과거 건설공사의 목표는 원가절감과 공기단축을 통한 효율성 증진이었다. 이에 비하여 안전관리는 오랜 기간 동안 소홀히 되어온 것이 사실이다. 하지만 최근 건설 산업 내에서 안전관리로 패러다임 전환이 일어나고 있으며, 이에 따라 안전관리의 중요성이 부각되고 있다. 또한 건설공사가 보다 대형화, 복잡화됨에 따라 사고의 규모가 더욱 더 커지고 있어, 건설현장에서는 보다 확실한 안전관리가 요구되고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 작업자 중심의 현장 안전관리 시스템을 제안하고자 한다. 시스템 요소기술로는 위치 추적 기술(RTLS-Real Time Locating System), BIM(Building Information Modeling)기반의 모니터링 시스템(BIM Based Monitoring System), 데이터 마트(Data Mart), 알람 기술(Alarm System)이 복합적으로 적용된다. 본 시스템을 통하여 현장에서는 가변적인 상황 및 작업자에 대한 관리가 가능하게 됨으로써 기존의 정적인 관리 형태에서 벗어나 보다 폭 넓은 안전관리가 가능해 질 것이다. 또한 작업자 중심의 안전관리를 통하여 보다 체계적이고, 발전된 형태의 실시간 안전관리를 하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.513-522
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2014
옵션가격의 결정에 있어서 실제 변동성은 사후에 알 수 있는 정보이므로 대용값으로 내재변동성을 가장 많이 사용하는데 본 연구에서는 동일한 기초자산을 가진 옵션의 잔존만기와 행사가격을 이용하여 내재변동성을 추정하고자 한다. KOSPI200 옵션 데이터와 서포트벡터회귀, 나무모형 및 회귀모형을 통해 모형의 설명력을 평균제곱근오차 (RMSE)와 평균절대오차 (MAE)를 사용하여 살펴보았다. 그 결과 서포트벡터회귀와 MART의 성능이 최소제곱회귀보다 우수한 것으로 나타났으며, 서포트벡터회귀와 MART의 성능은 거의 비슷하였다.
본 연구는 learning-to-rank (LTR) 기법 중 point-wise와 pair-wise learning을 적용하여 서울 경마경기 순위 예측을 수행하였다. Point-wise learning으로는 선형 회귀와 랜덤 포레스트를 pair-wise learning으로는 RankNet, LambdaMART (XGBoost Ranker, LightGBM Ranker, CatBoost Ranker)을 활용하였다. 또한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 전처리 과정에서 경주기록을 경주거리에 따라 표준화하는 방식을 채택하였으며, 모형의 예측 능력 향상을 위해 경기 정보, 기수 정보, 마필 정보, 조교사 정보 등의 다양한 데이터를 사용하였다. 그 결과 아이템 간의 순위관계를 학습할 수 있는 pair-wise learning이 point-wise learning보다 전반적으로 더 뛰어난 예측력을 보이는 것을 확인하였다. 특히 CatBoost Ranker는 제시된 모형들 중 가장 뛰어난 예측 성능을 보였다. 마지막으로 섀플리 값을 통해 CatBoost Ranker에서 경주마의 성적, 직전 경주기록, 경주마의 출발훈련 횟수, 누적 출발훈련 횟수, 질병 진단횟수 등이 상위 10개 중요 변수에 포함된 것을 확인하였다.
한국사회에서 부동산에 대한 많은 관심에도 불구하고 가격예측은 쉽지 않으며, 그중에서도 아파트는 주거공간인 동시에 투자의 의미도 지니고 있어 더욱 가격예측은 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 매우 다양하며 지역에 따른 특성도 있다. 본 연구는 경기도 S시 아파트 매매가격에 영향을 주는 요인들과 특성을 도출하기 위해 수행되었다. 일반적으로 지하철 접근성이 좋을수록 아파트 가격이 높다고 파악되나, S시의 경우 1호선과는 가까울수록 오히려 가격이 소폭 하락하는 현상이 있었으며, 신분당선은 지하철 접근성이 높을수록 매우 가격이 높게 나타났다. 국고채5년평균과 매매가격이 반비례관계였고, M2평잔과 매매가격과 비례관계로 파악이 되었다. 용적률과 총주차대수가 매매가격에 많은 영향을 미쳤으며, 1.5Km 이내의 백화점과 할인마트 존재 여부가 가장 중요한 요인이었다.
2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 노인의 신체적 정신적 건강 향상을 위한 기능성 게임인 '팔도강산4'의 개발과 사용성 검사에 대한 것이다. 2013년 개발한 '팔도강산3'에 이은 다음 버전으로서 '키넥트'가 단종되면서 '키넥트2'를 사용해야 했으며, 개인 아이디를 도입하여 개인별 운동 데이터를 축적함으로써 매 플레이마다 자기의 이전 평균과 비교하여 바로 성과를 알 수 있도록 하였다. 또한 과거의 장터 배경에 실제 마트 배경을 추가하였고, 개인이 숙지할 수 있도록 튜토리얼도 추가하였다. 2016 PlayX4에서 전시하였으며, 40명의 사용성에 대한 설문조사 결과를 분석한 바, 전작에 이어 노인들에게 유익함의 가능성을 볼 수 있었다.
