• 한국결정성장학회지
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• 제33권2호
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• pp.54-60
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• 2023

본 연구에서는 탈황석고(DG)에 이산화탄소를 반응시켜 만든 탄산화물(CCMs)의 시멘트 혼합재로서 적용 가능성 분석을 위해 탈황석고와 탄산화물의 미세구조 및 기초물성 분석을 실시하였다. 탈황석고의 경우 CaO 및 CaSO₄가, 탄산화물의 경우 CaSO₄, CaCO₃, Ca(OH)₂ 및 CaSO₄·H₂O 결정상이 주 결정상으로 나타났으며 입도분석 결과 두 재료의 평균 입자 크기의 차이는 약 7 ㎛로 나타났다. 또한 탄산화물은 폐기물공정시험기준에 따른 중금속 용출시험 결과 주요 중금속이 불검출되었으며 열중량 분석 결과 탈황석고에 비해 CO₂ 분해가 2배 이상 나타난 것으로 보아 설비 운전 조건 최적화를 통해 건설 소재 원료로 활용 가능할 것이라 판단된다. 탈황석고와 탄산화물의 함량별 강도 거동 측정 결과 탄산화물 혼입 모르타르의 장기강도가 더 높은 것으로 나타났으며 이는 탄산화물에 존재하는 CaCO₃의 충전제 효과 때문인 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.107-117
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• 2008

민간투자사업의 자본구조는 사업시행자가 출자한 자기자본과 대출금융기관으로부터 조달한 타인자본으로 구성된다. 민간투자사업 기본계획에서는 사업시행자의 최소 자기자본비율을 25%로 규정하고 있으며, 일반적으로 정부와 사업시행자 간의 실시협약을 통하여 자본구조를 결정하게 된다. 그러나 민간투자사업의 자본구조는 사업의 수익률과 재무적 안정성을 결정하는 중요한 기준이기 때문에 자금조달계획 수립 시 자본구조에 따른 수익률의 변동성을 파악하고 적정 수익률과 재무적 안정성을 고려하여 자본구조를 최적화할 필요가 있다. 본 연구는 민간투자사업의 수익률과 재무적 안정성을 동시에 극대화할 수 있도록 자본구조를 최적화하기 위한 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존 민간투자사업들의 자본구조를 고찰하고 민간투자사업 재무모델을 분석하였다. 재무분석을 바탕으로 최적 자본구조를 결정하기 위해 효용함수 개념과 다목적 유전자 알고리즘을 이용한 자본구조 최적화모델을 제시하였다. 제시된 최적화 모델을 인천공항철도 민간투자사업에 적용하여 최적 자본구조를 도출하였고 민감도 분석과 시나리오 분석을 통해 그 활용성을 검증하였다. 사례분석 결과, 최적 자기자본비율은 실시협약에서 결정된 30%보다 낮은 22.3%에서 결정되었으며 이는 자기자본비율을 더 낮추어도 수익률과 재무적 안정성을 유지할 수 있다는 것을 시사한다. 본 연구는 수익률과 재무적 안정성을 동시에 고려하여 최적 자본구조를 결정함으로써 민간투자사업의 사업시행자에 적합한 자본구성과 자금조달을 위한 합리적인 의사판단 기준을 제시하였으며 사업시행자의 수익률 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.409-416
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• 2006

VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1A호
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• pp.9-18
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• 2009

본 논문은 외부 긴장된 텐던의 장력추정에 대한 차분진화기법의 적용을 소개한다. 제안된 차분진화 알고리즘의 SI기법은 기존의 구배 기반의 최적화 기법과는 다르게 전역해 탐색이 가능하다. 수치실험은 인식변수에 대한 사전정보 없이도, 제안된 차분진화기법이 외부긴장 텐던의 정확한 장력 추정뿐 아니라 유효공칭직경 추정이 가능하여 1%미만의 추정 오차를 갖는 유용한 기법임을 보여준다. 또한 긴장력 손실 유무의 사용 상태를 고려한 축소실험 모델 실험을 이용하여 제안된 기법의 타당성이 실험적으로 검증되었다. 실험의 결과는 긴장력 손실과 무관하게 정확한 장력 추정과 유효공칭직경의 추정뿐 아니라 실험 모델의 감쇠비까지 추정되어 제안된 기법이 적합하고, 효과적인 방법임을 보여준다. 유효공칭 직경의 2% 추정 오차는 실제 꼬여진 단면을 갖는 텐던의 직경과 충실단면을 갖는 FE 모델의 직경의 차이 때문이다. 마지막으로, 기존이론과의 비교 분석으로 제안된 차분진화 기법의 정확성과 우월성이 검증되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.63-72
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• 2009

본 연구에서는 우리나라 실정에 맞는 도로포장의 장기 공용성 추정 및 자산가치 평가를 위한 의사결정지원시스템을 구축하여, 도로 포장의 공용성 평가와 생애주기분석을 통한 예방적 유지보수를 위한 최적 타이밍의 결정 등에 대한 방안을 제시하고자 한다. 또한 현재 일정한 금액의 예산으로 예산수준에 맞게 유지보수의 장소를 선정하는 근시안적인 예산관리시스템의 문제점을 보완하기 위해 도로관리자가 필요한 예산의 수준을 예측할 수 있도록 장기 소요예산 예측시스템 및 경제성원리를 도입하여 최소 비용으로 도로의 공용성을 유지하기 위한 도로포장자산평가시스템의 구축방안을 제시하고자 한다. 도로포장자산평가시스템 활용에 있어서, 적정수준의 포장평가지수를 유지하기 위해 대상구간의 당해년도 필요유지예산을 참고하여 효율적으로 예산을 편성할 경우, 가장 합리적인 도로포장 유지보수 예산을 분석할 수 있었다. 이러한 결과로, 불필요한 예산의 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것으로 판단되고, 도로포장의 장기 공용성 추정 및 자산가치 평가를 위한 의사결정 시스템 개발을 통해 최적 유지보수 기준의 제시 및 새로운 도로포장의 공법 도입을 위한 사전 평가 및 타당성 분석에도 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.399-401
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• 2022

