• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권2호
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• pp.278-295
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• 2022

본 연구의 성인 Nutrition Quotient (NQ)-2021은 식품·영양소 섭취 및 식행동 영역까지 고려되어 성인의 식생활 관리상태를 종합적, 객관적으로 평가할 수 있는 선별 영양진단 도구로, 영양전문가 뿐만 아니라 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 함으로써 활용도를 확대하는 것을 목표로 제·개정이 진행되었다. 2015년에 기 개발된 한국 성인을 위한 NQ 평가항목을 기반으로, 성인의 다양한 식생활 영역 문제와 관련된 선행 연구, 국민건강영양조사 자료, 국가 영양 정책 및 지침에 대한 검토와 전문가 대상 심층면접을 진행하여 26개의 파일럿 조사용 체크리스트 평가항목을 우선 선정하였다. 성인 100명 대상 파일럿 조사 후, 파일럿 조사 결과에 대한 전문가 패널 의견 수렴 및 탐색적 요인분석을 거쳐 전국단위조사용 체크리스트 23개 항목이 도출되었다. 전국단위조사는 6개 광역시에서 층화추출된 총 1,000명을 대상으로 진행되었고, 조사 자료의 탐색적 요인분석 결과 NQ-2021의 평가항목을 균형, 절제, 실천의 세 영역으로 분류하였다. 확정적 요인분석 및 구조방정식모형을 통해 NQ-2021의 최종 모형에 총 18개의 평가항목이 도출되었고, 각 영역별 가중치는 분석 결과에 따라 균형 0.3, 절제 0.3, 실천 0.4로 설정되었다. 최종적으로 NQ-2021은 균형 영역 8개 항목 (전곡·잡곡류, 생선류, 콩, 견과류, 채소류 반찬, 과일, 우유·유제품, 섭취 및 아침식사 빈도), 절제 영역 6개 항목 (적색육, 가공육류, 맵고 짠 국물음식, 패스트푸드, 기름진 빵·과자류 섭취 및 과식·폭식 빈도), 실천 영역 4개 항목 폭음 (고위험음주) 빈도, 건강한 식생활을 하려는 노력, 영양표시 확인, 손 씻기)으로 구성되었다. 전국단위 조사 자료로 산출된 NQ 점수의 평균은 총점 60.8점, 균형 43.6점, 절제 75.0점, 실천 63.0점이었다. 본 연구의 NQ-2021은 18개의 평가항목이 포함된 체크리스트로 짧은 시간에 효율적으로 개인의 전반적인 식사의 질 및 식행동을 판정할 수 있고, 균형, 절제, 실천의 각 영역별 점수 및 등급 확인이 가능하여 결과의 해석과 활용이 용이하다. 또한 웹 기반으로 연동된 온라인 컴퓨터 프로그램을 제공하여 온·오프라인 환경에서 모두 사용이 용이하다는 점에서, 다양한 생활터와 대면 또는 비대면 등의 다양한 환경에서 활발한 활용이 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1092-1099
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• 2022

대기오염물질과 온실가스 배출량을 저감 시키기 위한 배기 후처리 장치에 대한 연구는 활발히 진행 중이지만 그 중 선박용 입자상물질/질소산화물(PM/NOx) 동시저감 장치에서는 엔진에 미치는 배압 및 필터 담체 교체에 대한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 PM/NOx를 동시저감 할 수 있는 일체형 장치의 최적 설계를 위해 장치 내부 유동과 입·출구 압력을 통한 배압의 변화를 연구하여 적절한 기준을 제시하였다. Ansys Fluent를 활용하여 디젤미립자필터(DPF) 및 선택적촉매환원법(SCR)에 다공성 매체 조건을 적용하였고 공극률은 30 %, 40 %, 50 %, 60 % 및 70 %로 설정하였다. 또한, 엔진 부하에 따른 Inlet 속도를 경계 조건으로 7.4 m/s, 10.3 m/s, 13.1 m/s 및 26.2 m/s로 적용하여 배압에 미치는 영향을 분석하였다. CFD 분석 결과, 장치의 입구 온도 보다 입구 속도에 따른 배압의 변화율이 크고 최대 변화율은 27.4 mbar였다. 그리고 모든 경계 조건에서의 배압이 선급 기준인 68 mbar를 초과하지 않았기 때문에 1800 kW 선박에 적합한 장치로 평가되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.41-59