사물인터넷(IoT:Internet of Thing)를 사용하여 구매물품 정보를 쉽게 취합한다. 취합되어진 데이터는 스마트폰으로 바로 갱신되어져 확인이 가능하며, 이러한 정보를 바탕으로 결제 정보를 QR-Code로 생성한다. 시스템 구현을 위한 방법으로는 라즈베리파이를 활용한 IoT 기술과, 모바일 QR 기술 두 가지 가정을 전제로 시스템을 구성하였다. 첫 째, 상품에 바코드 대신 RFID 태그를 부착하고, 둘 째, 마트의 쇼핑카트에 IoT 컴퓨터(Raspberry-Pi)를 내장한다. 오프라인 매장에서 쇼핑을 할 때 계산의 즐거움을 위해 기존의 면대 면 계산방법인 계산대는 유지하며, 상품의 바코드를 개별적으로 찍어서 계산하는 방식을 QR-Code 하나로 대체하여 시간 효율적이지 못한 현상을 해소한다. 본 논문의 시스템을 개발함으로 인하여, 온라인이 아닌 오프라인 매장에서의 쇼핑 즐거움을 유지하며 고객들의 계산대 대기시간 단축과 상품에 대한 사전 정보제공으로 인한 편의성을 제공하였다.
기온, 습도, 풍속, 기압과 같은 기상정보는 식중독, 불편함과 같은 생활 요소들에 영향을 미치는 것으로 연구되었다. 이에 따라 한국 기상청은 '생활 산업 기상정보서비스'나 '위기탈출 안전 날씨', '피크닉 지수'와 같은 일상과 날씨가 연관된 정보를 제공하고 있다. 이러한 날씨-생활 영향력은 오프라인 쇼핑행위에서도 나타나는데, 특히 대형마트의 경우 여가생활 장소 요소 역시 가지고 있어 날씨에 따른 영향을 보이고 있다. 하지만 온라인 쇼핑은 오프라인 쇼핑과 같은 물리적 요소가 없기에 다른 모습을 보일 것이다. 기존 연구들은 대부분 온라인 커머스에 미치는 기존 마케팅 요소들의 심리적 요인들을 사용했지만, 본 연구는 심리적 요소들에 영향을 미치는 날씨 요소들을 기상청 데이터 셋을 사용하여 연관성을 분석하였다. 본 연구는 A온라인 쇼핑몰 고객에 대한 1,033개의 유효 설문과 구조공분산 분석을 통해 날씨 요소가 온라인 구매 의도에 미치는 영향에 대해 살펴본다. 결과적으로 온라인 쇼핑 구매 의도는 기온, 습도에 인과 관계를 보였다.
소매업 매출액는 그룹(소매업)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 매출액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 소매업 매출액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 소매업 매출액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 편의점, 기타종합소매점, 무점포판매점, 사이버쇼핑몰, 기타무점포판매점, 전문상품소매점)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고. 소매업 판매액을 종속변수로 설정하고 종합주가지수, 사이버쇼핑몰 사업체수, 동행(경기)종합지수, 아파트매매가격지수, 고용률, 평균가동률, 소비자물가 지수를 변수로 투입하였다. 소매업 결정요인을 추정한 결과 동행(경기)종합지수와 아파트매매가격지수, 고용률, 제조업 평균가동률의 계수값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 소비자물가지수는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합주가지수와 사이버 쇼핑몰 사업체수는 매출액에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.
본 연구는 충남도민의 정주여건 거주환경의 만족도에 관한 연구로서 분석 자료는 통계청 자료 2020년에 실시한 충청남도 사회조사 내용을 바탕으로 원데이터 중 무응답을 제외한 일부 519개 데이터를 연구분석에 활용하였다. 충남도민의 정주여건 거주환경의 만족도 현황에 관한 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 개인적 특성인 정주여건 거주환경이 삶의 질 만족도는 자신의 삶에 대한 만족 정도는 10점 만점에 5.92점, 자신이 하고 있는 일의 전반적인 가치 정도 만족도는 10점 만점에 6.28점, 현재 거주하고 있는 지역(시군)의 전반적인 생활만족도는 10점 만점에 5.81점으로 분석되어 충남도민의 만족도는 보통 이상의 긍정적인 것을 알 수 있었다. 또한 거주주택 환경 만족도는 약간만족 226명으로 가장 많은 빈도수와 43.5% 비율로 분석되었고 시청/군청, 주민센터, 경찰서 등 공공시설 이용 만족도는 약간만족 206명 39.7%, 시장, 대형마트, 백화점 등 쇼핑시설 이용 만족도 또한 약간만족이 231명으로 44.5% 응답 비율을 보였으며 약간만족은 남자보다는 여자가 조금 더 높은 것을 알 수 있었다. 정주여건 삶의 질과 관련된 사회적인 관심과 충남도민의 주관적인 의식을 파악하여 삶의 질 제고를 위한 정책적 함의 등 연구의 기초자료를 제공하는 데 본 연구의 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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