• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.177-198
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• 2018

최근 경제재로서 수자원(Water Resources)의 속성이 공공재 성격을 동시에 띠면서 수자원기술의 측정과 성과 관리 체계를 확보하고 활용해야 할 필요성이 제기되고 있다. 그 동안 수자원기술의 평가는 대부분 순현재가치(NPV)나 비용편익효과(B/C)를 바탕으로 경제성 평가(Feasibility Study) 혹은 기술(환경)영향평가(Technology Assessment)로 수행되어 왔으며, 연구성과의 확산과 피드백을 받을 수 있는 기술 기반 사업의 경제적 가치를 객관적으로 평가하는 모델은 체계화되지 않았다. 그리하여, 본 연구에서는 K-water(한국수자원공사)가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 구축할 필요성을 느끼고, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하고자 한다. 본 연구에 적용된 K-water 평가대상기술은 공공재로서, 사회전반에 기여한 가치 및 성과를 측정하고 관리할 수 있는 도구로 활용 가능하다. 예를 들면, 사회전반에 기여한 가치를 산출하여, 편익의 파급효과에 대한 성과 홍보자료, 혹은 비용 투입 당위성에 대한 근거자료로 활용할 수 있고, 공공기술의 특성상 대규모 연구개발 투입 비용에 대한 정당성을 확보할 수 있다. 따라서, 공공재를 다루는 한국의 대표적 공기업인 K-water가 사업 운영상의 전략을 수립하고 투입개발 비용에 대한 성과산출 근거 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 본 고에서는 K-water가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 기반으로, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하였다. 특히, 일본 산업기술종합연구소(AIST)의 평가방법론을 활용하여 연관 편익항목을 기준으로 비용계정에 매칭시킨 후, 기존의 비용-편익 접근법과 FCF(Free Cash Flow)법의 평가체계를 활용하는 'K-water 고유모델'을 제시하였으며 이를 통해 K-water 연구성과 관리체계 상의 파이프라인을 구축하는 동시에 "해수담수화" 관련 기술에 대한 검증을 수행하였다. 수자원 분야 기술의 특성을 반영한 웹기반 가치평가시스템의 설계 구성로직과 평가프로세스를 분석하며, 기술통합관리시스템 상의 공익형 및 수익형 기술가치를 산출하기 위한 각 모델별 참조정보 및 DB 연계로직도 살펴본다. 종래의 타 분야 기술가치평가 시스템이 지닌 재무적 데이터 기반의 사업가치 산출로직에 수자원 특성이 반영된 정성평가지표의 정량화 지수를 함께 반영한 하이브리드형 평가모듈과 실제 웹기반 평가의 UI 구성화면을 검토한다. K-water의 가치평가 모형은 공익형과 수익형 수자원 기술을 구분하여 평가하게 되는데, 먼저 수익형 기술가치평가는 "기술의 경제성"이라고 하는 특성상 외부 산업유형의 수익(Profit)특성을 반영하여 화면을 설계 가능하다. 예를 들어 K-water 기술인벤토리 수도부문 기술은 수처리 멤브레인과 같이 수익 지향 기술이 다수 분포된다. 반면에, 공익형 기술가치평가는 공공의 편익(Benefit)과 비용(Cost)특성을 반영하여 화면을 설계하게 되는데, 댐과 같이 편익을 지향하는 기술을 평가하는데 활용된다. 또한 본 고에서 제시된 비용-편익 기반의 공익형 기술가치평가 모형(K-water 고유 평가모델)에 대한 적정성 검토를 위해 사회적 수명(20년)을 지닌 수자원 기술의 편익흐름 추정으로부터 실제 사례에 적용해 보았으며, 향후에는 다양한 사업환경 특성을 반영한 비즈니스 모델별 평가모형 검증을 추가적으로 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.97-117
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• 2020

상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

• 자원환경지질
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• 제40권5호
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• pp.605-622
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• 2007

