• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.341-342
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• 2006

전력시스템에 수요관리나 효율향상프로그램 또는 분산형 전원을 도입하는 경우 전력회사의 측면에서는 수입의 감소와 함께 각종 비용에 대한 절감효과가 동시에 발생을 하며, 이러한 비용절감효과를 회피비용으로 정의하고 있는데 이러한 회피비용 중 최대수요의 감소로 인하여 송배전설비의 투자시점이나 투자비용이 변화하게 되어 발생되는 회피비용을 송배전설비회피비용이라고 정의한다. 지금까지 한계비용이나 현재가치법을 이용한 방법론들이 개발되었으나, 최대수요 예측이나 수요 감소효과의 예측 값에 대한 불확실성을 고려한 방법은 없었다. 이에 논문에서는 미래예측값에 대한 불확실성을 고려할 수 있는 One-Year Deferral방법론을 제안하고 이에 대한 사례분석을 시행하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.802-809
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• 2021

To cope with the increasing maintenance costs due to aging, the maintenance cost was evaluated from the perspective of asset management. The maintenance cost can be predicted based on the condition of the bridge, and the life cycle cost is used as an index. In general, the condition of a bridge has a wide distribution characteristic depending on the deterioration, load, and material characteristics. In this paper, to evaluate the effect of the bridge conditions on the life cycle cost, condition prediction models were constructed considering the service life, deterioration rate, and inspection error, which are the main variables of the bridge condition and life cycle cost calculation. In addition, condition prediction models were constructed based on the distribution of the health index to estimate the upper and lower bounds of the life cycle costs that can occur in individual bridges. Life cycle cost analysis showed that the life cycle cost differed significantly according to the condition of the bridge. Accordingly, research will be needed to increase the reliability of predicting the life cycle cost of individual bridges.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1352-1355
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• 2011

Earned value management(EVM)는 프로젝트 진행 상태를 파악하기 위해 주로 비용과 일정 편차, 성과지표를 통합하여 분석하는 것으로 비용/원가 관리를 위해 발전되어 사용되어 왔다. 그러나 최근에는 경영환경 변화에 따라 불확실성이 증가하여 프로젝트 전체 일정의 예측에 대한 성과지표로 사용되고 있다. 본 연구에서, 비용관점에서 분석된 earned value management의 성과 지표와 시간관점에서 분석된 earned schedule의 성과 지표를 비교하여 차이점을 도출하고 비용관점에서의 지표가 프로젝트 전체 일정을 예측하는 것에서는 신뢰성이 떨어지는 현상을 발견하였다. 향후 본 연구를 통해 프로젝트 비용관리와 더불어 earned schedule의 성과 지표를 이용한 일정 예측을 통해 성공적인 프로젝트 수행에 도움이 되도록 하고자 한다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2016.05a
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• pp.136-141
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• 2016

본 논문에서는 항행안전시설을 구성하는 구성요소를 체계별로 구분하고 체계별 운영시간 에 따른 고장율 등을 분석한다. 아울러 설계수명에 점차 도달한 항행안전시설 운영단계에서 발생한 유지보수비용 데이터를 토대로 남은 설계수명 기간 동안 향후 발생 가능한 유지보수 비용을 추정한다. 이런 분석결과를 통해 장비의 신뢰성 관련 선행연구들에서 주로 인용되고 있는 욕조커브(Bathtub Curve) 이론과 본 연구의 비용예측 결과와의 연관성을 진단하고 안정적인 유지보수를 위한 기초자료로서 활용되고자 한다. ARIMA 예측모형을 토대로 향후 10개월 간 발생가능한 유지보수 비용을 예측한 결과 비용이 상승할 것이라는 통계적으로 신뢰할 만한 추정 결과를 얻었다. ARIMA를 활용한 추정결과는 앞선 MTBF 분석내용을 지지함과 동시에 시설의 정비 신뢰도를 보여주는 욕조커브 분포와 일치하는 신뢰할 수 있는 결론을 얻은 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.939-941
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• 2019

단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.11 no.5
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• pp.160-170
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• 2007

This study predicts Life Cycle Cost of RC Slab bridge case in maintenance and operation level and calculated economic efficiency by the avoidable costs of a bridge. This result of the study can be summarized as follow: (1) LCC analysis model on the bridge case is suggested. (2) Maintenance and operation level of a bridge have been divided, and LCC of the bridge case has been predicted at current maintenance and operation level and required maintenance and operation level. (3) Reduction costs is predicted by LCC of the bridge case, and its economic efficiency is calculated.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.85-100
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• 2005

