• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.226-229
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• 2003

Construction manager must consider the possibility on the failure of the project in advance and the contingency to provide against the situation, those of which is a dangerous condition not to predict. If they have a quick decision without understanding the contingency, the over-cost in the total cost would be continuously accumulated, and be a barrier at a project going in progress. A various risk could not be coped with at a time to decide either going or sloping the project until the contingency is applied from the first step to progress the project. But a case to apply the contingency to the construction for the investment or the analysis of the project is a little. The process to evaluate it is also absent. The propose of this paper is the followed ; To establish the total cost including the risk first of all, devide into plus or minus factor of the cost, and then the process to calculate the contingency must be suggested by the regression analysis.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.287-308
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• 2022

The explosive growth of cryptocurrency, led by Bitcoin has emerged as a major issue in the financial market recently. As a result, interest in cryptocurrency investment is increasing, but the market opens 24 hours and 365 days a year, price volatility, and exponentially increasing number of cryptocurrencies are provided as risks to cryptocurrency investors. For that reasons, It is raising the need for research to reduct investors' risks by dividing cryptocurrency which is not suitable for recommendation. Unlike the previous studies of maximizing returns by simply predicting the future of cryptocurrency prices or constructing cryptocurrency portfolios by focusing on returns, this paper reflects the tendencies of investors and presents an appropriate recommendation method with interpretation that can reduct investors' risks by selecting suitable Altcoins which are recommended using Apriori algorithm, one of the machine learning techniques, but based on the similarity and association rules of Bitocoin.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.33 no.4
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• pp.127-134
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• 2008

Potential economic impact of a hypothetical severe accident at a nuclear power plant(Uljin units 3/4) was estimated by applying the Delphi method, which is based on the expert judgements and opinions, in the process of quantifying uncertain factors. For the purpose of this study, it is assumed that the radioactive plume directs the inland direction. Since the economic risk can be divided into direct costs and indirect effects and more uncertainties are involved in the latter, the direct costs were estimated first and the indirect effects were then estimated by applying a weighting factor to the direct cost. The Delphi method however subjects to risk of distortion or discrimination of variables because of the human behavior pattern. A mathematical approach based on the Bayesian inferences was employed for data processing to improve the Delphi results. For this task, a model for data processing was developed. One-dimensional Monte Carlo Analysis was applied to get a distribution of values of the weighting factor. The mean and median values of the weighting factor for the indirect effects appeared to be 2.59 and 2.08, respectively. These values are higher than the value suggested by OECD/NEA, 1.25. Some factors such as small territory and public attitude sensitive to radiation could affect the judgement of panel. Then the parameters of the model for estimating the direct costs were classified as U- and V-types, and two-dimensional Monte Carlo analysis was applied to quantify the overall economic risk. The resulting median of the overall economic risk was about 3.9% of the gross domestic products(GDP) of Korea in 2006. When the cost of electricity loss, the highest direct cost, was not taken into account, the overall economic risk was reduced to 2.2% of GDP. This assessment can be used as a reference for justifying the radiological emergency planning and preparedness.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.591-599
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• 2005

현재의 경영환경은 기업경영에 긍정적 또는 부정적인 영향을 미칠 Event가 다양하고 예측이 어려워지고 있는 상황에 직면하고 있다. 반면에 각종 경영상의 규정과 규제는 주주와 시장의 입장에서 기업의 경영의 투명성과 신뢰성을 요구하고 있다. 대표적으로 금융산업은 Basel II, 미국증시에 상장된 기업은 SOA라 불라는 Sarbanes-Oxley법안, 국내기업은 집단소송제, 외감법, 증권거래법 등에 기업의 경영 성과와 재무제표에 대한 경영진의 서명 및 외부감사인의 검토를 규정하고 있다. 경영진은 전략적인 목적 달성에 영향을 미치는 내외부에서 발생하는 상황과 규정/규제에 대한 대응현황을 종합적으로 판단해야만 하게 되었다. 이러한 상황에서 2004년 9윌 Committee of Sponsoring Organization of the Treadway Commission(이하 COSO)에서는 Enterprise Risk Management Framework을 발표하였다. 이는 기존 내부통제(Internal Control) 개념을 확장/보완한 개념으로 전사적 관점에서 기업에 영향을 미치는 Event를 식별하고 통제하는 일련의 과정을 정의 하고 있다. 대부분 기업에서는 법규와 규정중심의 대응을 추진하고 있는 현황이며, 추진 과정시 리스크에 대한 개념이나 관리 수준에 대한 혼란을 격고 있다. 리스크 정의시 일관된 관점을 유지할 수 있는 관리 범주와 관리 목적의 부재를 제기하고 있며, 일회적인 관리가 아닌 정례화된 프로세스로 운영하도록 하는 관리체계 정립을 위한 방법론이나 실행가이드를 필요로 하고 있다. 이에 새로운 관리체계로서 Enterprise Risk Management(이하 ERM) 도입을 위하여 ERM에 대한 명확한 이해와 적용시 주요이슈에 대한 실천적 해결안을 제시하는 것을 본 연구의 목적으로 삼고자 한다

