• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.284-287
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• 2022

K-water는 기후위기에 따른 물관리의 복잡성, 불확실성에 대응하기 위해 수문자료 센싱, 고품질의 데이터 관리 등 ICT 인프라 운영 경험 및 물관리 역량을 기반으로 디지털트윈 물관리 플랫폼을 구축하였다. 본 플랫폼은 유역내 실시간 기상·수문 관측자료와 유관기관 정보를 연계하여 3차원 지형자료에 표출하고 홍수, 수질 등 다양한 상황을 시뮬레이션하여 결과를 표출 및 분석하고 이에 대한 피드백을 통해 최적의 의사결정을 지원하는 체계로 구성되어 있다. 본 플랫폼은 섬진강유역을 대상으로 시범구축 하였으며, 향후 5대강 유역을 대상으로 공간적 범위를 확대할 계획이다. 이를 통해 댐 하류·지류 합류부 등 재해 취약지점까지 아우르는 종합적인 물관리 의사결정의 One-System으로 확장할 계획이다. 또한 안전하고 효율적인 물관리를 기반으로 새로운 물산업 생태계를 조성하고, 민간기업과의 기술협력을 통해 디지털 물산업 기술 경쟁력 확보에도 기여하고자 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.89-96
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• 2018

본 연구는 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출하였다. 해외건설 Big 이슈 도출을 위하여 2016년 10월 1일부터 2017년 9월 30일 동안 주요 포털사이트 39,436건, 종합일간지 10,387건, 건설전문지 3,36건을 포함해 총 53,759건 대상으로 분석하였고, 그 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 지난 1년간 해외건설 주요 이슈를 살펴보면, 여전히 중동 지역에 편중되고 저가 수주 위주의 플랜트 사업이 한계점이 두드러지게 나타났다. 전년 대비 2017년 상반기, 해외건설 수주가 다소 상승하는 추세를 보이기도 했으나 대외 정세의 불확실성과 국제유가의 하락 등으로 여전히 수주 불안정성을 보인다. 둘째, 최근 1년 해외건설 관련 이슈 중 해외건설 8대 핵심 키워드 기준으로 관심사를 분석한 결과, 지역(29.9%), 기업환경(22.0%), 수익성(17.0%), 단체(15.1%), 사업(5.2%), 시장환경(3.6%), 정책 및 제도(3.6%), 교육(3.5%) 순으로 나타났다. 셋째, 8개 키워드에 대한 총 30개의 이슈 후보 중 담론의 확산성과 지속성이 있는 10대 핵심 이슈를 추출하였다. 이를 토대로 해외건설 핵심 이슈별 상세분석 및 시사점을 도출하였다. 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출한 결과 4차 산업혁명 시대의 도래에 대응하고 국내 건설업계의 위기 상황을 극복할 새로운 산업 패러다임의 대전환점을 맞이해야 하며 건설산업에 고부가가치 기술을 육성하여 수익 창출을 견인해 글로벌 건설경쟁력을 키워야 한다는 시사점이 도출되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제22권4호
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• pp.225-238
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• 2019

