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적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.35-48
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    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구 (A Study on Web-based Technology Valuation System)

  • 성태응;전승표;김상국;박현우
    • 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.

도시분석을 위한 인구주택센서스와 GIS의 연계활용방안 연구: 수치지도의 보완과 센서스트랙의 결정 (A Study of Collaboration between the Census and GIS for Urban Analysis: Modification of Digital Maps and Establishment of Census Tracts)

  • 구자문
    • 한국지리정보학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.27-44
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    • 1999
  • 한국에서 제작되고 있는 수치지도들은 종류도 다양하고 담고 있는 내용도 매우 많은데, 제작비용과 갱신상의 어려움을 줄이기 위하여 이미 전국적으로 완성된 1:5,000축척의 수치지도를 전국적인 기본도로 하고 포함되어 있는 속성정보를 되도록 많이 축소시켜서 미국의 타이거화일과 같이 간편히 이용될 수 있도록 하는 것이 좋다고 본다. 수치지도에 포함되어 있는 속성정보들은 많은 부분이 토지이용자료라고 볼 수 있는데, 이들은 각 지방자치단체에서 따로 토지이용정보시스템을 구축하여 전산화시키고 자주 갱신시켜서 필요에 따라 수치지도에 결합시키면 더 나을 것이라고 본다. 또한 시대의 흐름에 따라 센서스의 내용, 방법, 종류가 다양화되어야 한다고 보는데, GIS가 센서스와 결합됨으로 인하여 센서스가 좀더 신뢰성있고 효율적으로 이루어 질 수 있다고 보며, 또한 중요한 것은 인구주택총조사의 기본 발표단위를 현재의 읍, 면, 동에서 좀더 세분화된 센서스트랙과 블락그룹으로 결정하고 이용하는 것이 도시분석에 있어서나 공공서비스공급계획 등을 세우는데 있어서 좀 더 유용할 수 있다는 것이다. 이러한 분석단위의 결정은 인구수, 물리적 경계, 경제사회적 요소, 전통 등을 감안하여 신축성있게 결정하되 센서스트랙은 인구를 5,000명, 블락그룹은 1,500명 정도를 기준으로 하고, 한 개의 센서스트랙에 1~9개의 블락그룹이 포함되도록 한다. GIS와 결합되어 도시분석에 이용될 수 있는 자료들은 그 이외에도 각종 경제사회센서스, 행정기관의 각종 토지이용 및 인허가자료, 또한 여러 종류의 표본조사자료가 있을 수 있다. 이러한 자료들이 GIS의 여러 기능과 함께 수치지도와 결합되어 여러 가지로 연산이 되고 표현이 되며 각종 도시분석에 이용될 수 있도록 그 방법들이 많이 개발되고 있는데, 센서스트랙과 블락그룹의 존재는 이러한 도시분석 뿐만이 아니라 공공서비스제공의 효율성을 위해서도 필요하다고 본다.

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웹을 이용한 자기 주도적 CAI 개발 - 수학과 도형영역 중심 - (The Development of Self-Directed CAI Using Web - The main theme is the figure part of mathematics -)