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• 2022

군수물자의 적기 조달은 군의 작전능력 유지를 위해서 필수적이며, 계약업무는 적기 조달을 위한 첫 단추라고 할 수 있다. 또한 신속한 계약체결은 수요자의 여유로운 납기설정을 가능케 하며, 예산 집행의 가능성을 높여주기 때문에 예산의 조기집행과 이·불용 방지를 위해서도 계약 프로세스 개선이 필수적이다. 최근 빅데이터를 이용한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 빅데이터를 이용한 프로세스 분석 및 개선 기법인 프로세스 마이닝 역시 민간에서 널리 활용되고 있다. 하지만 군 내 계약업무에 대한 분석은 업무 담당자의 경험과 단편적인 정보를 활용한 이·불용 문제사례별 원인 파악 및 대응적 모색과 같은 개별적 분석수준에 그치고 있다. 본 연구는 계약 프로세스 개선을 위해 공군 군수사령부 재정처가 2019년 11월부터 약 1년간 직접 계약한 총 560건의 계약업무에 관한 데이터를 가지고 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분산된 데이터를 종합하여 프로세스 맵을 도출하고, 프로세스의 흐름, 수행시간 분석, 병목 분석 및 추가 세부분석을 실시했다. 분석결과 다수 계약 건에서 의뢰 후 재검토/수정이 반복 발생하고 있음을 발견할 수 있었다. 반복적인 재검토/수정은 원가계산 완료까지의 소요일수 지연에 크게 영향을 미치고 있으며, 이는 병목 지점 시각화를 통해서도 명확하게 드러났다. 재검토/수정은 계약의뢰가 많은 상위 5개 부서에서 60% 이상 발생하고, 의뢰가 집중되는 상반기에 주로 발생하는데 이는 소요부서의 계약의뢰 전 면밀한 사전검토가 필요함을 의미한다. 그리고 재정처의 계약업무는 법령에 따른 절차대로 수행되고 있었으나, 일부 업무의 순서조정이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 군 내 계약업무 분석에 프로세스 마이닝을 이용한 첫 사례이다. 이를 기반으로 프로세스 마이닝을 군대 내 다양한 업무에 적용하기 위한 연구가 더욱 수행된다면, 각종 업무의 효율화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제37권3호
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• pp.181-188
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• 2022

최근 식육부산물 가공식품의 소비량 증가에도 불구하고 식육부산물의 생산, 유통 그리고 소비과정에서 위생안전문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구에서는 순대의 위해요소를 분석, 평가하여 Hazard Analysis Critical Control Point에 근거한 식육부산물 생산업체의 미생물학적 안전성 확보와 소규모 제조업체의 품질관리 기준 설정 및 위생관리체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 순대 생산에 적용되는 원료(24건), 제조공정(7단계), 제조설비 및 도구(40건), 작업장 환경(17구역), 작업자(12명)에 대한 미생물학적 위해요소를 분석하였다. 원·부재료 돈혈의 일반세균과 대장균군 각각 6.28±0.48, 4.07±0.42 log CFU/g 검출되었고, 돈소창의 대장균군 3.23±0.16 log CFU/g 검출되어 초기단계의 위해요소가 지적되었다. 혼합과 충진공정에서의 일반세균은 각각 5.23±0.17, 5.45±0.37 log CFU/g, 대장균군은 각각 3.25±0.23, 3.31±0.24 log CFU/g로 높게 나타나 미국 육군 Natick의 위생가이드라인에서 제시한 기준을 초과하여 검출되었다. 작업장 충진실과 돈소창 세척실의 일반세균과 대장균군은 기준치를 초과하였으나 세척·소독 후 일반세균은 약 98% 미생물 오염도가 급격히 감소하였고, 대장균군은 모든 구역에서 불검출 되었다. 순대 제조공정의 안전성 확보를 위해서는 세척·소독 및 구역별 분리와 작업자의 위생관리가 선행되어야 하며, 제품의 보관 및 유통단계의 철저한 관리가 필요할 것을 제안한다. 향후 식육부산물의 활용한 가공식품의 안전성평가를 위한 추가적인 연구와 한계기준 유효성평가를 위한 연구가 지속되어야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 사학연금연구
