• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.765-778
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• 2008

리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.

• 경영과정보연구
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• 제28권3호
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• pp.1-23
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• 2009

본 연구에서는 중소기업 정책자금을 지원받는 상장기업을 대상으로 위험 예측모형을 제시하고자 한다. 정책자금을 지원하는 기관 입장에서는 대상기업의 위험성을 판단하는 것은 자산의 건전한 운용을 위해 중요한 과제일 것이다. 리스크 예측 방법은 J.P.Morgon의 CreditMetrics를 이용한 보증기관의 경제자본 측정과 신용자산배분, 극단적 상황에서 이용할 수 있는 스트레스 테스팅(stress testing)기법, 판별 분석 모형, 로짓분석 등 다양한 방법이 존재한다. 본 연구에서는 로짓분석을 통해 정책자금의 건전한 운용을 위해 정책자금 지원 기관에 대한 부실위험을 살펴본다. 분석을 위해 먼저 기존 연구에 대한 검토와 최근 기업도산의 상황을 감안하여 14개의 재무지표를 선정한 다음 수행한 로짓회귀분석의 결과 추정계수로 로짓반응함수와 로지스틱 반응함수를 구성할 수 있다. 여기서는 정상기업/도산기업에 있어서 자기자본대타인자본비율, 매출액경상이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 매출채권회전율, 재고자산회전율만이 도산가능성을 예측하는데 유용한 변수로 선택되었다. 이는 재무비율 상호간의 높은 상호간 관계로 인하여 다수의 재무비율이 지닌 정보의 대부분이 소수의 재무비율에 의하여 파악될 수 있음을 의미한다. 또한 부실기업/도산기업의 구분에 있어서는 모든 비율이 두 그룹을 구분 짓는데 설명력이 높음을 나타내고 있다. 또한 총자산이익잉여금율이 높은 기업일수록 도산가능성이 낮다는 것을 두 그룹 모두에서 보여주고 있으며 회귀계수의 유의수준도 가장 높다. 금융비용부담율 또한 그 비율이 높은 기업일수록 도산가능성이 높다는 것을 제시하고 있다. 순운전자본비율, 자기자본비율, 매출액순이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 재고자산회전율은 도산기능성에 기대된 (-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.123-130
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• 2006

최근 정부는 임대형민간투자사업(BTL, Build Transfer Lease)방식을 적극 도입함으로써 민간의 축적된 지식과 경험을 이용하여 보다 효율적인 사회간접자본(Social Overhead Capital) 확충을 도모하고 있다. 공공부분 및 사업시행자 등 민간투자사업의 사업기획단계에서 운영단계에 이르기 까기 전문화된 기술과 경험을 바탕으로 한 설계를 통하여 시설물 사용자의 요구를 충족시키는 동시에 창의적 기법을 총동원 예산과 리스크 범위내에서 최대한의 효율과 수익 창출을 극대화하려는 노력이 필요하다. 이처럼 BTL등 민간투자사업의 투자가치(Value for Money)를 극대화시키기 위해서는 VM(Value Management) 방법론의 효과적인 사용이 불가피하다. 여기서는 BTL 사업에서의 "VE job Plan" 활용 절차 및 적용방안을 제시하였다. BTL 사업에서의 효율적인 "VE job Plan"을 제시하기 위하여 국내 민간투자사업 및 VE 추진을 위한 법적제도의 변화를 분석하였다. 국내 BTL 사업 수행절차 및 BTL 사업에서의 VE적용방안을 "VE job Plan"과 함께 제시하였다. 실제 적용사례 연구를 통하여 BTL 사업에서의 "VE job Plan"의 작성과 작성된 프로세서를 활용한 의사결정 및 대안평가 방법을 제시하였으며, 속성 중 비용은 LCC(Life Cycle Cost : 이하 LCC) 분석결과를 바탕으로 평가하였고, 프로젝트 기능개선을 위한 평가방법으로는 기술적 FAST도를 사용하여 분석하였다. 사례는 "대구시립미술회관" 사업자 선정을 위한 BTL VE 활동을 통해 보다 향상된 가능의 개선, 비용절감 및 양질의 서비스 수준을 제공한 VM사례를 소개하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.281-291
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• 2020

본 연구는 변액연금보험 보증준비금 산정을 위해 보험업감독업무시행세칙에 제시된 표준자산 등을 가우스-포와송 점프확산과정으로 추정해보고 점프위험에 대한 고려가 변액연금보험 최저연금적립금보증의 보증수수료율과 보증위험 측정에 미치는 영향을 살펴본다. KOSPI 200을 제외한 모든 자산의 수익률 분포가 두터운 꼬리(fat tail)를 가져 다수의 자산수익률에 점프가 존재하고 있음을 확인하였다. 변액연금보험의 최저연금적립금보증 현금흐름을 분석한 결과 국내주가지수와 해외주가지수(원화)는 점프위험을 고려할 경우 보증수수료율과 보증위험이 감소하며 이는 자산모형에 점프위험이 고려되면서 변동성이 감소하는 효과에 기인한 것이다. 반면 국내채권지수와 해외채권지수(원화)의 경우 점프위험 고려 시 래칫형 보증을 중심으로 보증수수료율과 보증위험의 수준이 다소 증가한다. 마지막으로 해외주가지수(달러화)와 해외채권지수(달러화)는 래칫형 보증을 중심으로 동종지수의 원화지수와 반대의 결과가 나타난다. 요컨대 수익률 점프를 고려하지 않을 경우 보증수수료율과 보증위험이 과소 또는 과대평가될 수 있음을 보여준다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.35-43
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• 2013

