• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.297-304
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• 2021

국내 공공시설물의 유지관리체계는 시설물의 안전을 유지하기 위한 진단 및 보수 개념에서 시설물의 성능을 평가하여 유지관리하는 성능평가 방법으로 전환되고 있다. 그러나 국내에서는 시설물의 유지관리를 위한 성능평가 방법이 정립되지 않아 성능평가가 적절하게 이루어지고 있지 못하고 있다. 본 연구에서는 현재 시설물의 안전관리 위주로 한 단순 유지관리전략을 보완하기 위해 성능평가 개념을 도입한 자산관리 모델을 제안한다. 본 모델은 시설물의 유지관리 정보를 수집하는 방법으로 WBS를 활용하는 방법을 제안하여 기존 모델과의 차별화를 이루었다. 또한, 본 모델에는 시설물의 성능평가에서 가장 중요한 서비스 수준 평가방법과 성능척도 요소를 제안하였으며, 사례분석을 하여 본 모델의 적절성을 평가하였다.

• 융합경영연구
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• 제11권5호
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• pp.1-13
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• 2023

Purpose: This study analyzed the factors that increase the satisfaction of local residents' housing and residential environment, and derived implications for housing suppliers and policymakers in local areas. Research design, data and methodology: The analysis method derived latent group types through latent profile analysis, and cross-analysis and covariate variance analysis (ANCOVA) were conducted to analyze the differences between these groups. Results: The analysis results are as follows. First, there are four potential group types: good neighborhood facilities and low-level surrounding environment 1 group, low-level neighborhood facilities and good surrounding environment 2 groups, overall low-level 3 groups, and overall high-level 4 groups. Second, groups 1 and 3 tend to live in relatively old apartments. Third, as a result of distributed analysis, groups with low accessibility to neighborhood facilities but good environmental conditions and groups with high overall levels had relatively high housing satisfaction. Conclusions: As an implication, we discussed the need for development that highlights natural environment-friendly characteristics as well as access to neighborhood facilities. In addition, in order to derive more specific implications, the direction of follow-up studies considering job linkage and the effects of specific and various environmental factors was presented together.

• 경영과정보연구
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• 제28권3호
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• pp.1-23
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• 2009

본 연구에서는 중소기업 정책자금을 지원받는 상장기업을 대상으로 위험 예측모형을 제시하고자 한다. 정책자금을 지원하는 기관 입장에서는 대상기업의 위험성을 판단하는 것은 자산의 건전한 운용을 위해 중요한 과제일 것이다. 리스크 예측 방법은 J.P.Morgon의 CreditMetrics를 이용한 보증기관의 경제자본 측정과 신용자산배분, 극단적 상황에서 이용할 수 있는 스트레스 테스팅(stress testing)기법, 판별 분석 모형, 로짓분석 등 다양한 방법이 존재한다. 본 연구에서는 로짓분석을 통해 정책자금의 건전한 운용을 위해 정책자금 지원 기관에 대한 부실위험을 살펴본다. 분석을 위해 먼저 기존 연구에 대한 검토와 최근 기업도산의 상황을 감안하여 14개의 재무지표를 선정한 다음 수행한 로짓회귀분석의 결과 추정계수로 로짓반응함수와 로지스틱 반응함수를 구성할 수 있다. 여기서는 정상기업/도산기업에 있어서 자기자본대타인자본비율, 매출액경상이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 매출채권회전율, 재고자산회전율만이 도산가능성을 예측하는데 유용한 변수로 선택되었다. 이는 재무비율 상호간의 높은 상호간 관계로 인하여 다수의 재무비율이 지닌 정보의 대부분이 소수의 재무비율에 의하여 파악될 수 있음을 의미한다. 또한 부실기업/도산기업의 구분에 있어서는 모든 비율이 두 그룹을 구분 짓는데 설명력이 높음을 나타내고 있다. 또한 총자산이익잉여금율이 높은 기업일수록 도산가능성이 낮다는 것을 두 그룹 모두에서 보여주고 있으며 회귀계수의 유의수준도 가장 높다. 금융비용부담율 또한 그 비율이 높은 기업일수록 도산가능성이 높다는 것을 제시하고 있다. 순운전자본비율, 자기자본비율, 매출액순이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 재고자산회전율은 도산기능성에 기대된 (-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권7호
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• pp.851-858
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• 2006

위험분석은 조직의 특성을 반영하여 자산분석, 위협분석, 취약성 분석을 통하여 조직의 주요 자산에 대한 위험도를 분석하고 적절한 대응책을 제시하는 것을 목적으로 한다. 하지만, 기존의 TTA 위험분석 방법론은 전체의 개략적인 흐름은 제시하고 있으나, 각 단계에서의 구체적인 행위를 제시하지 못하고 있다. 즉 위협분석 단계에서는 어떠한 기준으로 각 위협을 어떻게 분류하여야 하는가하는 문제와 분류된 위협을 어떤 방식으로 위험도 계산에 반영해야하는가에 대한 구체적인 제시가 미흡한 현실이다. 또한 취약성 분석 단계에서는 발견되는 취약성을 어떠한 항목을 기준으로 분류하여야 하며, 발견되는 각 자산별 취약성을 위험분석의 위험도 산정에 어떤 과정을 통하여 반영해야하는가에 대한 제시 역시 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 기존 TTA의 방법론에서 제시하고 있지 않은 위협분석과 취약성 분석 단계에서의 정량적인 평가가 가능한 방법론을 제시한다. 이를 위하여 본 논문에서는 자산 가치 평가에 조직의 비즈니스 프로세스를 기준으로 업무 영역 분류를 통한 유형자산 가치분석과 무형자산 가치분석을 수행하고 이를 바탕으로 취약성을 분석하고 위험도를 계산하였다 이러한 방법은 국내 정보시스템의 현실을 반영하고, 환경적 취약성과 기술적 취약성의 영향력을 반영하여, 조직의 자산별로 수치화된 위험도 산정을 가능하게 한다. 이는 위험분석 평가 대상조직의 자산별 위험도 분석이 가능하게 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.133-148
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• 2022