최적의 심도 영역 속도를 도출하기 위한 구조보정 속도분석(MVA, migration velocity analysis) 기법을 해양에서 취득한 원거리 다중채널 탄성파 자료에 적용하여 그 효용성을 확인한다. 지금까지 통상적으로 수행된 시간 영역 자료처리 결과는 지질학적 층서해석에는 무리 없는 결과이나, 어느 정도 가능성이 있는 플레이나 리드 지역에서의 유가스 탐사에서는 저류층 지질모델 구축, 시추 설계, 매장량 계산에서 반드시 심도 영역 속도 구조와 영상이 필요하다. 데이터 영역에서 근사 방식을 사용한 공통 중간점 기반 속도 분석으로부터 도출한 속도는 처음부터 오차를 내재하여 불확실성이 높다. 반면에, 이를 보완해 줄 검층 자료가 없는 상황에서 실측 규모의 속도 구조를 도출하는데 있어 이미지 영역 구조보정 속도분석 기법은 상당히 효율적인 방법이다. 이 연구에서는 해양에서 취득한 다중 채널 탄성파자료에 대해 합리적인 결과를 도출하기 위해 시간 영역에서 신호의 품질을 최적화하고, 이 자료에 대하여 반복적으로 MVA 기법을 적용함으로써 심도영역 속도 및 구조보정 단면도를 도출하였다. 시간 영역 속도를 단순히 Dix 방정식에 의해 심도영역으로 변환한 속도를 이용하여 생성한 결과(공통 수신점 모음도 및 중합 단면도)와 MVA 기법을 이용한 심도영역 자료처리를 통해 도출된 속도를 이용하여 생성한 결과를 비교함으로써, 심도영역 결과가 보다 합리적임을 확인하였다. 심도 영역으로 도출된 속도는 중합전 심도 구조보정에 바로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 현장 자료의 파형역산 적용 시 초기 모델로 활용함으로써 역산 수행 과정에서 발생할 수 있는 국부 최소(local minima) 문제를 최소화할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권1호
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• pp.34-48
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• 2024

글로벌 공급망에 예측 불가능한 위험성이 확산되면서 세계의존도가 높은 항만물류산업의 위험부담이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 기초적인 연구로 국내 항만의 안전성에 위험을 주는 다양한 이슈들을 알아보고자 하였다. 이를 위해 부산항의 항만안전과 관련된 뉴스 기사 데이터를 활용하여 LDA토픽모델링 분석과 시계열 선형회귀분석을 진행하였고 부산항 항만안전 주요 이슈들의 변화와 그 동향을 파악하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 지난 30년동안 부산항 항만안전과 관련된 주요 이슈는 총 9개이며 이들을 5년 주기의 시기별로 살펴본 결과, 지난 30년 동안 해상안전 이슈, 수입화물 검역 안전 이슈, 노조파업 관련 이슈, 자연재해 관련 이슈가 지속해서 등장했다. 부산항 항만안전 주요 이슈는 주로 예측 불가능한 성격이 큰 사회환경적 유형과 자연현상적 유형으로 글로벌 불확실성의 영향을 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 따라서 분석 결과로 도출된 항만안전 주요 이슈들을 위주로 부산항 항만안전 강화를 위한 정책을 체계적으로 수립할 필요가 있으며 예측 불가능한 위험상황을 대비한 부산항 항만안전 회복탄력성을 강화할 필요가 있다. 끝으로 다양하게 변화하는 사회적 여건에 맞춰 항만안전 강화를 도모할 수 있는 선진적인 연구 활동이 필요할 것이다.

• KIEAE Journal
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• 제17권3호
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• pp.75-81
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• 2017

Purpose: The energy consumption of apartment units is affected by the lifestyle of the residents rather than system technology. In this study the numerical analysis of assumed energy consumption correlation factors with arbitrary value due to uncertainty. It is intended to be used as a simulation correction value which can be utilized as a predicted value of actual energy usage. The correction value of the simulation is set in the developed form of the existing process that derives the actual usage amount. The simulation results used in the existing evaluation system are used to maintain the useful value as the current system evaluation scale and predict the actual capacity. Method: The method of the study is to statistically analyze the data frames of all complexes capable of collecting the annual energy usage and to reconstruct the population by adding the variables that are expected to be correlated. Repeat the data frame configuration with variables that are assumed to be highly correlated with energy use levels. Determine whether there is correlation or not. The intensity of the external characteristics of the building equipment related to the energy consumption is presented as the quantitative value. Result: The correlation between electricity consumption and trading price since 2010 is analyzed as (Correlation coefficient 0.82). These results are higher than (Correlation coefficient 0.79), which is the correlation between residential area and trading price. This paper signifies the starting point of the methodology that broadens the field of view of verification of simulation feasibility limited to the prediction technique focused on the simulation tool and the element technology scope.The diversified phenomenon reproduction method develops the existing energy simulation method.It can be completed with a simulation methodology that can infer actual energy consumption.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제18권2호
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• pp.151-159
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• 2018