최근 상당기간과 공사비를 최소화할 수 있는 비정형 건축물의 설계와 시공이 새로운 기술로 구현되고 있다. 이는 비정형 건축물의 최적화 설계와 부재화를 통한 공장 생산 시스템과 현장 조립 및 설치 기술로 가능하다. 비정형 건축물의 구현을 위한 연구가 진행되어 왔으나 여전히 비정형 건축물 시공은 설계오류와 시공자의 도면이해 부족, 시공경험 및 공법의 부재 등으로 인하여 시공 품질과 공기, 공사비 증가 등의 잠재적 리스크를 포함하고 있다. 비정형 건축물의 시공품질 향상과 공기단축 및 시공비 상승의 문제점을 해결하기 위한 3D 디지털 설계와 제작 기술을 적용하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 비정형 구조물의 시공성을 고려한 3차원 디지털 설계 최적화 프로세스를 제안한다. 궁극적으로 본 연구는 비정형 구조물의 구조검토, CNC(Computerized Numerical Control) 가공에 의한 부재의 정밀제작, 설치, 시공의 오차관리로 최적 시공의 근간이 되는 비정형 건축물 외피 시스템 구현을 위한 최적화 설계 프로세스를 제시한다.본 연구는 비정형 건축물을 구현한 사례를 살펴보고 디지털 설계 프로세스와 적용 프로그램을 살펴본다. 비정형 건축물의 설계도의 3D 디지털 데이터 구축과 디지털 최적화 구현 사례로 4대강 대표 물문화관(The ARC)을 중심으로 설계단계에서 적용된 최적화 기법을 순차적으로 분석하여 비정형 건축물의 3차원 좌표제어에 대한 방법론을 제시한다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.229-249
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• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권2호
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• pp.273-284
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• 2024

본 연구는 국제유가와 국내외 해외건설 수주액간의 상관성을 분석하였다. 최근 20년간 국제유가 통계데이터와 국내 건설업체와 글로벌 해외건설기업의 해외건설 신규수주액 자료를 토대로 두 변수간의 상관계수(R)와 P-vaule 값을 산출하여 상관관계를 분석하였다. 국내 건설업체의 해외건설 수주액과 국제유가의 상관성을 분석한 결과, 국제유가는 해외건설 수주액과의 상관계수가 0.8 이상이기 때문에 상관성이 높다고 볼 수 있다. 또한 국제유가와 Top 250 글로벌 해외건설기업의 신규 수주액의 상관성을 분석한 결과, 상관계수가 0.76으로 매우 높은 것을 알 수 있다. 따라서 국제유가의 변동에 따른 해외건설 수주액 증감에 영향을 많이 미치고 있다는 것을 알 수 있었다. 특히 아시아 지역과 중동지역의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높았고, 산업설비와 건축의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 플랜트의 발주물량이 증가한 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 국제 유가변동에 대응하고, 해외건설 시장에서 경쟁력을 유지하기 위하여 진출전략을 제안하였다. 주요 방안으로는 다양한 지역 및 공급처 확보방안, 환율 변동위험을 최소화하기 위해 헤지기법을 활용하는 리스크 관리방안, 현지화된 인프라와 현지 시장에 적응할 수 있는 방안을 제안하였다. 또한 현지 파트너십 구축과 현지 인력 확보방안과 건설 현장에서의 기술 혁신과 디지털화를 통해 생산성을 높이고 비용 절감 방안을 제안하였다. 이러한 연구결과 및 해외진출 전략은 유가 변동에 대응하여 해외 건설시장에서의 위험을 줄이고, 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국식품과학회지
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• 제52권1호
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• pp.1-10
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• 2020

