• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.1-13
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• 2023

이 연구는 IMO의 환경규제와 4차산업 혁명 기술의 확산에 따라 그중요성과 비중이 확대되고 있는 친환경 스마트 선박의 성장에 필요한 인력 수요를 통계청의 2000년~2020년의 조선산업 인력자료를 기반으로 예측하였다. 추세분석과 시계열분석의 다양한 모델을 적용하여 조선산업의 인력 수요를 예측하고 최근 5년간의 실적치와 비교하여 기하평균을 적용한 단순평균법이 예측 오차가 유의적으로 가장 적은 것으로 평가되었다. 그리고 산업통상자원부의 친환경 스마트 선박 분야의 2018년과 2020년의 인력현황 설문조사 결과를 바탕으로 조선산업 인력 증가추이를 반영하여 인력 수요를 예측하였다. 조선산업의 인력수요 예측치에 친환경 스마트 선박부분의 인력 증가수치를 반영하여 인력 수요를 예측한 결과, 2025년 62,001명, 2030년 85,035명으로 증가하는 것으로 예측되었다. 본 연구는 고부가가치 친환경 스마트 선박 분야에 필요한 인력 수요를 통계자료에 기반하여 객관적으로 예측함으로써, 향후의 인력 수요에 대응한 적절한 전문인력의 양성 및 공급 방안 수립에 기여하게 될 것으로 평가된다.

• 디자인학연구
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• 제13권4호
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• pp.85-93
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• 2000

세계화(Globalization)라는 국경 없는 글러벌 시장에서 디자인은 새로운 경쟁력의 원천이 되고 있다. 1970년대까지만 해도 기업의 경쟁력은 기술이었으며 디자인의 역할은 스타일링이나 그래픽적 요소에 대한 것으로 인식되었었다. 그러나 1980년대 이후 디자인은 더욱 기업의 경쟁력을 키우는 중요한 수단으로 인식되었고 세계적인 기업들은 더 이상 제품의 외관이나 색채를 결정하는 일이 아니라 제품의 성능은 물론 품격을 만들어 내는 막강한 경쟁력이라는 것을 인식하게 되었다. 세계적인 다국적기업 필립스의 경우도 디자인 정책의 변화는 이같은 추이를 반영하고 있다. 1970년대까지 디자인 책임자의 권한은 제한적일 수밖에 없었다. 그러나 1980년대 이후 필립스의 경쟁력 우위를 위한 전략에 주력하였고 미국의 디자이너이자 경영자인 로버트 블레이크(Robert Blaich)를 영입하여 디자인의 역할을 넓히고 조직을 개편하였으며 글로벌화를 추진하였다. 또한 1990년대의 디자인 책임자 스테파노 마르자노(Stefano Marzano)는 하이디자인(High Design)의 개념을 만들고 고객 지향적이면서 상업적인 성공을 할 수 있는 미래전략(Strategic Futures)을 강구하였다. 1996년까지 3년에 걸쳐 개발된 미래의 비젼(Vision of the Future)은 미래 10년을 예측하고 정보화 시대에 대비한 혁신적 제품디자인으로서 디자인을 통한 기업의 목표달성과 새로운 가치 창조를 할 수 있었다.

• 한국환경농학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-6
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• 1995

