• 제목/요약/키워드: Actual Cost Addition Method

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OSC 활용 의사결정 지원을 위한 경제성 분석 지표 개발 및 사례 시나리오 분석 - 공동주택 PC공법을 중심으로 - (Development of Economic Analysis Indicators and Case Scenario Analysis for Decision-making support for Off-Site Construction Utilization of Apartment Houses)

  • 윤원건;배병윤;신은영;강태경
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.24-35
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    • 2023
  • 최근 국토교통부 '제6차 건설기술진흥기본계획' 및 '스마트 건설 활성화 방안(2022.7.20.)' 등에서 국내 건설 산업 혁신 방안의 하나로 제시되고 있는 PC (Precast Concrete), 모듈러(Modular) 등 탈 현장 건설 생산방식인 OSC (Off-Site Construction)는 공기 단축, 원가 절감, 품질 향상, 건설 폐기물 감소, 안전사고 감소 등 각종 장점이 있는 것으로 알려져 있으나, 현장타설 기반의 전통적 RC공법에 비해 비싼 공사비로 인하여 활용 확산에 제약이 되어왔다. 본 연구에서는 이러한 OSC 활용성을 개선할 수 있도록 공동주택을 대상으로 계획·설계단계에서의 의사결정을 지원할 수 있는 경제성 분석 지표 및 방법론을 제안하였다. 국내·외 연구, 기술자료 조사 등을 통해 전통적인 경제성 분석의 틀에서 공사비 외에도 정량화 가능한 다양한 공동주택 OSC(PC공법 기반) 방식의 경제성 연관 요인들의 특성을 검토하였으며, 최종 편익 부문 지표로는 OSC의 기술적 장점을 반영한 '공사기간', '재해발생', '폐기물발생', '온실가스배출' 을 도출하였다. 또한, 이렇게 제시된 경제성 분석 지표 및 편익 산출기준을 실제 공동주택 사례 데이터를 기반으로 시나리오 분석을 실시하여, 기존 RC공법과의 공사비 차이를 상쇄시키는 편익 수준을 검토하였다. 향후 세부 지표별 측정 기준 적용성에 대해 추가적인 사례 연구 수행과 편익 지표 보완이 필요할 것으로 판단되며, 이를 통해 보다 개선된 효과 검증도 가능할 것으로 판단된다.

학습방법개선과 후처리 분석을 이용한 자동문서분류의 성능향상 방법 (Reinforcement Method for Automated Text Classification using Post-processing and Training with Definition Criteria)

  • 최윤정;박승수
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권7호
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    • pp.811-822
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    • 2005
  • 자동문서분류는 문서의 내용에 기반하여 미리 정의된 항목에 자동으로 할당하는 작업으로서 효율적인 정보관리 및 검색등에 필수적인 작업이다. 기존의 문서분류성능 향상을 위한 연구들은 대부분 분류모델 자체를 개선시키는 데 주력해왔으며 통계적인 방법으로 그 범위가 제한되어왔다. 본 연구에서는 자동문서분류의 성능향상을 위해 데이터마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처 리 방법에 의한 RTPost 시스템을 제안한다. RTPost 시스템은 학습문서 선택작업 이전에 분류항목 설정의 문제를 다루며, 분류함수의 성능보다는 지정방식의 문제점을 감안하여 학습과 분류 후처리 프로세스를 개선하려는 것이다. 이를 통해 분류결과에 중요한 영향을 미쳐왔던 학습문서의 수와 선택방법, 분류모델의 성능등에 의존하지 않는 안정적인 분류가 가능하였고, 이를 분류오류율이 높은 경계선 인접영역에 위치한 문서들에 적용한 결과 높은 정확율을 얻을 수 있었다. 뿐만 아니라, RTPost 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다.

슈퍼컴퓨터 최적 실행 지원을 위한 하드웨어 성능 카운터 기반 프로파일링 기법의 확장성 연구 (A Study on Scalability of Profiling Method Based on Hardware Performance Counter for Optimal Execution of Supercomputer)

