• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1339-1348
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• 2021

하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리 부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다. RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접 수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (ArcRiver)기반 하천공간정보 DB에 자동 업로드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.

• 한국조경학회지
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• 제47권1호
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• pp.39-48
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• 2019

본 연구는 점차적으로 늘어나고 있는 조경관리 민간위탁용역의 입찰추이를 조달청 나라장터의 입찰자료(2003~2015)를 바탕으로 입찰에 필수적인 항목을 선별하여 총 입찰별, 유형별, 발주처별, 지역별, 종목별 등으로 분류하여 입찰건수 및 금액별로 조사 및 분석하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 조경관리 민간위탁용역의 총 입찰건수는 10여 년간 1,112건의 증가와 487.7%의 증가율로 나타났고, 총 입찰금액의 경우는 144,504백만 원의 증가와 382.5%의 증가율이 나타났다. 둘째, 전체 조경공사에서 조경관리의 비중은 10여 년간 입찰건수에서 10%, 입찰금액에서 3%의 증가세를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, 유형별 입찰추이 분석에서는 녹지가 입찰건수에서 가장 높은 증가세를 보이는 반면, 금액에는 건물녹지가 가장 높은 증가세를 보이는 것으로 나타났다. 넷째, 지자체와 경기도, 조경식재공사업 등이 발주처별, 지역별, 종목별 등의 각 분야에서 가장 높은 입찰건수와 금액의 증가세를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해 보면 조경관리 민간위탁용역의 입찰건수와 금액은 해마다 증가하는 추세이며, 조경공간의 이용자 증가와 이에 따른 다양한 요구, 발주처의 예산문제 등의 복합적인 문제점들을 고려해 볼 때 조경관리 민간위탁용역은 계속해서 증가할 것으로 전망된다. 본 연구는 점차적으로 조경관리의 중요성이 부각되고 있는 현 상황에서 조경관리 민간위탁용역의 10여 년간의 입찰추이를 여러 분야별로 조사 및 분석하고, 체계적으로 정리함으로써 추후 조경관리 민간위탁용역의 기초자료로 활용하고, 조경관리업의 필요성을 인식시켜 향후 전문공사업에 조경관리업이 포함되는 밑바탕을 제공하며, 나아가 조경분야의 전문성 및 다양성을 넓히는 계기를 마련하는데 연구의 의의가 있지만, 조경관리의 법적인 근거, 입찰 시 자격 및 장비기준, 단위당 관리비용의 산정, 관리비의 적정성 등은 추후 보완되어야 될 부분이며, 향후 과제로 남겨두고 있다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제8권1호
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• pp.129-177
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• 1970