1989년(年) 수원(水原) 기상대(氣象臺) 포장(圃場)에서 대청벼와 삼강벼를 공시(供試)하여 증발산량(蒸發散量) 및 벼 건물생산량(乾物生産量)을 측정(測定)하고 증발산량(蒸發散量)의 생육시기별(生育時期別) 변화(變化)와 수분리용(水分利用) 효율(效率)과의 관계(關係)를 검토(檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 누적(累積) 증발산량(蒸發散量)과 지상부(地上部) 건물중생산량(乾物重生産量)은 고도(高度)의 상관(相關)이 있었으며 직선회귀식(直線回歸式)의 기울기는 4.13이었다. 2 . 누적(累積) 증발산량(蒸發散量)에 대한 지상부(地上部) 건물중(乾物重) 비율(比率)은 엽면적지수(葉面積指數)가 $5.5{\sim}5.9$에 도달(到達)할 때까지 증가(增加)하였다. 3. De wit의 m값은 출수(出穗) 개화기(開花期)에 최고치(最高値)를 보여 증발효율(蒸發效率)이 가장 높았고 수확기(收穫期)에는 $175.5{\sim}191.7$의 범위(範圍)이었다. 4. 단위(單位) 누적(累積) 일사량(日射量)에 따른 건물(乾物) 생산능력(生産能力)은 $1.011{\sim}1.248g$ $GJ^{-1}$이었다. 5. 단위(單位) 건물중(乾物重) 생산(生産)에 소비(消費)된 증발산량(蒸發散量)은 대청벼 299.9g, 삼강벼 278.0g으로 삼강벼의 수분리용(水分利用) 효율(效率) 이 대청벼보다 높았다. 6. 단위(單位) 증발산량(蒸發散量)의 정조생산능력(正租生産能力)은 대청벼가 1.58g, 삼강벼가 1.98g이었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권6호
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• pp.521-526
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• 2012

최근 FTA 체결로 인해 우리나라는 보다 효율적이고 효과적인 수출입 화물의 물동량 관리가 필요한 시점이다. 그 중 양곡화물은 우리나라 국민들의 식생활에 필요한 주요 화물이며 FTA 협정시 주요 수출입 화물로 지정된 바 있다. 일반적으로 양곡화물은 대부분 인천항을 통해 수출입되고 있어 본 연구에서는 인천항에 취급되는 양곡화물 물동량의 향후 수요에 대한 예측 연구를 진행하였다. 연구방법론은 시스템다이내믹스를 사용하였고 양곡화물 물동량에 영향을 주는 요인으로는 인구, 1인당 연간 양곡소비량, GDP, GRDP, 환율, BDI를 이용하였다. 본 연구모델의 시뮬레이션 기간은 2000년부터 2020년이며 2007년까지의 실제 데이터를 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2020년에 인천항에서 취급되는 양곡화물의 물동량은 약 2백만 톤으로 예측 되었으며 결과적으로 인천항에서 취급되는 양곡화물 물동량이 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 그리고 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 MAPE 검증을 실시하였으며 6.3%의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 또한 양곡화물 물동량에 영향을 주는 각 요인들의 변동에 따라 양곡물동량에 미치는 요인을 살펴보았으며 인구가 양곡물동량에 가장 큰 영향을 미치고 환율은 거의 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.35-41
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• 2002

현금흐름 예측에 대한 많은 자료들은 실제 Tendering Stage(입찰단계) 혹은 Planning Stage(계획단계)의 Model들로서 Feasibility Study를 위한 Cash Flow Forecasting 주였다. 이 Model 들의 기법들은 하나의 Project를 통해서 Cash Flow를 예측하는 Model들이 대부분이고, 예측 방법은 주로 통계적인 접근 방법, 예들 들어 과거 Data를 통해서 Cash Flow 예측 곡선 Model 만들고 Project 유형별 상수나 변수 값을 부여함으로서 예측에 적용하였거나, Fuzzy Technique을 이용하여 Progress와 Cash Flow의 관계를 수식화 한 Model에 관리자의 경험과 판단에 의한 Forecasting Model도 제시되었다. 또한 Cash Flow가 아닌 기성 Flow 및 Cost Flow를 기준으로 한 표준화된 Model이 제시되었다 다른 한편으로는 Schedule과 Cost를 통합한 방법들, 즉, 간단한 주요 Activity와 Cost를 연결한 방법, Activity와 Cost Item과의 연결, 또는 Work Package를 이용한 방법, 마지막으로 좀더 정확도를 기하기 위한 Resource Level까지의 통합을 통해서 Project의 Cash Flow를 예측한 연구들이 이루어 졌다. 그러나 이러한 모든 예측 방법은 실제로 Planning Stage에 Forecasting한 Model로서 현재 진행중인 Project에 적용하기에는 그 정확도면에서 상당히 떨어지고, 대부분의 Model들은 Cash Flow 예측에 가장 중요한 Time lags를 고려하지 않았다. 또한Resource까지 연결은 현장 Engineer들의 많은 작업과 관리를 요구하게 된다. 본 연구는 시공단계에서의 Project의 현금흐름 예측에 관한 연구로서 매출계획과 건설회사의 실행 예산을 이용하여 현금흐름예측을 할 수 있는 Model을 제시하였다. 특히 건설공사의 현금흐름 예측의 중요한 요소인 Cash-Out에 대하여, 공사비 구성요소인 자재, 노무, 중기, 외주, 경비등 각 Resource의 보할(Weights)을 실 공사원가에 따른 보할의 변화와 Resource들의 Time Lag를 적용 기존 연구자의 Model과 다른 Model을 제시하였다. 또한 기존 연구자들의 Model과 비교하여 편리성, 정확도 및 신뢰성이 높은 Model임도 증명하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.3-11
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• 2021

