• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.44-51
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• 2023

프로젝트의 특성을 고려한 건설공사의 입찰방식 선정은 매우 중요한 요소이며, 발주자와 시공자 모두의 입장에서 공공건설공사에서 입찰방식의 이해는 그 중요성이 매우 크다. 설계시공일괄방식은 국내에서 흔히 턴키라 불리며 설계에 신기술을 적용할 수 있고 발주자의 리스크 관리가 용이하여 대형 공공건설공사에 많이 적용되는 입찰방식이다. 이 입찰방식에는 낙찰자 선정에 영향을 미치는 단 2개의 영향인자(설계점수, 가격점수)가 있어 각 영향인자 간 영향력에 대한 이해력이 중요함에도 불구하고 관련된 연구는 미흡한 실정이었다. 본 연구는 국내 공공공사의 다양한 입찰데이터를 분석하여 영향인자의 영향력을 분석하고 입찰전략 수립에 참고할 수 있는 근거를 제공하고자 한다. 연구 결과, 기술강조형, 가격강조형, 균등평가형 이 세가지 가중치 평가방식 모두 입찰자평가 순위에 더 많은 영향을 주는 요소는 설계점수인 것으로 나타났다. 또한 계약금액의 조정이 용이하지 않은 입찰방식 자체의 특징 및 총점 차등제 등 입찰평가구조로 인해 설계점수와 가격점수 간 상관관계는 크게 나타나지 않음을 확인할 수 있었다.

• 부동산연구
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• 제27권4호
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• pp.63-76
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• 2017

본 연구는 울산시를 대상으로 하여 중학교 및 고등학교의 전국 단위 학력평가의 결과가 해당 지역 아파트 가격에 미치는 효과를 헤도닉 가격결정모형을 활용하여 실증 분석하였다. 중학교와 고등학교의 학업성취도평가 결과, 고등학교의 수학능력시험 점수 및 전국연합학력평가 점수, 그리고 명문대학교 합격자 수는 해당 지역의 아파트 가격 형성에 정의 관계를 가지고 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 여러 가지 학력평가 성적들은 아파트 매매가격 결정에 있어서 비대칭적 효과를 갖는 것으로 나타났다. 중학교 학업성취도평가 결과보다는 고등학교 학업성취도평가 결과가 아파트 매매가격 결정에 더 중요하게 영향을 미치고 있으며, 학업성취도평가 결과 중에서도 기초학력 미달 학생의 비율보다는 보통학력 이상 학생 비율이 더 중요하게 작용하고, 그리고 고등학교의 수능 인문계 점수보다는 자연계 점수 수준이 더 중요하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제33권4호
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• pp.143-177
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• 2011

수익형 민간투자사업의 경우 가격요소와 비가격요소를 동시에 고려하는 다차원 경매제도가 시행되고 있다. 본 논문은 수익형 민간투자사업 중 도로사업의 입찰 평가자료를 분석하여 정책적 시사점 및 개선방안을 제시함을 목적으로 한다. 입찰 평가자료 분석 결과, 평가 1위 사업자들의 득점이 증가하고 있는데, 이는 기본점수의 증가와 경쟁의 심화로 인한 것으로 판단된다. 평가 1위 사업자 선정에는 비가격부문에서 발생하는 점수편차가 결정적인 것으로 제시되었다. 또한 최초제안자 우대점수가 높게 설정된 사업의 경우 경쟁이 발생하지 않음도 확인하였다. 가격부문 중 재정지원부문의 점수별 금액은 평균 7.3억원으로 통행료부문의 점수별 금액 24.3억원과 큰 차이를 보였다. 비가격부문의 점수별 금액은 23.0억원 정도로 추정되어 가격부문과는 다소 차이를 나타내었다. 분석결과를 토대로, 최초제안자 우대점수의 적정 수준 유지, 재정지원부문의 평가방식 개선, 기본점수의 재조정 등이 제언되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.347-350
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• 2020