  • 강석;고병오
    • 정보교육학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.33-45
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    • 2001
  • 21세기는 정보화 사회로 필요한 정보를 빠르게 찾아 자신의 문제를 스스로 해결해 나갈 수 있는 능력을 갖추지 않으면 적응하기 어렵게 될 것이다. 학교 현장에서 이러한 정보화 사회에 대처할 수 있도록 학습자 자신이 교육의 주체가 되어 스스로 학습 계획을 세우고, 다양한 방법으로 정보를 수집, 검토하여 문제를 해결해 나가는 능력을 기를 수 있도록 교육이 이루어져야 한다. 이것을 가능하게 하는 것이 컴퓨터를 활용한 학습 특히, 웹(Web)을 활용한 자기 주도적 학습이다. 즉, Web을 활용하여 지식과 정보를 학습자가 자율적으로 수집, 활용하여 독자성과 창조성을 기를 수 있는 자기 주도적 학습을 할 수 있는 프로그램이 필요하다. 따라서 본 논문은 Web를 활용하여 초등학교 수학과 도형 영역을 5단계로 재구성하고 1단계는 '여러가지 모양'에 관한 학습 단계로 도형이 무엇이고 실생활에 어떻게 활용되는지 알게 하였고, 2단계는 '점 선분 각'에 관한 학습 단계로 도형 학습의 기초를 다지게 하고 각과 도형간의 관계를 인식할 수 있도록 하였다. 3단계는 '평면도형'에 관한 학습단계로 평면도형들 간의 관계와 여러 가지 형태를 가진 도형의 넓이를 자르거나 붙여서 계산 할 수 있도록 하였으며, 4단계는 '합동과 대칭'에 관한 학습단계로 합동, 축소, 확대된 도형을 알고 실생활에 어떻게 활용되는지 알 수 있도록 하였다. 5단계는 '입체도형'에 관한 학습단계로 평면도형, 입체도형, 뿔, 회전체와의 관계를 학습할 수 있도록 하였다. 이렇게 개발한 프로그램은 Web을 기반으로 학습이 진행되므로 학습 시간과 장소의 제한에서 벗어나 언제, 어디서나 학습할 수 있으며, 학습자의 능력에 따라 학습 흐름을 조절하여 학습함으로써 완전학습은 물론, 학년의 벽을 넘어 학습할 수 있다. 또한, 프로그램 진행이 학습자 스스로 문제를 해결하게 하여 자기 주도적 학습력을 길러나갈 수 있도록 하였다.

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국내 저층 건축물의 현황에 관한 고찰 (A Study on the Status of Low-rise Buildings)

