• 벤처창업연구
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• 제16권1호
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• pp.87-97
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• 2021

창업과 폐업을 주도하는 기업 활동의 주요 주체(player)인 기업가 연구는 기업연구에서 매우 중요하다. 회사가 경영이 악화되면 경영의 지속, 자산매각과 같은 자율적인 구조조정, 워크아웃, 도산신청 등 다양한 대안 가운데 하나를 선택해야 한다. 기업이 실패하는 경우 기업가들이 부담하는 실패비용을 제대로 파악하여야 사업가들의 사업의욕을 높이기 위한 효과적인 방안을 마련할 수 있다. 본 연구는 기업가가 인식하는 사업종결 시 발생하는 재무적 비용, 사업종결시스템, 심리적 비용이 사업의욕에 미치는 영향력을 분석하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 중소기업을 운영하는 기업인들을 설문대상으로 하였다. 배포한 설문지 중 최종 247개를 대상으로 분석을 실시하였다. 본 연구결과 사업의욕에 영향을 미치는 유의미한 변수는 차입금, 파산제도, 사업중단 의욕으로 나타났다. 현재 기업이 폐업하는 경우 기업가들이 감당하는 비용이 지나치게 높으며, 기업가들의 사업의욕을 높이기 위해서는 사업실패 시에 부담해야 하는 재무적 비용과 심리적 비용을 완화시켜야 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.427-435
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• 2021

환경시설물, 댐과 같은 유체를 저장하는 시설물을 대상으로 엄밀하게 지진 거동을 평가하기 위해서는 유체-구조물 상호작용을 고려한 해석이 필요하다. 특히, 댐-호소 계와 같이 상류 방향으로 무한 영역을 가지는 경우에는 이를 적절히 고려해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 댐-호소 계와 같은 반무한 유체 영역을 갖는 시스템을 대상으로 무한 영역의 파전파 해석 및 유체-구조물 상호작용 해석을 위한 실용적인 수치 모형을 제시하였다. 시간영역에 적용가능한 방법으로 정확하면서도 경계적인 해석이 가능하다. 무한 유체 영역에 대해서는 일반 acoustic finite element 대신 작은 개수의 mid-point integrated acoustic finite element를 적용하고 최종 경계에는 점성경계를 부과한다. 제안하는 방법의 유효성과 정확성을 검증하기 위해 강체 댐체를 가정한 반무한 호소계를 대상으로 적용하는 요소의 개수, 모델링 영역 크기 등을 매개변수로 해석해와 비교·검증하였다. 제안된 방법을 적용하여 댐-호소 계의 유체-구조물 상호작용을 부가질량을 사용하는 경우와 비교하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.261-273
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• 2022

본 연구는 시스템 다이내믹스 기법을 활용하여 성남시의 토지이용수요를 예측하고 가족구조 변화와 토지이용밀도 조정정책이 토지이용수요에 미치는 영향을 모의실험하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 분석모형을 설계하고 시뮬레이션 결과를 통해 시간의 흐름에 따른 토지이용수요의 변화를 살펴보았다. 분석결과에 의하면, 2035년 기준으로 주거용지는 2.08km², 상업용지는 1.36km²의 추가 공급이 필요하고, 공업용지는 현재 공급면적으로 수요를 충족할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 기본 모형에서 변수값을 변경하여 세가지 정책실험을 실시하였다. 첫 번째 정책실험에서는 가구원수가 기본 모형에 비해 급격히 감소할 경우에는 주거용지가 최대 7.99km² 추가공급이 필요한 것으로 나타났다. 두 번째 정책실험에서는 아파트 용적율이 200%에서 300%로 상향하면 현재의 성남시 주거지역 공급면적으로 주거용지 수요 충족이 가능하였다. 세 번째 정책실험에서는 상업지역 평균층수를 4층에서 5층 상향하고 상업지역 건폐율을 80%에서 85%로 상향하더라도 상업용지의 수요가 성남시 상업지역 공급면적을 초과하는 것으로 나타났다. 본 연구는 시스템 다이내믹스를 활용하여 토지이용수요 예측의 새로운 분석모형을 제시하고, 성남시의 실제 도시계획 현황 및 통계치를 적용하여 모형을 실증하였다는데 연구의 의의가 있다. 향후 성남시 토지이용수요 예측 및 분석 모형의 정교화를 위한 후속연구가 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.128-128
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• 2023

