• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.98-106
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• 2015

VE는 공공건설사업의 예산절감과 기능향상, 구조적 안전, 품질 확보를 목적으로 하고 있다. 그러나 관련 내용이 설계의 경제성 검토 위주로 구성되어 있어 구조적 안전과 품질확보를 위한 검토가 미흡해 질 가능성이 문제점으로 지적되고 있고, VE를 단순한 원가절감방법으로 생각하는 인식으로 인해 VE 수행 시 비용절감에 치중된 대안이 제시되어 왔다. 이에 대한 개선방안으로 정부에서는 생애주기비용절감 가치향상 제안서를 도입하고 원안과 대안의 비용 점수와 기능 점수, 가치 변화를 명시하도록 하였다. 그러나 구체적인 방법과 기준이 제시되어 있지 않아 이론적 근거보다는 실무적 편의 위주의 방법이 사용되고 있다. 현행 방법은 원안과 대안의 비(比)를 이용하기 때문에 간단하고 사용이 편리하다. 하지만 현행 방법을 이용하여 평가 값을 점수화 하면 설계안 속성에 따라 다양한 값이 산출되어 광범위한 점수 분포를 나타낸다. 따라서 많은 양의 VE 안을 평가하여 수정 설계를 위한 최적 안을 선택하는 의사결정과정에서 평가자에게 혼란을 줄 수 있다. 이는 합리적인 의사결정을 저해하는 요소로서, VE대안의 비용과 성능 속성 정보를 이용하여 산출한 가치 점수의 신뢰성 및 객관성 검증의 어려움으로 이어진다. 본 연구는 VE 안 평가 시 의사결정의 효율성 제고를 위하여 기능 점수와 비용 점수 산출 절차와 방법을 고찰하여 문제점을 제시하고, 개선 방안으로서, 정규화 기반의 기능 및 비용 점수 산출 모델을 제시하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.123-130
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• 2006

최근 정부는 임대형민간투자사업(BTL, Build Transfer Lease)방식을 적극 도입함으로써 민간의 축적된 지식과 경험을 이용하여 보다 효율적인 사회간접자본(Social Overhead Capital) 확충을 도모하고 있다. 공공부분 및 사업시행자 등 민간투자사업의 사업기획단계에서 운영단계에 이르기 까기 전문화된 기술과 경험을 바탕으로 한 설계를 통하여 시설물 사용자의 요구를 충족시키는 동시에 창의적 기법을 총동원 예산과 리스크 범위내에서 최대한의 효율과 수익 창출을 극대화하려는 노력이 필요하다. 이처럼 BTL등 민간투자사업의 투자가치(Value for Money)를 극대화시키기 위해서는 VM(Value Management) 방법론의 효과적인 사용이 불가피하다. 여기서는 BTL 사업에서의 "VE job Plan" 활용 절차 및 적용방안을 제시하였다. BTL 사업에서의 효율적인 "VE job Plan"을 제시하기 위하여 국내 민간투자사업 및 VE 추진을 위한 법적제도의 변화를 분석하였다. 국내 BTL 사업 수행절차 및 BTL 사업에서의 VE적용방안을 "VE job Plan"과 함께 제시하였다. 실제 적용사례 연구를 통하여 BTL 사업에서의 "VE job Plan"의 작성과 작성된 프로세서를 활용한 의사결정 및 대안평가 방법을 제시하였으며, 속성 중 비용은 LCC(Life Cycle Cost : 이하 LCC) 분석결과를 바탕으로 평가하였고, 프로젝트 기능개선을 위한 평가방법으로는 기술적 FAST도를 사용하여 분석하였다. 사례는 "대구시립미술회관" 사업자 선정을 위한 BTL VE 활동을 통해 보다 향상된 가능의 개선, 비용절감 및 양질의 서비스 수준을 제공한 VM사례를 소개하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.457-464
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• 2008

실제 운용 환경에서 자동문서분류시스템의 성공을 위해서 충분하지 못한 학습문서의 문제와 특징 공간들에 대한 사전지식이 없는 상황을 해결하는 것이 관건이다. 이런 맥락에서 많은 자동문서분류 시스템의 구축을 위해 나이브 베이즈 문서분류 알고리즘을 사용한다. 이는 기존 학습된 분류모델과 특징 공간을 점진적으로 갱신함으로써 분류모델을 향상시키는 것이 매우 용이하기 때문이다. 본 논문에서는 특징 가중치를 이용하여 문서분류기의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 문서분류 모델의 인자로서 특징들의 분포뿐만 아니라 각 특징들의 중요도를 반영하는 것이다. 속성 선택을 미리 수행하여 학습모델을 만드는 것이 아니라, 속성 중요도를 나이브 베이즈 학습 모델에 포함시킴으로써 보다 정확한 모델을 생성할 수 있다. 또한 동적 환경에서 점진적인 특징 가중치 부여를 위해 기존의 특징 갱신 기법을 확장한 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 평가하기 위해서 Reuters-21578과 20Newsgroup 문서집합 이용한 실험을 실시하여, 제안된 기법이 전통적인 나이브 베이즈 분류기의 성능을 크게 향상시킴을 증명한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.59-70
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• 2016

