무기체계 획득 사업에 있어서 소프트웨어의 비중이 높아감에 따라 비용추정의 중요성이 증대되고 있으나, 무기체계 내장형 소프트웨어의 비용에 대한 추정은 일반 소프트웨어 비용 추정 방법을 따르며 주로 PRICE S 모델을 도구로 사용하고 있다. 그렇지만, PRICE S 모델에서 내장형 소프트웨어에 대한 개발규모 산정에 따른 추정 비용의 타당성에 대한 검증 결과는 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 PRICE S 모델을 이용하여 무기체계 내장형 소프트웨어의 산정 규모를 통한 비용 추정 기법을 제안한다. 이를 위하여 PRICE S 모델의 규모 산정 도구를 이용하여 코드라인과 기능점수 방식으로 소프트웨어의 규모를 추정한다. 최종적으로는 제작사에서 제공하는 실제 비용 자료와 비교한다. 결과적으로 객관적으로 추정이 어려웠던 무기체계 내장형 소프트웨어의 규모 및 비용을 추정하는 방안을 제시함으로써, 앞으로 무기체계 획득 사업에서 소프트웨어의 비용 검증 및 협상에 활용할 수 있을 것이다.
지난 7월호에서는 COCOMO 모델, 기능점수모델, PRICE-S모델, 일반 COSDES 모델 등의 무기체계 S/W 개발비용 산정모델들을 조사 및 분석하여 제시하였다. 이번 8월호에서는 무기체계 소프트웨어 개발비용산저에 영향을 미치는 요소를 기존의 '한소협' 모델, PRICE-S 모델, 기능점수 모델, COCOMO 모델 등 여러 소프트웨어 개발비용 산정모델을 참고 후 무기체계의 특성을 고려하여 식별하였다. 또한 식별된 요소들을 '한소협' 모델의 절차와 방법에 따라 무기체계 소프트웨어의 스텝 수 산정 영향요소, 환경요인 보정계수 영향요소, 제경비 및 기술료 산정 영향요소들을 식별하여 제시하였다.
본 논문은 입찰사이트 전기넷과 OK EMS에서 입수한 입찰데이터로 DNBP(Deep learning Network to predict Budget Price) 모델을 통해 예정가격을 예측한다. 우리는 DNBP 모델을 활용하여 4개의 추첨예비가격을 예측을 하고, 이를 산술평균 한 뒤 예정가격 사정률을 계산하여, 실제 예정가격 사정률과 비교하여 모델의 성능을 평가한다. DNBP의 15개의 입력노드 중 일부 입력노드를 제거하여 모델을 학습시켰다. 예측 결과 예측 결과 입력노드가 6개(a, g, h, i, j, k) 일 때 DNBP의 RMSE가 0.75788% 로 가장 낮았다.
국방 관련 시스템 구축에 있어 소프트웨어의 비중이 커짐에 따라 국방 소프트웨어 개발비용 산정의 정확성에 대한 요구는 점점 높아가고 있다. 소프트웨어의 개발 초기단계에서 신속하고 합리적인 비용 산정을 하는데 적용할 수 있는 PRICE S는 미국 환경의 매개변수형 산정법으로 국내 실정에 다소 적합하지 않은 부분이 있다. 본 연구는 소프트웨어 개발비용 산정을 위해 국방 소프트웨어 비용 산정에 적용되는 PRICE S의 기존 적용방법을 국내 소프트웨어 개발비용 기준인 한소협 모델과의 비교를 통하여 수정 및 보완한다. 또한, 기능 점수 방식의 소프트웨어 개발비용 산정을 위한 백파이어링 절차를 제시함으로써 향후에 계획된 소프트웨어 개발 사업에 기능 점수 방식의 소프트웨어 개발비용 산정 기법을 적용하는 방안을 제시하여 개발비용 산정의 정확성을 향상시키고 기능 점수 방식의 적용에 대한 대비책을 제공한다.
본 연구는 근린유흥시설의 분포를 나타내는 헤도닉 모델의 근린변수가 지리정보시스템의 공간분석기능을 충분히 이용하여 측정되었을 경우, 그렇지 않을 경우에 비해 해당변수를 포함하는 헤도닉 모델의 통계적 질을 향상시킬 수 있는 가를 평가하고 있다. 평가결과는 해당변수가 지리정보시스템의 공간분석기능을 충분히 이용하여 측정되었을 경우가 헤도닉 모델의 설명력측면에서 우월함을 보이고 있다. 본 연구결과는 지리정보시스템이 단순한 직선거리를 추정하는 것 이상으로 헤도닉 모델의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 보이고 있으며 주택시장의 행태를 설명하는 이론적으로 타당한 근린변수의 측정을 위해 보다 적극적으로 이용되어야 함을 실증적으로 보이고 있다.