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.2
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• pp.129-139
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• 2023

Forecasting volatility is essential to avoiding the risk caused by the uncertainties of an financial asset. Complicated financial volatility features such as ambiguity between non-stationarity and stationarity, asymmetry, long-memory, sudden fairly large values like outliers bring great challenges to volatility forecasts. In order to address such complicated features implicity, we consider machine leaning models such as LSTM (1997) and GRU (2014), which are known to be suitable for existing time series forecasting. However, there are the problems of vanishing gradients, of enormous amount of computation, and of a huge memory. To solve these problems, a causal temporal convolutional network (TCN) model, an advanced form of 1D CNN, is also applied. It is confirmed that the overall forecasting power of TCN model is higher than that of the RNN models in forecasting VIX, VXD, and VXN, the daily volatility indices of S&P 500, DJIA, Nasdaq, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.552-555
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• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.4
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• pp.103-115
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• 2016

The 106 buildings of 200 meters' height or greater were completed around the world in 2015 (CTBUH, The Council on Tall Buildings and Urban Habitat). They beat every previous year on record, including the previous record high of 99 completions in 2014. This brings the total number of 200-meter-plus buildings in the world to 1,040, exceeding 1,000 for the first time in history and marking a 392% increase from the year 2000, when only 265 existed. South Korea recorded three completions during 2015 - improving slightly over 2014, in which it had one. This study focused on the fact that high-rise building development project risks have not reduced in Korea in spite of numerous studies and measures. And it attempted to examine whether existing studies and measures have been presented on the basis of the accurate analysis of existing studies and measures and classify and analyze the characteristics of each phase' s risk factors in the hope that its results would be one reference point as to the measure to prevent high-rise building development project risks in the future. A high-rise building development project is the high risk project as compared with the low-rise project. Because a high-rise development project takes long and is very sensitive to the changing environment. Therefore, in order to succeed the project it becomes necessary to effectively manage the risk involved in the process of the high-rise building development project. The result of this study can be used as the guideline to make the risk management system for the high-rise development project.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.5
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• pp.35-44
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• 2016

Various risk factors are known to be the nature of construction project execution process. These factors lead to potential claims, dispute mediation, arbitration, and litigation which can result in huge loss of money and time. Therefore, it is necessary for construction companies in Korea to improve overall project management capability through the evaluation before entering into the overseas construction market. Also, after examination of the claim and dispute caused by construction project risks, a substantial degree of influence and active preparation for the claim and dispute management should be confirmed via the effect analysis of the each factors. Main claim causes were derived through claim and dispute cases involved with domestic construction projects. As a prediction result of the main claim, 16.1% of the construction change claim, 5.7% of the bad faith claim and 2.7% for the construction delay claim were found to be the portion of the total construction cost. As a result of this analysis, risk management methodology was suggested to improve a project management capability for domestic construction companies through analysis result of the main factors of construction claims.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2009.04a
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• pp.473-479
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• 2009

본 연구는 한국형 도시화재의 물리적 연소성상 예측 모델구축을 위한 기초연구로 일본의 시가지화재시뮬레이션의 구성에 대하여 살펴보고 우리나라의 화재경계지구의 현장조사를 토대로 시뮬레이션을 활용한 Case Study를 수행하였다. 이에 따라 향후 일본과의 국제공동연구의 방향을 설정하여 안전한 방재도시 구현에 이바지하고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.31 no.5
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• pp.21-31
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• 2021

컴퓨터 기술의 발전에 따라 ML(Machine Learning) 및 AI(Artificial Intelligence)의 도입이 활발히 진행되고 있으며, 정보보호 분야에서도 활용이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 모델들은 black-box 특성을 가지고 있으므로 의사결정 과정을 이해하기 어렵다. 특히, 오탐지 리스크가 큰 정보보호 환경에서 이러한 문제점은 AI 기술을 널리 활용하는데 상당한 장애로 작용한다. 이를 해결하기 위해 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 방법론에 대한 연구가 주목받고 있다. XAI는 예측의 해석이 어려운 AI의 문제점을 보완하기 위해 등장한 방법으로 AI의 학습 과정을 투명하게 보여줄 수 있으며, 예측에 대한 신뢰성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 XAI 기술의 개념 및 필요성, XAI 방법론의 정보보호 분야 적용 사례에 설명한다. 또한, XAI 평가 방법을 제시하며, XAI 방법론을 보안 시스템에 적용한 경우의 결과도 논의한다. XAI 기술은 AI 판단에 대한 사람 중심의 해석정보를 제공하여, 한정된 인력에 많은 분석데이터를 처리해야 하는 보안담당자들의 분석 및 의사결정 시간을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다.