• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.301-308
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• 2021

사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권12호
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• pp.15-23
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• 2018

우리나라에서 발생하는 대부분의 토양침식은 물에 의한 토양침식이며 강우와 밀접한 관계를 가진다. 강우로부터 발생하는 토양침식은 토지자원의 손실을 발생시키고 이후 하천에 유입되고 퇴적되어 하천수자원의 관리 및 이용에 많은 어려움을 주고 있다. 최근 기후변화의 영향으로 우리나라에서는 30mm/hr 이상의 집중호우의 발생횟수가 증가하고 있어 단기간에 토양침식이 발생할 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 강우의 물리적인 특성을 고려하기 위하여 누적분포함수를 이용하여 강우강도별 강우입자의 분포를 추정하고 단일 호우사상이 가지는 강우에너지를 계산하는 방법을 제안하고자 하였다. 강우에너지 산정공식을 개발하기 위하여 강우강도 0.254~152.4mm/hr에서 측정된 강우입자 자료를 이용하였다. 누적분포함수를 적용하여 산정된 강우에너지는 강우강도의 관계에서 멱함수형태로 증가하는 경향으로 나타났으며, 이 관계로 얻어진 식을 바탕으로 1~80mm/hr 강우강도의 강우 운동에너지를 산정한 결과 $0.03{\sim}48.26Jm^{-2}mm^{-1}$로 나타났다. 강우강도와 강우에너지의 관계를 바탕으로 강우에너지 식을 멱함수로 제시하였다. 본 연구에서 제안된 공식은 한시적으로 설치하는 침사지와 같은 시설물의 규모를 결정하는 계획의 토양침식량을 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.969-983
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET₀)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E₀) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제53권3호
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• pp.245-258
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• 2020

본 연구에서는 다양한 지하댐 입지조건에 대한 수치 모사 결과에 인공신경망 기반 반응 표면법을 적용함으로써 지하댐 건설에 따른 지하수 저류 가능량을 객관적으로 비교 및 평가할 수 있는 예측 모델을 구축하였다. 입지조건으로 기반암 및 충적층의 수리전도도, 하도의 깊이, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사가 고려되었다. 다양한 시나리오를 이용한 몬테카를로 기반 수치 모사 결과를 종합한 결과, 암반층 수리전도도 및 하도의 깊이가 지하댐 저유 효율에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사도가 가장 미약한 영향력을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 수치 모사 결과를 기반으로 설정된 입지조건과 이의 결과를 입력 및 출력으로 하는 인공신경망 기반 예측 모델을 구축하였다. 인공신경망 기반 예측 모델의 성능 평가 결과, 모델을 통해 예측된 저유량과 실제 수치 모사를 통해 산정된 저유량 간의 상관성이 0.9 이상의 높은 수치를 보임을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해 개발된 비선형 예측 모델이 지하댐 개발 대상 지역에 대한 수치 모사 수행 없이 지하댐 건설에 따른 저유량을 즉각적으로 산정하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 개발된 예측 모델은 서로 다른 지역의 저유 가능량을 보다 객관적이고 효율적으로 비교하는데 이용될 수 있다. 따라서 개발된 모델은 국내 전 지역에 대하여 지하댐 개발 최적 입지를 선정하기 위한 효율적 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-12
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• 2010