본 연구에서는 Value Engineering 기법을 토취장 선정의 도구로 활용할 수 있는지의 여부를 검토하였다. 이를 위해 대규모 택지개발지역의 토취장 후보지들에 대한 지반조사 결과를 분석한 후 토취장 후보지들의 가채량을 산정하였으며, 토취장 후보지들의 VE 평가에는 가중치 부여 매트릭스평가법을 적용하였다. VE 평가를 위해 평가항목을 결정한 후 중요도를 산정하고 평가척도를 설정하였으며, 토취장 후보지에 대한 성능등급 및 성능평가를 수행하여 토취장 후보지들의 개발 우선순위를 결정하였다. 결과적으로 토취장 후보지들에 대한 상대공사비는 운반거리와 밀접한 관련이 있으며, 운반거리가 멀어질수록 상대공사비는 점차 증가하므로 운반거리가 토취장 선정에 있어 상당한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 또한 최적의 토취장 후보지를 선정하는데 있어 토취장 자체의 조건도 중요하지만, 생애주기비용의 영향을 무시할 수 없는 것으로 나타났다.

• 건설관리
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• 제1권3호
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• pp.36-38
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• 2000

• 품질경영학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-92
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• 1993

This study aimed at the improvement of the conventional methods of Velue Engineering Function Analysis, the most important phase of VE processes, through Quality Function Development and Analytic Hierarchy Process. This study was performed in both theory and study. In the theoretical study, the necessity and the fitness of the connection between VE and QC techniques were studied. The use of Function Requirement Coefficients in Quality Function Development makes the more objective Function Evaluation possible.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.106-113
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• 2004

건설산업의 고부가가치화를 위해서는 계획적인 원가절감에 의한 방법과 기능의 향상에 의한 방법 및 효율적인 추가 원가투입에 의하여 더 높은 기능 향상을 실현함으로써 부가가치를 높이는 방법을 추구하여야 할 것이다. 특히 건축공사에서 골조공사는 전체 공정 및 원가에 영향을 크게 미치는 주요 공정으로서 철저한 공사관리 계획과 관리가 요구되는 부분으로서 생산 활동 및 공사 방식 선정의 효과를 크게 볼 수 있는 항목이라 할 수 있다. 본 연구는 현재 도심지 공사에서 날로 증가하고 있는 지하공사의 비율을 감안하여 지하골조 공사의 성능개선에 초점을 두었다. 건축물의 지하골조공사에 있어 효과적인 공기 및 원가절감을 위하여 VE 기법을 검토하여 VE 프로세스와 분석차원을 모델링하고, 이를 현장에 적용, 사례연구를 통하여 그 타당성을 입증하였다. 따라서 본 연구는 건축물 지하골조공사의 VE 활용모델로서 기술대안 선정방식 수립의 기초적인 연구가 될 것으로 기대된다.

• 기술발표회
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• 통권2006호
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• pp.279-291
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• 2006

This study shows decision-making process for selection of cutoff wall on a wastewater treatment project. There are 10 different cut-off wall methods So, we examine the site to gather information for find appropriate methods. After using that information, 10 cutoff wall methods are reviewed for analysis. Through brainstorming, four alternatives are selected for design VE item. Following the standard VE process, we established performance criteria and evaluated function score(F) using questionnaire. The questionnaires, brainstorming and AHP method for weighting on performance criteria and evaluate function score increased the reliability of this selection process. Water Jet method, one of four methods, has the best function score(F=92.71) and the lease construction cost(as cost index 1,000). The value score also highest as 92.7, so we select the method. The result is value innovation type In addition, the authors try to calculate the environmental burden in selection process using LCA. We cannot conduct the full LCA as defined ISO, so perform Simple LCA In LCA result, the cut-off grouting has the least environmental burden as index 9.09E+01 and Water Jet method has following as the second. To selection best method to specific area and purpose, design VE/LCG process used as useful tool and it is needed to develop integrated method that evaluate VEILCC and LCA as one-set process.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.122-132
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• 2005

건설 프로젝트의 설계VE는 비용 절감 및 품질 향상을 위한 주요 수단이며 최근 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 올 하반기부터는 건설공사비 100억원 이상 프로젝트까지 VE검토가 확대 적용되어 더욱 더 활성화될 것으로 예측된다. 따라서 설계VE를 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 요구되지만 국내에선 아직까지는 이에 미치지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 설계단계 YE를 효율적으로 실시할 수 있는 방법을 모색하고자 한다. 그 방법은 설계YE 준비단계 업무에 QFB(Quality Function Deployment)를 적용하는 것으로 이는 발주자 요구사항을 체계적으로 반영하고 기능분석을 효과적으로 실시하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.100-102
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• 2005

인터넷 환경에서의 B2B Market Place의 출현은 판매자와 구매자와의 다자간 거래를 가능하게 하였다. 이러한 기반에서 상품정보를 포함하는 전자 카탈로그의 활용은 나날이 증가하고 있다. 그러나 동일한 상품에 대한 분류체계와 기준이 다르므로 전자카탈로그에 대한 재분류는 고비용을 초래하는 필수 불가결한 문제로 남게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기법을 이용한 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian classifier 모델을 사용하였다 학습 데이터를 생성해야 하는 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian 알고리즘 적용 시 전자 카탈로그는 일반 문서보다 상대적으로 학습 정보가 적으므로 데이터 모델의 확장을 통해 학습 정보를 생성하여 이러한 단점을 보완하였다. 전자 카탈로그 자동분류에 있어서 효과적이고 풍부한 양의 학습 데이터를 생성하는 것이 분류 정확도 향상에 중요한 영향을 미침을 실험을 통해 확인하였다.