• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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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.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.8 no.3
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• pp.168-176
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• 2007

This study aims to provide useful information when making a decision for the environmental and economic efficiency assessment of infrastructure, based on Life Cycle Assessment(LCA). It estimates environmental cost on environmental pollutants that are possible to happen by locations and by types of emergency spillway for korean multipurpose dam, which is selected as a study case. For this purpose, this study examines the theories of LCA and Contingent Valuation Method(CVM) and suggests an analysis model of environmental cost. To apply the suggested analysis model of environmental cost for infrastructure to the case study of emergency spillway at the multipurpose dam, this study calculates environmental load on environmental pollutants that generate during life cycle, converts it to a cost to predict environmental cost, evaluates environmental economy of emergency spillway by the estimated result, and draws the optimum alternative that is environmental-friendly and economic.

• The Journal of Information Technology
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• v.1 no.2
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• pp.25-37
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• 1998

The paper discusses several means for estimating appropriating discount rates to value non-traded assets. That Is, this study discusses the relationship between market equity beta and observable finance information. The relationship can in principle be used to determine betas for non-traded entity for which conventional market model or pure-play techniques are impractical. In addition, the paper shows on model researched by Patterson in 1993. Patterson's research investigates the cross-sectional relationship market beta and accounting beta in Canadian capital market.

• Journal of KIBIM
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• v.5 no.2
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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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.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2016.05a
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• pp.379-380
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• 2016