농식품 가격을 안정적으로 제공하기 위해 농식품 가격 변동에 대한 요인 분석이 필요하다. 본 연구는 농식품 가격 변동의 요인 분석을 위해 인과관계 템플릿을 정의하고, 요약을 위한 개체명 인식 방법을 적용한다. 농식품 일일동향 데이터에 대한 평가에서 딥러닝 기반 BiLSTM-CRF 실험 결과 F1-점수 0.93으로 베이스라인 Bi-LSTM 실험 결과 0.75에 비해 높은 성능을 보였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.12-20
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• 2020

본 연구에서는 기본적으로 로짓모형, 즉 선택변수 모형을 사용하여 가격, 기술점수는 물론 담합여부, 경쟁정도, 제도적 요인, 공사의 특성 등이 공공공사 낙찰에 영향을 미치는지를 분석하였다. 특히 최근 논란이 되고 있는 담합여부가 낙찰에 미치는 부분에 주목하였다. 본 연구의 주요 실증결과와 시사점은 다음과 같다. 먼저 담합은 낙찰에 직접적인 영향은 미미하지만, 담합 및 비담합의 경우에 따라 입찰행태에 영향을 주는 것으로 나타났다. 두 번째로 낙찰에 영향을 주는 변수 중 설계가 계수 상으로는 가장 중요하고 유의한 요인으로 나타났다. 세 번째로 입찰참가자수로 측정된 경쟁의 정도도 낙찰에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 제도적 요인과 공사 특성에 따라 가격, 설계점수, 담합, 경쟁정도의 영향이 다르게 나타나, 이들도 입찰에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제35권4호
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• pp.440-447
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• 2006

본 연구는 부산지역 주부들의 시판 밑반찬에 대한 인식을 구입 장소에 따른 차이를 조사함으로써 앞으로 시판 밑반찬의 문제점을 파악하고 이들 제품의 품질을 개선하는데 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 시판 밑반찬의 구입 현황에서 시판 밑반찬 구입 장소는 대형 할인점에서 가장 많이 구입하였고 구입하는 이유는 간편해서 54.6%, 소량 필요해서 23.0%이었고, 1회 구입량은 한 끼 식사분량이 50.2%이었다. 시판 밑반찬에 대한 인식점수는 시간이 절약됨이 가장 높았고 조미료 사용의 적절함이 가장 낮은 점수를 나타냈다. 반찬가게가 대형할인점보다 가격이 저렴함과 가정에서의 조리보다 경제적인 면에서 유의적(p<0.01)으로 높은 점수를 보였고, 재래시장이 대형할인점보다 유통기간의 신뢰함이 유의적(P<0.01)으로 낮은 점수를 보였다. 시판 밑반찬에 대한 전반적인 만족도는 $2.95{\sim}3.06$점으로 보통인 것으로 나타났다. 깻잎류에서 반찬가게의 맛(3.38점)이 가장 높은 점수를 보였고 재래시장의 위생(2.80점)이 가장 낮은 점수를 보였다. 콩조림류는 재래시장이 대형할인점과 반찬가게보다 가격 면에서 유의적 (p<0.01)으로 높은 점수를 보였고 마늘장아찌류는 반찬가게가 재래시장보다 맛(p<0.01), 보관 및 판매 상태 (p<0.05), 유통기간(p<0.05)에서 유의적으로 높은 점수를 보였다. 건어물볶음/무침류는 맛에서 반찬가게와 대형할인점이 재래시장보다 유의적 (p<0.05)으로 높은 점수를 보였다. 전반적으로 만족도에서 맛에 대해서는 3.00점을 나타냈으나 가격, 위생, 원재료, 유통기간에 대해서는 만족도가 낮았다. 시판 밑반찬을 구입 할 때 중요하게 고려하는 사항의 순위는 위생>맛>유통기간>가격>인공>조미료 사용량>원 재료의 순으로 나타났다. 시판 밑반찬에 대한 개선 필요성에 대한 순위는 위생적인 조리가 가장 높게 나타났고 재래 시장과 반찬가게가 대형할인점보다 가격 인하에 대한 필요성이 유의적 (p<0.01)으로 높게 나타났다. 이상을 살펴 볼 때, 시판 밑반찬에 대해서 시간이 절약되고 종류가 다양하며 편리하다고 인식하고 있었으나 만족도는 낮고 위생적인 조리는 중요시 여기며 개선되어야 할 과제로 나타났다. 따라서 시판 밑반찬의 위생에 대한 철저한 관리를 수행해야 하는 것은 물론이고 위생에 대해 소비자가 신뢰할 수 있는 체계적이고 제도적인 유통 장치가 마련되어야 하겠다. 또한 구입 장소에 따라서 만족도, 구입시 중요시 여기는 부분, 개선 요망사항 등에 차이가 나타나 밑반찬을 시판하는 장소에서는 자신들의 장점을 계속 발전시키고 약점은 보완하는 정책을 펼치는 것이 바람직하겠다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-216
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• 2024

