• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.343-352
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• 2020

Modular integrated construction (MiC) is an innovative construction method where components of a building are manufactured in an offsite factory, trucked to the job site in sections, set in place with cranes, and assembled together to form a whole building. Where circumstances merit, favorable conditions exist and implemented effectively; MiC improves project performance. However, several key factors need to converge during implementation to realize the full benefits of MiC. Thus, a thorough understanding of the factors which are critical to the success of MiC projects is imperative. Drawing on a systematic review of 47 empirical studies, this research identified 25 key success factors (KSFs) for MiC projects. Of these, the five topmost cited KSFs for MiC projects include effective working collaboration and communication among project participants; standardization, optimization, automation and benchmarking of best practices; effective supply chain management; early design freeze and completion; and efficient procurement method and contracting. The study further proposed a conceptual model of the KSFs, highlighting the interdependences of people, processes, and technology-related KSFs for the effective accomplishment of MiC projects. The set of KSFs is practically relevant as they constitute a checklist of items for management to address and deal with during the planning and execution of MiC projects. They also provide a useful basis for future empirical studies tailored towards measuring the performance and success of MiC projects. MiC project participants and stakeholders will find this research useful in reducing failure risks and achieving more desired performance outcomes. One potential impact of the study is that it may inform, guide, and improve the successful implementation of MiC projects in the construction industry. However, the rigor of the analysis and relative importance ranking of the KSFs were limited due to the absence of data.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권1호
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• pp.41-50
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• 2024

Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권4호
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• pp.307-321
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• 2024

This paper delves into the critical assessment of predicting sidewall displacement in underground caverns through the application of nine distinct machine learning techniques. The accurate prediction of sidewall displacement is essential for ensuring the structural safety and stability of underground caverns, which are prone to various geological challenges. The dataset utilized in this study comprises a total of 310 data points, each containing 13 relevant parameters extracted from 10 underground cavern projects located in Iran and other regions. To facilitate a comprehensive evaluation, the dataset is evenly divided into training and testing subset. The study employs a diverse array of machine learning models, including recurrent neural network, back-propagation neural network, K-nearest neighbors, normalized and ordinary radial basis function, support vector machine, weight estimation, feed-forward stepwise regression, and fuzzy inference system. These models are leveraged to develop predictive models that can accurately forecast sidewall displacement in underground caverns. The training phase involves utilizing 80% of the dataset (248 data points) to train the models, while the remaining 20% (62 data points) are used for testing and validation purposes. The findings of the study highlight the back-propagation neural network (BPNN) model as the most effective in providing accurate predictions. The BPNN model demonstrates a remarkably high correlation coefficient (R2 = 0.99) and a low error rate (RMSE = 4.27E-05), indicating its superior performance in predicting sidewall displacement in underground caverns. This research contributes valuable insights into the application of machine learning techniques for enhancing the safety and stability of underground structures.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.25-37
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• 2022

본 연구는 우리나라 국가 수준에서 스케일업 창업생태계의 구성요소에 대한 중요도와 만족도(현재 수준)를 창업 후 7년 이내의 스타트업 창업자들을 대상으로 설문을 실시하고 구성요소별 스케일업 정책 방향을 IPA(importance-performance analysis) 분석을 활용하여 분석하는 데 목적이 있다. 창업생태계의 주체자인 창업자들의 인식은 창업의 양과 질에 영향을 주기 때문에 스케일업 구성요소에 대한 인식을 분석 하고 진단해 보는 연구가 필요하다. 국가 경제와 창업생태계의 발전을 위해서는 스타트업에서 스케일업, 유니콘으로 부상하는 기업들이 배출되어야 하고 이를 위해서는 스케일업 창업생태계를 위한 요소들이 필요하다. 본 연구의 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 창업자들이 인식하는 스케일업 창업생태계 구성요소의 중요도 순위는 '성장단계별 자금 지원', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '스케일업 전용 펀드', '투자 대형화', '기술 인재 육성'순으로 나타났다. 둘째, 중요도-만족도 매트릭스에서 향후 집중적으로 개선해야 하는 요인은 '범정부 통합 추진 계획', '스케일업 전문 조직 운영', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '한국 스케일업 모델 구축'으로 나타났다. 이에 따라, 스케일업 창업생태계를 위해 다양하고 대형화된 금융자본, 사업 분야별 스케일업 프로그램의 다양화, 스타트업과 스케일업 지원의 연계, 신기술 및 신산업 분야의 규제 완화, 기업 맞춤형의 스케일업 성장 역량 강화, 해외 네트워킹 기회 제공 등을 시사점으로 도출할 수 있다. 또한 국내 스케일업 창업생태계 구성요소를 도출하고 이에 대한 인식을 진단한 연구로 정책 실무와 학술적으로 기여할 것으로 본다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.417-428
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• 2020

