• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.1023-1029
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• 2007

우리는 국가 경쟁력의 한 분야인 사업관리에 있어 계획, 수행, 성과관리, 개선에 최적의 프로세스 보유가 요구된다. 그러나 Project관리체계의 현 실태는 일정관리, 범위관리, 비용관리에 초점을 맞춘 일정관리체계, WBS(Work Breakdown Structure) 및 OBS(Organizational Breakdown Structure)관리, 비용관리체계의 부분 통합 혹은 서로의 연계 정도이다. 본 연구는 최적의 사업관리를 위하여 계약관리에 체계공학을 연계하여 계약 전에 WBS, IMP/IMS(Integrated Master Plan)/(Integratcd Master Schedule), TPM(Technical Performance Measurement) 등의 SEP(Systems Engineering Plan)와 계약 후의 이행을 검증 할 수 있는 과정의 Guideline을 제시하고, IEEE 1220, ANSI/EIA 632 순기 의거 개념설계부터 통합시험에 이르는 체계공학 순기에 따른 비용예측이 가능한 USC(University of Southern CalIfornia) 대학의 COSYSMO (Constructive Systems Engineering Cost ModeI)를 소개하고 적용 가능성을 고찰하며, Project의 전순기에 걸쳐 TPM 혹은 Quality를 비용과 일정에 통합하여 관리하는 PBEV(Performance Based Earned Value)모델을 소개하고 적용 가능성을 제시한다. Project 관리에 있어 System 차원을 강조한 SE(Systems Engineering), 비용예측의 CM(Cost Management), 성과관리를 위한 EVM(Earned Value Management)의 통합은 사업 관리에 역량을 강화하며 경쟁력을 향상 시킬 수 있는 적절한 접근으로 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.468-470
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• 2013

운항사고는 충돌, 좌초, 화재, 사망 등 모든 해양사고가 내포된 것으로, 선박을 관리 및 운영하는 회사에 막대한 손실을 야기할 수 있다. 고도의 운항사고 예방기법과 예측 시스템 등은 비용손실 최소화를 위해 중요하다. 이 연구에서는 지금까지 연구 개발된 운항사고 평가와 예측에 관한 기법과 시스템 등의 개발동향을 조사하였다. 운항사고는 인적요인이 80% 이상을 차지하기 때문에 이에 대한 사고예방이 중요하지만, 더욱 중요한 것은 이러한 과실을 시스템적으로 평가하고 예측할 수 있는 시스템의 구현이 중요함을 알았다. 향후, 기존 연구를 토대로 실제 해운회사에 적용할 수 있는 첨단 시스템 개발을 지속 전개할 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.321-323
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• 2012

최근 모바일 기기 보급의 확산과 관련 기술의 발전으로 인해 사용자의 편의를 제공하는 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에서 대표적인 것으로 사용자의 이동 경로를 파악하고 예측하여 알맞은 위치기반서비스(Location-based Service; LBS)를 제공하는 것이다. 위치기반서비스를 제공하기 위한 가장 핵심 기술은 사용자의 이동 경로를 파악하는 것인데, 기존의 이동 경로 파악 기술은 이전의 이동 경로 자료를 기반으로 현재 이동 경로를 유추하였다. 그러나 이전의 이동 경로 자료가 점점 증가함에 따라 방대한 자료를 보관하고 가공하는데 많은 비용이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 예측하기 위한 방법으로 사용자가 일정 지점에 머무는 시간 정보, 이동 거리 그리고 다른 사용자와의 소통 정보를 활용한다. 이 정보들을 활용하여 사용자에게 의미 있는 장소를 추출하고 이를 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측할 때, 기존 방법과 비교하여 적은 비용으로 효과적인 경로 예측을 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1010-1011
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• 2012