  • 박홍신
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.28-28
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    • 2011
  • 국내의 건축물에 관한 통계정보는 국토해양부에 의해서 공표된 통계연보로서 2002년부터 매년마다 제공되고 있다.(국토해양통계누리, https : //stat.mltm.go.kr/potal/stat/yearReport.do) 건축물의 통계연보는 과거부터 2002년까지 매 3년마다 공표된 것으로 알려지고 있다. 이 통계연보에는 건축물 현황과 건축허가착공 통계가 수록되어 있다. 건축물 현황에는 2009년 말을 기준으로 기존 건축물이 전체 6,618,131동으로서 용도별, 층수와 연면적별 그리고 소유구분별 등의 구분에 따라 건축물의 동수에 관한 통계자료가 포함돼 있다. 건축허가 및 착공통계에는 용도별과 구조재료별의 분류에 따라 건축물의 동수에 관한 자료가 신축, 증축 개축 이전 대수선, 용도변경 등으로 분류되어 수록돼 있다. 한편 국내에서 건축물에 대한 내진설계기준이 1988년에 제정됨에 따라 법제화되었다. 이때 내진설계의 의무 대상건축물은 6층 이상 또는 연면적 1만$m^2$이상인 건축물로 규정되었다. 그 이후 내진설계 대상 건축물이 1996년부터 아파트는 5층 이상으로, 판매시설은 연면적 5천$m^2$이상으로 확대되었고, 2000년부터 숙박시설 오피스텔 및 기숙사는 5층 이상으로 확대되었으며, 2005년부터 내진설계 의무화 대상이 3층 이상 또는 1천$m^2$이상으로 확대되었고, 2009년부터 3층 이상 건축물의 구조안전의 확인을 위한 세부절차를 규정하여 내진설계의 실효성을 확보하고 있다. 이와 같이 내진설계의 대상 건축물이 내진설계기준을 제정한 이후 현재까지 시대의 흐름에 따라 6층 이상에서 5층 이상으로 다시 3층 이상으로 계속 확대되어왔다. 이런 환경에서 현재 시점에서 사용 중인 기존 건축물 중에 내진설계가 적용되지 아니한 건축물은 1988년 3월 1일 이전에 건축허가 된 건축물과 그 이후에 건축허가 된 3층 내지 5층 이하인 저층 건축물의 두 가지로 구분할 수 있다. 이들의 내진설계가 미적용 된 건축물에 대해서는 원칙적으로 내진보강 대책 수립 및 추진이 필요한 실정이다. 국내에서는 현재 지진재해대책법에 따라 지진재해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 기존 시설물에 대한 내진대책을 추진하는 정책이 시행되고 있다. 앞으로는 이 정책의 일환으로 기존 건축물의 내진성능 확보를 위한 내진보강 대책이 구체적으로 추진될 전망이다. 이와 같이 기존 건축물에 대한 내진보강 대책을 수립하는 데는 무엇보다 그 대상 건축물의 수와 구조형식에 관한 정보가 필요하다. 이는 내진보강의 방법과 소요비용이 건축물의 층수 및 구조형식별 동수에 따라 크게 달라지기 때문이다. 이런 관점에서 살펴볼 때 내진대책의 수립에 필수인 기존 저층 건축물의 층수 및 구조형식별 동수에 관한 통계자료를 현재 건축물의 현황통계에서 손쉽게 찾아 볼 수 있으면 좋겠는데 현실은 그렇지 못한 실정이다. 현재 건축물의 현황통계에는 저층 건축물에 해당하는 층수에 관한 구분이 연대에 따라 다르고 구체적인 층수를 구분하기 어렵게 불분명한 항목으로 구성된 것과 구조형식별 분류항목이 없는 형편이다. 반면에 건축허가 및 착공통계자료에는 구조재료별 건축물 동수와 연면적에 관한 자료가 수록되어있고, 건축물 층수에 따라 분류된 통계자료는 없다. 이 연구에서는, 기존 건축물에 대한 내진보강 대책을 수립하는데 필요한 저층 건축물의 층수 및 구조재료별 동수 등에 관한 구체적인 정보를 파악하기 위하여, 건축물 통계연보에 수록된 건축물 현황통계자료에서 불명확하거나 결여된 정보를 건축허가 및 착공 통계자료로부터 얻은 정보로 보완과 보충하여 제시하고 있다. 따라서 이 연구는 기존 건축물의 내진보강 대책 수립에 필요한 5층 이하의 저층 건축물에 관한 층수별 및 구조형식별 동수에 관한 연도별 통계자료를 추정하여 제안하는데 그 목적이 있다.

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트위터 오피니언 마이닝을 통한 코로나19 기간 대학 비대면 수업에 대한 의견 고찰 (Exploring Opinions on University Online Classes During the COVID-19 Pandemic Through Twitter Opinion Mining)

  • 김동훈;강정;주영준
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제55권4호
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    • pp.5-22
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    • 2021
  • 본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19) 확산 이후 대학의 부분 또는 전면 비대면 수업으로의 전환에 대해 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 이를 어떻게 생각하고 논의하고 있는지를 파악하기 위해 진행되었다. 이를 위해 트위터에서 비대면 수업 관련 트윗을 수집한 후 감성분석 및 시계열 주제 분석을 실시하였다. 감성분석결과, 전반적으로 긍정적인 여론보다 부정적인 여론이 많았지만 시간이 지남에 따라 점차 부정적인 여론이 줄어드는 경향이 나타남을 확인하였다. 또한 월별 감성점수분포를 통해 학기 중이 방학기간보다 감성점수 분포의 폭이 넓음을 확인하였고, 이를 통해 학기 중일 때가 방학 때보다 비대면 수업에 대해 더 다양한 감정과 의견을 교환한다는 사실을 확인할 수 있었다. 다음으로 긍정트윗과 부정트윗을 구분하여 시계열 주제 분석을 실시한 결과, 긍정트윗에서는 수업환경 및 장비, 긍정적인 감정 표현, 강의시청장소, 언어수업, 시험 및 과제와 같은 다섯 가지 주요한 주제가 나타났으며, 부정트윗에서는 시간(수업시간, 쉬는시간), 시험 및 과제, 부정적인 감정 표현, 수업환경 및 장비와 같은 네 가지 주요한 주제가 나타남을 확인하였다. 또한 각 주제별 대표 키워드들의 비율을 통해 시간에 따른 주제의 변화를 파악함으로써 비대면 수업에 대한 여론의 트렌드를 살펴 보고자 하였다. 본 연구는 기존 비대면 수업 관련 연구들과는 달리 소셜 미디어 중 하나인 트위터를 활용하여 국내 대학의 비대면 수업에 대한 전반적인 의견을 파악하고자 하였으며, 감성분석과 시계열 주제 분석을 활용하여 비대면 수업에 대한 긍부정 여론을 나누어 식별 및 시간의 흐름에 따른 트렌드의 변화를 파악하였다는 점에서 학문적 함의를 지닌다. 또한 연구결과는 국내 대학에서의 비대면 수업에 대한 구성 및 개선방안 등에 활용될 수 있으며, 비대면 수업을 설계하는 대학 및 교수자들에게 도움이 될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 지닌다.