주가 예측은 경제, 통계, 컴퓨터 공학 등 여러 분야에서 연구되는 주제이며, 특히 최근에는 기본적 지표나 기술적 지표 등 다양한 지표로부터 인공지능 모델을 학습하여 주가의 변동을 예측하는 연구들이 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 S&P500 등의 해외지수, 과거 KOSPI 지수, 그리고 KOSPI 투자자별 매매 동향으로부터 KOSPI의 등락을 예측하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 주가 등락 예측을 위하여 비지도 학습 방법인 적층 오토인코더를 이용하여 잠재변수를 추출하고, 추출된 잠재변수로부터 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM 모델로 학습하여 당일 시가 대비 종가의 등락을 예측하며, 예측된 값을 기반으로 매수 또는 매도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 모델과 비교 모델들의 수익률 및 예측 정확도를 비교한 결과 제안 모델이 비교 모델들 보다 우수한 성능을 보였다.
주택시장에 대한 헤도닉분석을 위해 GIS가 활발하게 사용되고 있다. 그 것은 GIS를 이용할 경우 헤도닉 분석에서 필수적인 위치 변수를 손쉽게 측정할 수 있기 때문이다. 현재까지 국내의 주택시장을 대상으로 하는 헤도닉 분석은 전자지도상에서 포인트들로 표현된 공동주택 단지와 여러 중요 도시내 위치간의 직선최단거리를 측정하는 데 GIS를 이용하고 있다. 그런데 이상의 연구들에서 간과한 점은 실제의 직선최단거리는 포인트보다는 폴리곤으로 보다 정확하게 측정될 수 있다는 점이다. 물론 GIS에 기반한 헤도닉 분석에서 공동주택을 나타내는 데 포인트를 사용하느냐와 폴리곤을 사용하느냐는 연구의 목적에 따라 관심의 대상이 아닐 수 있다. 그러나 추정되는 모델의 질을 향상시키는 것이 목적이라면 선택에 신중을 기해야 할 문제이다. 이런 배경에서 본 연구에서는 서울 강북지역 공동주택의 위치를 포인트와 폴리곤으로 전자지도상에 각각 나타낸 후 각각의 경우 추정된 헤도닉 모델에 대해 Davidson and MacKinnon Test를 적용하여 어떤 경우 보다 우월한 모델이 추정되었는지 검증해 보았다. 검증결과 공동주택 단지를 폴리곤으로 나타낼 경우 이에 기반한 최단 직선거리 변수를 포함한 모델추정 결과가 우월한 것으로 나타났다. 이 결과가 의미하는 것은 GIS를 이용한 공동주택시장에 대한 헤도닉 모델추정에서 공동주택단지를 GIS 지도상에 폴리곤으로 나타내고 이를 기반으로 다양한 위치관련 변수를 추정하는 것이 보다 나은 모델 추정결과를 가져올 수 있다는 점이다.
과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.
본 연구에서는 문헌연구와 실증분석 방법을 사용하여 주택시장의 변화를 분석하고 향후 부동산 정책방향에 대해 제시하였다. 주택시장을 진단하기 위하여 국민은행의 주택가격지수와 부동산114의 자료를 활용하였다. 규모별 주택가격 변동성을 분석하기 위하여 GARCH모델과 EGARCH모델을 사용하였다. 본 연구의 분석결과, 1998년 이후 중대형주택의 변동성이 줄어든 반면, 소형주택은 중대형에 비해 변동성이 더 높은 것으로 나타났다. 소형주택가격의 변동률이 중대형 주택가격의 변동률보다 높다는 것을 증명하였다. 반면, 소형아파트의 공급이 급격이 줄어들었다. 반면에, 1-2인가구는 급격히 증가하였다. 이러한 요인들은 소형주택가격 급등의 주요한 원인이 되었다. 주택시장의 안정을 위해서는 단기대책을 지양하고 효과적이고 신뢰성 있는 주택정책이 증가되어야 한다. 더불어 장기적인 정책시스템이 확립되어야한다. 또한, 주택시장 안정화를 위해서는 임대시장의 개선이 반드시 이루어져야 할 것이다.
그 동안 소프트웨어 가격의 적합성에 대한 논의가 끊임없이 이어져왔다. 패키지 소프트웨어를 구매하는 소비자와 공급자 사이의 원만한 거래를 위해서는 시장에서 서로가 수긍할 수 있는 가격 결정 논리가 필요하다. 그러나 현실은 아직까지도 가격을 결정하는 요인들에 대한 정확한 기준이 없을 뿐만 아니라 산정방식에 대한 이해도 또한 부족하다. 이로 인해 공급회사들은 각기 다른 기준에 의해 소프트웨어 가격 산정을 하고 있으며, 소비자는 끊임없이 합당한 가격인가에 대한 의문을 던지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 합당한 소프트웨어 가격을 산정하기 위한 다양한 요인들을 분석하고 이를 기반으로 한 패키지 소프트웨어 제품의 적정가격산정 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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