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• 제3권
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• pp.69-105
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• 2018

저출산과 고령화 이슈는 우리사회의 경제적 문제뿐만 아니라 공적연금의 재정지속가능성 여부와도 맞물려 있다. 실제로 우리나라 모든 공적연금은 사회보험역설(social insurance paradox)이 지속되기 힘든 새로운 도전에 직면하였다. 즉, 재정지속가능성은 제도 내적 연금개혁 혹은 제도 외적 재정지원이 없다면 항시적 수지불균형 상태가 누적될 것으로 예측된다. 이에 정부는 직접 고용과 관련된 공무원연금과 군인연금에 대해서만 연금충당부채를 산출하도록 규정하고 있다. 발생주의회계를 채택한 국제회계기준(종업원급여)을 참조하여 연금충당부채 산출을 위한 연금회계준칙(2011.8.3. 제정; 2011.1.1. 시행) 그리고 '연금회계 평가 및 공시 지침(2011.8.3. 고시 : 이하 편의상 연금회계지침이라 함)'을 신설하였다. 사학연금에 적용성 여부 논의에 앞서, 이들의 산출방법상의 문제점을 먼저 살펴보았다. 첫째, 공적연금은 공통적으로 세대 간 합의에 의해 운영되는 사회계약에 해당하므로 제도의 연속성을 전제로 한다. 하지만 연금회계준칙 및 지침은 제도의 청산을 전제로 현재 가입자(연금 미수령자, 연금 수령자)에 대해서 연금충당부채를 산출하는 폐쇄형측정(closed group valuation)을 채택하고 있다. 즉, 폐쇄형은 제도의 연속성 속성을 반영하고 있지 못하고 있어 기본 전제와 모순된다. 둘째, 공무원연금과 군인연금은 이미 기금 소진(최소한의 유동성기금만 보유함)이 되었고 정부의 보전금에 의해 수지 균형이 유지되는 순수부과방식 체계로 전환되었다. 따라서 연금충당부채는 해당 적립기금의 과소 여부를 판정하는 재정상태 기준 값에 해당하므로 기금소진이 진행된 현 상황에서는 산출의 목적, 필요성을 찾기가 힘들다. 부언하면, 제도 외적 재정지원(보전금)에 의한 수지균형방식이라면 발생주의회계보다는 현금주의회계가 회계의 목적적합성이 높다. 마지막으로 연금충당부채 산출에 있어 가장 민감한 할인율 설정 권한을 기재부장관에게 위임한 내용은 산출의 객관성, 일관성을 확보하기 힘들다고 판단된다. 이를 해소하기 위한 방안으로 본 연구에서는 5년마다 실시하고 있는 장기재정계산에서 예측된 명목 기금투자수익률을 연도별로 적용할 것을 권고하고 있다. 현행 정부회계기준을 사학연금제도에 그대로 적용하기에는 상당한 무리가 있다. 그 이유와 공시방안에 대해 살펴본다. 현재 사학연금은 기금소진 이슈로부터 상당부분 벗어나기 위해 2015년 연금개혁을 단행한 바가 있고 이를 통해 상당기간 부분적립방식 체계가 유지될 것이다. 물론 제도 외적 재정지원은 사학연금법 제53조의7에서 정부지원의 가능성만을 열어 놓은 상태이므로 미래기금소진의 가능성은 상존한다고 볼 수 있다. 먼 미래에는 순수부과방식 체계로 전환될 개연성이 높다. 이러한 재정의 양면성을 본 연구에서는 이중재정방식(dual financing system)이라고 한다. 이러한 속성을 고려하여 연금충당부채(연금채무라는 표현이 적합할 것으로 사료됨)를 산출하고 공시하여야 한다. 그 주요 연구 결과는 다음과 같이 요약된다. 먼저 현행 부분적립방식의 재정상태 검증을 위해 연금채무를 산정할 필요성이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 기발생주의(예측단위방식 적용)에 근거한 폐쇄형 측정I(제도 종료를 전제로 현 가입자의 잠재연금채무(IPD) 산출에 초점을 둠) 그리고 미래발생주의(가입연령방식 적용)에 근거한 폐쇄형 측정II(추가적으로 현 가입자의 일정기간 급여 및 기여 발생 허용)을 제안하고 있다. 