• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2015

교통량자료는 매우 다양한 분야에서 사용되는 기초자료이다. 교통량자료는 도로교통량조사를 통하여 수집되며, 도로교통량조사 중 기계식 장비를 사용하여 365일 24시간 지속적으로 수집되는 자료를 상시교통량자료라고 한다. 상시교통량자료는 장비의 오작동 및 여러 원인으로 교통량자료누락이 발생하는 경우가 있다. 누락된 교통량자료는 여러 누락보정방법을 적용하여 보정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 누락보정방법론들은 기상에 대한 영향을 전혀 고려하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상 중 강우의 영향을 고려한 누락교통량자료 보정방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 일반국도에서 수집한 교통량자료와 기상청의 기상자료의 매칭을 수행하였으며, 이후 일반국도의 특성별로 군집분석 수행 및 분석대상지점 선정을 진행하였다. 세 가지 보정 기법들(평균대체법/자기회귀모형/EM 기법)을 사용하여 전체 자료에서 누락보정을 수행하는 것과 강우일의 자료만을 가지고 누락보정을 수행하여 보정값의 정확도를 평가하였다. 분석 결과 모든 보정방법 및 분석지점에서 과거 강우일의 교통량자료만을 가지고 보정한 경우가 더 정확한 보정값을 산출하는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.354-372
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• 2016

공사구간에서는 교통류의 안전한 합류 및 통과를 위해 속도관리와 차로차단을 통한 체계적인 교통관리가 요구된다. 본 연구에서는 공사구간 교통관리특성을 교통안전분석에 반영하기 위해서 사고자료, 차량검기지에서 추출된 속도 및 교통자료, 공사 시 종점, 페쇄 차로 등의 정보가 포함된 공사장 이력자료를 활용하였다. 2010년부터 2014년까지 발생한 고속도로 공사구간 사고자료 중 총 231건의 사고에 대해 교통상황자료 및 공사장 이력자료를 매칭시킨 분석 대상 자료셋을 구축하고, 순서형 프로빗 모형을 적용하여 사고 심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 속도, 차로 폐쇄에 따른 용량 감소량, 주의구간 내 사고 위치, 공사 작업 유형의 변수들이 공사구간 사고 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 분석결과를 바탕으로 6가지 공사구간 안전성 증진 방안을 수립하였다. 안전성 증진방안으로는 차로 합류 및 차단 방안, 주의구간 내 정보 제공 방안, 공사구간 속도 관리 방안, 공사구간 경고 정보 제공 방안, 공사구간 교통안전시설 도입, 공사구간 안전성 효과분석 및 모니터링 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2019

국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 노동경제논집
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• 제39권4호
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• pp.1-29
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• 2016

본 연구는 청년층의 고용촉진을 위한 재정투입 사업으로 2004년에 도입된 신규고용촉진장려금 사업의 효과를 탐색-매칭 모형의 틀 내에서 이해한 후, 준실험적 프로그램 평가 방법론을 실제 행정자료에 적용하여 분석한다. (1)구직기간이 3개월을 초과한 청년근로자를 대상으로 구직 후 1년가량 사업주에게 최대 월 60만 원의 지원을 가능케 하는 본 제도의 구조는 기존 연구에서 다뤄지지 않았고, 또한 (2) 재정지원 수준면에서 괄목할 만한 사업으로서 의의를 갖는다. 본고에서는 (3) 효과 추정에 그치지 않고 비용-편익 분석을 통해 제도의 총괄적 의의를 검토한다. 주요 분석 결과로서 대략 18일 정도 구직기간이 단축되었고, 임금수준이 3% 정도 향상되는 효과가 발생하였음을 얻었다. 보수적으로 설정된 상황 하의 비용-편익 분석의 결과 또한 표본기간동안 본 사업의 효과성을 지지한다. 끝으로 본 결과의 해석에 관해 논의한다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.99-107
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• 2012

본 연구는 급변하는 산업요구변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 대학교육 혁신방안으로 '기업연계형 장기현장 실습제도'를 제안하였다. 전문계 고등학교, 전문대학에서 그동안 실시하였던 현장실습의 문제점을 해결하고, 현장실습의 효과성을 제고하고자 체계적 현장훈련 모형에 기초하여 그 절차를 총괄계획수립-참여기업/학생 모집-참여기업과 학생 매칭-직무분석-프로그램 설계 및 개발-프로그램 운영-결과평가 및 피드백으로 세분화하였다. 또한 기업연계형 장기현장실습 프로그램을 운영방식을 2학기제(8학기)와 3학기제(11학기) 체제로 구분하여 제시하였다. 본 연구결과를 토대로 기업연계형 장기현장실습이 보다 효과적으로 운영되기 위해서 추가적으로 검토되어야 할 사항을 제시하였다.