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 연안 환경 및 바다 생태계에 악영향뿐만 아니라 양식장의 어패류를 집단 폐사 시키는 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.371-373
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• 2022

e커머스 풀필먼트 비즈니스에서 수요예측은 매우 중요하다. 이는 고객의 온라인 주문정보를 바탕으로 풀필먼트 창고 내에서의 적정 피킹, 패킹 인력과 배송을 위한 차량의 적정규모도 산정하여 관련 비용 및 자원들 관리에 활용되기 때문이다. 특히 예측결과에 따라 인력 운영비용 및 배송에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 날이 갈수록 커지고 있는 상황이다. 이런 이유로 e커머스 풀필먼트 비즈니스에 활용하기 위한 특화된 수요예측 방법이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 멀티 조합 수요예측 기술은 풀필먼트 비즈니스에 가장 중요한 요소인 피킹과 패킹을 위한 적정 작업 인력 확보를 하고 이를 통해 안정적인 상품 출고가 가능해진다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.168-176
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• 2007

본 연구는 LCA(Life Cycle Assessment, 전과정평가) 개념을 바탕으로 공공 시설물의 환경성 및 경제성 평가를 위한 의사 결정시 유용한 정보를 제공하기 위하여 사례대상으로 선정된 다목적댐 비상여수로의 위치 및 형식별로 발생 가능한 환경오염물질에 대한 환경 비용을 예측하고자 하였다. 이를 위해 LCA 기 법 및 조건부가치측정 법(Contingent Valuation Method, CVM)의 이론을 고찰하고, 환경 비용 분석모델을 제안하였다. 제안된 공공시설물 환경비용 분석모델을 사례대상인 다목적 댐 비상여수로에 적용하기 위해 전과정 동안 발생하는 환경오염물질에 대한 환경부하량을 산출하고, 이를 비용으로 환산하여 환경비용을 예측하였고, 예측결과를 통하여 비상여수로의 환경경제성을 평가하고 친환경적이고 경제적 인 치적대안을 도출하였다.

• 정보학연구
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• 제1권2호
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• pp.25-37
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• 1998

경영전략수립에 있어서 자본비용 평가는 중요한 의미를 갖는다. 이는 자본비용은 기업가치 평가 및 새로운 Project 심사에 매우 중요한 위치를 차지하고 있기 때문이다. 상장기업의 경우 자본비용은 일반적으로 자본자산가 격결정모형(capital asset pricing model : CAPM)에서 주식시장을 이용한 베타($\beta$)를 구함으로서 쉽게 구할 수 있다. 그러나 비상장기업은 주가를 이용할 수 없다. 따라서 비상장기업의 경우 주가에 가장큰 영향을 미치는 회계정보가 주가를 대신하여 자본비용 계산시 유용한 베타를 구할 수 있는지에 대한 많은 연구가 계속하여 이루어지고 있다. 이러한 사실에 비추어 본 연구는 재무정보와 시장의 체계적 위험(또는 시장베타)과 어떤 관련성이 있는가를 분석하는데 초점을 두고 있으며 특히 순수접근기법(Uure-play technique)과 회계정보에 의한 기본적접근방법(fundamental approach)을 이용하여 베타가 어떻게 추정되는지를 분석했다. 그리고 캐나다 자본시장에서 재무정보와 주가의 상호관련성을 실증 분석한 Patterson의 베타예측모형을 추가적으로 검토했다. 한편 향후 이 논문은 Patterson의 베타예측모델을 가지고 우리 나라에 적용 재무정보와 체계적위험간의 관계를 실증분석하기 위한 선행연구라는 점을 밝히고 싶다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.34-45
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• 2015

As buildings become larger and more complicated, construction costs have increased with a considerable effect on buildings' Life Cycle Cost (LCC). However, there has been little consideration on economic aspects in the selection of construction materials due to limited information on the materials and dependency in architects' experience and inefficiency in cost estimation, causing design changes, increase in maintenance cost, difficulty in budgeting, and decrease in building performance. To solve these problems, this study proposed a BIM-based material selection model which reflects the comprehensive economic efficiency of building materials. Our cost prediction model can estimates the material-related cost during the entire building life cycle. Furthermore, we implemented the proposed model in connection with BIM, which can analyze and compare LCC by material. Through the validation of the model, we could confirm the necessity of LCC-based material selection in comparison with the conventional cost-centered material selection.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.233-234
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• 2009

본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.