  • 최지은;박근철;노승우;박찬열
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제9권10호
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    • pp.221-230
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    • 2020
  • 한정된 자원을 여러 사용자에게 공유해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 응용프로그램의 실행을 최적화하는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간, 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서는 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 소스코드에 대한 별도의 이해 없이 응용프로그램 특성분석을 실행하고, 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링 알고리즘을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행지원을 위한 프로파일링 테스트베드 클러스터를 구축하고 구축한 클러스터 환경에서 하드웨어 성능 카운터를 기반으로 응용프로그램의 특성을 분석하는 프로파일링 기법의 확장성을 실험하였다. 이를 통해 응용프로그램의 문제크기를 축소하거나 프로파일링에 사용되는 노드수를 최소화하여도 개발한 하드웨어 성능 카운터 기반의 프로파일링 기법이 확장성 있게 동작하여 실제 스케줄링 최적화시에 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 실험을 통해 프로파일링에 사용되는 노드의 수를 1/4로 줄여도 전체 노드를 사용한 프로파일링 대비 응용프로그램의 실행 시간이 1.08% 증가할 뿐 스케줄링 최적화 성능은 순차실행 대비 최대 37% 향상되었다. 또한 응용프로그램의 문제크기를 축소하여 프로파일링한 결과 프로파일링 데이터 수집 단계의 시간적 비용을 1/4배 이상 낮추면서 최대 35% 성능 향상 효과를 얻었다.

부동산간접투자상품이 결합된 포트폴리오의 수익률과 위험에 관한 연구 (A Study on the Yield Rate and Risk of Portfolio Combined with Real Estate Indirect Investment Products)

  • 최숙현;김종진
    • 지적과 국토정보
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    • 제49권1호
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    • pp.45-63
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    • 2019
  • 본 연구는 최근까지 우리나라는 재산 3분법을 바탕으로 주식, 채권, 실물부동산으로 구성된 전통적인 포트폴리오에 투자하는 것이 대부분이었으나, 포트폴리오 구성시 대표적인 부동산 간접투자상품인 리츠, 부동산펀드 등을 복합적으로 구성한 결과가 투자성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 포트폴리오 구성의 가장 적합한 방법인 평균분산모형을 이용한 실증분석을 하였다. 사용변수는 복합자산 포트폴리오를 보유 자산의 구성에 따라 Portfolio A~Portfolio G까지 분류하였으며, 가격지수는 KOSPI, KRX BOND, REITs(TRUS Y7), FUND(HanwhaLasal), OFFICE(Seoul)로 선정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째의 경우 채권, 주식, 리츠와 부동산펀드가 결합된 Portfolio D와 실물부동산인 오피스가 추가된 Portfolio G의 위험이 가장 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 채권, 주식, 리츠로 구성된 Portfolio B와 부동산펀드가 추가된 Portfolio D가 위험이 가장 낮은 것으로 나타났고, 수익률의 경우 채권, 주식, 오피스와 부동산펀드로 구성된 Portfolio F와 리츠까지 편입된 Portfolio G가 가장 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 전통적인 재산 3분법으로 구성된 실물부동산 보다 부동산의 비유동성 한계를 제거한 부동산간접투자상품인 리츠와 부동산펀드를 포트폴리오에 구성시 더 효과적인 것으로 분석되었다. 따라서 직접투자의 가장 큰 단점인 비유동성 문제를 해결하여 투자자의 위험을 최소화할 수 있고, 부동산의 소유에 따른 비용을 절감할 수 있으며, 소액으로도 투자가 가능한 부동산 간접투자시장의 활성화가 더욱 필요할 것으로 보인다.

비파괴검사법을 이용한 공동주택 마감재 종류에 따른 콘크리트 압축강도 비교평가 (Comparative Evaluation of Concrete Compressive Strength According to the Type of Apartment Building Finishing Materials Using Nondestructive Testing)

  • 홍성욱
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제28권1호
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    • pp.32-38
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    • 2024
  • 공동주택의 경우 사람의 실거주 및 코어시험 시 일어나는 분진 및 소음 등으로 인하여 비파괴검사를 진행하기 어려워 공용부 및 지하 주차장에서 매번 점검이 이루어지며, 저가 수주로 인한 콘크리트 면의 실험이 아닌 마감재 위에서 실험을 진행하여 부실점검이 발생할 수 밖에 없는 실정이다. 또한 강도 추정을 위한 제안식들은 시험조건과 환경의 차이에 따라 변동폭이 크고, 동일한 측정값을 나타내더라도 제안식 마다 그 편차가 커 정확한 강도 추정이 어려워 사용에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이에 공동주택에 주로 사용되는 마감재를 선정하여 마감재를 제거하지 않고 직접 마감재에 비파괴검사법을 활용하여 마감재 종류에 따른 콘크리트 압축강도 비교 평가를 하고자 한다. 마감재 종류에 따른 초음파속도법을 이용한 콘크리트 추정압축강도 신뢰도 평과 결과는 다음과 같다. 초음파속도법을 통해 도출된 추정압축강도와 압축강도의 오차율은 21.83% ~58.89%로 광범위한 변동폭을 보이며. 추정압축강도에 대한 마감재 유무의 영향은 미비한 것으로 나타났다. 이에 마감재 종류를 더 선정하여 마감재 유무에 따른 초음파속도법 연구가 필요하며 신뢰도를 높일 수 있는 추정기법 연구가 필요하다.

