환경친화적인 도로건설의 개념은 최근에 많이 언급되고 있으나 실제로 측정할 수 있는 방법론이 전무한 실정이다. 특히 환경친화성을 현장에 적용하기 위해서는 계획단계에서 적용할 수 있는 방법론이 개발되어야 한다. 본 연구의 목적은 일반국도의 환경친화성을 평가할 수 있는 방법을 개발하여 현장에 적용할 수 있도록 하는 것이다. 평가지표 개발을 위해 환경영향평가에서 제시하고 있는 총 10개 분야에서 8개의 환경친화성 지표를 선정하였으며, 정성적 평가기법과 정량적 평가기법을 함께 적용하기 위해 정성적 평가방법으로는 계층화분석법(Analytic Hierarchy Process)을 사용하였으며, 정량적 평가방법으로는 일반국도 구간에서 지표에 대한 수치를 적용하였다. 환경친화성 지표선정을 위해 시범적용된 일반국도 구간은 총 10개 구간에 120km의 연장으로 구성되어 있다. 본 연구에서 제시된 평가방법론은 일반국도의 환경에 대한 적용수준을 평가할 수 있으며, 적용에 대한 이해가 쉽고 데이터의 수집이 간편하다. 이러한 방법론을 통해 도로건설시에 환경친화성을 평가하고 보완할 수 있는 도구로 이용이 가능할 것이다. 또한 여러 도로구간들의 환경친화성에 대한 비교를 통해 환경친화성을 높일 수 있는 근거로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
도시 쇠퇴지역은 인구가 감소하고, 건축물과 시설물 등 건조환경은 노후화되고 있다. 따라서 재난·재해 발생 시 취약하며, 복구에도 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구의 목적은 쇠퇴지역의 재난·재해를 종합적으로 진단하기 위한 평가기법을 개발하고 사례분석을 통해 시사점을 제시하는 것이다. 재난·재해 종합진단지수를 산출하기 위한 평가지표를 선정하고, AHP 분석으로 유형, 구성요소, 평가지표를 포함한 계층별 가중치를 산정하였다. 산정된 가중치로 유형별 종합진단지수를 산출하고, 도시쇠퇴 수준에 따른 위험성을 분석하였다. 서울시를 사례지역으로 분석한 결과 서초구, 동작구, 금천구, 강서구 등 남부지역에서 재난·재해 종합 위험도가 높고, 서울시 도심지와 북부지역 그리고 공원 및 녹지지역에서 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 자연재난과 사회재난을 포함해 재난·재해 유형별 종합진단지수 평가체계와 기법을 제시한 점에서 학술적 의의가 있다.
에너지경영시스템은 생산 중심으로 발전하는 한국의 경제구조에서 에너지경영의 역할을 강조하여 지속 가능한 에너지 절약 및 온실가스 감축에 기여하고 있다. 에너지 성과에 대한 측정 방법론을 이해하는 것은 기업이 성공적인 에너지경영시스템을 구축하는 데 핵심 요소이지만, 적용 방법론, 적용 가능성 및 실제 활용도를 조사하려는 시도는 국내에서 찾아보기 어렵다. 본 연구는 에너지경영시스템에 관한 국제표준인 ISO 50006에서 제안한 4가지 에너지 성과 지표(EnPI)인 ①측정 된 에너지 값, ②측정 된 값 간의 비율, ③ 선형 회귀 모델, ④ 비선형 회귀 모델에 초점을 맞추어 에너지성과 측정에 대한 이해를 심화시키고, 효과적으로 확산시키기 위한 정책과 적정 관리 지표를 제시하는 것을 목표로 한다. 41명의 전문가들의 설문조사를 통해 수집된 데이터를 활용하여, EnPI에 대한 선호도와 산업 분류별, 조직규모, 전문가 유형별로 EnPI의 주요 선책 기준을 분석하였다. 연구 결과에 따르면 가장 선호되는 EnPI는 측정 된 값과 측정 된 에너지 값 사이의 비율이며 EnPI를 선택하는 기준은 사용 편의성이 가장 중요하다고 분석되었다.
