• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.252-260
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• 2004

최근에 움직이는 객체의 미래 위치를 위한 TPR-tree가 제안되었으며, TPR-tree를 이용한 많은 연구들이 제안되었다. 그러나, TPR-tree가 시공간 데이타베이스에서 널리 사용됨에도 불구하고, TPR-tree를 위한 비용 모델은 제안되지 않았다. R-tree와 같은 공간 색인을 위한 비용 모델들은 움직이는 객체들의 미래 위치를 전혀 고려하지 않기 때문에, TPR-tree에 대한 시공간 질의를 위한 디스크 액세스 수를 정확하게 예측하지 못한다. 본 논문에서는 움직이는 객체들의 미래 위치를 고려한 TPR-tree를 위한 비용 모델을 처음으로 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안된 TPR-tree의 비용 모델은 디스크 액세스 수를 정확하게 예측한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.45-48
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• 2016

오늘날의 고객은 다양한 정보를 통해 넓은 선택의 기회를 가진다. 이러한 상황에서 기업들은 고객과의 지속적인 관계를 유지하기 어려워짐에 따라 고객 유지와 신규 고객 유치를 위한 마케팅 비용을 천문학적으로 지출하고 있다. 기업들이 이탈하는 고객의 속성을 분석하고 이탈 시점을 예측할 수 있다면 마케팅에 사용되는 비용과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 예측된다. 이를 위해 본 논문에서는 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 딥러닝 기반의 이탈 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 모바일 RPG 게임 고객의 시계열적인 행동 패턴을 이용하여 이탈을 예측하는 모델로, 예측을 위한 학습을 할 때 모델링된 고객 데이터를 분석하여 이탈 고객의 특성을 파악할 수 있게 한다. 실험을 통해 이탈 고객과 미 이탈 고객의 모델링된 값이 각각 특정 속성에 치중되어 있는 것을 확인하였고, 제안 모델이 합리적으로 고객의 이탈을 예측하는 것을 보였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권5호
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• pp.459-467
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• 2011

공동주택 건설공사는 많은 기술자들이 참여하여 작성한 설계 도서를 토대로 다양한 공종이 연계되어 발생되며, 이로 인해 예기치 못한 설계상 실수나 자재 결함 및 공사 중의 잘못이 중첩되어 하자가 발생하게 된다. 건설업체는 준공된 건축물을 일정기간 동안 하자보수를 실시해야 하며, 이를 위해 하자보수비용을 효율적으로 예측하여 사업계획을 수립하게 된다. 하자발생은 정확한 예측이 어렵기 때문에 실적자료를 기반으로 예측하게 된다. 국내 공동주택의 경우 하자보수비용 관련 자료가 미흡하여 이를 예측하는 방안 등이 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 준공후 10년의 실적자료를 기반으로 공급유형 및 지역별 하자보수비용을 예측할 수 있는 모형을 개발하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.155-159
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• 2007

S/W 개발 프로젝트의 품질, 비용, 개발 기간을 잘 관리하여 프로젝트를 성공시키기 위해 PM 은 프로젝트의 종료시점과 예산의 초과를 예측할 수 있어야 한다. PMBOK 의 비용관리의 Earned Value Method 는 프로젝트의 진행에 따른 생산성의 변화와 그에 따른 비용과 일정의 증가 추정에 대한 규칙을 제시한다. 그러나 EVM 은 제조공정에서는 그 효과를 증명하였지만, S/W 프로젝트에서는 적용이 힘들어 잘 활용되고 있지 않다. 이는 사람이 주요 자원인 S/W 프로젝트에서는 Actual Cost 의 측정이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 S/W 프로젝트 관리에서 Earned Value 의 측정이 쉽지 않아 추정되기 힘든 지연된 종료 시점에 대한 예측을 PMBOK 과 CMMI 에서 제시하는 관리 영역과의 연관성을 활용하고, EVM 을 보완하여 지연에 대한 예측모델을 만들어보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1371-1374
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• 2003

관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.