수도작에 있어서 수량성의 향상과 경영의 합리화률 기하기 위한 집단재배의 기술체계를 확립하고자 지역과 지대별로 임의선정된 18개소에서 집단재배와 개별재배를 한 수도에 대하여 경종 및 생육ㆍ수량구성요소의 변이를 조사연구하였으며 460개소의 집단재배와 개별재배에 대하여 경종ㆍ경영 및 조직운영등을 비교조사하고 집단재배와 개별재배의 경제성을 분석하여 그 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 집단재배와 개별재배의 경종 및 생육ㆍ수량형질에 관하여 연구한 결과는 다음과 같다. (1) 육묘에 있어서 집단재배가 비료의 3요소 특히 인산과 가리의 사용량이 많았고 약제살포의 횟수도 많았다. (2) 본답에 있어서의 경종기술은 집단재배가 개별재배보다 ${\circled1}$ 이앙기가 빨랐고 ${\circled2}$ 재식밀도에 있어서 1주당 재식묘수는 적으나 단위면적당의 포기수는 많으며 \circled3 시비량은 질소, 인산, 가리 및 퇴비의 시용량이 현저히 많았고 ${\circled4}$ 분시횟수도 많았으며 ${\circled5}$ 살충제 및 살균제의 살포횟수도 역시 집단재배에서 많았다. (3) 도북의 정도는 집단재배가 약간 더 하였고 병해충의 발생정도는 잎도열병, 목도열병 그리구 멸구, 이화명충 1화기 및 2화기의 발생이 집단재배가 적었다. (4) 집단재배를 한 수도의 간장 및 수장은 길고 고중도 무거웠다. 그리고 조고비율은 집단재배에 있어서 80.9%, 개별재배가 69.9%로서 높은 유의차가 있었다. (5) 수량구성요소인 수수와 1수평균영화수가 집단재배에서 현저히 많았고 현미 1000립중도 무거웠으며 등숙율은 개별농가의 벼와 차이가 없었고 그 변이계수는 집단재배가 개별재배에 비하여 모두 작은 값을 보였다. (6) 현미수량은 평균 10a당 집단재배 459.0kg, 개별재배 374.8kg으로서 84.2kg이나 전자가 많았으며 그들간의 변이계수는 집단재배에서 작게 나타났다. (7) 기간재배기술과 수량구성요소의 상관관계에 있어서 고도의 유의상관을 보인 것은 파종기와 1수영화수, 못자리 약제살포횟수와 1수영화수, 이앙기와 1수영화수, 본답의 인산시용량과 수량, 본답의 가리시용량과 등숙율, 분시횟수와 수량등에서 정(+)상관을 보였고 파종기와 등숙율간에는 부(-)상관을 보였다. 2. 집단재배와 개별재배의 경종\ulcorner경영 및 조직운영에 대하여 종합적으로 조사비교한 결과는 다음과 같다. (1) 집단재배의 품종수는 13개이고 개별재배에서는 47품종으로서 개별재배가 품종의 단순화를 기하지 못하고 있다. (2) 육묘기술에 있어서 비료3요소 특히 인산과 가리의 시용량이 많았고 약제살포횟수가 많다는 것은 1ㆍ의 실험결과와 같으며 이밖에 집단재배의 경우에는 종자소특이 100% 실시되었으며 파종량도 3.3$m^2$당 표준파종량인 3.6～5.4이 파종이 많이 실시되었으나 개별재배에서는 박파와 밀파가 많아 파종량의 변이가 컸었다. (3) 이앙기, 재식밀도, 병충해방제, 약제살포횟수, 시비량 및 분시횟수등은 1.의 결과와 같으며 추경 및 객토와 동력경운기의 사용은 집단재배에서 많았으며 이앙방식은 종전의 정방형식에서 극단적인장방형식으로 많이 바뀌었으며 물관리에 있어서는 중각낙수와 간단관수가 비교적 많이 실시되었다. (4) 현미수량은 평균 10a당 집단재배가 466kg이고 개별재배는 380kg으로서 전자가 86kg 많았다. (5) 병충해방제작업이 집단재배에서 집단방제로 많이 실시되었고 종자소독도 80% 이상의 공동으로 이루어 졌으며 수확, 수확물의 운반, 탈곡, 논갈이 작업등도 개별재배에서 보다 많이 공동으로 이루어졌다. (6) 집단재배에서 객토 및 퇴비의 사용이 현저히 많았으며 그 작업도 공동으로 이루어진 비율이 높고 또한 노동력의 투입도 많았다. (7) 육묘 및 본답의 물관리작업은 집단재배가 개별재배보다 노동력의 투입이 적었다. (8) 비료, 농약 및 노동력등의 비용가액은 집단재배가 개별재배보다 많았으며 약 2배에 가까웠다. (9) 경영규모는 3ha로부터 7ha 이상의 범위에 있으며 5ha내외의 것이 많았고 1개소의 집단재배는 10～20개 정도의 필지로 되어있는 것이 대부분이었다. (10) 경영자 및 경작자의 학력은 집단재배의 회장, 재배반장, 방제반장 및 수리반장 모두 국민학교졸업 이상이 93.7%이며 개별재배는 83%를 보였고 그들의 연령은 40～45세가 가장 많으며 이러한 경향은 양자가 비슷하였다. (11) 집단재배의 운영에 관한 주요설문에 대한 경작자들의 반응은 집단재배를 함으로서 확실히 수량은 증가하였는데 이것은 시비법개선과 병충해방제의 효과가 가장 컸다고 생각하는 사람이 많았고 집단재배를 함으로서 영농자재의 입수와 모든 작업이 적기에 이루어 졌다고 하는 것이 많았다. 또한 경작노력은 적게 들었다는 것이 66.8%이며 이앙노력은 집단재배가 오히려 더 들었다는 것 그리고 관의 간섭이 많았다는 것 등이 특이한 것이며 집단재배의 계속을 원하는 농가가 74.5%이고 원치 않은 농가가 25.5%였었다. 3. 집단재배와 개별재배의 경제성을 분석한 결과는 다음과 같다. (1) 경영비의 비용가액중 퇴비, 금비, 농약대 및 고용노임은 집단재배에 있어서 개별재배보다 각각 335원, 199원, 388원 및 303원이 더 투입되어 큰 차이를 보였으나 기타생산비목들은 집단재배와 개별재배간에 큰 차이가 없었다. (2) 총수익에서 경영비를 뺀 소득은 집단재배에서 24,302원이였고 개별재배에서는 20,168원으로 집단재배에서 10a당 4,134원의 소득증대를 나타내었다. 본 연구에서 수도집단재배는 새로운 기술의 적용도를 높이고 경영의 합리화를 기하여 안전다수확으로 개개 농가의 소득증대에 기여하였을 뿐만아니라 농민에게 새 기술의 적용이 유익했다는 실증을 보여 줌으로서 농민 스스로의 생산과정에 파급적이며 영속적인 변화를 촉진시킬것이라는 또 하나의 결론을 얻었다.