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.573-576
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• 2005

대표적인 신$\cdot$재생에너지의 시장확대 정책으로 RPS와 기준가격의무구매제가 주요 선진국에서 실시되고 있으며 자국의 자원부존과 경제사회여건에 맞춰 적합한 정책수단을 선택하고 있음. RPS 실시국가에서 RPS는 특별법으로 제정되어 실시효과를 극대화하고 있으며, 신$\cdot$재생에너지발전 인중서의 거래를 포함시켜 시너지효과를 거두고 있음. RPS의 단일의 최적모델은 존재하지 않으며 기본설계와 세부사항은 각 국의 고유의 자원부존 여건 및 경제사회적 특징에 따라 달라짐. RPS의 국내도입이 전력시장과 국민경제에 미치는 영향은 그리 크지 않으며 외부효과를 감하면 편익을 초래함. 또한 수요조사결과 RPS에 대한 선호도가 비교적 높게 나타나며 산$\cdot$ 재생에너지발전의 시장확대 수단으로 높은 점수를 매기고 있음 그러나 RPS의 기본설계를 신중히 가져가야 할 것이며, 법제도 정비에 임해서는 기존에 실시되고 있는 기준가격우선구매제도(발전차액보전)의 고려해야 함.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.427-436
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• 2022

산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2953-2966
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• 2018

주택가격은 거시경제상황을 나타내는 다양한 변수들과 밀접한 관계를 지니고 있다. 다수의 선행연구에서는 경제상황 변화 하에서의 주택가격 행태나 여러 변수들과의 관계성에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하되 데이터에 근거한 새로운 시각의 실증분석을 실시하고자 하였다. 주택가격에 미치는 잠재적 영향요인들 중 정책금리에 초점을 맞추고 금리충격에 대한 여타 주요 변수들의 비선형적 반응 행태를 분석하였다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 선행연구에서 제시되었던 거시경제변수들의 변수 중요도 점수를 산출하였다. 이 과정을 통해 변수를 선택한 뒤, 비선형성을 포착할 수 있는 모형을 사용하여 충격반응을 산출하였다. 동 모형에 따르면 주택가격의 경우에 있어서 금리 인상 시에만 충격반응이 유의미하게 나타났다. 특히 기존 전통적 VAR(vector autoregression) 방법론에서 포착하지 못한 비선형적 특징에 기인하여 금리 인상 충격의 크기가 커질 경우 그 효과가 정률적으로만 증가하는 것이 아니라 그 이상 증폭될 수 있다는 분석 결과를 얻었다. 이러한 파급효과의 비선형성, 비대칭성은 정책 수단으로서의 금리를 보다 신중한 시각에서 접근해야 함을 의미한다고 하겠다.