이 연구에서는 동해 울릉분지 북서부와 동부 해역의 상부 제4기 퇴적물의 지화학적 특징, 공간적 및 수직적 분포와 유기물 기원을 규명하기 위해 천부 퇴적물을 이용하여 원소분석, Rock-Eval 열분석 및 유기물 동위원소분석을 실시하였다. TOC, TN 및 TS 분석결과는 울릉분지 북서부 및 동부지역에서 값들의 공간적인 변화는 없지만 MIS 기간에 따른 수직적인 변화는 뚜렷하게 인지된다. 이는 동해의 퇴적환경 및 속성작용들이 해수면 변화에 따라 많은 영향을 받았다는 것을 의미한다. 코어 퇴적물의 분석 결과, TOC/N, TS/TOC, 유기물 동위원소비들(${\delta}^{13}C_{org}$와 ${\delta}^{15}N_{org}$)은 퇴적물 내 유기물이 주로 해성 조류 기원이며, 일반적인 해양 또는 정체 환경에서 퇴적되었음을 지시한다. 또한 TOC/N과 유기물 동위원소 값들(${\delta}^{13}C_{org}$와 ${\delta}^{15}N_{org}$)은 MIS 기간에 따른 변화가 없기 때문에, 동해 울릉분지에서 유기물은 MIS 기간에 상관없이 동일한 기원을 가지고 있다. 그러나 Rock-Eval 열분석 결과는 유기물 기원이 육성 식물이고, 열적 성숙단계가 미성숙단계임을 보여준다. 이러한 원소분석, 동위원소 분석과 열분석 간의 상반된 결과는 대서양, 이베리아 심해 평원 및 지중해 등에서 미성숙 단계 유기물에서도 관찰되었다 따라서 Rock-Eval은 열적으로 미성숙 단계 유기물의 특징을 잘 반영하지 못하는 것으로 추정되기 때문에, Rock-Eval을 이용하여 미성숙 단계 유기물의 특징을 규명할 때 주의가 필요하고 다른 지시자들의 결과를 종합적으로 판단하여야 한다. 즉 근지성 유형의 Cu(-Au)또는 Fe-Mo-W 광상에서는 탈가스화작용 이후에 나타나는 마그마수의 전형적인 특징을 보이는 반면, 다금속 광상과 귀금속 광상은 점이성 또는 원지성 유형으로 지표수(또는 순환수)의 혼입이 우세한 경향을 보인다.감성 마케팅의 사례를 소개하고, 그 가치를 재평가하여, 소비자 입장에서의 감성 마케팅과 디자인의 문제점을 소개하고, 앞으로 감성 디자인과 감성 마케팅의 전략적 차원에서 도입하려는 기업인이나 연구자에게 선행적 사례로 도움을 주는 것에 있다.의 실험결과 또한 control과 비교시 40% 발효주에서는 10배, 45% 고은 발효주에서는 100배 낮은 측정치가 나타났으므로 한약재의 색소성분을 휘발시키는 기술이 요구된다고 본다. 항균성실험에서 항균성 측정은 06 cm paper disk agar diffusion법을 이용하였으며, 43%의 발효주와, 45% 고온 발효주가 항균력이 가장 강력한 0.95 cm의 영향을 나타냈다. 사용한 사용한 Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장 높게 나타난 43-45%와 관능평가에서 가장 높게 나타난 45% 고온 발효주를 볼 때 본 연구에서는 고온 발효주 45%가 가장 우수한 전통주로 조사되었다. 발효주를

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• 한국석유지질학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-11
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• 2008

