• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.87-100
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• 2009

공공사업에서 사업초기단계의 개략공사비 예측은 발주자에게 향후 공사비에 대한 정보를 제공함으로써 효율적인 예산수립을 가능하게 한다. 하지만 사업초기단계는 획득 가능한 정보량이 부족하기 때문에 상대적으로 정확한 공사비 예측이 어렵다. 현재 국내 발주기관에서 활용하고 있는 도로공사 개략공사비 산정체계는 단순하게 단위길이 당 단가에 도로의 연장을 곱하는 선형적인 모델이기 때문에 공사비 예측에 오차가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 또한 사업의 진행에 따라 가용정보의 수준이 달라지기 때문에 개략공사비 예측모델에는 이러한 가용정보의 특성이 반영되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 사업 초기단계를 크게 기획단계와 설계 초기단계의 두 단계로 구분하여 각 단계의 가용정보 수준 및 공사비 예측의 목적을 고려한 개략공사비 산정모델을 제시하였다. 공사비 예측모델의 개발을 위하여 총 143건의 공사 데이터를 수집하여 활용하였으며, 이를 통해 각 단계의 가용정보 수준에 적합한 공사비 영향변수를 도출하였다. 제안된 기획단계 및 설계초기 단계의 개략공사비 산정모델은 검증과정을 통하여 각 단계에서 요구되는 정확도 수준을 확인하였으며, 이러한 가용정보 수준에 입각한 개략공사비 산정모델은 향후 예산 산정업무나 타당성 조사, 노선 대안 비교검토 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제34권5호
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• pp.465-475
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• 2016

최근 일부 도시에서는 도시철도 건설 시 부정확한 수요예측에 따른 재정적 부담으로 많은 갈등을 겪은 바 있는데, 건설비용뿐만 아니라 운영비용을 잘못 예측할 경우에도 지자체 또는 정부에 막대한 예산 낭비를 초래할 우려가 있다. 특히 운영비용은 공공재인 도시철도의 요금정책에도 직접적인 영향을 줄 수 있으므로 도시철도의 현실적인 운영비용을 추정하는 모형 개발이 시급하다. 이에 본 연구에서는 도시철도의 특성을 가장 잘 설명하는 변수와 기존 연구에서 사용된 변수들보다 정확성과 신뢰성을 높일 수 있는 변수를 투입하여 운영비용의 추정모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 먼저 국내 도시철도를 대상으로 최근 5년의 도시철도 운영데이터를 수집하여 운영비용에 영향을 미치는 변수들을 종합적으로 검토하였고 평균 역간거리, 열차 운행 거리, 열차정원, 운전유형(유 무인), 사업유형(재정 민자)을 독립변수로 선정, 더미회귀모형을 구축하여 실질적인 운영비용을 추정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.385-392
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• 2021

일반적으로 건설공사의 흙막이공사는 구조물의 건설을 가능하게 하고, 주변 지반의 변위를 최대한 억제하며, 주변 구조물이나 현장 작업자의 안전을 확보하는데 중요한 역할을 하고 있다. 지반 특성, 주변의 지형 특성, 수리학적 환경 등의 설계 조건에 따라 흙막이공법 및 시공방법이 달라진다. 그 결과 흙막이 공사비도 변동하게 된다. 특히 서울시의 경우 지역에 따라 다양한 환경과 지반조건이 있다. 본 연구의 목적은 주로 서울시내의 아파트 건설사업의 흙막이 공사비를 분석하고, 사업기획단계에서 대략적인 흙막이 공사비를 산출하는 것이다. 서울시의 특성에 맞는 흙막이 공사비를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 흙막이공사의 공사비를 예측한다. 본 연구에서는 10개(대지면적, 연면적, 동수, 건축면적, 지하층면적, 굴착깊이, 굴착량, 굴착면적, 흙막이둘레길이, 흙막이면적)의 사업개요를 독립변수로 이용한 다중회귀모델에 의한 흙막이 공사비의 예측치를 제시한다. 다중회귀모형을 이용한 서울시 아파트 건설사업의 흙막이 공사비 예측 결과 오차율은 10.75%였다. 이는 서울시내 아파트 건설사업의 기획단계에서 흙막이 공사비 산정업무에 적용될 가능성이 높고, 서울시내 아파트 건설사업의 흙막이 공사비 산정작업에 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.725-733
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• 2012

ITU-T VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) 를 구성하여 차세대 비디오 코덱 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 대한 표준화를 진행하고 있다. 차세대 비디오 코덱 HEVC는 H.264/AVC 표준보다 높은 압축률을 보이나, 매우 높은 인코더 계산 복잡도를 가지고 있다. HEVC 인코더의 계산 복잡도를 줄이기 위해서 이 논문에서는 고속 예측단위 결정방법을 제안한다. 제안된 고속 예측단위 결정방법은 현재 prediction unit의 양자화 된 0이 아닌 변환계수가 없으면 남은 prediction unit의 부호화를 생략하여 부호화 시간을 줄이는 방법이다. 제안된 방법은 인코더 계산 복잡도를 HM6.0대비 약 50.3%정도 향상시키나 동일한 수준의 코딩 효율을 유지한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권6호
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• pp.647-663
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• 2023

