지금까지 정보화의 중요성과 더불어 정보화 투자 규모는 지속적으로 증가하고 있으며 정보기술 도입에 수반되는 위험, 불확실성 및 복잡성 등으로 인해 대규모 정보화 투자 시 보다 체계적인 의사결정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 금융권 정보시스템의 교체 전략 시 고려할 수 있는 여러 요인 중의 하나인 경제적 비용 절감 관점에서, 최적의 경제수명을 도출하기 하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 지금까지 비용 집계가 어려워 가정된 데이터를 가지고 연구된 경제 수명에 대한 연구를 활용하여 국내 K금융에서 실제 정보시스템이 구축/운영되면서 발생한 모든 IT비용을 집계하여, 경제적 비용 관점에서 유형별로 정보시스템의 최적 수명을 제시하였다. 향후 같은 유형의 정보시스템의 경제적인 교체시기를 예측하여 IT투자의사결정에서 활용할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이라 할 수 있다.
데이터마이닝은 대량의 실제 데이터로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업으로, 본 논문은 최근 인문학 정보 자료가 전산화되고 있는 가운데 대량의 정보와 특정 체계를 갖춘 ‘조선왕조실록’ 전산자료를 분석하고 기존의 단순한 정보 검색이 아닌 데이터마이닝 기법을 적용한 상세하고 예측가능 한 정보자료 추출법을 제시한다. 먼저 텍스트화 되어 있는 컨텐츠를 형태소분석기법을 사용하여 색인어를 추출하고 집계를 낸다. 질의어와 유관한 색인어의 군집정도와 출현시점을 분석하는데, 사용된 마이닝 기법은 연관규칙분석과 클러스터링 분석기법이다. 최종 결과치는 기존의 인문학연구 결과물과 비교하여 그 정확도를 분석해 보인다.
우리나라 국민은 그간 건전한 레저활동의 비활성화로 인해 고스톱 등의 도박에 노출될 기회가 않았다. 또한 2000년에는 강원랜드 카지노가 출범하였으며, 월드컵복권 등의 각종 복권산업도 활성화되고 있다. 이는 현재 우리나라의 도박 산업이 새로운 전기를 맞고 있다고 볼 수 있으며, 향후 도박인구의 증가와 도박의 생활 근접성을 예측할 수 있다. 그러나 도박 산업은 그로부터 발생하는 수입과 동시에 각종 사회적 폐해가 공존하고 있다는 것은 주지의 사실이다. 따라서 도박산업의 건전한 발전을 위해서는 이로 인해 사회적인 편익과 비용을 분석할 필요가 있으며 또한 이를 근거로 피해를 감소할 수 있는 효과적인 방법을 연구해야 한다. 그러나 도박으로 인한 비용과 혜택의 추정은 발생요인의 다양성과 추상성 때문에 정확한 집계가 없었으며, 따라서 본 연구에서는 이렇게 다양하고 추상적인 도박 산업의 사회적 비용과 혜택을 계량화하기 위한 방법론을 제시하고자 한다.
발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.
제안하는 내용은 동적 반응형 대시보드 애플리케이션을 구현하여 언제 어디서나 비품의 정보를 접근하도록 하고, 각기 수집된 품목별 정보를 빅데이터 분석을 통해 관리 효율성 제고위한 다양한 집계, 점진적 분석 기능, 그리고 직관적인 관리 증대를 위한 분석 시각화를 제공한다. 그리고 분석을 활용하여 자원의 위치 추적, 재구매시기를 예측하거나, 비용 절감을 위한 요소 등을 찾기 위한 다양한 분석 인사이트 제공한다.
최근 들어 집중호우와 긴 장마기간으로 인해 침수피해가 많이 발생하고 있다. 행정안전부 재해연보 2020에 따르면, 2020년 자연 재난 피해액 중 83%인 1조 952억이 호우로 인한 피해로 집계 되었다. 국내의 하수 관로 설계는 관로와 맨홀등의 용량을 검토하는 1차원 해석으로 수행 하지만, 재난 시는 설계에서 예측한 강우량 이상이 발생하고 월류한 물의 영향을 분석하기 위해서는 2차원 해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 해석 기반의 모의 침투해석을 기반으로 풍수해저감대책의 대응대책인 침수 예·경보 모니터링 시스템을 구축 한 국내·외 사례를 분석하고 필요성에 대해서 알아보도록 한다.
본 연구에서는 2006년 5월에 KBS/SBS에서 공동으로 실시한 제4회 전국동시지방선거 출구조사 과정을 소개하는 동시에 출구조사 자료를 통해 투표자의 특성(성별 및 연령대)에 따른 투표성향과 시간대별 투표자 특성을 정리하고, 출구조사 선거구별 득표율을 예측치와 실제 개표결과를 비교하여 출구조사의 예측오차를 살펴본다. 이를 위해 이번 출구조사에서 적용된 전반적인 표본추출방법 및 실사과정을 정리하고, 출구조사에서 발생한 전체 오차를 편향과 표본추출오차로 분리하여 오차의 특성을 분석한다. 편향 발생원인 중 하나로 볼 수 있는 표본의 대표성을 검토하기 위해 출구조사 표본을 선관위에서 집계한 투표자 투표율 분석결과와 비교하여 평가한다. 아울러 이번 지방선거 출구조사에서 적용된 '층화 후 정렬계통추출법'에 따른 분산추정법을 적용하여 출구조사의 정확성을 표본추출오차 관점에서 살펴본다.
가변진폭 하중에서 고무부품의 피로수명 예측방법에 대하여 연구하였다. 서로 다른 변위에서 변위제어 피로시험을 수행하였으며 피로손상변수로 최대 Green-Lagrange 변형률을 선정하였다. Green-Lagrange 변형률에 의한 고무의 피로수명 곡선은 3차원 덤벨시편의 비선형 유한요소법을 이용하여 결정하였다. 피로수명 예측을 위하여 가변진폭 하중이력으로 SAE의 하중이력을 이용하였다. 레이스트랙법과 단순화된 레인플로집계법을 이용하여 하중이력신호를 축약하였다. 누적손상피로를 계산하는 방법으로 수정Miner 법칙을 이용하였으며, 최종적으로 하중이력신호에서 최대 진폭의 30% 이하를 노이즈로 간주하여 예측하였을 경우의 피로수명은 실제 가변진폭 하중 하에서의 피로시험결과와 비교적 잘 일치하였다.
본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$$p(\tau){\sim}G(k,s)$.
수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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