텍스트마이닝을 활용한 공개데이터 기반 기업 및 산업 토픽추이분석 모델 제안 (Development of Topic Trend Analysis Model for Industrial Intelligence using Public Data)

  • 박선영;이진무;김유일;서진이
    • 기술혁신연구
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    • 제26권4호
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    • pp.199-232
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    • 2018
  • 빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.

산림휴양공간 이용특성 분석을 위한 국내 스마트폰 산행앱(APP)의 적용성 및 활용방안 연구: 대관령 선자령 일대를 중심으로 (A Study on the Application of the Smartphone Hiking Apps for Analyzing the User Characteristics in Forest Recreation Area: Focusing on Daegwallyoung Area)

  • 장윤선;유리화;이정희
    • 한국산림과학회지
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    • 제108권3호
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    • pp.382-391
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    • 2019
  • 최근 GPS 등의 위치정보가 태그된 위치기반 소셜 네트워크 서비스에 대한 개발 및 활용사례가 증가하고 있는 흐름 속에 본 연구는 스마트폰 산행앱(APP)이 산림휴양공간의 이용특성을 분석함에 있어, 공간정보 빅데이터의 툴로서 효용성이 있는지, 효과적이고 유용한 도구인지를 검증하는 데 목적을 두고 수행하였다. 이를 위해 국내 산행앱의 기능과 서비스 특성을 파악하였고 산행앱을 기반으로 대관령 선자령 일대의 이용행태를 분석하여 설문조사 결과와 비교하고 활용가능성을 고찰하였다. 분석결과, 국내산행앱은 '정보제공형', '산행기록형', '정보공유형' 3가지로 분석되었으며 본 연구에서는 '산행기록형'에 해당하며 국내 이용자수가 많은 산행앱을 채용하여 분석하였다. 또한 대관령 선자령 일대를 대상으로 산행앱조사와 설문조사를 실시한 결과, 첫째, 방문장소와 동선의 경우, 산행앱과 설문조사기법 모두 조사가 가능하지만, GPS기반의 산행앱을 통해서는 이용동선 뿐 아니라 이용자 촬영사진 데이터를 추출할 수 있다는 점에서 산림휴양공간의 이용패턴을 파악하는데 좀 더 효율적이고 객관적인 수단임을 확인하였다. 둘째, 체류공간의 경우, 산행앱의 구간 보행속도 데이터를 통해 객관적으로 분석할 수 있다는 점이 장점이지만, 각 공간에서의 활동유형을 파악하기 위해서는 설문조사와 관찰조사가 보완 실시되어야할 필요성이 도출되었다. 본 연구는 등산객들이 직접 자신의 산행정보를 기록하는 '산행앱'의 위치기반 소셜네트워크 데이터가 기존의 설문조사 한계를 보완하여 양적과 질적인 측면에서 산림휴양공간의 이용패턴을 분석하는데 유용하다는 것을 보여주는 연구라는 점에 의의가 있다.

