• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.65-72
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• 2020

금융, 통신 등의 응용 분야에서 빅데이터는 광범위하게 활용되고 있으며, 빅데이터 분석 시장은 해마다 크게 성장하고 있다. 이에 반해 소상공인들의 빅데이터 활용 실적은 저조하며, 이는 기존 시스템이 소상공인들의 여건을 충분히 반영하지 못하는 동시에 서비스 이용 가격 역시 높다는 점에 기인한다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로, 본 논문에서는 소상공인에 특화된 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 새로운 플랫폼을 개발, 제안한다. 먼저 소셜 빅데이터 분석과 관련한 기존 연구들을 비교하고, 소상공인의 마케팅을 돕기 위해 필요한 서비스 지표들을 추출한다. 다음으로 도출된 지표들을 구현한 프로토타입 시스템을 소개하고, 구현을 통해 얻어진 시스템 완성에 필요한 기술적인 이슈들을 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.325-327
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• 2007

고효율기기의 보급량은 지원금 수준에 크게 영향을 받으므로 각 고효율기기 프로그램에 대한 적정 지원금 수준의 결정은 매우 중요하다. 그러나 에너지 효율 프로그램에 대한 수요관리 목표량은 과거 실적 데이터를 이용한 단순 확산 모형으로 산정되고 있으며, 목표량에 따른 지원금 또한 단순히 추정하여 산정되고 있는 실정이다. 본 논문은 이론적 배경을 바탕으로 고효율기기별 적정 지원금 수준을 산정하고자 목적함수와 제약조건을 설정하여 최적화를 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.351-352
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• 2016

조선소의 생산계획 담당자가 기존 실적 정보를 이용하여 관심 대상인 미래의 생산계획 상황을 보다 쉽게 예측하여 생산계획의 적중률을 높일 수 있도록 할 예정이다. 2006년에서 2016년의 S조선사의 2차 데이터를 이용하여 요인 분석을 하고 다중회귀분석 모형을 설계하여 활용하는 프로세스를 설계한다. 사례 연구를 통해 연구 모형이 적절한지를 검증할 계획이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권6호
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• pp.185-192
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• 2006

공공임대주택의 경과연수가 증가함에 따라 시설물의 노후화로 인한 유지관리비용이 급격히 증가하고 있다. 이에 효과적으로 대처하기 위해서는 우선 비용에 대한 정확한 예측을 하고 필요한 재원을 확보하는 일이 무엇보다도 중요하다 따라서 시설물 유지관리비에 영향을 미치는 요인들을 분석하고, 이를 고려한 비용 예측방법의 개발이 필요하다. 공공임대주택 운영관리비의 약 60%를 국가에서 지원하고 있는 미국의 경우는 수년간의 실적데이터를 바탕으로 운영관리비를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 개발하여, 공공임대주택이 적정한 수준에서 잘 운영될 수 있도록 하고 있다. 그러나 아직까지 국내에서는 공공임대주택을 대상으로 운영관리비 영향요인이나 예측 툴에 관한 연구 실적은 매우 미흡한 실정이다. 본 논문은 최근 5년간 공공임대주택에 실제 지출된 운영관리비를 바탕으로, 시설물 유지관리비용에 미치는 영향요인과 요인별 영향력 등을 밝혀냄으로써, 향후 객관적이고 정확한 비용예측 도구를 개발하는데 일조 하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.431-440
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• 2015

본 연구는 국내 및 해외 국가의 철도물류 운영현황을 다양한 지표를 활용하여 비교 검토하여 국내 철도물류 경쟁력에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 취득가능한 데이터들을 고려하여 국가간 비교가능한 검토항목과 철도물류회사간 비교가능한 검토항목으로 나누어 연구를 수행하였다. 국가별 화물열차 운행밀도, 화물 열차당 수송량, 화물의 평균 수송거리를 비교하였으며 철도화물회사별 단위수송당 매출액, 영업계수, 직원 1인당 매출액, 직원1인당 수송실적, 단위수송당 영업비용, 영업비용 중 인건비 비중 등을 비교검토 하였다. 분석 결과 우리나라는 다빈도 소량 수송을 하고 있는 상황으로 대량수송의 장점을 충분히 활용하고 있지 못하는 것으로 나타났으며 직원 1인당 수송실적 등 철도화물분야 생산성이 해외 철도화물회사 대비 낮은 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2020

일반적으로 생활용수 및 공업용수의 경우 대부분 주수원으로 댐 및 저수지 등을 통해 용수공급이 이루어지며, 일부 지역에서는 하천에서 직접 취수가 이루어지고 있다. 그러나 하천을 수원으로 사용하고 있는 대부분의 지점에서는 계측이 이루어지고 있지 않아 정확한 양을 파악하기 어려운 실정이다. 이러한 현상이 지속 될 경우, 하천 관리를 위한 정확한 가용수량 파악을 통한 수자원 계획 수립 및 수문학적 가뭄정보 생산시 어려움이 수반된다. 수문학적 가뭄 정보를 보다 정확하게 제공하기 위해서는 유역 내 물순환체계 구축, 수문기상 빅데이터 활용, 정확한 유역유출모델링 등 다양한 요소들이 통합적으로 연계되는 것이 무엇보다도 중요하다. 더불어 유역 내 전반적인 물수급 체계를 조사 및 분석하고, 이를 기반으로 모델을 구축하는 것이 선결되어야 할 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 실적기반 가뭄 모니터링을 위한 시공간적으로 상세화 된 물순환 모형을 개발하는데 목적이 있으며, 이를 통해 준실시간으로 하천을 중심으로 가뭄 모니터링이 필요한 지점에 유량을 제공할 수 있는 체계를 개발하고자 한다. 즉, 가뭄에 대해 선제적으로 대응하기 위해서 모니터링 현황, 분석 및 전망 그리고 가뭄 발생지역을 보다 신뢰성 있게 판단하기 위한 가뭄정보 기술정보 제공이 가능한 모형이라 할 수 있다. 이를 통해 궁극적으로 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용수자원량을 보다 정확하게 판단하여, 다양한 수자원 계획 수립시 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.18-26
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• 1992

선박의 개념설계를 지원하기 위한 기존의 설계 모델들은 경험식에 기초한 각종 성능의 추정으로 인하여 설계치에 대한 신뢰성이 낮으며, 작업환경이 대화형으로 되어있지 않아, 실제 설계 과정을 충실히 반영하지 못하였다. 본 논문에서는, 이러한 단점을 해결하기 위하여 실적선 자료에 기초한 선박의 성능 추정이 가능하도록 실적선 데이타베이스, 주기관 데이터 베이스를 구축하여 설계 모델과 결합하였다. 또한 대화형의 작업환경을 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.194-202
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• 2011

사업의 상세설계 정보 획득이 어려워 개략적으로 투자비산정 시에 적용하는 개략산정 기법은 주로 과거의 경험자료를 활용하며, 이 과거 자료를 현재가격으로 전환시킬 때 원가지수법을 적용한다. 그러나 현실적으로 데이터 부족, 복잡한 물가조정방법 등으로 1회성으로 활용하거나 거의 적용하지 않는다. 본 논문에서는 물가조정을 복잡하게 계산하고 있는 고속철도 열차제어설비를 적정 물가지수를 활용하여 단순화된 원가지수로 개략적인 투자비를 산정 할 수 있는 표준적 과정을 제시한다. 또한 그 결과물은 향후 해당설비의 개략산정에 쉽게 활용할 수 있으며, 유사 설비의 실적자료 DB구축 및 전산모델화 하기 위한 기본적인 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.