• 교육시설
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• 제16권1호
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• pp.33-41
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• 2009

The purpose of this study is to provide a basis for calculation of school operation fees for normal functioning of the school facilities, and facility maintenance and repair cost through their life spans, considering remodeling of the facilities and changes of their functions. This study analyzes maintenance and repair records during the three years from 2003 to 2005 in primary, middle and high schools in Incheon Metropolitan city and also the facility management and operation expenditure of the same schools in the city during the year of 2005, and presents quantified unit cost of each item according to the area, the age of the facilities, and the number of classroom, student, and lessons given. The calculation can be a basis for both BTL school facility managers and the general school facility mangers to budget school facility maintenance cost appropriately and the quantity of energy, water, electricity, and telephone fees calculated here can be a criteria for the managers to check the normal maintenance of their facility.

• 한국건축시공학회지
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• 제10권1호
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• pp.193-198
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• 2010

연구의 수행결과 얻어진 결과는 다음과 같다. 먼저 문제점으로는 국내의 경우 수선주기와 교체주기에 대한 명확한 구분기준이 없으며 건축공법과 재료성능의 발달 및 건물의 경과연수에 따른 변화대응력을 감안한 수선교체주기를 적용하지 못하고 있다. 즉 25~35년 사이에 리모델링 수준의 대규모 개수가 이루어 질 경우를 고려한 경제적인 수선교체주기의 산정이 필요하다. 수선교체주기의 산정에 있어 외국의 경우, 건물의 용도나 성능수준에 따라 이를 규정하고 있으나 국내의 경우에는 그렇지 못한 현실이다. 이를 개선하기 위해서는 개별건물의 특성을 반영하고, 새로운 건축재료나 공법에 대해 수선교체주기 산정기준을 마련하여야 하며 더불어 수선교체 대상항목의 분류 방식이 건축물 초기공사항목의 기준을 적용할 수 있도록 재편성하는 것이 필요하다. 또한 수선교체 이력데이터의 관리를 통해 기존의 확정적 수선교체주기설정에서 벗어나 건축물의 상태에 기반하여 수선교체주기를 재설정할 할 수 있는 업무기준이 필요할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.