본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2004년도 제24회 동계학술대회 논문집
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• pp.222-245
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• 2004

This paper has an intention of proposing useful parametric tables of each industry group within Korea. These parametric tables can be insightful criteria for those who are dealing with the exact valuation of company, technology or industry through Real Option Analysis (ROA) since the identification of the movement of underlying asset is the very first step to be done. To give the exact estimations of parameters and the most preferred model in each industry group, we cover topics on ROA, stochastic process, and parametric estimation method like Generalized Method of Moments (GMM) and Maximum Likelihood Estimation (MLE). Additionally, specific industry groups, such as, Internet service group and mobile telecommunication service group defined independently in this paper are also examined in terms of its property of movement with the suggesting of the most fitting stochastic model.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권11C호
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• pp.1081-1089
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• 2002

현재 많은 조직은 정보시스템 환경의 급속한 변화로 인해 정보자산에 대한 위험을 인식하고, 이에 대한 적절한 관리를 필요로 한다. 또한 정보통신기반보호법의 시행으로 주요한 정보통신 인프라를 운영하는 조직은 주요 정보 자산의 위협, 취약성 및 위험 분석·평가에 많은 관심이 고조되고 있다. 그러나 조직의 정보자산에 대한 위험을 분석하는 방법론과 도구들은 아직까지 외국에서 개발된 것이 대부분으로, 이 분야의 국내 연구가 미흡한 단계이다. 국내 주요 정보통신 인프라의 위험분석·평가론 수행함에 있어서 대부분 외국의 방법론이나 도구에 의존하는 것은 국내 현실을 반영하지 못하기 때문에 위험 분석 수행과정에서 문제를 야기 시킬 수 있으므로 국내에서도 이 분야의 연구의 활성화가 필요한 시점이다. 본 논문은 국내 위험분석·평가 도구 개발의 한 단계 발전을 위하여 실제로 사용자 편의성을 고려하고 국내 현실을 반영한 위험분석 방법론을 설계 및 프로토타입/모듈을 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권3호
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• pp.999-1007
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• 2006

The semiparametric gamma frailty models have been often used for multivariate survival analysis because they give an explicit marginal likelihood. The commonly used estimation procedure is the profile likelihood method based on marginal likelihood, which provides the same parameter estimates as the EM algorithm. In this paper we show in finite samples the standard profile-likelihood method can lead to an underestimation of parameters, particularly for the frailty parameter. To overcome this problem, we propose an adjusted profile-likelihood method. For the illustration a numerical example and a small-sample simulation study are presented.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권4호
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• pp.328-341
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• 2007

소프트웨어 프로덕트 라인을 구축하고자 할 때，첫 단계 활동은 도메인 분석을 통해 요구사항 들에서 가변성을 식별하는 것이고， 다음 단계는 일련의 관련된 프로덕트들의 전체적인 구조를 나타내는 도 메인 아키텍처를 개발하는 것이다 도메인 아키텍처는 소프트웨어 프로덕트 라인에 포함되어 있는 프로덕트들의 공통성과 가변성을 기술함으로써 프로덕트 라인의 핵심자산이 된다. 핵심자산의 가변성은 개발 프로세스가 진행됨에 따라 식별될 수 있는 가변 요소의 종류와 상세화 수준이 달라지기 때문에 아키텍처 수준에서 식별될 수 있는 가변성을 정의하고 이를 체계적으로 식별하여 아키텍처 모델에 명시적으로 표현하는 것이 중요하다. 아키텍처 수준에서 고려해야 하는 가변성은 아키텍처 구성 요소들에서 발생하는 가변성 뿐만 아니라 이들의 구성(configuration) 관계를 나타내는 모텔에서 나타나는 가변성들까지 고려해야 하기 때문에， 이들 사이의 복잡한 관계를 이해하고 표현하는 것은 매우 힘든 일이며 이에 대한 기존 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 공통성과 가변성이 명시적으로 고려되는 프로덕트 라인의 핵심 자산으로서 도메인 아키텍처를 개발하는 방법을 제시한다. 이를 위해， 최근 Object Management Group(OMG)에서 채택한 재사용 자산 병세(Reusable Asset Specification; RAS) 모델을 확장하여 공통성과 가변성 개념이 명확히 정의된 도메인 아키텍처 메타모델을 제시한다. 제시되는 메타모델에는 아키텍처의 구성요소들이 정의되어 있으며， 각 구성요소와 모텔에서 식별 될 수 있는 가변성이 상세화 수준에 따라 두 가지 형태로 구분되어 제시되어 있다. 또한 본 메타모델을 기반으로 특정 도메인에 대한 아키텍처에 가변성이 명시적으로 표현되는 방법을 보인다.