이를 통해 미적립채무의 규모 그리고 이를 해소하기 위한 상각부담률을 산출할 수 있다. 최종적으로 미래 가입자들까지 포함하고 기금소진 가능성까지 고려하는 개방형측정(open group valuation)을 다루고 있다. 단, 본 연구에서는 공무원연금처럼 기금부족분에 대해서 향후 정부보전금이 있다는 가정 하에 공시 방법을 제시하고 있다. 요약하면, 현행 사학연금제도는 현재와 미래의 재정 양면성을 모두 고려하여 연금채무 및 미적립채무를 공시하여야 한다. 부언하면, 현재 부분적립방식 재정상태를 반영하는 연금채무는 발생주의회계를 적용하고 미래에 도래할 순수부과방식 재정상태는 현금주의회계를 적용할 것을 최종 결론으로 도출하고 있다. 마지막으로 본 연구의 한계는 정부보전금의 가능성에 대한 법률적 해석과 병행하여 책임준비금 범위의 안정적 확대를 전제로 한 공시 논의 그리고 보전금의 책임한도 범위에 따른 공시 논의 등은 다루고 있지 않다는 점이다. 이러한 논의 사항은 향후 연구과제로 두고자 한다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권3호
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• pp.149-164
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• 2023

혁신과 창의성이 점차 중요해지는 오늘날 인적자원에 대한 관리는 기업의 성과와 경쟁적 우위를 위한 핵심요인이다. 이에 기업은 목표달성과 조직성과 제고를 위해 구성원을 대상으로 다양한 유형의 지원방식을 시행·도입하고 있다. 기업이 가진 조직문화와 조직 신뢰는 구성원의 인지적·정서적 상태에 영향을 미치며 나아가 직무 스트레스, 직무 만족과 같은 조직성과에 변화를 가져올 수 있다. 또한, 제도적인 관점에서 일과 삶의 균형 역시 조직성과에 영향을 미치는 주요 요인으로서, 일과 삶의 불균형은 사기저하, 직무에 대한 불만족 등 조직성과 하락을 초래한다. 일과 삶의 균형과 관련하여 저출산 문제가 심화되며 중요성이 대두되기 시작하였다. 이에 정부는 근로자들의 일과 삶의 균형을 위해 다양한 정책적 지원을 시행하였으며, '주 52시간 근무제'가 대표적인 예에 해당한다. 이에 본 연구는 경쟁가치모형을 적용한 기업의 조직문화가 근로자들의 직무 스트레스 미치는 영향 관계에 대해 분석하고, 주당 초과근로시간, 조직 신뢰가 가지는 매개효과를 분석하였다. 직무 스트레스는 직무 몰입, 직무 만족, 이직의도에 영향을 미치는 전제에 해당한다. 그러나 기존 연구의 경우 직무 스트레스를 조직성과로 측정한 연구는 미비한 실정이다. 더하여 초과근로시간과 조직성과 관계를 분석한 연구가 드물다는 점을 고려했을 때 영향 관계를 파악할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서 설정한 가설을 검증하기 위해 ?인적자본기업패널(HCCP)근로자?-(2021년) 데이터를 활용하여 자료를 수집한 후 구조방정식모형(SEM)을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 위계 지향적인 기업의 조직문화는 근로자들의 직무스트레스를 증가시킨다. 반면 혁신지향, 관계지향, 경쟁지향적인 기업문화는 직무스트레스를 감소시킨다. 둘째, 위계 지향적인 문화는 조직에 대한 신뢰를 감소시켰으며, 이외의 조직문화는 조직에 대한 신뢰를 증가시킨다. 셋째, 관계지향적이며, 경쟁지향적인 기업의 조직문화는 주당 초과 근로시간 감소에 영향을 미쳤으며, 혁신지향적이며 위계지향적인 문화는 초과 근로시간을 증가시키는 것으로 나타났다. 넷째, 조직에 대한 신뢰와 주당 초과 근로시간은 기업의 조직문화와 직무스트레스를 매개하는 효과를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 본 연구는 학문적 및 정잭척 시사점을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.