건설프로젝트 특성은 기획단계에서부터 목적물이 완공될 때까지 다양한 이해관계자의 참여가 수반되며, 이러한 특성은 불확실성을 높이는 원인이 된다. 건설프로젝트 성공을 위해서는 리스크에 대한 분석과 적절한 대응이 필요하다. 따라서 본 연구는 건설프로젝트 중 하천재해예방사업의 성공을 위한 리스크 관리요인의 영향력과 시공과정에서 관련된 이해관계자 간의 커뮤니케이션 조절효과를 확인하고자 하였다. 시공과정의 리스크 관리요인의 도출은 델파이기법과 설문조사는 스노우볼 샘플링 방법을 그리고 분석은 SPSS Statistic 20과 SmartPLS 2.0을 이용하였다. 연구결과, 프로젝트 성과에 대한 리스크 관리 요소의 영향력은 공기리스크, 품질리스크, 원가리스크, 안전리스크, 건설환경리스크 순으로 나타났다. 또한, 커뮤니케이션 조절효과의 영향력은 원가리스크, 품질리스크, 건설환경리스크, 공기리스크, 안전리스크 순으로 나타났다. 본 연구에서 하천재해예방사업 관련 이해관계자 간의 커뮤니케이션은 프로젝트성과에 미치는 영향력의 순위를 바꿀 만큼 조절효과가 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이는 하천재해예방사업 시공과정에서 커뮤니케이션의 중요성을 보여주는 결과이다. 본 연구는 하천재해예방사업의 리스크 관리요인과 커뮤니케이션의 중요성을 규명했다는 점에서 중요한 의의를 가진다.

• 서비스연구
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• 제7권4호
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• pp.51-68
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• 2017

핀테크는 금융 문맹 퇴치 및 투자, 소매 금융, 그리고 비트코인 (bitcoin)과 같은 암호 화폐 등 혁신적인 정보기술을 활용한 새로운 금융 서비스 분야이다. 특히 온라인/모바일 시스템이 오프라인 금융 시스템을 대체하면서 제 3 자 온라인 지불 서비스가 빠르게 성장하고 있다. 한편, 시스템 품질 및 사용자 태도는 제 3 자 지불 서비스 사용을 유도하는 핵심 요인이지만 이러한 요인의 중요성에 대한 인식은 국가마다 상이할 수 있다. 본 연구의 목적은 기술의 수용과 사용에 대한 통합 이론 (UTAUT2)을 바탕으로 중국과 한국의 제3자 온라인/모바일 지불 서비스 채택 요인이 어떻게 다른 지를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 계층분석과정(analytic hierarchy process: AHP), 퍼지 집합 및 TOPSIS를 활용하여 제 3 자 온라인/모바일 지불 시스템 채택 요인들을 파악하고 상대적인 중요도를 평가하고자 한다. 분석 결과 중국인의 경우 가격이 채택 의도에 가장 큰 영향을 미치는 반면, 한국인의 경우 지각된 신뢰가 채택 의도에 가장 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었으며 하위 기준에서도 역시 중국과 한국에 차이가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.3-11
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• 2013