우리나라 농업용 저수지는 저수량만을 참조하여 운영한다. 이러한 현실을 개선하기 위해, 유입량을 고정시키고 저수지 물수지 분석에 의해 방류량을 생산하는 체계를 구축했다. 2018년부터 2021년까지 총저수량 142만m³의 옥서저수지, 106만m³의 홍동저수지에 적용하여 일별로 저수량을 모의하여 관측값과 비교하고, 저수지 물수지 분석에 의해 실시간 계측되는 수로유량의 신뢰도를 평가하였다. 장기간의 계측 자료를 보유하고 있는 인근 다목적댐인 보령댐의 운영자료(2018~2021)를 이용하여 유입량 모형의 매개변수(α=3.500)를 결정하고, 저수지 유입량을 모의한 결과 NSE 0.854, R² 0.858의 높은 신뢰도를 얻었다. 유입량을 고정시키고, 저수지 물수지 분석에 의해 방류량을 계산한 결과 옥서저수지는 일최대 방류량 5.7m³/s, 일평균 0.2m³/s, 홍동저수지는 각각 5.9m³/s, 0.2m³/s로 나타났다. 총방류량을 측정 수로유량과 여수로 방류량으로 분할하고, 저수지 물수지 분석에 의해 수로유량의 신뢰도를 평가한 결과 옥서저수지는 R²가 0.771, 일평균 저수위 오차 88.6cm, 일평균 저수량 오차 9.4%, 홍동저수지는 R²가 0.086, 일평균 저수위 오차 69.9cm, 일평균 저수량 오차 18.0%로 오차가 크게 나타났다. 저수지 수위가 만수위(FWL) 이하일 때는 여수로 방류량을 0으로 하여 총방류량을 여수로 방류량과 수로유량으로 분할한 후, 물수지 분석에 의해 신뢰도를 평가한 결과, 옥서저수지의 경우 R²는 0.941, 일평균 저수위 오차 2.6cm, 일평균 저수량 오차 0.35%를 나타내, 신뢰도가 크게 증가했다. 그러나 홍동저수지의 경우는 R²는 0.521, 일평균 저수위 오차 2.2cm, 일평균 저수량 오차1.02%를 나타냈지만, 낮은 신뢰도를 보였다. 측정 수로유량의 신뢰도는 두 저수지 모두 낮게 나타났다. 수로유량 조정을 통해 옥서저수지의 신뢰도는 향상 시킬 수 있었지만 홍동저수지의 경우는 향상 시킬 수 없었다. 이는 여수토 비상수문조작 실적과 저수지 사통 수문 조작 실적이 없어, 그 결과를 정확히 반영할 수 없었기 때문인 것으로 결론을 내렸다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.139-143
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• 2019

본 연구의 목적은 비타민 D와 소변 microalbumin / creatinine (uACR)과 한국 성인의 비만 연관성을 평가하는 것이다. 연구 대상자는 2012년 국민 건강 영양 조사에 참여한 20세 이상의 한국 성인 (4,948명)이었다. 공변량을 보정한 공분산 검사는 비타민 D 결핍과 관련하여 uACR 수준에 대해 실시되었다[비타민 D 결핍, 25 (OH) D < 10 ng / dL; 비타민 D 부족, 25(OH) D ≥ 10, < 20 ng / dL; 충분한 비타민 D, 25(OH) D ≥ 20 ng / dL]. 주요 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 비만하지 않은 집단(BMI < 25 kg / m²)에서 uACR 수준은 관련 변수를 조정한 후에 비타민 D 상태의 증가와 함께 감소했다(p < 0.001). 둘째, 비만 인구 (BMI ≥25 kg/m²)에서 uACR 수준과 비타민 D 상태 사이의 연관성은 유의하지 않았다(p = 0.659). 결론적으로, 소변 microalbumin / creatinine 치는 비만이 없는 한국 성인에서 비타민 D 상태와 반비례 관계를 가지나 비만이 있는 한국 성인에서는 그렇지 않았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 무역학회지
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• 제43권6호
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• pp.51-70
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• 2018

