• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.139-152
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• 2022

플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권3호
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• pp.247-257
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• 2023

In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.67-75
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• 2023

본 논문에서는 도시 내 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 새로운 혁신 기술 중 하나인 에어 택시 운영에 관한 연구를 다룬다. 성공적인 기술 도입과 합리적인 운영을 위해 초기에 고려해야 할 문제 중 하나인 수직이착륙장(vertiport) 위치 결정 문제를 다룬다. 교통수단 이용에 따른 비용과 이동시간을 고려하여 각 경로에서의 교통수단 예측 수요 확률을 이산 선택 모형을 활용하여 구하고, 이를 반영하여 에어 택시 이용률의 최대화를 목적으로 하는 수리적 모형을 제안한다. 본 수리적 모형은 NP-난해(NP-hard) 문제로, 위치 결정 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결방법론이 필요하다. 단순히 최적화 모형을 제안한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 교차-엔트로피 알고리즘(cross-entropy algorithm)을 활용한 문제 해결 방법론을 제안하고, 수치 실험을 통해 알고리즘의 효과성과 효율성을 확인한다. 문제 해결 방법론의 학술적 우수성 외에도, 실제 데이터 및 에어 택시 활용 계획을 고려한 의사결정의 제시는 실무적인 활용 가능성을 높일 수 있음을 시사한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.57-66
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• 2023

사회기반시설의 자산가치 평가는 자산의 효율적인 관리를 위한 합리적인 의사결정에 필수적이며, 자산을 올바르게 인식하기 위한 지표가 될 수 있다. 국내 자산가치 평가는 일반적으로 정액법 기반의 상각후대체원가를 적용하고 있어 내용연수 기간 동안 일정하게 감가상각되어 실질적인 가치를 평가하지 못하고 있다. 교량의 성능을 합리적으로 고려한 자산가치 평가를 위해 와이블 분포를 활용하여 교량의 평균수명, 신뢰도, 고장율 등 교량의 성능지표를 추정하였다. 추정된 성능지표와 결함도지수를 활용하여 새로운 자산가치 평가 방법을 제안하고 기존 방법과 비교·분석하였다. 제안한 가치평가 방법은 교량의 성능을 고려할 수 있어 기존 방법보다 객관적이고 현실성 있는 것으로 판단된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.561-566
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• 2011

In general, the early stage of urban renewal such as preparing a master plan and processing administrative works including planning permission are conducted by local governments in Korea. The local governments need to review the status of projects that are undergone in other local governments' territories. However, no integrated information system to manage information to this end at the level of nation exists in Korea. If the system would be developed, it may support central government to obtain information on required resources at the national level. In addition, local governments can gain guidance on the process and recognize potential problematic situations from others experience. The system should include functions to collect data on project summary, cost and schedule of projects according to local governments. The expected effects from using the information system are as following. First, information generated from project practice become more credible on account of management at the national level. Because the authorized party such as system administrative agents of governments are responsible for collecting and managing data. Second, the unified information system with no regard to the place where projects progresses reduces the efforts for accumulating reference data for aiding local governments decision making by providing appropriate information timely. Also, enhanced information accessibility for stakeholders make the project process clear. Finally, oversight management is enforced with visualization technology adopted in the system, presenting master plan and mass model including information on usage by floors and progressing information graphically. Ultimately, potential challenges can be anticipated by considering records accumulated from other local governments' projects. This paper presents concept, functionalities, and architecture of information system enabling to manage data from individual projects and aggregate those for oversight management for local and central governments. As a part of systems analysis, general requirements of briefing system for governments and necessary data fields to this end are identified.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권2호
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• pp.397-419
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• 2020

Business analytics is a management tool for achieving significant business performance improvements. Many organizations fail to or only partially achieve their business objectives and goals from business analytics. Business analytics adoption is a multi-stage complex activity consisting of evaluation, adoption, and assimilation stages. Several research papers have been published in the field of business analytics, but the research on multi-stage BA adoption is fewer in number. This study contributes to the scant literature on the multi-stage adoption model by identifying the critical themes for evaluation, adoption, and assimilation stages of business analytics. This study uses the thematic content analysis of peer-reviewed published academic papers as a research technique to explore the key themes of business analytics adoption. This study links the critical themes with the popular theoretical foundations: Resource-Based View (RBV), Dynamic Capabilities, Diffusion of Innovations, and Technology-Organizational-Environmental (TOE) framework. The study identifies twelve major factors categorized into three key themes: organizational characteristics, innovation characteristics, and environmental characteristics. The main organizational factors are top management support, organization data environment, centralized analytics structure, perceived cost, employee skills, and data-based decision making culture. The major innovation characteristics are perceived benefits, complexity, and compatibility, and information technology assets. The environmental factors influencing BA adoption stages are competition and industry pressure. A conceptual framework for the multi-stage BA adoption model is proposed in this study. The findings of this study can assist the practicing managers in developing a stage-wise operational strategy for business analytics adoption. Future research can also attempt to validate the conceptual model proposed in this study.