자가 학습을 위한 MRI Simulator 초기 검사 프로그램 개발 (Development of MRI Simulator Early Diagnosis Program for Self Learning)

  • 정천수;김종일
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.403-410
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    • 2015
  • MRI는 1970년을 시작으로 자장 세기와 수신 채널 수, 촬영시간의 단축 등으로 많은 발전을 해 오고 있으며, 병원 또한 각종 전산 시스템과 무선 네트워크의 발전으로 인해 각종 진료 영상장비로부터 디지털 영상을 획득, 저장 및 관리하게 되었다. 하지만, 국내 대학들은 고가의 실습장비와 유지비로 인하여 자체에서는 실습을 하지 못하고 있으며 임상 실습에 의존하고 있다. 이에 윈도우즈 운영체제의 PC상에서 MR 환자의 검사 프로그램을 개발하여 학생들이 많이 다루어 봄으로써 임상에서 근무하기 전 많은 도움을 주고자 하였다. MRI Simulator의 Relational Database 설계는 각 기능과 자료의 특성에 따라 7개의 Table로 구성하였으며, 환자정보 설계는 임상에서의 환자등록 방법을 기준으로 각 단계별 기능을 분류 하였다. 또, 검사를 위한 기본 정보 설정을 가정하여 각각의 설정 값 및 그 내용을 분류 하였다. 실행 단계별 메뉴는 한 눈에 볼 수 있도록 왼편에 배열을 하였다. 환자 등록은 이름, 성별, 고유번호, 생년월일, 몸무게 등 기초정보를 입력하고, 환자의 자세와 검사 방향을 설정하였다. 또, 검사부위와 Pulse Sequence을 나열하고, 선택하도록 분류하였다. 그리고 Protocol 이름과 부가 인자들를 입력할 수 있도록 하였다. 최종 화면은 검사 영상과 환자 정보, 검사 조건 등을 확인할 수 있도록 설계하였다. 이 프로그램을 통해 환자정보의 입력과 검사조건의 변경을 학습해봄으로써 이론과 실습을 통한 용어의 이해에 많은 도움을 주어 실제 임상근무에서 배우는 시간을 단축시킬 수 있다.

발굴조사보고서 평가결과에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 -2014년~2016년도 보고서 평가결과를 중심으로- (A Study on Factors Affecting the Results of Excavation Reports from 2014 to 2016)

  • 김재규;김태균
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제51권2호
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    • pp.124-137
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    • 2018
  • 발굴조사보고서 평가 제도가 시행된 지 10여년이 되었지만 평가 제도에 대한 분석 연구는 진행되지 않았다. 이에 본 연구는 첫째, 평가 제도의 변천에 대해서 고찰하였고, 둘째, 평가 결과에 영향을 미치는 평가 요인 분석을 진행하였다. 제도 분석 결과 현재 평가 결과는 PQ에서 활용되고 있는데 평가 대상 기관은 발굴기관으로 한정되어 있어 입찰에 참여하는 박물관 등에 불이익을 발생할 수 있다는 것을 제시하였다. 또한 현재 소수의 심사위원이 보고서를 평가하기 때문에 평가 부담의 완화를 위해서 증원이 필요하다는 것을 지적하였다. 평가 요인 분석 결과, 가산점이 명목적 점수는 낮지만 실질적 영향 점수가 높다는 것을 확인하였다. 또한 보고서 체계, 머리글, 자연고고환경, 조사범위와 방법, 편집 인쇄 지표의 경우 타 지표에 비해 영향력이 낮고 만점에 가깝기 때문에 이에 대한 지표 개선이 필요하다는 의견을 제시하였다. 또한, 현재 발굴 비용에 따른 군별 분류 금액의 적정성을 검토하여 연도별 군별 회귀분석을 실시하였고, 분석 결과 2015년, 2016년의 경우 2군과 3군에서 발굴 비용이 평가 점수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 발굴 비용에 따라 평가 결과에 영향을 미치지 않기 위한 최초의 목적과 부합하지 않는 것으로 군별 분류 금액 산정 시 심도 있는 접근의 필요성을 강조하였다.