유방 악성 상태를 분류하기 위한 최종 진단은 침습적 생검을 이용한 현미경 분석을 통해 확인이 가능하나, 분석을 위해 일정 시간과 비용이 부과되며, 병리학적 지식을 보유한 전문가가 필요하다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 딥 러닝을 활용한 진단 기법은 조직병리학적 이미지에서 유방암을 양성 및 악성으로 분류에 효율적인 방법으로 고려된다. 본 연구는 유방암 조직병리학적 이미지를 40배 확대한 BreaKHIS 데이터 세트를 사용하여 양성 및 악성으로 분류하였으며, 100% 미세 조정 체계와 Adagrad를 이용한 최적화로 사전 훈련된 컨볼루션 신경망 모델 아키텍처를 사용하였다. 사전 훈련된 아키텍처는 InceptionResNetV2 모델을 사용하여 마지막 계층을 고밀도 계층과 드롭아웃 계층으로 대체하여 수정된 InceptionResNetV2를 생성하도록 구성되었다. 훈련 손실 0.25%, 훈련 정확도 99.96%, 검증 손실 3.10%, 검증 정확도 99.41%, 테스트 손실 8.46%와 테스트 정확도 98.75%를 입증한 결과는 수정된 InceptionResNetV2 모델이 조직병리학적 이미지에서 유방 악성 유형을 예측하는 데 신뢰할 수 있음을 보여주었다. 향후 연구는 k-폴드 교차 검증, 최적화, 모델, 초 매개 변수 최적화 및 100×, 200× 및 400× 배율에 대한 분류에 초점을 맞추어 추가실험이 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.171-173
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• 2022

4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.

• 국제지역연구
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• 제15권1호
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• pp.173-193
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• 2011

지금까지 정책금융의 경제적 효과에 대한 대부분 연구들은 정책금융의 지원이 중소기업의 경영성과가 나아지는지에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구와는 달리 정책융자가 중소기업의 투자의 유동성 제약을 완화하거나 해소하는데에 어떠한 기여를 하는지를 실증분석하였다. 투자의 유동성제약 완화효과의 유무를 분석하기위해 투자의 최적화를 통해 도출된 비선형 방정식을 이용하고, 분석방법론으로는 GMM (generalized method of moments)을 사용하여 실증분석을 시도하였다. 중소기업진흥공단의 2004년도에 정책융자를 받은 중소기업들을 대상으로 받기 전 3년(2001~2003)과 받은 후 3년(2004~2006)의 패널 자료를 사용하여 분석하였다. 실증분석결과에 의하면 중소기업진흥공단의 정책융자를 받은 기업들은 일단 정책융자를 받기전에는 투자의 유동성제약에 직면하고 있는 것으로 나타났으며, 정책융자를 받은 후에는 투자의 유동성제약이 해소되는 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과의 강건성을 확인하기위해 그동안 투자방정식의 추정에 많이 활용되어진 토빈Q 모형을 이용하여 유동성 제약의 완화효과를 검정하였다. 실증분석결과에 의하면 토빈Q 모형 역시 정책융자는 투자의 유동성 제약을 완화시키는 것으로 드러나 정책융자의 경제적 성과가 있음을 확인할 수 있었다.이러한 실증분석결과는 그동안 정책융자가 경제적 성과가 없거나 크지 않아 정책융자의 비효율성을 강조한 비판적 시각이 잘못될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.226-233
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• 2023

본 연구에서는 국내 레미콘 산업의 산업부산 CO₂ 활용기술 확보를 통한 CCUS 기술의 부상을 목적으로 기체 CO₂를 시멘트 모르타르, 콘크리트 등 시멘트계 재료에 직접 주입하여 사용하기 위해 총 2단계로 나누어 연구를 수행하였다. 1단계에서는 기체 CO₂ 사용에 따라 시멘트 모르타르의 물성에 미치는 영향인자를 도출하고, 영향인자에 대해 기준 배합과 동등한 물성발현을 위한 재료적 검토를 포함하였다. 1단계 검토결과, 물/시멘트비 조정 등이 일반적인 재료적 접근에 의한 물성확보는 한계가 있는 것을 확인하였으며, 이에 2단계에서는 CO₂ 사용방법, 시멘트 모르타르의 비빔방법 등 CO₂를 주입한 모르타르의 최적화에 대한 전반을 포함하였다. 기체 CO₂의 모르타르 주입 시 나타나는 물성변화에 대한 해결방안과 압축강도 성능증진을 위한 기체 CO₂의 최적 주입율 및 주입시간을 도출하였다. 그 결과, 일반 모르타르와 비교하여 최종 비빔 후 120초 이상의 추가비빔시간이 요구되는 것을 확인하였으며 유동성 및 압축강도 발현성능을 고려한 기체 CO₂의 적정 주입율은 시멘트량 중량 대비 0.1~0.2 %로 도출되었다. 기체 CO₂ 주입시간 증가에 따른 추가적인 강도증진효과는 나타나지 않았으며, CCUS 기술로써 활용되기 위해서는 CO₂ 고정화량 평가 등 미세분석을 통한 추가적인 검토가 필요하다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.75-82
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• 2023

자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.