• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1-32
• /
• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제34권5호
• /
• pp.1559-1569
• /
• 2014

본 연구는 우리나라 공공기관이 운영하는 대도시의 도시철도 노선에 대하여 비용 비효율성의 정도를 도출하고, 이러한 비효율성의 발생 원인을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 도시철도 노선을 노동, 동력, 유지보수의 세 가지 생산요소를 투입하여 열차-km의 산출물을 생산하는 형태로 상정하고, 확률적 비용변경 접근법을 이용한 초월대수 함수형태의 가변비용함수모형을 설정하였다. 확률적 비용변경 접근법을 적용한 도시철도 노선의 운영비용 비효율성 분석 결과, 노선 전체의 6년간 절감가능 비용은 약 6,672억원으로 추정되었으며, 비효율성이 높은 상위 5개 노선은 부산1호선, 대구1호선, 대전1호선, 광주1호선, 대구2호선으로 파악되었다. 비효율의 발생원인은 노동과 유지보수 요소에 기인하며, 본 연구의 결과를 활용하면, 도시철도 운영에 있어서의 인력 및 유지보수 비용 절감을 위한 대책의 우선순위와 구체적인 방안 모색에 있어 참고가 가능할 것이라 사료된다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.314-323
• /
• 2016

직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.

• 가정∙방문간호학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.73-82
• /
• 2000

Twenty-first century coming of health care in our country is in a situation of much conflict because the relationship between nurses and doctors is seen in terms of a traditional and vertical structure. Accordingly. it is very difficult to find collaboration amongst individuals of these two professions. Now nursing is trying to find independence and autonomy by carrying out independent professional skills. This study on collaboration and the obstacles hindering its pursuit. The strategies of collaboration to give better health care quality are as follows; First, a program for professionals should be developed to enhance professional knowledge and technology and train nursing professionals so that nursing can be acknowledged as a profession with a power to carry out on independent job. Second, collaboration reduces expenses and results in satisfactory performances of duty, high productivity, low incidence of medical accident, and higher satisfaction of the patient. Therefore the leader in the higher position should take positive stance for collaboration and help create a cooperative situation through the development of practical orders for collaboration. opening cooperative wards, and meeting for collaboration. Third, a collaboration model should be introduced into the courses of the nursing and medical school curriculum, which would influence job atmosphere after graduation. Fourth, nurses should have pride in their jobs as professionals and have confidence in their professional skill, knowledge and ability. Nurses should make an effort to share responsibility and have independence and autonomy. Fifth, common people as well as doctors know little about professional practice and the role of nurses, so a publicity campaign is also required.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.39-47
• /
• 2020

본 논문은 추가 비용 없이 전기자동차(EV) 주행 범위를 확장하기 위해 에너지 효율적인 전기자동차 주행 프로파일을 도출하는 새로운 시스템 수준의 프레임 워크를 소개한다. 이 논문은 먼저 운전 차량에 작용하는 힘과 모터 효율을 고려한 전기차 파워 트레인 모델을 구현한 후, 경로에 의해 정의된 주행 임무에 대한 최소 에너지 주행 프로파일을 도출한다. 이를 위해서 본 프레임워크는 먼저 최적화 문제를 공식화하고, 가중치 계수를 이용한 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 에너지 소비와 운전 시간을 모두 최소화하는 주행 프로파일을 도출한다. 본 논문은 주행 시간 제약을 만족시키기 위한 다양한 가중치 계수 도출 방법을 소개한다. 시뮬레이션 결과, 제안 된 스케일링 알고리즘의 연산시간이 이진 검색 알고리즘 및 탐욕 알고리즘보다 각각 34 % 및 50 % 더 작음을 보여준다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제10권spc호
• /
• pp.135-142
• /
• 2022

Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.

• 동양고전연구
• /
• 제69호
• /
• pp.563-592
• /
• 2017

이 논문 ""경제문감 별집"에 나타난 주례 이념"을 고찰한 글이다. 주지하다시피 삼봉(三峯) 정도전(鄭道傳)은 후세의 평가가 어떻든간에 조선의 건국이념을 제시하고 관료 체제의 정비에 이르기까지 그의 손을 거치지 않은 것이 없을 정도로 조선 왕조 500년의 기틀을 다진 인물이다. 정도전은 "주례"를 사회개혁의 이념 모델로 삼아 태조 3년(1394)에 "조선경국전"을 찬진(撰進)하였다. "조선경국전"은 정도전이 신왕조의 문물제도를 정하는 일환으로 저술한 새로운 법전(法典)의 지침서(指針書)로서, 신왕조의 지배 사상인 유교이념에 바탕을 두고 있다. 이에 비해 "경제문감"은 "조선경국전" 치전(治典)의 내용을 보완한 것으로, 주로 재상의 직책과 재상의 직무를 비롯해 대간(臺諫)과 감사(監査)는 물론 지방 수령의 직책에 대해 논했다면, "경제문감별집"은 임금의 도리를 논한 "군도(君道)"와 임금의 도리를 역철학(易哲學)의 입장에서 부연한 "의론"으로 구성되어 있다. 즉, "경제문감"이 중국과 우리나라 역대 왕조의 재상 제도의 변천과 득실(得失)은 물론 재상의 직책과 진퇴의 자세를 상세히 기술하였을 뿐만 아니라 대간(臺諫), 위병(衛兵), 감사(監司), 수령(首領)의 직책과 직무에 대해 논하고 있으며, "경제문감별집"은 군주는 절대 권력을 휘두르는 것이 아니라, 군주수신(君主修身)을 통해 마음을 바로잡고 덕을 닦아 어질고 유능한 재상을 임명해 정치하게 하는 상징적인 존재로서 기능해야 한다고 하였다.