• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.603-614
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• 2008

가정용수의 용도별 사용량은 주거형태, 거주자 생활양식, 주택구조 등의 내부적인 요인과 온도, 날씨, 수도요금 등과 같은 다양한 외부요인들의 영향을 받게 된다. 장기적으로는 거주민의 생활양식, 주거형태, 수도관련 시설의 변화 등에 따라 사용량이 점진적으로 변화하게 되며, 단기적으로는 기온이나 가뭄과 같은 기후조건이나 절수정책과 같은 인위적인 영향에 의해 사용량이 크게 변화하기도 한다. 용수수요에 영향을 미치는 인자에 대한 분석과 이해는 사용량의 변화원인과 경향을 설명해주고 여러가지 인자와의 상관관계를 분석함으로서 물사용패턴과 향후 수요를 예측하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 가정용수의 용도별 사용량 실측자료를 바탕으로 사용패턴과 사용량에 미치는 영향인자를 분석하기 위하여 요일별, 월별, 계절별 사용량을 비교하고, 또한 가구특성, 기온 등의 외부인자에 의해 영향을 받는 용도에 대해서도 살펴보았다. 가정용수의 사용패턴을 분석한 결과, 토요일에 사용량이 가장 많고, 월간 중에는 7월의 사용량이 가장 높았으며, 월별 사용량의 첨두율은 평균대비 1.12로 나타났다. 기온에 따른 용도별 사용경향에서 총량용수는 $-14^{\circ}C{\sim}0^{\circ}C$까지 물사용량이 급격하게 증가하는 경향을 보였으나, $0^{\circ}C$이상에서는 큰 변화양상을 보이지 않았다. 반면에 세면, 세탁, 욕조용수는 $0^{\circ}C$이상에서도 점진적인 증가경향을 보였으나, 변기용수는 오히려 감소하는 경향을 보였다. 기온에 대한 용도별 사용량의 상관관계 분석결과 세면용수가 상관계수 0.73으로 상관성이 가장 높았으며, 변기용수는 -0.14로 매우 낮은 음의 상관성을 보였다. 각 인자별로 가정용수 사용량 원단위의 차이에 대한 유의성 여부를 검토하기 위하여 주택유형, 실거주인수, 가족구성, 건평, 수입, 맞벌이여부, 절수형변기, 비데기유무 등에 대하여 분산분석을 수행한 결과, 주택유형의 경우 욕조용수의 사용량에 차이가 발견되었고, 실거주인수는 싱크대, 변기, 기타, 총량용수에서 유의한 차이가 발견되었다. 특히 실거주인수는 세면과 욕조를 제외한 모든 용도별 사용량에서 유의한 차이를 보여 거주인수의 증감에 따라 용도별 사용량의 차이가 분명히 발생하며, 이는 향후 가구당 용수사용량을 설계하는 경우 평균 거주인수에 대한 신중한 검토가 필요할 것으로 판단되었다. 이러한 가정용수의 용도별 사용특성 분석결과는 수요예측, 수요관리 정책수립, 수도관련 기자재 및 시설의 규격결정 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권3호
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• pp.32-51
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• 2016

한국고전번역원 DB자료에 근거하여 전통주택 관련 '집경제영시(集景題詠詩)'를 통해 본 정원의 식물요소와 상징성, 그리고 조경문화를 추적한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, '집경제영시'는 고려중기에 유입되어 지속적으로 창작되었는데, 주로 문신의 길을 택한 상류계층에 의해 향유되었다. 총 165책에서 주택정원을 대상으로 25책의 33제영시가 추출되었는데, 최초로 관련 제영시를 남긴 인물은 고려후기의 문신 이규보(1168~1241)로 판단된다. 그는 '퇴식재팔영', '가분중육영', 그리고 '가포육영' 등 경물소재의 확장과 영물시를 팔경시로 대입하여 향유문화의 다양화에 기여한 최초의 인물이라 하겠다. 둘째, 제영시 표제는 사랑채 당호가 많이 활용되었으며, 경물은 8영(詠)이 전체 33개소 중 19개소(57.5%)였으며, 4영, 6영, 10영, 14영, 15영, 16영, 36영 등의 빈도순으로 제영되었다. 제영에는 소상팔경류의 전형성을 벗어나 (1)경물명 중심 (2)지명과 경관명의 결합 (3)경관명 중심으로 차별화 되는 양상을 보인다. 셋째, 소표제는 (1)자연 및 정원식물 중심의 자연경관소재(22개소, 66.7%)가 주를 이루었고 (2)사랑채 건물 및 연못과 정자 등 조경시설 중심의 인문경관소재(3개소) (3)자연 속에서 행해지는 인간의 행위요소 중심의 복합 문화경관소재(8개소) 유형으로 구분된다. 이러한 양상은 정원식물의 심미적 취향, 실경을 뛰어넘어 관념화된 경물을 향유하며 주목받지 못했던 채소류와 약초류에도 관심을 두는 정감 표출로 이어진다. 넷째, 정원식물은 상록수(4종)에 비해 낙엽수의 개체수(17종) 비중(80.9%)이 월등히 높았다. 이러한 양상은 서유구(1764~1845)의 '임원경제지'에 수록된 상록수 18종(21.2%) : 낙엽수 67종(78.8%)의 비율, 그리고 선행연구[변우혁(1976), 정동오(1977), 이선(2006) 등]와 유사한 결과이다. 다섯째, 정원식물의 출현빈도는 매화(14회), 대나무(14회), 소나무(11회), 연(11회), 국화 10회, 버드나무(5회), 석류(4회), 단풍나무(3회), 오동나무, 배롱나무, 밤나무, 모란, 파초, 갈대, 맨드라미(각각 2회) 등이었다. 즉, 의미론적으로 (1)유교적 규범(소나무, 측백, 매화, 국화, 대나무, 연꽃 등) (2)안빈낙도의 생활철학(국화, 버드나무) (3)은일사상과 태평성대 희구(오동나무, 대나무 등) 관련 상징식물의 도입이 상대적으로 높은 출현빈도를 보였다. 여섯째, 안뜰과 바깥뜰, 채원과 약포, 그리고 사랑뜰 화분에 도입된 식물류 추적이 가능하였다. 즉, 안뜰에는 심미적 취향을 뛰어넘어 문화경관으로 승화시킨 상징식물의 도입, 채원과 약포에는 채소류, 과실수, 약용식물의 이용후생적 도입 양상이 뚜렷하며, 사랑뜰에 화분을 놓아 완상한 석창포, 석류화, 서상화, 국화, 대나무, 연꽃, 매화 등을 도출할 수 있었다. 일곱째, 정자, 연못, 계류, 분경(盆景), 괴석, 후원(後園), 과원(菓園), 약포(藥圃), 화오(花塢), 국리(菊籬), 범주(泛舟), 조어(釣魚), 계음(?飮), 탁족, 간화(看花), 행림(杏林), 도원(桃源), 무송(撫松), 설중매, 상국(霜菊) 등의 시어(詩語)를 통해 조경소재와 관련한 정원 문화의 향유 양상을 추적할 수 있었다.