영상정합을 이용한 교통밀도 수집방법과 수집 데이터 비교분석 (A study on the Traffic Density Collect System using View Synthesis and Data Analysis)

  • 박범진;노창균
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.77-87
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    • 2018
  • 교통밀도는 교통수요와 가장 직접적인 관계가 있으므로 거시적인 지표 중에서 가장 중요하다고 알려져 있으며(Traffic Engineering, 2004), 특정시각 주어진 거리 안의 존재하는 차량의 대수로 정의한다. 하지만, 밀도는 기상과 도로조건 및 비용 상의 문제로 인하여 현장에서 직접 수집이 어렵다. 이런 이유로 속도와 교통량보다 상대적으로 연구가 활발하게 이루어지지는 않아 수집방법에 관한 다양한 시도뿐만 아니라 측정된 값의 정확도에 관한 연구가 많이 부족하다. 이에 본 논문에서는 밀도를 측정할 수 있는 방법으로 여러 대의 카메라 영상을 정합(synthesis)하는 기술을 활용하였다. 이러한 밀도수집시스템으로 수집한 밀도를 정의에 기반한 참값으로 선정하고, 이 값을 전통적인 측정방법들로 산출한 밀도와 비교하였다. 비교결과, 관계식(fundamental equation)을 이용한 산출방법으로 산출한 밀도 값이 참값과 비교하여 RMSE(Root Mean Square Error)가 1.8-2.5로 가장 참값에 가깝다. 또한 향후 밀도를 직접 수집할 때 유의하여할 수집 간격 등의 간과하기 쉬운 이슈사항을 순간밀도와 평균밀도를 산출하여 알아보았다. 실험 사이트의 실제 교통상황은 LOS B임에도 불구하고, 초 당 순간밀도는 최대(16veh/km)에서 최소 2(veh/km)의 값이 다양하게 관측되어 교통상황의 판단이 어려웠다. 하지만 30초 간격으로 15분 평균밀도는 8.3-7.9(veh/km)로 정확하게 LOS B를 판단하였다.

내비게이션 경로설정에서 최단거리경로 탐색을 위한 A*와 Dijkstra 알고리즘의 하이브리드 검색법 (A Hybrid Search Method of A* and Dijkstra Algorithms to Find Minimal Path Lengths for Navigation Route Planning)

  • 이용후;김상운
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권10호
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    • pp.109-117
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    • 2014
  • 내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.

소형 UAV의 산업 응용을 위한 자동 정밀 착륙에 관한 연구 (A Study on Automatic Precision Landing for Small UAV's Industrial Application)

  • 김종우;하석운;문용호
    • 융합정보논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.27-36
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    • 2017
  • 최근 군수 산업, 해양수산업, 농업, 공업, 서비스 등의 거의 모든 산업 분야에서는 소형 무인항공기를 사람이 접근하기 힘들거나 CCTV가 설치되지 않은 영역에 대해 공중 촬영이나 근접 비행 등에 활용하고 있다. 또한 소형 무인기 촬영 정보를 토대로 감시나 통제, 또는 관리를 효율적으로 수행하기 위한 응용 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일련의 설정된 작업을 부여하고 자동으로 그 임무를 수행하도록 하는 임무 기반 형태의 작업을 수행하기 위해서는 소형 무인항공기가 안정적으로 비행해야 할 뿐만 아니라 일정시간마다 에너지를 충전할 수 있어야 하며, 또한 무인항공기가 임무 종료 후에는 특정 지점에 자동으로 그리고 정밀하게 착륙해야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 소형 무인항공기 자체에서 촬영하는 동영상으로부터 착륙 지점에 설치되어 있는 마커를 탐지하고 인식하는 과정을 통해 착륙을 유도하는 자동 정밀 착륙 방법이 필요하며, 본 논문에서는 저가의 범용 소형 무인비행체를 사용함에 있어서 고 사양을 요구하는 다른 여러 가지 인식 기법들을 사용하지 않고 단순한 탬플릿 매칭 기법을 적용하여서도 정밀하고 안정된 자동 착륙이 가능함을 나타내고, 시뮬레이션과 실제 실험을 통해서 수 센티미터 이내의 오차를 보이는 정밀 착륙이 가능하며, 이는 산업 현장에 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다.