오일샌드는 비재래형(unconventional) 석유자원의 하나로서 비투멘(bitumen), 물, 점토, 모래의 혼합물이다. 오일샌드 비투멘은 API 비중이 $8-14^{\circ}$이고 점도가 10,000 cP 이상인, 매우 무겁고 점성이 큰 탄화수소 자원으로서 일반적으로 지표나 천부퇴적층에서 유동성을 갖지 않는다. 오일샌드 비투멘은 주로 캐나다 앨버타주와 사스캐추완주에 분포하고 있으며, 캐나다에만 원시부존량이 1조 7천억 배럴, 확인매장량이 1천 7백억 배럴에 달한다. 대부분은 앨버타주 포트 멕머레이(Fort McMurray) 인근의 아사바스카(Athabasca), 콜드레이크(Cold Lake), 피스리버(Peace River) 지역에 매장되어 있다. 캐나다 오일샌드 저류지층은 아사바스카 지역의 멕머레이층(McMurray Fm)과 클리어워터층(Clearwater Fm), 콜드레이크 지역의 멕머레이층(McMurray Fm), 클리어워터층(Clearwater Fm), 그랜드래피드층(Grand Rapid Fm), 피스리버 지역의 블루스카이층(Bluesky Fm)과 게팅층(Gething Fm)이다. 이들 지층은 하부 백악기 지층으로서 중생대 초-중기에 발생한 북미판과 태평양판의 충돌과 그로 인한 대륙전면분지(foreland basin)의 형성과정에서 퇴적되었다. 분지의 기반암은 복잡한 지형을 갖는 고생대 탄산염암이며, 그 위에 북미대륙 북쪽의 보레알해(Boreal Sea)로부터 현재의 북미대륙 서부를 남북으로 관통하는 전기백악기내해로(Early Cretaceous Interior Seaway)를 따라 해침이 발생하면서 오일샌드 저류지층이 형성되었다. 세 개의 주요 오일샌드 분포지역 가운데 80% 이상의 오일샌드를 매장하고 있는 아사바스카 지역의 저류지층인 멕머레이층과 크리어워터층의 최하부층원인 와비스코 층원(Wabiskaw Mbr)은 전기 백악기 시기의 해침층서를 잘 반영하고 있다. 멕머레이층 하부에는 하성기원의 퇴적층이 발달하고, 상부로 가면서 점차로 조석기원의 천해 퇴적층이 우세해지며, 와비스코 층원에 와서는 의해 세립질 퇴적층이 광역적으로 분포한다. 이러한 해침기원의 상향 세립화 경향은 아사바스카 오일샌드 부존지역에서 일반적으로 관찰된다. 오일샌드 부존지층은 일반적으로 불균질 저류층이며, 주요 저류층은 하성퇴적층이나 에스츄어리(estuary) 기원의 퇴적층에 발달한 하도-포인트 바 복합체(channel-pont bar complex)이다. 이러한 하도-포인트바 복합체는 범람원 및 조수평원 세립질 퇴적층이나 만-충진(bay-fill) 퇴적층과 함께 멕머레이층을 형성한다. 멕머레이층 상부에 오는 와비스코 층원은 주로 외해 세립질 퇴적층으로 이루어져 있으나, 멕머레이층을 대규모로 침식하는 하도사암층이 지역적으로 발달하기도 한다. 캐나다에서 오일샌드는 주로 노천채굴(surface mining)과 심부열회수(in-situ thermal recovery) 방식으로 생산한다. 50 m 미만의 심도에 묻혀있는 오일샌드는 노천채굴 방식으로 회수하여 비투멘 추출(extraction)과 개질(upgrading)과정을 거쳐 합성원유(synthetic crude oil)로 생산된다. 반면에 150-450 m 심도에 묻혀있는 오일샌드는 주로 심부열회수 방식으로 비투멘을 회수하여 비교적 간단한 비투멘 블렌딩(blending)과정을 통해 유동성을 증가시켜 정유시설로 운반한다. 심부열회수 방식으로 오일샌드를 개발할 경우 주로 스팀주입중력법(SAGD: Steam Assisted Gravity Drainage)이나 주기적스팀강화법(CSS: Cyclic Steam Stimulation)이 사용된다. 이러한 방법들은 저류층에 스팀을 주입하여 저류층 내의 온도를 상승시킴으로써 비투멘의 유동성을 증가시켜 회수하는 기술을 사용한다. 따라서 오일샌드 저류층 내부의 스팀전파효율을 결정하는 저류지층의 주요 지질특성에 대한 이해가 선행되어야 효과적인 생산설계와 효율적인 생산을 수행할 수 있다. 오일샌드 생산에 영향을 미치는 저류층의 주요 지질특성에는 (1)비투멘 샌드층의 두께(pay) 및 연결성(connectivity), (2) 비투멘 함량, (3) 저류지역 지질구조, (4) 이질배플(mud baffle)이나 이질프러그(mud plug)의 분포, (5) 비투멘 샌드층에 협재하는 이질퇴적층의 두께 및 수평연장성(lateral continuity), (6) 수포화층(water-saturated sand)의 분포, (7) 가스포화층(gas-saturated sand)의 분포, (8) 포인트바의 성장방향성, (9) 속성층(diagenetic layer)의 분포, (10) 비투멘 샌드층의 조직특성 변화 등이 있다. 이러한 지질특성에 대한 고해상의 분석을 통해 보다 효과적인 오일샌드 개발이 달성될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.