현재의 제조의 원가 절감 차원에서 물류비용에 대한 많은 관심을 가지고 있다. 하지만, 그에 대한 물류비용에 대한 정확한 추정에 대해서는 계산이 복잡할뿐더러 제품의 운송거리나제품의 무게 및 수량등 선형적인 값으로 나타내는 방법을 주로 사용하여 비용만을 예측할 뿐이다. 물류비용에 대한 세부적인 산출에 대한 연구보다는 전체적인 비용을 산출하는데 많은 연구가 진행되어 왔었다. 그리고 어느 특정 제품에 대한 물류비용에 대한 추정과 예측하는 연구에 대해서는 부족한 형편이다. 일반 기업에서는 하드웨어에서의 원가비용절감에 한계를 느끼고 물류에서의 비용을 절감을 위해 많은 연구가 이루어진 반면 군에서는 물류비용추정에 관해서는 연구가 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 군에서의 물류의 흐름에 맞는 물류 네트워크를 제안하고 물류 네트워크상에서의 비용 모델을 제시하여 군에서의 물류비용을 추정하였다. 그리고 이에 대한 분석과 함께 물류네트 워크상에서의 물류비용 절감을 위한 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Military Operations Research Society of Korea Conference
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• 2005.10d
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• pp.63-80
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• 2005

현재의 제조의 원가 절감 차원에서 물류비용에 대한 많은 관심을 가지고 있다. 하지만, 그에 대한 물류비용에 대한 정확한 추정에 대해서는 계산이 복잡할뿐더러 제품의 운송거리나 제품의 무게 및 수량등 선형적인 값으로 나타내는 방법을 주로 사용하여 비용만을 예측할 뿐이다. 물류비용에 대한 세부적인 산출에 대한 연구보다는 전체적인 비용을 산출하는데 많은 연구가 진행되어 왔었다. 그리고 어느 특정 제품에 대한 물류비용에 대한 추정과 예측하는 연구에 대해서는 부족한 형편이다. 일반 기업에서는 하드웨어에서의 원가비용절감에 한계를 느끼고 물류에서의 비용을 절감을 위해 많은 연구가 이루어진 반면 군에서는 물류비용 추정에 관해서는 연구가 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 군에서의 물류의 흐름에 맞는 물류 네트워크를 제안하고 물류 네트워크상에서의 비용 모델을 제시하여 군에서의 물류비용을 추정하였다. 그리고 이에 대한 분석과 함께 물류네트 워크상에서의 물류비용 절감을 위한 방법을 제시하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.127-137
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• 2019

Recidivism prediction has been a subject of constant research by experts since the early 1970s. But it has become more important as committed crimes by recidivist steadily increase. Especially, in the 1990s, after the US and Canada adopted the 'Recidivism Risk Assessment Report' as a decisive criterion during trial and parole screening, research on recidivism prediction became more active. And in the same period, empirical studies on 'Recidivism Factors' were started even at Korea. Even though most recidivism prediction studies have so far focused on factors of recidivism or the accuracy of recidivism prediction, it is important to minimize the prediction misclassification cost, because recidivism prediction has an asymmetric error cost structure. In general, the cost of misrecognizing people who do not cause recidivism to cause recidivism is lower than the cost of incorrectly classifying people who would cause recidivism. Because the former increases only the additional monitoring costs, while the latter increases the amount of social, and economic costs. Therefore, in this paper, we propose an XGBoost(eXtream Gradient Boosting; XGB) based recidivism prediction model considering asymmetric error cost. In the first step of the model, XGB, being recognized as high performance ensemble method in the field of data mining, was applied. And the results of XGB were compared with various prediction models such as LOGIT(logistic regression analysis), DT(decision trees), ANN(artificial neural networks), and SVM(support vector machines). In the next step, the threshold is optimized to minimize the total misclassification cost, which is the weighted average of FNE(False Negative Error) and FPE(False Positive Error). To verify the usefulness of the model, the model was applied to a real recidivism prediction dataset. As a result, it was confirmed that the XGB model not only showed better prediction accuracy than other prediction models but also reduced the cost of misclassification most effectively.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.21 no.4
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• pp.87-96
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• 2017

It is important to estimate the future maintenance budget of all SOC infrastructure at the national strategic level. In this study, Based on a currently available statistics data, we predicted future maintenance investment for all SOC infrastructure in Korea. We have studied the applicable prediction models, and we developed the prediction models that can calculated the future maintenance cost by a real expenditure date. The subjects of facilities are bridges, tunnels, pavements, harbors, dams, airports, water supply, rivers and port. As a result of total estimated cost, eight types of SOC infrastructures are about 23 trillion won for the next 10years, and the most expensive facilities are road pavements and bridges.