• 품질경영학회지
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• 제52권1호
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• pp.43-56
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• 2024

Purpose: The injection molding process, crucial for plastic shaping, encounters difficulties in sustaining product quality when replacing injection machines. Variations in machine types and outputs between different production lines or factories increase the risk of quality deterioration. In response, the study aims to develop a system that optimally adjusts conditions during the replacement of injection machines linked to molds. Methods: Utilizing a dataset of 12 injection process variables and 52 corresponding sensor variables, a predictive model is crafted using Decision Tree, Random Forest, and XGBoost. Model evaluation is conducted using an 80% training data and a 20% test data split. The dependent variable, classified into five characteristics based on temperature and pressure, guides the prediction model. Bayesian optimization, integrated into the selected model, determines optimal values for process variables during the replacement of injection machines. The iterative convergence of sensor prediction values to the optimum range is visually confirmed, aligning them with the target range. Experimental results validate the proposed approach. Results: Post-experiment analysis indicates the superiority of the XGBoost model across all five characteristics, achieving a combined high performance of 0.81 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.77. The study introduces a method for optimizing initial conditions in the injection process during machine replacement, utilizing Bayesian optimization. This streamlined approach reduces both time and costs, thereby enhancing process efficiency. Conclusion: This research contributes practical insights to the optimization literature, offering valuable guidance for industries seeking streamlined and cost-effective methods for machine replacement in injection molding.

• 재무관리연구
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• 제21권2호
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• pp.99-123
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• 2004

본 연구는 국내 상장기업 중에서 2000년에서 2002년도까지 사모사채를 발행한 124건의 발행 정보와 공모사채 발행을 실시한 203건의 발행정보를 표본으로 기업의 사모사채 발행에 영향을 미치는 결정요인들을 분석하였다. 회사채 조달원천의 선택에 영향을 미치는 요인으로 정보비대칭, 재무위험, 대리인비용, 독점적 정보, 신용등급 등 5개 변수를 도입하였다. 기업에 대한 정보비대칭의 정도는 사모사채 발행의 선택에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 정보비대칭에 따른 역선택을 회피하기 위한 수단으로 사모를 선택하는 것으로 보인다. 또한, 기업의 재무위험의 정도가 클수록 공모사채 발행보다는 사모사채 발행이 이루어지는 경향이 높은 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 사모계약이 가지는 재무적 재조정의 수월성과 관련이 있는 것으로 보인다. 대리인비용의 경우에는 대용변수의 선택에 따라 상이한 결과를 보이고 있다. 먼저, 주가수익률이 높은 기업일수록 사모발행을 통해 자본을 조달하는 경향이 높은 것으로 나타났다. 즉 사모발행은 부채의 대리인비용을 감소시키기 위한 수단이 될 수 있다고 추정된다. Tobin의 Q 경우는 기업의 공모사채와 사모사채 선택 의사결정에 유의적인 영향을 주지 않는 것으로 나타났는데, Tobin Q값이 높은 기업들은 강탈문제(hold-up problem)를 회피하기 위해 공모시장에 접근하는 경향이 있는 것으로 추정된다. 한편, 독점적 정보와 관련하여 기업은 내부의 정보보호를 위해서 사모사채 발행에 대한 동인을 가지는 것으로 보인다. 신용등급이 투기등급에 해당하는 기업들의 사모발행 경향이 높은 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과들은 정보비대칭의 문제점이 있는 기업이거나 또는 대리인문제를 해결하기 위한 수단으로서 사모사채 발행은 기업의 우선적 자금조달방법이 될 수 있다는 것을 시사하고 있다고 할 수 있다.

• 시큐리티연구
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• 제50호
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• pp.209-237
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• 2017

범죄 발생의 '기회'를 차단하여 범죄를 억제하려는 여러 이론들은 CCTV 활용의 가능성을 확대시켰으며, CCTV 설치로 인한 범죄율 감소와 범죄피해 두려움 감소 결과를 보여주는 실증적 연구들은 현실에서 CCTV 증설로 이어지고 있다. 특히 국내에서는 최근 5년간 약 300%이상의 CCTV 증설이 이루어졌으며, 매년 수천억 원의 예산이 투입되고 있는 중요한 국책사업 중 하나이다. 하지만, CCTV 증설에 따른 편익효과는 과연 얼마나 되는지에 대한 연구는 전무한 실정이며, 단순히 CCTV 설치로 범죄가 감소하였다는 결과는 정책적 결정에 큰 도움이 되지 않을 것이다. 이에 따라, 본 연구는 CCTV의 설치에 대한 비용편익분석(Cost-benefit Analysis, B/C 분석)을 실시하여, CCTV 설치에 관한 정책 판단의 기초자료를 제시하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 지방자치단체 및 경찰청으로부터 2011년부터 2015년 사이 CCTV 설치 대수 및 비용, 예산, 운영위원회, 범죄 발생 자료 등에 대한 데이터를 수집하고 분석하였다. 비용편익분석은 단순비용편익분석 방법과 회귀 계수에 기초한 비용편익분석 방식을 활용하였다. 범죄발생으로 인한 비용은 2010년 형사정책연구원이 수행한 연구 결과를 활용하였다. 단순비용편익분석 방법 결과, 2014년 CCTV 설치 총 비용은 2016년 물가 기준 686억 2천 6백만 원이었고, 범죄(절도 및 폭력) 발생 감소로 인한 범죄비용절감효과는 908억8천8백만 원이었다. 이는 CCTV 설치에 100원을 쓸 경우 132원의 효과가 있다는 결과이다(B/C 효율성 = 1.32%). 최귀계수를 활용한 비용편익분석 결과, CCTV 설치비용(3,192억 2천 2백 38만 원) 대비 절도 및 폭력 감소에 따른 이익이 4,863억 7천 5백 20만원으로 나타나, B/C효율성은 1.52로 나타났다. 동일한 방식으로, CCTV 설치로 인한 범죄감소의 사회 전체적 이익을 분석한 결과, 절도 및 폭력 감소로 인한 이익이 1조 4,756억 8천 6백 4십만 원으로, B/C효율성은 3.62로 나타났다. 이상의 결과는 CCTV 설치에 대한 실증적 정책 판단 근거가 될 수 있으며, 본 연구는 결과를 바탕으로 정책제언을 제시하였다.