항만의 역할이 변화하고 그 기능이 다양화되면서 항만배후부지의 역할과 기능은 부가가치 창출뿐만 아니라 효율적인 SCM구축을 위한 국제물류의 거점으로서 그 기능과 역할이 확대되었다. 부가가치 물류활동에 대한 항만배후단지 입주 및 항만배후부지 내 부가가치물류 활동을 통한 이익 창출형 사업모델(Biz-model) 개발에 대한 기업의 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 항만배후단지 내 국제물류센터의 입지경쟁력 평가요인을 도출하였다. 또한 요인분석 및 AHP 방법론 등 기존 연구들의 문제점을 보완하기 위해 IPA 기법을 적용하여 각 속성의 중요도와 만족도를 동시에 비교하고 분석한다. 분석 결과 19개의 평가요인은 지원정책, 성장잠재력, 시설활용, 시장접근성, 연결성 등을 포함하는 5개의 상부요인으로 분류되었다. IPA 기법을 통한 분석 결과 사분면에 속해있는 세부내용들은 항만과 항만의 배후단지를 연결하는 연결성, 시장접근성, 지원정책 등이 입주결정에 중대한 요인으로 작용하였으며, 정책적인 지원들은 우선 시정 노력이 필요하다고 밝혀졌다. 추가적으로, 연구결과는 사분면 내 세부 내용들에서 중요도는 높지만 만족도가 낮은 영역인 복합운송체계 구축 수준 및 효율성, 그리고 지원정책을 구성하는 인센티브 프로그램, 홍보 및 마케팅 지원, 입주 시 금융지원정책, 자유무역 시스템 및 관련 법규 등에 대한 집중적인 우선 시정 노력이 필요하다는 점을 시사한다.
본 연구는 초고층 개발사업의 각 단계별 리스크 요인을 정확하게 도출하고, 그 중요도의 산출 및 주요 특성을 분석하였으며, 사업타당성의 수익과 비용측면에서의 실증적 분석을 통하여, 각 단계별 리스크를 사전에 저감하고 초고층 개발사업이 사업 초기 단계에 머물러 있거나 사업 자체가 무산되는 것을 방지하는데 의의가 있다. 초고층 개발사업 각 단계 중 사업사전평가단계가 초고층 개발사업의 성패를 좌우하는 가장 중요한 것으로 나타났으며, 이와 같은 분석 결과는 사업사전평가단계에서의 시장수요 공급 및 소비자의 선호도에 대한 철저한 예측과 사업대상 부지가 위치한 지역의 기반시설 및 교통시설 여부, 그리고 경쟁시설이 과다하여 유사상품과의 공급경쟁은 없는지 등을 면밀히 검토하여 사업계획을 수립하고 금융계획을 통하여 자금조달 계획을 수립하는 것이 중요함을 시사하고 있다. 전문 직군별로는 시행자, CM사, 설계사, 시공사, 운영 유지관리회사 및 공공기관은 사업사전평가단계를, 금융기관 및 컨설팅사는 개발단계를 가장 중요하게 판단하고 있다. 사업분야별로는 전체 리스크 요인 중에서 기술 및 재무 분야가 가장 중요하고, 상위 10개 리스크 요인 중에서는 사회문화 및 설계가 가장 중요한 것으로 분석되었다. 이는 초고층 개발사업만의 두드러진 특성이라 할 수 있다. 사업타당성 분석 시 수익하락의 리스크 요인이 전 단계에 걸쳐 가장 중요하게 분석되었으며, 도출된 리스크는 개발준비단계에서는 비용증가를 초래하며, 관리 운영단계에서는 수익하락 및 비용증가를 초래하는 특징이 있다. 이러한 특징은 초고층 개발사업 추진에 있어서 분양가 임대료 객실/입장요금의 수익이 하락하지 않도록 사업 전반에 걸쳐 철저히 계획 관리해야하고, 특히 개발단계에서는 기반시설 설치비용의 증가, 관리 운영단계에서는 운영 유지보수 비용이 증가하지 않도록 철저한 관리와 함께, 가동률이 하락하지 않는 관리가 필요함을 시사하고 있다.
고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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