• 전기의세계
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• 제40권5호
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• pp.18-26
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• 1991

전력수요예측의 기본목적은 미래에 예상되는 전력수요를 정확히 예측함으로써 이를 충족시킬 수 있는 전원 및 계통설비의 적기 확보와 아울러, 보다 저렴한 비용으로 전력을 공급할 수 있게 하는데 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.785-788
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• 2019

최근 계산과학 분야에서 시뮬레이션을 활발하게 이용하고 있다. 그리고 IT 기술의 발전에 힘입어 이제는 시뮬레이션을 별도의 복잡한 절차 없이 온라인으로 할 수 있게 되었다. LCAODFTLab은 EDISON 플랫폼에서 제공하는 나노물리 분야의 시뮬레이션 프로그램이다. LCAODFTLab은 온라인 환경에서 사용자에 의해 주어진 원자구조에 대한 전자구조 시뮬레이션을 제공한다. 이처럼 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 시뮬레이션은 얼마나 정밀하고 복잡한가에 따라 비용이 발생한다. 이러한 비용은 대체로 사용자에게 부담이 되고, 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 아주 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 EDISON 플랫폼 사용자의 데이터와 머신러닝을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이는 방법을 소개한다. 이를 통해 사용자는 큰 비용을 지불하지 않고 결과를 예측할 수 있고, 대략적인 수행시간을 알 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.161-168
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• 2021

본 연구에서는 기계 학습을 사용하여 심혈관 질환 예측 모델을 제안한다. 먼저 두 집단간에 다양한 차이를 다차원분석하고 그 결과를 시각화한다. 특히, 질환과 같이 정상집단과 환자집단 간에 높은 클래스 불균형이 존재하는 경우에 대하여 민감도를 향상시킬 수 있는 비용 민감 학습을 사용하는 예측 모델을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 머신러닝 기술인 CART와 XGBoost를 사용하여 예측모델을 개발하고, 심혈관 질환 환자 데이터를 대상으로 예측하고 성능을 비교한다. 연구결과에 따르면 CART가 XGBoost 보다 더 높은 정확도와 특이도를 보였으며, 정확도는 약 70%~74%로 나타났다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.33-40
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• 2016

본 연구에서는 비용예측모델과 성능예측모델을 이용하여 네트워크 레벨에서 향후 교량과 터널 유지관리 비용과 성능을 예측할 수 있는 방법론은 개발하였다. 현재 국내의 시설물 유지관리 관련 연구는 대부분 단일 시설물에 집중되어 있어 도로망차원의 네트워크 레벨 분석에는 적용하기 어렵다. 따라서 시설물군 단위로 유지관리 계획을 수립해야하는 실무주체에게 유의한 정보를 제공하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구의 예측모델은 시설물의 성능에 현재 시특법에 의해 평가하고 있는 상태외 사용성과 기능성을 포함하였으며, 기본 분석과 확장 분석을 통해 각 시설물의 조치 시기와 연간 예산을 추정할 수 있다. 또한 사례 분석을 통해 기술적 타당성을 검증하였다. 본 연구의 방법론이 활성화된다면 다수의 시설물의 비용대비 미래 성능을 파악할 수 있으며, 효과적인 중장기 예산 수립을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.95-98
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• 2016

민주주의의 꽃, 제 20 대 국회의원 선거가 막을 내렸다. 지난 선거에서는 방송사뿐만 아니라 정당들도 엄청난 비용 지출과 노력이 소요되었다. 한 예로, 지난 4. 13 총선거 (제 20 대 국회의원)에서 방송 3 사 출구조사 비용으로 약 66 억원 이상이 지출됐다. 그리고 정당에서는 여론조사 비용으로 약 70 억원 이상을 지출했다. 이러한 큰 비용 지출과, 담당자들의 노력을 줄이기 위해 본 논문에서는 텍스트 마이닝과 감정분석을 적용한 후보 당선자 예측 어플리케이션을 제안한다. 첫째, 소셜 그래프 모델을 소개하여 지역 구조를 발견한다. 둘째, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여, 후보자 관련 데이터를 가공한다. 셋째, 텍스트 감정 분석을 통해 후보자의 정보를 수치화 한다. 본 논문의 성능과 효율성을 평가하기 위해, 제 20 대 국회의원 선거에 사례연구를 진행하였다. 제안한 방법이 정확도와 수학적 통계 검증을 통해 가치 있는 효율성을 보였다. 선거방송을 위한 후보자 예측 도구의 도입으로 향후 선거(방송)에서의 큰 비용과 노력을 줄이는데 도움을 줄 것이라 기대한다.