본 연구에서는 HMR 시장 진입을 위한 중소기업의 수비드 제품 생산 공정을 방해할 수 있는 요인을 조사하였다. 문헌 연구를 통하여 수비드 제품의 개념과 시장 현황, 수비드 제품의 공정라인, 수비드 제품의 안전성 확립을 위하여 발생 가능한 질병 및 관련 법률, HACCP을 조사하였다. 연구 결과, 수비드 기법의 안전성과 법률, 수비드 품질관리, 포장 및 저장 기술, 수비드 제품 제조공정의 인프라를 포함하는 4개의 주요 요인을 도출하였다. 수비드 제품의 섭취로 발생할 수 있는 질병들은 학계 또는 데이터베이스 자료로부터는 확인되지 않고 있다. 국내에서는 수비드 제품을 위한 별도의 기준이 없기 때문에 국내 기업들은 외국의 사례와 국내 HACCP 조건에 따라 안전성을 확보하고 있다. 수비드 제품의 생산으로부터 소비에 이르는 일렬의 과정에 필요한 품질 안전성 확보를 위한 기준이 필요하다. 또한, 수비드 제품은 육류제품으로 한정되어 왔으나 육류와 함께 부원료를 추가적으로 사용할 경우 식품과 축산물 HACCP을 동시에 인증을 받아야 하는 재정적 부담이 있다. 수비드 제품만이 아닌 HMR 시장 활성화를 위한 HACCP인증의 단일화나 간편화도 제안되어야 한다. 수비드 조리법은 영양분 보존과 식감을 조절할 수 있는 장점이 있으나, 소비자가 제품을 봤을 때 외관상 먹음직스럽지 않다는 인상을 줄 수 있다. 이것은 조리가 'cook-in-bag'으로 끝나기 때문에 패키지 안에 있을 수 있는 기름과 핏물(Hwang 등, 2017) 등이 소비자에게 비위생적 제품이라는 거부반응을 줄 수 있다. 외관상의 문제가 있지만 수비드 조리법을 이해한다면 외관상의 문제는 조리법으로 인한 자연스러운 현상이라 문제될 것이 없을 것으로 판단된다. 특히 B2B의 경우 수비드 제품을 다양하게 응용할 수 있다. 예를 들어 수비드 닭가슴살 제품을 공급받아 튀김 옷을 입혀 튀긴다면 겉은 바삭하고 속은 부드러운 제품을 생산할 수 있고, 스테이크의 경우도 제품을 받아 겉면을 익혀주면 마이아르 반응으로 맛을 더욱 더 좋게 해주며 속은 부드러운 스테이크를 만들 수 있다. 이러한 외관상의 문제는 B2C보다는 B2B로 상당부분 해결할 수 있음과 동시에 조리의 일관성(consistency)으로 소비자의 기대감을 유발 할 수 있을 것으로 예상한다. 또한 퀵칠 후에 수비드 제품의 질감과 맛을 위해 냉장으로 유통한다면 소비자에게 최상의 제품을 공급할 수 있다. 그러나 한정된 유통기한으로 리스크가 큼으로 많은 제조업체에서 급속냉동 후 유통하고 있어 실질적으로 최상의 제품을 공급받지는 못하는 실정이다. 냉동기술의 발달로 인해 냉동된 수비드 제품이 냉장된 수비드 제품보다는 품질이 떨어지지만 기존의 HMR제품보다는 높은 품질을 유지하여 경쟁력이 있는 상품이며(Baldwin, 2012) 이는 수비드 제품의 판매량 증가 및 수비드 식품이 2019년 가장 뜨거운 식품 트렌드로 부각되는 이유로 판단된다. 수비드의 제품을 위해 폴리에틸렌(PE)이나 폴리아미드(PA) 재질의 포장지를 사용하지만 대량생산을 위해서는 정확한 원료의 크기와 진공상태, 조리 정도의 일괄성을 요구하기 때문에 스킨포장지가 많이 쓰이고 있다. 그러나 이러한 포장방법 또한 기존의 포장지보다 가격이 높은 관계로 중소기업에게는 큰 부담이 될 수 있다. 대량생산에 있어 일괄성은 필수이기 때문에 컨베이어 시스템과 대량생산을 위한 조리, 포장시설부터 안전관리를 위한 HACCP의 추가적인 시설까지 중소기업이 감당하기에 부담스러운 인프라 구축도 고려를 해야 할 대상이다. 4개의 요인 중 제조공정의 인프라는 다른 모든 요인들에 영향을 주기 때문에 인프라 구축을 위한 설비투자가 확실히 이루어져야 한다. 가정에서의 조리기회가 줄어들고 식습관의 다변화와 고령화로 인한 독거노인이 증가함과 동시에 1인 가구가 늘어나면서 식품의 소비 형태가 다변화 됐다. 그럼에도 불구하고 소비자들은 맛있게 먹고 건강에 좋은 간편한 식품을 원하고 있기 때문에 수비드가 가지고 있는 장점이 프리미엄 시장을 형성할 가능성이 있다. 수비드 제품 생산의 활성화와 품질관리를 위하여 국내에서도 외국과 같이 수비드 조리법에 대한 기준이 별도로 마련되어야 할 것이다. 또한, 수비드 조리법의 단점인 긴 조리시간을 단축하거나 포장방법 및 저장에 유통기한을 연장시킬 수 있도록 지속적으로 연구가 필요하다. 국내의 소비자들에게 수비드 조리법은 아직 생소하게 인식되고 있으며, 이로 인해 국내시장에 수비드 제품 적용 및 활성화는 시기상조라는 식품 업계 의견이 지배적이다. 그러나 수비드 제조방법은 유통기한 연장, 품질, 미생물적 안전성으로 인하여 미식분야에서 선호되는 방법이다(Yıkmı 등, 2018). 수비드 제품의 장점을 부각시키며 마케팅을 수행한다면 맛과 품질을 중요시하는 현재의 소비 트렌드에 부합될 것으로 예상하며 위축된 수비드 제품생산의 활성화를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.