• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.3-11
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• 2016

건설산업의 변화에 따라 글로벌 수준의 사업관리 기술력과 서비스 역량의 중요성 증대 및 새로운 발주방식의 필요성에 의해 시공책임형 CM방식이 국내 건설산업에 적용되었다. 하지만 시공책임형 CM에 대한 인식부족, 오픈북 정책에 대한 신뢰성 부족 그리고 CM기업의 시공책임형 CM에 대한 기술력 및 관리 능력 부족 등으로 인해 국내 시공책임형 CM 활성화가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 CM기업 중 시공책임형 CM실적이 가장 높은 A기업의 33개 프로젝트를 계약유형, 오픈북 정책 항목, 계약조건에 대한 문제점들을 분석하였다. 그리고 시공책임형 CM에서 오픈북 정책을 정착하기 위한 방안을 구성원 교육 강화를 통한 고객만족도 강화부분, 자금청구 시스템 개선을 통한 추가 현장업무 최소화 부분, 현장 성과평가 방식 개선을 통한 오픈북 정책 정착 유도 방안으로 구분하여 제시하였다. 이러한 개선방안을 통해 시장 주도권 확보, CM서비스 차별화, 발주자 공감대 형성을 통한 신뢰성 확보 그리고 CM의 본질 유지를 통한 공감성 형성이 가능할 것으로 기대한다. 또한 본 연구는 시공책임형 CM에 대한 경쟁력 향상과 차별화 전략에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제7권1호
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• pp.165-175
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• 2012

최근 21세기 세계 경제가 지속적인 성장을 유지하기 위한 핵심요소로서 기술의 축적, 이전, 흡수, 상용화 등이 중요하게 인식되고 있으며, 정부는 공공연구기관에서 개발된 기술이 민간부문으로 이전되어 사업화되는 것을 촉진하고 민간부문에서 개발된 기술이 원활히 거래되고 사업화되는 것을 촉진하기 위해'기술의 이전 및 사업화 촉진에 관한 법률'을 마련했다. 또한 동 법률 제14조에서는 기술거래사의 등록 육성 및 지원에 관한 사항으로 '기술거래사' 자격제도를 도입하여 국가에서 등록, 운영, 관리하고 있으며 대부분의 선진국은 기술거래중개 기관을 민간에 이양하여 기술중개기관 또는 기술브러커로 지칭하고 있다. 국내에서는 이러한 자격제도 도입과 시장 활성화 촉진을 위한 다양한 조직과 기술중개시스템을 구축하였음에도 불구하고 기술거래사 등록제도와 사후관리에 대한 법률적 근거와 체계가 미흡하여 문제점이 발생되고 있다. 일례로 최근 기술거래관련 실적면제로 기술거래사 등록 활성화는 달성하였으나, 실적 검증을 통한 일정수준 이상의 전문가 선별에는 한계점이 나타나고 있다. 이에 경력증명서 기재 내용만으로 업무 경력 보유 여부를 판단하기에는 심사의 한계점이 드러나고 있어 이에 대한 대책이 시급하다. 또한 기술거래사 등록 시 의무적 교육이수제도가 2010년도에 법 개정 및 고시 개정으로 마련되었으나, 소양교육수준의 단기 교육과정 운영으로 신청자에게 다양한 전문지식 취득의 기회 제공이 어려움이 있는 것이다. 이에 본 연구에서는 한국과 중국의 기술거래사 제도 비교를 통해 기술거래사 제도개선에 대해 고찰해 보았다. 이를 통해 기술이전 사업화 시장 확대와 기술거래사 전문가의 업무영역 보장과 전문가로서의 입지확보 등 경쟁력을 강화하는데 활용될 수 있도록 개선안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.227-249
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• 2003

부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.119-140
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• 2007

추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.53-58
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• 2017