미얀마는 아시아 국가 중 개발 가치가 높은 미개발 국가이다. 이에 미국을 비롯한 다양한 국가에서 시장 진출을 고려하고 있는 상황이다. 이러한 측면에서 부동산 개발 프로젝트의 수요는 외국인들의 유입 증가와 미얀마 경제성장에 따라 증가할 것으로 예측된다. 하지만 미얀마는 국가적 리스크를 포함해 해외 진출기업의 측면에서 위험도가 높은 국가이다. 이에 본 연구에서는 미얀마에 관한 자료분석을 실시해 리스크 유발요인을 추출한 후 전문가(법률, 금융, 기술, 현지 전문가) 심층인터뷰를 실시하였다. 이를 통해 106가지 리스크 요인을 추출하였으며, 친화도법을 활용해 3차에 걸친 그룹핑 작업을 실시하여 최종 리스크 분류 체계를 구축하였다. 그리고 AHP 기법을 활용해 각 요인별 상대적 중요도를 분석하여 제시하였다. 그 결과 해당 국가 관련 리스크, 자금 관련 리스크, 분양 관련 리스크의 중요도가 높게 나타났다. 본 연구결과는 미얀마 부동산 개발형사업의 진출기업에게 리스크관리 기준을 제공할 것으로 기대된다.

• 시큐리티연구
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• 제19호
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• pp.1-21
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• 2009

민간경비 산업에서의 인력수요 예측은 협력 치안이 강조되는 현실에서 치안 정책과 관련된 주요 의사결정의 기초가 된다는 정책기능과 함께 장래 사회 구성원들의 올바른 진로선택에 도움을 줄 수 있도록 하는 정보기능도 수행한다는 점에서 정확한 예측이 요구되는 분야이다. 이에 최근 산업분야의 인력수요에서 보다 신뢰성 있는 수요예측을 위해 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 민간경비 산업에서의 인력 수요를 예측해 보았다. 본 연구에서는 과거 33년 치 연도별 시계열 자료를 이용하여 향후 5년 동안의 민간경비 인력 수요를 예측하였다. ARIMA 모형 설정의 기본 절차인 모형 식별 - 모수 추정 - 모형 적합성 진단을 통해 ARIMA(0, 2, 1) 모형을 최종모형으로 선정하였다. 이에 따라 민간경비 인력 수요를 예측한 결과 향후 5년 동안 지속적인 증가 현상을 확인할 수 있으며 그 증가폭 또한 전년 대비 최소 1.3%에서 최대 3.8%까지에 이를 것으로 전망할 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 경찰과 관련 업체에서의 향후 바람직한 대응전략들에 대하여 검토해 보았다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권2호
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• pp.73-94
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• 2009

