하고 이를 실제 모형에 반영하는 연구가 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.