FRP Hybrid Bar는 내부에 강재를 유리섬유와 에폭시 수지가 코팅된 형태로 사용되는데, 인장경화 성능이 있으며, 경량이므로 효과적인 보강재료로 사용될 수 있다. 자외선 및 동결융해에 노출된 에폭시는 표면 열화가 발생하기 쉬우며, 이는 매립된 철근 및 표면의 콘크리트와의 부착력 저하를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 일반철근, FRP Hybrid Bar 및 자외선(UV) 폭로시험을 거친 FRP Hybrid Bar의 외관특성분석을 실시하였다. 또한 각 보강재를 사용하여 콘크리트 인발 공시체를 제조하였으며, 동결융해시험을 실시해 Cycle에 따른 부착성능을 분석하였다. FRP Hybrid Bar는 UV 폭로시험 후에도 표면 산화(Chalking)와 같은 에폭시계 재료의 열화가 나타나지 않았다. 동결융해시험은 120Cycle 및 180Cycle까지 진행하였는데, UV 폭로시험 후 FRP Hybrid Bar를 사용한 공시체는 $241{\pm}kN$ 부착력을 가지고 있었다. 이는 일반철근 대비 약 106.3%수준으로 개선된 부착강도인데, FRP Hybrid Bar 표면의 규사코팅에 따라 부착면적이 증가했기 때문이다. 3가지 조건(일반철근, FRP Hybrid Bar, UV 폭로시험 후의 FRP Hybrid Bar)에 대하여, 동결융해 Cycle이 증가함에 따라 부착력이 크게 감소하지는 않았으나, 코팅된 규사의 박락으로 인해 UV 시험 이후의 동결융해를 거친 조건에서는 실험 편차가 상대적으로 증가하였다.

• 한국가스학회지
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• 제1권1호
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• pp.27-32
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• 1997

화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.762-773
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• 2014

시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.293-302
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• 2016

전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4177-4185
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• 2012

LED는 환경 친화적인 광원으로 에너지 절약을 위해 기존 조명등을 빠른 속도로 대체하고 있다. 최근에는 에너지 소비가 많은 빌딩의 설계와 옥 내외 광고를 제작함에 있어서 LED를 적극 채택하여 그린 빌딩 및 고효율 저비용 백라이트 도입에 박차를 가하고 있다. 특히 기존의 형광등을 이용했던 실내등과 광고판용 백라이트 분야는 전력소비가 많을 뿐 아니라 SMPS(switched mode power supply)에 의한 부피, 무게 및 수명제한의 제약이 있었다. 그러므로 본 논문에서는 SMPS가 필요 없는 $12{\times}12$ FLB(flexible LED board)와 실내등용 LED 면조명을 위한 AC 직결형 구동기를 개발하였다. 제안 시스템은 고역율의 LID-PC-R101B 칩셋을 포함하고 고효율을 위한 LED 스위치 회로들로 구성되어 있다. 정교한 시스템 디자인을 통해 고효율, 높은 안정성 및 낮은 에너지 소비의 장점을 가지게 한다. 제안된 FLB는 크기 $450{\times}450$ mm, 두께 4 mm 그리고 무게 280 g의 초슬림 구조를 가진다. 최종적으로 제안시스템의 성능검증을 위해 교류 직결형 구동 회로를 채택한 FLB와 면조명의 시제품을 제작하여 실험하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.176-189
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• 2010

본 연구는 '20년 이상의 장기 기획 TV드라마 콘텐츠가 창출하는 문화, 경제적으로 효과'에 대해 주목하고 있다. 연구결과 장기기획 TV드라마는 방송국의 시청률 제고에 결정적인 도움을 주는 것으로 나타났다. 후지TV의 21년 장기 기획 드라마 '북쪽의 고향에서'를 사례로 선정해 분석한 결과, 21년 동안 방송된 이 드라마의 시청률은 방송초기에 비해 종료기에 배 이상 높아진 것으로 나타났다. 또 연기자와 각본가 등 미디어 콘텐츠 생산인력을 육성, 그 나라의 콘텐츠생산능력 등 문화적 역량을 키우는데 큰 기여를 하는 것으로 분석됐다. 후지TV는 이 드라마를 시작하면서 2명의 남녀 연기자를 발굴, 지속적으로 키워감으로써 일본 연예계에 연기력으로 승부하는 새로운 배우를 배출하는 문화적 성과를 거두었다. 뿐만 아니라 장기 기획 드라마는 드라마가 촬영, 제작된 지역의 관광산업진흥 등 지역경제발전에도 결정적으로 기여하는 것으로 나타났다. 드라마 '북쪽의 고향에서'는 드라마 제작의 주무대였 던 홋카이도의 후라노라는 지역을 21년 동안 일본 국민들에게 알림으로써 후라노의 브랜드파워를 높이는데 결정적인 역할을 한 것으로 분석됐다.