본 연구에서는 캄보디아의 내륙수로인 Phnom Penh - Chong Kneas(Siem Reap)항까지의 구간에 교통안전시설을 설치할 경우의 편익에 대해 추정하였다. 먼저 여객선의 승객 및 물동량을 예측하였다. 예측된 여객선의 승객수 및 화물의 종류에 따라 여객선, 일반화물선, 그리고 유류선으로 나누어 각각의 교통량을 예측하였다. 과거의 교통사고 현황을 조사하여 교통안전시설로 인한 안전편익을 추정하였다. 또한 항해자의 심리적 부담경감효과를 화폐가치로 환산한 기타 편익을 산출하였다. 이로써 캄보디아의 해당 내륙수로에서의 2011년부터 2020년까지 교통안전시설에 대한 편익을 추정하였다. Phnom Penh - Chong Kneas(Siem Reap)항의 운항구간에서 내륙수로 교통시설의 안전편익은 비관적, 중도적, 그리고 낙관적 전망에 대해 2011년에 각각 $290, $400, 그리고 $540로 예상되었다. 예측의 최종년도인 2020년에는 안전편익이 각 전망에 따라 $670, $1,360, 그리고 $1,980로 산출되었다. 2011년부터 2020년까지 10년간 총 안전편익을 보면 비관적, 중도적, 그리고 낙관적 전망에 따라 각각 $4,950, $9,420, 그리고 $13,110가 될 것으로 예상되었다. 기타편익은 비관적, 중도적, 그리고 낙관적 전망에 대해 2011년에 각각 $14,700, $20,550, 그리고 $28,000로 예상되었다. 예측의 최종년도인 2020년에는 기타 편익이 각 전망에 따라 $27,650, $61,700, 그리고 $93,250로 산출되었다. 캄보디아의 Phnom Penh - Chong Kneas(Siem Reap)항 구간에서 2011년부터 2020년까지 교통안전시설의 전체 편익은 비관적, 중도적, 그리고 낙관적 전망에 대해 2011년에 각각 $14,990, $20,950, 그리고 $28,540로 예상되었다. 예측의 최종년도인 2020년에는 전체 편익이 각 전망에 따라 $28,320, $63,060, 그리고 $95,230로 추정되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.531-540
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• 2007

본 논문에서는 주가예측의 정확도를 향상시키기 위하여 공적분 검정(Cointegration Tests)과 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용한 2단계 하이브리드 예측 모델을 제시한다. 기존의 연구에서는 예측을 시도하고자 하는 종목의 일자별 개별 레코드를 인공 신경망과 같은 방법으로 학습함으로써 주식 데이터가 가지는 시계열적 특성을 충분히 반영하지 못하였는데, 새로 제안한 모형에서는 주식자료의 과거시차들의 값들도 인공 신경망의 속성(feature)으로 사용하여 기존 연구의 한계를 보완하였다. 또한, 예측대상종목의 정보들 외에도 장기적으로 높은 시계열 유사성을 보유한 종목들을 선발한 후 속성으로 사용하여 모형의 예측성능을 향상 시켰다. 구체적으로 1단계는 Johansen의 공적분 검정을 통하여 예측대상종목과 장기적 관계(long-term relationship)에 있는 종목을 추출하고, 2단계는 이 선발된 종목들과 예측대상종목의 시계열 정보 특성을 속성으로 구축한 인공 신경망으로 학습하여 관심 종목을 예측한다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 KOSPI 지수의 방향성을 예측하는 시스템을 구현하였으며, 시가총액 상위 종목군을 대상으로 지수와의 공적분 검정을 하였다. 성능을 살펴보기 위하여 본 연구에서는 시계열 정보가 속성으로 반영된 단순 인공 신경망 모델, 공적분 검정을 통과한 종목들의 시계열 속성이 포함된 모델, 그리고 그 모델과 속성의 개수를 동일하게 하기 위하여 임의로 종목을 선택하여 이들의 시계열 속성이 포함된 모델을 구축하였다. 실험 결과 공적분 검정을 통과한 종목군의 속성이 결합된 모델은 단순 인공 신경망만으로 학습된 기존 모델에 비하여 평균적으로는 11.29% (최대 29.98%) 정확도가 향상되었고, 임의로 선택된 종목군의 속성이 결합된 모델에 비해서는 평균적으로는 10.59% (최대 25.78%) 가 향상된 예측 정확도를 보여주었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1873-1879
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• 2014

실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.