• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.251-258
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• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.1
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• pp.15-25
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• 2014

Bus signal priority is a name for various techniques to speed up bus public transport services at intersections with traffic signals. In this study propose methodology to optimize signal times for Early green, Green extension out of the active bus signal priority using deterministic delay model in isolated intersection on median bus lane. Fluctuation is found in the vehicle delay and person delay in the event that using this methodology redistributed to green time and checking slack green time is correct value by sensitivity analysis. As a result of the study, car delay is increased a little and person delay is decreased. As a result of slack green time sensitivity, delay is not much in it if variation of slack green time under 30%. But this methodology effectiveness is under claimed capacity if variation of slack green time over 30%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1994.02a
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• pp.361-366
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• 1994

저수지 운영방안 정책결정에 있어 보다 효과적으로 적용할 수 있는 방법론의 개발이 여러측면에서 이루어져 왔다. 이중 동적계획기법의 Explicit 및 Implicit 해에 의한 최적운영방안의 검토가 한강수계의 충주댐을 대상으로 이루어졌다. 이들 방법은 한정된 과거 기록치로부터 합성유량을 발생하여 동적계획기법에 의한 충주댐 최적 운영모형에 적용하여 얻어진 상태변수 및 결정변수의 상관관계를 기준으로 도출한 운영율에 기초하여 모의운영모형을 개발할 수 있다. 개발된 모형중 Explicit 기법은 조건확율에 따른 전단계의 이산화된 유입량 조건별 운영단계의 월초저류량을 기준으로 월말 저류량은 결정하는 방법이며, Implicit 기법은 전단계 저류량 및 유입량, 운영단계 저류량 및 유입량을 대상으로 조합에 의한 회귀분석후 상관성이 우수한 운영율 방정식을 개발하게 된다. 본 연구에서는 이렇게 개발된 두가지 운영율을 기준으로 다목적 운영정책 결정을 위한 저수지 모의운영 모형을 개발하여 모형의 이행도를 평가하였다. Explicit 및 Implicit 기법에 기초한 모의모형의 평가방법은 모의치와 과거 운영실적을 비교하는 것으로 하고 Explicit 기법의 적용에서 홍수기 수문사상의 불확실성에 따른 저수지 운영 효율개선을 위하여 수정 방류량 결정방법을 도입하여 가장 적절한 저수지 운영모의모형 개발방법을 제시하고 있다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.51 no.2
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• pp.83-106
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• 2021

Interests in clean fuels have been soaring because of environmental problems such as air pollution and global warming. Unlike fossil fuels, hydrogen obtains public attention as a eco-friendly energy source because it releases only water when burned. Various policy efforts have been made to establish a hydrogen based transportation network. The station that supplies hydrogen to hydrogen-powered trucks is essential for building the hydrogen based logistics system. Thus, determining the optimal location of refueling stations is an important topic in the network. Although previous studies have mostly applied optimization based methodologies, this paper adopts machine learning to review spatial attributes of candidate locations in selecting the optimal position of the refueling stations. Machine learning shows outstanding performance in various fields. However, it has not yet applied to an optimal location selection problem of hydrogen refueling stations. Therefore, several machine learning models are applied and compared in performance by setting variables relevant to the location of highway rest areas and random points on a highway. The results show that Random Forest model is superior in terms of F1-score. We believe that this work can be a starting point to utilize machine learning based methods as the preliminary review for the optimal sites of the stations before the optimization applies.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.153-154
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• 1993

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.251-257
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• 2006

BPM에 대한 많은 관심은 표준의 필요성을 제기함과 동시에 제정된 표준의 보급을 위한 적절한 적용방법론을 요구하고 있다. 본 연구는 프로세스 모형화 측면에서 BPMN(Business Process Modeling Notation) 표준을 자사 BPMS 솔루션 개발에 적용하고자 하는 벤더들에게 유용한 적용 방법론을 제공하는 것을 목표로 시각화, 의미론 구현, 호환성 등의 관점에서 4단계의 표준 적용 수준을 정의하고, 각 단계에서의 수행 방법론과 이슈를 기술하였다. 본 연구를 통해 솔루션 벤더들이 자사의 BPMN 표준 적용 수준과 관련된 의사결정을 하는데 있어서 유용한 참조 모델로서 기능할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.715-721
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• 2017

기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.7
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• pp.127-132
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• 2021

This paper applies a machine learning model to forecasting freight rates in dry bulk and tanker markets with wavelet decomposition and empirical mode decomposition because they can refect both information scattered in the time and frequency domain. The decomposition with wavelet is outperformed for the dry bulk market, and EMD is the more proper model in the tanker market. This result provides market players with a practical short-term forecasting method. This study contributes to expanding a variety of predictive methodologies for one of the highly volatile markets. Furthermore, the proposed model is expected to improve the quality of decision-making in spot freight trading, which is the most frequent transaction in the shipping industry.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.31 no.6
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• pp.53-66
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• 2013

The major purpose of this study is to evaluate methodologies to predict the injury severity of pedestrian-vehicle collisions. Methodologies to be evaluated and compared in this study include Binary Logistic Regression(BLR), Ordered Probit Model(OPM), Support Vector Machine(SVM) and Decision Tree(DT) method. Valuable insights into applying methodologies to analyze the characteristics of pedestrian injury severity are derived. For the purpose of identifying causal factors affecting the injury severity, statistical approaches such as BLR and OPM are recommended. On the other hand, to achieve better prediction performance, heuristic approaches such as SVM and DT are recommended. It is expected that the outcome of this study would be useful in developing various countermeasures for enhancing pedestrian safety.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.8B
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• pp.562-568
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• 2005

The content of this paper is concerned with the pricing decision model when the new telecommunication service enter into market. The pricing decision model of firm level is based on the problems of the previous service pricing model that are abstracted from the literature survey. We suggest a new pricing model and prove the model's fitness using the way of empirical simulation study. We empirically apply the proposed model to obtain the price level of such a new service as the convergence service between mobile communication service and broadcasting service. finally, we prove that the proposed model is successful because we get the new . service price based on the pricing decision model suggested in this paper.