한국 건설업의 재해율은 매년 증가하고 있는 추세이며 다른 산업에 비해 월등히 높다. 이는 국가차원에서 재해예방을 위해 수행하는 안전활동들이 건설산업의 재해율 감소에는 효과를 보이지 못한다는 것을 의미한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는, 인명사고 예측모델에 대한 프레임이 구축되어야 하며, 인명사고 발생형태에 대한 정량화 연구가 필요하다. 이에, 본 연구는 인명사고 발생형태의 불확실성을 정량화하고 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 다양한 환경에서 어떻게 변화하는지 예측하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 선행연구 고찰을 통해 인명사고 발생형태를 정의한다. 둘째, 14년 간 국내 건설현장에서 발생한 인명사고 및 보상지급액 데이터를 수집한다. 셋째, 발생형태별 특성을 파악하기 위해 수집된 데이터를 토대로 기술통계분석을 실시한다. 넷째, 인명사고 발생형태를 정량적으로 분석하기 위하여 발생형태별 사고 발생 확률과 보상지급액의 모수를 추정한다. 마지막으로 추정된 모집단을 토대로 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 인명사고 발생형태별 분포 특징을 분석한다. 본 연구의 결과는 향후 건설현장 안전관리 체크리스트 개발 및 인명사고 예측 모델 개발의 참고 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.460-475
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• 2019

공급망 참여자들 사이의 정보공유가 가져다 주는 명확한 효과에도 불구하고 공급망 파트너 사이에 정보자원을 효과적으로 사용한 사례는 흔치 않다. 이와 같은 현상을 설명하기 위해 본 연구는 조직간 정보시스템 비대칭이라는 새로운 개념을 소개한다. 조직간 정보시스템 비대칭은 조직간 정보시스템을 통한 정보투명성에서 공급망 참여자 사이에 비대칭이 있는 것을 의미한다. 조직간 정보시스템 비대칭이 존재하면 조직간 정보시스템은 조직간 정보비대칭을 해소하지 못하고 오히려 이를 고착화시킴으로써 공급망 전체의 비효율을 유발할 수 있다. 본 연구는 이러한 현상이 실제로 나타나는지를 경험적으로 검증한다. 본 연구에서 사용한 데이터는 3종류의 제조업에 속한 중간부품 제조업자와 그들의 공급자들을 대상으로 수집하였다. 데이터 분석 결과, 조직간 정보시스템 비대칭은 전체적인 공급망 성과를 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 조직간 정보시스템 비대칭과 공급망 성과의 관계는 환경불확실성에 의해 조절되는 것으로 발견되었다. 구체적으로 환경불확실성이 높을 때 조직간 정보시스템 비대칭이 공급망 성과에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.139-148
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• 2014

최근에는 모수(Parametric) 추정방법을 적용한 전산모델들이 개발되어 비용분석을 보다 효율적으로 예측할 수 있는 용도로 사용되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 유도무기체계 분야 중 유도조종장치에 대한 데이터 경험치를 활용하여 공학적 추정 방법과 상용전산모델(Price H, HL, M, S)의 비용분석을 수행하고, 그 결과를 분석하여 차이점과 원인을 파악하였다. 전산모델의 수치적 데이터로 살펴 본 바에 따르면 유사장비 데이터베이스와의 비교 값을 근거로 하여 보정된 결과 값을 도출한 후, 공학적 추정방법으로 산정된 금액과 비교결과 근사한 수치를 보여 보정작업을 통한 데이터의 신뢰도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발비 추정 시, 많은 부분을 불확실한 요소에서 추정하였으나, 객관성을 확보할 수 있는 전산모델을 선택하여 사례를 연구함으로서 신뢰성을 높일 수 있었다. 이는 기존의 축적된 개발비 데이터에 근거하여 변수를 중심으로 한 추정방법을 기초로 합리적인 추정방법으로도 활용할 수 있음을 비용분석의 전산모델 보정(Calibration)을 통하여 밝혀냄으로써 보다 효율적인 비용 예측 기능에 일조할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.331-338
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• 2022

차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.