Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.19
no.5
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pp.439-448
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2019
There are various factors affecting the success and failure of an apartment building project. However, after the unit sale price has been determined and the sale has started, the most important factor affecting on the project is the initial sales ratio for one month after the sale. Generally, developers predict an initial sales ratio by various data such as economic situation, the trend of the housing market, and the house price near the business place. However, it is very difficult for these factors to be calculated quantitatively in connection with the initial sales ratio. Therefore, the purpose of this study is to develop a regression model for forecasting the initial sales ratio of apartment building projects. For this study, pre-sales data collection, correlation analysis between influencing factors, and regression model development are performed sequentially. The results of this study are used as basic data for predicting the initial sales ratio in the feasibility analysis of apartment building projects and are used as key data for the development of the risk management model.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.5
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pp.1079-1090
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2012
As the number of information asset and their vulnerabilities are increasing, it becomes more difficult for network security administrators to assess security vulnerability of their system and network. There are several researches for vulnerability analysis based on quantitative approach. However, most of them are based on experts' subjective evaluation or they require a lot of manual input for deriving quantitative assessment results. In this paper, we propose HRMS(Hacking and Response Measurement System) for enumerating attack path using automated vulnerability measurement automatically. HRMS can estimate exploitability of systems or applications based on their known vulnerability assessment metric, and enumerate attack path even though system, network and application's information are not fully given for vulnerability assessment. With this proposed method, system administrators can do proactive security vulnerability assessment.
Pavement Management System has a special purpose that the rehabilitation strategy applied on pavement should be executable in view of technical and economical point after new pavement open to the traffic. To achieve that purpose, a reliable pavement performance prediction model should be embeded in the system. The object of this study is to develop a probabilistic pavement performance prediction model for evaluating asphalt pavements based on the Markov chain concept. In this paper, methodology of the Markov chain modeling principle is explained, and the application of this model to asphalt pavement is described. As the results, transition matrics for predicting asphalt pavement performance are obtained, and also performance life is estimated quantitatively by this system.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.377-377
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2020
이상기후변화에 따른 홍수피해는 매년 빈번히 발생하고 있고, 이러한 피해에 대비하여 예측 및 대응방안을 신속히 확보할 수 있는 재난예측 및 대응시스템은 필수로 요구되는 실정이다. 강우의 의한 홍수발생과 하천수위 급상승에 의한 제방의 월류 및 파제 메커니즘은 상당히 복잡하고 유동적이며 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구에서는 극치 강수량의 매개변수들의 불확실성을 고려하기 위해 수행된 비정상성 빈도해석 기반의 수문시나리오를 바탕으로 산정된 MCS(Monte Carlo Simulation)기반 확률홍수위를 산정하였고, 이를 활용하여 2차원 제내지 침수해석의 경계조건으로 활용하여 홍수위 변동에 의한 하천 제방 붕괴 변동폭의 범위를 설정하고, 그에 따른 제방붕괴 유출량의 변동 범위를 산정하였다. 또한 확률론적 파제 유입량에 의한 제내지의 침수심과 침수범위를 MCS기반의 2차원 제내지 침수해석을 통해 정량화하여 확률침수심도를 작성하였다. 이러한 홍수발생의 전반적인 메커니즘을 고려하여 매개변수들의 불확실도를 정량적으로 평가함으로써 기존의 결정론적 해석기법보다 신뢰성 있는 침수심 예측결과를 확보하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.308-309
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2021
과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.4
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pp.86-98
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2018
Since 2015, the Korea Expressway Corporation has provided predicted travel time information, which is reproduced from DSRC systems over the extended expressway network in Korea. When it is open for public information, it helps travelers decide optimal routes while minimizing traffic congestions and travel cost. Although, sutiable evaluations to investigate the reliability of travel time forecast information have not been conducted so far. First of all, this study seeks to find out a measure of effectiveness to evaluate the reliability of travel time forecast via various literatures. Secondly, using the performance measurement, this study evaluates concurrent travel time forecast information in highway quantitatively and examines the forecast error by exploratory data analysis. It appears that most of highway lines provided reliable forecast information. However, we found significant over/under-forecast on a few links within several long lines and it turns out that such minor errors reduce overall reliability in travel time forecast of the corresponding highway lines. This study would help to build a priority for quality control of the travel time forecast information system, and highlight the importance of performing periodic and sustainable management for travel time forecast information.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.2
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pp.126-132
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2015
Technology forecasting is about understanding a status of a specific technology in the future, based on the current data of the technology. It is useful when planning technology management strategies. These days, it is common for countries, companies, and researchers to establish R&D directions and strategies by utilizing experts' opinions. However, this qualitative method of technology forecasting is costly and time consuming since it requires to collect a variety of opinions and analysis from many experts. In order to deal with these limitations, quantitative method of technology forecasting is being studied to secure objective forecast result and help R&D decision making process. This paper suggests a methodology of technology forecasting based on quantitative analysis. The methodology consists of data collection, principal component analysis, and technology forecasting by logistic regression, which is one of the data mining techniques. In this research, patent documents related to autonomous vehicle are collected. Then, the texts from patent documents are extracted by text mining technique to construct an appropriate form for analysis. After principal component analysis, logistic regression is performed by using principal component score. On the basis of this result, it is possible to analyze R&D development situation and technology forecasting.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2000.06a
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pp.144-149
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2000
최근에 국내에서도 대형 쇼핑 몰이나 건축물에 부속된 아트리움 등 대형공간을 도입한 건축물이 점차 증가하고 있다. 따라서 건물 방화 설계자는 화재시 공간의 특성에 따른 열과 연기의 확산과 이동에 관한 정량적인 해석이 필요하지만 국내에서는 아직 이에 대한 관련 규정이 미비한 실정이다. 대형 공간의 공학적인 해석은 크게 실험을 통하여 제시되는 계산공식을 이용하거나 대상 공간의 화재 조건을 예측하는 컴퓨터 모델을 이용할 수 있다. 외국의 경우, 미국의 NFPA 92B는 이러한 공간에 대한 제연 시스템에 적용하는 공식과 계산식을 제시하고 있으며 이를 통하여 연기나 열 감지기의 작동시간, 연기 발생비율, 연기 층의 하강을 제어하기 위한 배기량 등을 계산할 수 있다. (중략)
Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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1992.08a
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pp.172-172
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1992
미세퇴적물 이동연구는 최근 실험실 실험 또는 현장 자료에 의해 많은 진전을 이루어 왔으나, 아직은 미세, 점착성 퇴적물의 복잡한 과정을 다 고려한 신뢰성 있는 이동예측 수치모델의 개발에 충분한 지식이 축적되어 있지 않다. 수치모델에 의한 예측 기술을 계발하는데 있어서 해결해야 할 중요한 문제는 해저면에서의 퇴적물의 수송량을 정량화하는 일로서 난류하에서 점착성 퇴적물의 복잡한 퇴적 관련 현상에 관한 실험적 연구에 의해 각종 파라미터의 정량화가 요구된다.(중략)
Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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1992.08a
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pp.173-178
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1992
연안역에서 해저지형의 변화를 예측하는 것은 해빈침식제어, 하구폐색, 항로매몰문제, 방파제 및 증ㆍ양식장과 같은 연안시설물의 설치에 있어서 고려하지 않으면 안될 중요한 연구과제의 하나이다. 이러한 해저지형의 변화를 예측하기 위하여는 수평이차원의 국지역에서 순표사량의 정량적인 평가가 필요하다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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