본 연구는 글로벌 해운기업의 목표부채비율 추정하고 자본구조와 시장점유율의 관계를 규명하고자 한다. 2010년부터 2017년까지 세계 상위 100대 해운기업을 대상으로 목표부채비율을 결정하는 요인과 부채비율이 해운시장의 시장점유율에 미치는 영향을 실증분석 하였다. 연구결과, 글로벌 해운기업은 목표부채비율을 62% 정도 조정하고 있으며, 수익성과 MB 비율은 음(+), 기업규모의 5년 만기 국고채 이자율은 양(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 전체 해운기업은 전략적으로 부채를 사용하여 시장점유율을 높이고 있는 것을 확인하였다. 그리고 해운기업을 물동량 중심과 운임 중심으로 비교분석 한 결과, 물동량 중심 기업은 부채비율을 높여 컨테이너 물동량을 늘리고, 운임 중심 기업도 전략적으로 부채를 사용하여 운임을 낮추어 시장점유율을 높이고 있었다. 특히 컨테이너 물동량 중심 기업은 운임 중심 기업보다 더 전략적 부채를 사용하여 물동량 증가를 통해 수익 증가 및 경쟁적 지위 획득을 통한 과점화 전략을 펼치고 있다. 또한 물동량 중심 기업과 운임 중심 기업을 고성장과 저성장 기업으로 비교한 결과, 고성장 기업일수록 부채비율이 시장점유율에 미치는 영향이 미흡하였다. 이는 고성장 해운기업의 경영자일수록 주식발행보다 부채발행을 통한 자산 투자 규모를 축소하는 과소투자 문제가 발생하고 있는 것을 확인하였다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 연구결과는 해운기업의 자본구조가 시장점유율에 영향을 미치는 새로운 변수로 인정될 수 있으며, 이를 해운시장의 경쟁전략과 연계하여 관리할 필요가 있음을 시사한다.

• 생명과학회지
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• 제33권6호
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• pp.490-497
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• 2023

임산부의 기존 질병 또는 임신 중 발생한 질병을 치료하기 위한 약물의 사용은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 것이 필수적이다. 하지만 약물의 태아 독성을 밝혀내는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 하며 인간 태아에게서 독성 작용을 나타내는 근거가 불분명하다. 이에 따라 최근 태아 독성 평가를 위한 시험 설계의 현대화, 예측성 개선, 동물 사용 및 투자 비용 감소를 위한 in silico 태아 독성 평가 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 태아 독성 정보를 수집하고 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 태아 독성 예측이 가능한 모델을 구축하였으며, 태아 독성 예측 모델의 입력 값으로 활용하기 위해 각 약물에 대한 구조적 및 생리학적 특성 벡터를 생성하였다. 이후 예측 정확도 개선을 위해 초매개변수를 조정하여 모델을 최적화 하였다. 개발한 태아 독성 예측 모델의 유효성을 검증하기 위해 학습 셋과 독립된 테스트 셋을 활용하여 정량적 성능 평가를 수행하였으며, 모든 모델의 약물 및 약물 후보 물질의 태아 독성 여부를 예측할 수 있는 것을 확인하였다(AUROC>0.85, AUPR>0.9). 나아가, 예측 모델의 특성 중요도를 분석하여 태아 독성과 관련성이 높은 약물의 특성을 제시하였다. 제안한 모델은 적은 비용과 시간으로 예측 점수를 제공함으로써 인간에 대한 태아 독성 연구를 설계하는 과정에 도움이 될 것을 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.79-89
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• 2023

많은 자재의 재고를 위해서는 넓은 야적공간이 요구되며, 보관기간이 길어짐에 따라 유지비용이 증가하고, 자재를 건설 현장에 적치할 경우 이동 불편과 작업공간 부족으로 안전사고가 우려된다. 반면 자재를 확보하지 못한 건설 현장은 재고가 부족하여 설계변동 등의 예상치 못한 수요 발생 시 대응이 어렵고 공기 지연 발생과 잦은 주문으로 인해 주문 비용이 증가할 수 있다. 이렇듯 적정재고량의 확보는 중요한 요소임에도 불구하고 건설 현장의 자재관리는 많은 경우에 현장관리자의 경험에 의존해 운영되는 사례가 많으므로 현장의 공정 조건이 반영된 합리적인 자재 재고관리 방안이 필요하다. 본 연구는 선후행 공정 현황, 야적장 크기, 자재 운반비, 주문 시기, 주문량 등과 같은 현장 조건을 반영하여 경제성 있는 자재관리 방법론을 제안한다. 이를 위해 공정별 여유시간, 야적장의 크기, 주문량을 주요 변수로 하여 공정표에서 부속공정을 조정하면서 적정재고량을 설정하고, 이 과정에 유전알고리즘을 적용하여 최적화된 주문 시점 및 주문량을 제시한다. 결과를 통해 도출된 운반비는 적합도 지표로 설정하고 사례적용을 통한 재고관리의 효율성을 검증한다.