• 농촌계획
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• 제24권1호
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• pp.47-60
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• 2018

계획적이고 안정적인 영농을 위해 영농작업 인력을 확보하는 것은 매우 중요하다. 하지만 농가인구의 감소로 인한 농업인력 확보의 어려움과 농업노동 임금의 지속적인 증가는 경영주에게 이중의 고통이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 농가처분가능소득이 전국에서 가장 높은 강원도를 지역 표집으로 선정하여 Bivariate Probit 모형을 이용해 내국인과 외국인 고용의 상호 관계를 고려한 고용인력 수요 결정요인을 살펴보았다. 분석결과, 첫째, 3개월 이상 노동력을 고용하는 농가들의 경우 내국인 고용수요와 외국인 고용수요 간에는 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 전형적인 도시근교 농업의 특징을 나타내는 춘천시에 비해 강원도내 타 지역 농가들은 다른 변수들이 일정할 경우 내국인과 외국인의 고용수요가 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 젊은 경영주일수록 내국인 상시 고용에 대한 수요가 높고, 농가조직에 참여하고 있는 농가일수록 자가노동 확률은 0.13% 감소하고, 상시 농업 노동력에 대한 수요가 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 종합한 농업 노동력 확보를 위한 정책적 시사점으로는 첫째, 상시고용된 농업인력들을 대상으로 국내외 문화 차이를 인지하고, 내국인 노동자와 외국인 노동자간의 협력 네트워크 구축을 위한 영농교육 확대가 필요하다. 둘째, 각 지역별로 내국인 또는 외국인 노동자의 상시고용 수요가 상이한 것으로 나타나 강원도내 지역별 농산업 현황을 기반으로 "(가칭)강원도 농업 인력 수급 플랫폼" 구축이 필요하다. 셋째, 청년창업농과 농가조직 참여 농가들을 대상으로 농작업 상시고용 인력을 우선적으로 매칭해 주는 것이 필요하다.

• 대한환경공학회지
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• 제36권3호
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• pp.162-171
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• 2014

본 연구에서는 수질오염총량제의 토지계 발생부하량 산정 방식에서의 지목 단순화로 인한 불확실성을 분석하고, 23 개 중분류 토지피복도를 기존 산정방식에 적용하여 지목 확장을 할 수 있도록 개선하였으며 이를 L-THIA 모형을 이용하여 검증하였다. 진위천 유역에 대하여 지목이 단순화된 기존 방식(시나리오 1)과 23개 중분류 토지피복도를 이용한 방식(시나리 오 2)으로 산정된 TP 부하량을 비교한 결과 기존 방식의 불확실성이 높다는 것이 나타났으며, 시나리오 2에 의한 분석 결과 같은 대지 분류에 속하는 토지피복들에서 T-P 발생부하량의 편차가 3.45 kg/day~56.69 kg/day로 약 16배의 차이를 보였다. 시 나리오 2를 수질오염총량제에 적용할 수 있도록 23개 중분류 토지피복을 지적도 기반 지목으로 매칭하여 TP 발생부하량을 산정하였다(시나리오 3). 개선된 방식(시나리오 3)의 토지계 T-P 발생부하량 산정의 정확도를 검증하기 위해 L-THIA 모형의 결과와 비교하였으며 모형 예측 대비 약 10% 정도로 차이가 매우 적게 나타났다. 본 연구결과는 향후 수질오염총량제의 토 지계 발생부하량 산정의 정확도를 높이는데 있어 기초자료로 사용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제34권2호
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• pp.158-167
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• 2016

본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 노동경제논집
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• 제41권1호
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• pp.39-81
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• 2018

본 연구는 비정규직 근로자가 노동시장에서 사용자와 자발적 계약에 의한 매칭이 실현되는가에 주목하고 기업규모별로 입지가 다른 상황을 고려하여 비자발적 선택 요인을 분석하였다. 이를 위해 노동이동에 관한 push/pull 이론 하에서 자발적/비자발적 비정규직으로 분류하였다. 2016년 8월 경활 부가조사에 의하면 기업규모가 작아질수록 비자발적 비정규직의 비중이 자발적 비정규직보다 더 크게 나타났다. 실증분석 결과, 대기업에서의 비정규직은 자발과 비자발로 구분하는 것이 의미를 갖지 못하였다. 이에 비해 중소기업과 영세기업에서는 장년층, 저학력일수록 비자발적 선택 가능성이 증가하였고 영세기업에 비자발적으로 입직할 유인이 중소기업보다 크게 나타났다. 그러므로 비정규직에 관한 정책을 마련함에 있어서 우선적으로 2차 노동시장의 비자발적 비정규직을 정책 대상으로 삼고, 비자발적 선택 이유가 되는 보상, 전공 경력의 미스매칭 문제에 주목할 필요가 있다. 중소 영세기업의 급여 및 근로조건 개선뿐만 아니라 직무능력 및 경력에 맞는 일자리 정보를 제공하는 고용서비스 시스템이 확충되어야 할 것이다.