자율 주행을 위한 Edge to Edge 모델 및 지연 성능 평가 (Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving)

  • 조문기;배경율
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.191-207
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    • 2021
  • 오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

빅데이터를 활용한 도시공원 이용행태 특성의 시계열 분석 (A Time Series Analysis of Urban Park Behavior Using Big Data)

  • 우경숙;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.35-45
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    • 2020
  • 본 연구는 현대사회에서 도시민의 행태를 지원하는 공간으로 공원에 주목하였다. 현대의 도시공원은 특정한 역할을 하는 공간으로 국한되지 않으며, 공공의 성격을 가지고 있어 이용자의 이용행태에 따라 그 기능·의미가 변화할 수 있다. 또한, 현재 온라인상의 데이터는 방문할 공원의 선택 혹은 공원 이용행태의 결정을 지원하는 단계로 접어들었다. 이에 본 연구는 빅데이터의 자료 기반의 특징인 시계열 분석이 가능하도록 데이터를 수집할 수 있는 최초 년도인 2000년부터 2018년까지 여의도공원·여의도 한강공원과 양재 시민의 숲의 행태 변화를 빅데이터 기법인 텍스트마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network;사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 시간의 흐름에 따라 주요 이용행태와 행태에 영향을 미치는 요소에 변화가 있었다. 여의도공원·여의도 한강공원의 이용행태는 제 I시기는 '타다'(동적행태), 제 II시기는 '찍다'(정보통신서비스 행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '먹다'(에너지원 행태)로 시간의 흐름에 따라 주요 행태가 다양하게 변화하는 모습이고, 양재 시민의 숲은 제 I시기는 '걷다'(동적행태), 제 II시기는 '걷다'(동적행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '놀다'(동적행태)로 주로 동적행태 위주의 행태가 나타나는 것으로 나타났다. 주요 행태에 영향을 미치는 요소로 여의도공원·여의도 한강공원은 스포츠 및 레저, 문화·예술, 여가와 관련된 요소가 도출되었고, 양재 시민의 숲은 자연자원 요소가 도출되어 주요 이용행태에 영향을 미치는 요소에 차이가 있었다. 다음으로 대상지의 행태는 시기별로 특정 행태에 집중화되어 있으며, 차후 발생하는 행태를 선택하거나 제약하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상지에 다양한 행태가 일어나지 않을 뿐만 아니라, 공간, 시설 등이 골고루 활용되지 않고 있다는 것을 알 수 있다. 연구결과의 흥미로운 점은 두 공원에서 공통적으로 눈에 띄게 급증한 행태는 에너지원 행태(먹다, 마시다)와 소비행태(사다, 대여하다)이다. 에너지원 행태는 두 공원에서 모두 제 III시기에서 제 IV시기 사이에 10배 이상으로 치솟았으며, 다른 행태와 빈도에서 큰 차이를 보이며 월등히 높았다. 또한, 공원에 방문하는 시민들은 식음료비, 자전거 등의 대여비, 이밖에 행사 참여 등과 관련된 소비의사가 있으며, 공원이 도심 내 휴식공간에서 지역경제 활성화라는 측면에서 본다면 긍정적으로 평가할 수 있을 것이다. 본 연구는 데이터 기법을 활용하여 도시공원 이용행태를 분석하였다는 점과 오늘날 도시공원은 휴식, 산책 등의 역할을 넘어서 시대적인 트렌드를 반영하며, 소비 성향이 나타나는 놀이공간으로 성향이 변화하였다는 결과를 도출하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 현대 도시공원에서 일어나는 행태는 양과 내용이 과거와 다르게 변화하고 있다. 그러므로 빅데이터를 통해 수집되는 대규모 집단의 행태를 유형화하고, 이러한 결과를 바탕으로 이루어지는 다학제적인 논의를 통해 오늘날 도시공원을 시민들이 어떻게 이용하고 있는지를 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.