본 연구는 스마트하이웨이 같은 첨단 도로 인프라가 구축이 되어 WAVE(Wireless Access for Vehicular Environments) 기술을 이용하여 차량의 정보를 수집하는 서비스를 시행할 경우, 차량데이터를 수집하는 전송간격의 결정 문제를 다루고 있다. 여기서 차량데이터는 위치정보이외에 속도, RPM, 연료소모량 및 DTC 코드와 같은 차량안전데이터를 포함하는 OBD II와 연계된 차량수집장치로부터 매초별로 수집될 수 있는 데이터이다. 이러한 차량데이터는 기존의 교통소통정보로 가공 및 제공이 가능할 뿐만 아니라 다각화된 서비스가 가능한 컨텐츠로 활용이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 실시간 차량데이터를 일상적인 상황에서 수집될 경우 교통조건의 변화에 따라 전송간격(교통정보 수집주기)를 변경하는 방법으로 공간적, 시간적 교통상황을 고려하는 모델을 제안한다. 연구에서는 이러한 전송간격 결정모델에 대하여 교통상황묘사가 가능한 VISSIM이라는 미시적 교통시뮬레이터를 기반으로 시나리오를 약 32가지 설정하여 전송간격, 통신전송량, 통신간격, 통신수 및 BPS 등에 대하여 확인하여 보았다. 그 결과 2차로의 1km 고속도로 구간에서는 차량데이터를 2회 정도 수집할 경우에 통신전송량의 특성상 가장 적절할 것으로 확인되었다. 향후 다양한 도로상의 무선 통신 기술이 도입될 경우 교통 및 통신기술 특성을 동시적으로 고려한 전송간격 모델을 제시한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단되는 바이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.191-199
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• 2021

화학 공정의 주요 설비 중 하나인 증류탑은 물질들의 끓는점 차이를 이용하여 혼합물에서 원하는 생산물을 분리하는 설비이며 증류 공정은 많은 에너지가 소비되기 때문에 최적화 및 운전 예측이 필요하다. 본 연구의 대상 공정은 공급처에 따라 원료의 조성이 일정하지 않아 정상 상태로 운전이 어려워 효율적인 운전이 어렵다. 이를 해결하기 위해 데이터 기반 예측 모델을 이용하여 운전 조건을 예측 할 수 있다. 하지만 미가공 공정 데이터에는 이상치 및 노이즈가 포함되어 있어 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 연구에서는 인공 신경망 모델인 Long short-term memory (LSTM)과 Random forest (RF)를 사용하여 모델을 최적화한 후, 데이터 전처리 방법으로 Low-pass filter와 One-class support vector machine을 사용하여 데이터 전처리 방법 및 범위에 따른 예측 성능을 비교하였다. 각 모델의 예측 성능과 데이터 전처리의 영향은 R2과 RMSE를 사용하여 비교하였다. 본 연구의 결과, 전처리를 통해 LSTM의 경우 R2은 0.791에서 0.977으로 RMSE는 0.132에서 0.029로 각각 23.5%, 78.0% 향상되었고, RF의 경우 R2은 0.767에서 0.938으로 RMSE는 0.140에서 0.050으로 각각 22.3%, 64.3% 향상되었다.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권4호
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• pp.478-486
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• 2021

치과와 기공실을 오가며 복잡하게 진행되는 기존 CAD-CAM 컴퓨터 가이드 제작 방식을 단 순화하기 위하여, 진료실에 설치한 바로가이드 시스템(VARO Guide, CAD, Pre-Guide, VARO-mill, NeoBiotech, Seoul, South Korea)을 통하여 Top-Down 개념과 수복 주도개념을 적용하여 1-day 수술과 임시보철을 완료하는 증례를 보고하고자 한다. Pre-Guide를 통해 환자의 중심위에서 교합을 채득하고 CT를 촬영하며, 진료실 내 컴퓨터에서 CAD를 통해 바로가이드를 1시간 내에 제작하였다. 미리 제작된 광중합 레진이 담긴 Pre-Guide 트레이를 술부에 위치시킨 후 중심위에서 CT를 촬영하였다. CT 데이터가 진료실 내 컴퓨터로 전송되면 수복 위치를 정한 후 이어서 3차원적으로 턱뼈에서 임플란트를 식립할 위치를 디자인하여 STL 파일로 추출하였다. 그리고 진료실에 설비된 밀링 기계(VARO-mill)에 Pre-Guide를 고정하여 수술용 가이드를 15분 내에 제작한다. 이 가이드로 환자는 한번 내원하여 임플란트를 계획한 위치에 안전하고 정확하게 수술해 줌과 더불어, 초기고정력이 양호한 임플란트에 대해서는 즉시임시치아까지 장착해 주어 환자에게 즉시 기능이 가능하도록 할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권1호
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• pp.40-49
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• 2013

기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.