The investigation of the disc cutter wear prediction has an important guiding role in TBM equipment selection, project planning, and cost forecasting, especially when tunneling in a long-distance rock formations with high strength and high abrasivity. In this study, a comprehensive database of disc cutter wear data, geological properties, and tunneling parameters is obtained from a 1326 m excavated metro tunnel project in leptynite in Shenzhen, China. The failure forms and wear consumption of disc cutters on site are analyzed with emphasis. The results showed that 81% of disc cutters fail due to uniform wear, and other cutters are replaced owing to abnormal wear, especially flat wear of the cutter rings. In addition, it is found that there is a reasonable direct proportional relationship between the uniform wear rate (WR) and the installation radius (R), and the coefficient depends on geological characteristics and tunneling parameters. Thus, a preliminary prediction formula of the uniform wear rate, based on the installation radius of the cutterhead, was established. The correlation between some important geological properties (K_V and UCS) along with some tunneling parameters (F_n and p) and wear rate was discussed using regression analysis methods, and several prediction models for uniform wear rate were developed. Compared with a single variable, the multivariable model shows better prediction ability, and 89% of WR can be accurately estimated. The prediction model has reliability and provides a practical tool for wear prediction of disc cutter under similar hard rock projects with similar geological conditions.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2010년 추계학술대회 논문집
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• pp.307-310
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• 2010

• 한국건축시공학회지
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• 제13권5호
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• pp.506-512
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• 2013

Since the amendment of the law on the private sector investment in social infrastructure in January of 2005, the government has been actively promoting Build-Transfer-Lease (BTL) projects. Notably, most new educational facilities have been built as BTL projects. For these facilities, the unit cost per unit area has been applied to predict construction costs. However, since construction costs are mostly managed after the detailed design phase, the costs can be estimated incorrectly. For this reason, cost management is needed in the planning phase, with a sound approximate estimate to prevent the wasteful use of funds. To address this shortcoming, this study aims to develop a quantity prediction model for education facilities using regression analysis in the planning phase. The developed model is focused on the required quantities of reinforced concrete and bricks. In order to achieve the objective, the data of 44 educational facility projects collected from Gyeonggi-do was used in the regression model. This study can be utilized by major stakeholders to accurately predict construction costs by estimating the appropriate quantities of reinforced concrete and bricks in the planning design phase.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.380-386
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• 2020

This paper represents an analysis of the economic impact of firing natural gas/diesel and natural gas/by-product oil mixtures in diesel engine power plants. The objects of analysis is a power plant with electricity generation capacity (300 kW). Using performance data of original diesel engines, the fuel consumption characteristics of the duel fuel engines were simulated. Then, economic assessment was carried out using the performance data and the net present value method. A special focus was given to the evaluation of fuel cost saving when firing natural gas/diesel and natural gas/by-product oil mixtures instead of the pure diesel firing case. Analyses were performed by assuming fuel price changes in the market as well as by using current prices. The analysis results showed that co-firing of natural gas/diesel and natural gas/by-product oil would provide considerable fuel cost saving, leading to meaningful economic benefits.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제1권1호
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• pp.19-31
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• 2007

RFID tag is detected by an RFID antenna and information is read from the tag detected, by an RFID reader. RFID tag detection by an RFID reader is very important at the deployment stage. Tag detection is influenced by factors such as tag direction on a target object, speed of a conveyer moving the object, and the contents of an object. The water content of the object absorbs radio waves at high frequencies, typically approximately 900 MHz, resulting in unstable tag signal power. Currently, finding the best conditions for factors influencing the tag detection requires very time consuming work at deployment. Thus, a quick and simple RFID tag detection scheme is needed to improve the current time consuming trial-and-error experimental method. This paper proposes a back-propagation learning-based RFID tag detection prediction scheme, which is intelligent and has the advantages of ease of use and time/cost savings. The results of simulation with the proposed scheme demonstrate a high prediction accuracy for tag detection on a water content, which is comparable with the current method in terms of time/cost savings.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.309-320
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• 2007

The data imbalance problem which can be uncounted in data mining classification problems typically means that there are more or less instances in a class than those in other classes. It causes low prediction accuracy of the minority class because classifiers tend to assign instances to major classes and ignore the minor class to reduce overall misclassification rate. In order to solve the data imbalance problem, there has been proposed a number of techniques based on resampling with replacement, adjusting decision thresholds, and adjusting the cost of the different classes. In this paper, we study the feasibility of the combination usage of the techniques previously proposed to deal with the data imbalance problem, and suggest a combination method using genetic algorithm to find the optimal combination ratio of the techniques. To improve the prediction accuracy of a minority class, we determine the combination ratio based on the F-value of the minority class as the fitness function of genetic algorithm. To compare the performance with those of single techniques and the matrix-style combination of random percentage, we performed experiments using four public datasets which has been generally used to compare the performance of methods for the data imbalance problem. From the results of experiments, we can find the usefulness of the proposed method.