최근 핵가족화, 맞벌이 부부의 증가로 인해 장시간 보육시설에 맡겨지는 영유아의 수가 증가하고 있으며, 보육시설의 중요성이 증대되고 있다. 특히, 외부환경에 민감한 영유아들에게 보육시설의 물리적 환경은 필수적인 관리대상이다. 현재, 국 공립 보육시설은 시설운영 및 유지관리비를 지방자치단체로부터 지원받고 있으나, 불공평한 지원문제를 가지고 있다. 왜냐하면, 시설규모나 유지관리 항목에 따른 시설 개 보수비 산정기준이 부족하고, 보육시설 운영유지를 위해 사용되는 보육시설 세출 예산과목 중 시설비와 시설 장비 유지비가 현실적이지 않기 때문이다. 이러한 이유로 한정된 예산으로 보육시설의 유지보수 항목을 적절하게 배분할 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 국 공립 보육시설물의 실내외 시설 설비 등 33개의 운영유지항목을 정리하고, 설문조사를 통해 각 운영유지 항목의 중요도를 산정하였다. 이를 통하여, 실무자가 적정한 시설운영유지항목을 바탕으로 한정된 예산으로 보육시설 운영유지를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하고자 하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2006

본 연구는 제 7차 교육과정에 의해 통합된 중학교 $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과에 대한 학습자의 흥미도와 실험 실습의 가치 또는 중요성과 실생활 활용도 등에 대한 학습자 인식을 알아보고자 실시되었다. $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과에 대한 흥미도는 성별에 따라 차이가 있었다. $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과에 대해서는 여학생들이 남학생들보다 더 많은 흥미를 보였으나, 영역별로 보면 가정영역에서는 성차가 없었으나, 기술영역에서는 남학생들이 여학생들보다 흥미도가 더 높았다. 학습자들은 $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과의 내용 이해나 동기 유발을 위해 실험 실습의 중요성을 인식하고 있었고 그에 비해 운영되는 실험 실습의 양에 관해서는 부족함을 보고하였다. $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과의 실험 실습의 중요도를 높게 인식할수록 실생활에서의 활용도도 높게 나타났다. 특히, 학습자가 활용도를 가장 높게 인식한 단원은 타 단원에 비해 '청소년의 영양과 식사', '컴퓨터와 정보처리'였으며, 활용도를 가장 낮게 인식한 단원은 주로 '자원관리와 환경', '제도의 기초'와 '기계의 이해'로 나타났다. 이러한 결과는 기술 가정 교과에 대한 학습자의 흥미도와 실생활에서의 활용도를 높이기 위해서, 실험 실습의 중요성을 부각시키되 학습자의 성별에 따른 단원별 활용도에서 인식 차이를 고려한 실험 실습의 운영 방안이 강구되어야 함을 시사해준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.1001-1012
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• 2018

국내 철도차량부품 제조 중소기업은 250여 개의 관련업체가 있으며 자체 기술력을 보유하기 보다는 외국 기술과 제품을 수입하여 철도차량의 부품을 제작 납품하는 형태로 생존하고 있다. 이로 인해 철도 핵심부품 산업은 해외 의존성이 높은 상황이다. 이에 정부에서는 철도차량부품 제조 중소기업 지원을 위해서 다양한 정책적 지원을 강화하고 있지만, 정부의 지원 정책이 철도차량부품 제조 중소기업이 안고 있는 문제점과 애로사항을 충분히 해결하지 못하고 있다. 철도차량부품 제조 중소기업이 국가경제의 경쟁력 강화에 기여할 수 있고 이들을 효과적으로 지원하기 위해서는 기술사업화 과정에서 중요한 촉진요인이 무엇인지 명확히 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구는 철도차량부품 제조 중소기업의 기술사업화를 촉진하는 10개의 요인을 추출하였으며, 이들 지표의 중요도를 AHP (Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 분석하였다. AHP 분석결과, 기업내부 요인이 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 그 하위 항목으로는 '사업화 능력'이 가장 중요한 항목으로 분석되었다. 본 연구의 내용과 결과는 공공 연구기관 및 철도차량부품 제조 중소기업 지원 기관인 철도 운영기관의 기술사업화 지원 프로그램 기획과 지원 정책을 수립할 때 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.