• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권2호
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• pp.237-269
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• 2012

본 연구는 수송부문 $CO_2$ 배출량 저감을 목표로 하는 친환경자동차에 대한 지원정책의 효과를 예측하고 정책성공의 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 자동차 이용에서 발생하는 $CO_2$ 배출량은 자동차의 유형을 선택하는 이산선택행위와 이미 선택한 유형의 자동차를 어느 정도나 운행하는지를 결정하는 연속선택행위에 의해서 영향을 받는다. 본 연구는 이산 및 연속 선택을 결합분석하는 이산 연속선택모형을 구축한 후, 한국 소비자들의 자동차 선택 및 운행거리 자료에 적용하여 자동차의 연료효율에 따라 보조금 부과금을 차등 적용하는 정책을 시행할 때 발생하는 두 가지 선택의 변화를 동시에 분석하였다. 분석 결과에 의하면 보조금 부과금이 도입되는 방식이나 상대적 크기에 따라 전기자동차나 하이브리드 자동차와 같은 새로운 유형의 친환경자동차의 예상보급률이 달라지며, $CO_2$ 배출량 저감 수준에 있어서도 상당한 차이를 나타내었다. 또한 보조금 부과금을 적절히 선택할 경우에만 정부의 세입중립성을 유지하면서도 정책효과를 거둘 수 있을 것이라는 분석 결과도 도출되었다. 따라서 연비에 따라 차등 적용되는 보조금 부과금 형태 정책의 성공 여부는 정책이 새로운 유형의 친환경자동차의 점유율에 실질적인 차이를 유발하도록 설계되었는지에 달려있다고 할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.81-92
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• 2018

Bitcoin is a cryptographic digital currency and has been given a significant amount of attention in literature since it was first introduced by Satoshi Nakamoto in 2009. It has become an outstanding digital currency with a current market capitalization of approximately $60 billion. By 2019, it is expected to have over 5 million users. Nowadays, investing in Bitcoin is popular, and along with the advantages and disadvantages of Bitcoin, learning how to forecast is important for investors in their decision-making so that they are able to anticipate problems and earn a profit. However, most investors are reluctant to invest in bitcoin because it often fluctuates and is unpredictable, which may cost a lot of money. In this paper, we focus on solving the Bitcoin forecasting prediction problem based on deep learning structures and neural decomposition. First, we propose a deep learning-based framework for the bitcoin forecasting problem with deep feed forward neural network. Forecasting is a time-dependent data type; thus, to extract the information from the data requires decomposition as the feature extraction technique. Based on the results of the experiment, the use of neural decomposition and deep neural networks allows for accurate predictions of around 89%.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.199-208
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• 2008

포장상태 예측은 의사결정과정에서 포장의 공용성능을 평가하고 사업대상구간의 우선순위를 선정하기 위한 적정한 정보를 제공해준다. 근래들어 현재의 포장상태가 장래에 어느 정도 저하되는지를 예측하려는 많은 접근이 있었으나 포장의 서비스수명을 적정히 예측하는 데에는 한계를 보여왔다. 본 논문에서는 포장상태 예측방법을 개선하기 위하여 포장상태 공용성모형과 포장상태 예측모형을 개발하였다. 공용성 모형은 실제 포장상태 분석결과를 회귀분석하여 포장의 종류별, 교통량별로 백분위 50%, 25%, 15%, 5%의 확률분포 모형을 도출한 것이다. 예측모형은 앞서 도출된 공용성모형 모형식을 기준으로 하여 대상구간 각각의 포장상태 측정값에 의해 포장상태 확률을 결정한다. 개발된 예측모형의 검증을 위하여 비교대상구간을 선정하였고, HPCI의 평균값 표준편차, 3.0이하 비율을 비교분석하였다. 이를 통하여 기존예측모형이 안고 있는 교통량, 재령, 현재 포장 상태를 고려하여 보다 현실에 부합되는 포장상태를 예측하는 방법을 제공하고자 한다.

• 보건행정학회지
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• 제15권2호
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• pp.16-36
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• 2005

Due to the existence of asymmetry of information between doctor and patient, it has been believed that doctor might affect patient's decision making process of purchasing medical care. Based on this notion, doctor's reimbursement method has been suggested as an effective policy device of improving efficiency of patient's medical care use by way of its affecting doctor's practice pattern. By using the Community Tracking Study (CTS) household and physician data set, which includes not only various information on patient's medical care use, but doctor's practice arrangements and sources of practice revenue, this paper investigates the effect of community doctor's characteristics of reimbursement method on community patient's medical care use under the control of patient's socio-demographic characteristics and community doctor's practice type. In the process of estimating econometric model, the endogeneity problem of individual health insurance purchase was corrected by using 2818. And due to the existence of sample selection problem, Heckman's two-step estimation method was used for strengthen the robustness of estimation which was adversely affected by sample selection problem The empirical results show that as the average value of community doctor's portion of practice revenue determined by prospective method out of total revenue increases, the community patient's total out-of-pocket medical cost decreases. This results suggest, as doctor's practice revenues are mainly determined by prospective method, such as capitation, doctors would be more conscious about practice cost, which might affect doctor's practice pattern and by which his/her patient's use of medical care would decrease.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권11호
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• pp.5-16
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• 2012

일부 지점에서 수행된 시추조사결과를 이용하여 미조사구간의 지층분포를 추정하는 경우, 예측하고자 하는 변수들의 공간적인 분포 추정뿐만 아니라 추정결과에 수반되는 불확실성을 정량적으로 평가하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 송도신도시 풍화토층 출현심도 추정결과의 국부적 불확실성을 지시자 방법을 이용하여 평가하였다. 지시자 방법을 이용하여 작성한 각 위치에서의 조건부 누적분포함수의 평균을 이용하여 송도신도시 풍화토층 출현심도의 공간적 분포를 추정하였다. 또한, 조건부 누적분포함수와 손실함수를 이용하여 송도신도시의 최적 풍화토층 출현심도를 결정하였다. 본 논문에서 이용한 손실함수를 고려할 수 있는 설계방법이 지반공학분야에도 잘 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 기술발표회
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• 통권2006호
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• pp.279-291
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• 2006

This study shows decision-making process for selection of cutoff wall on a wastewater treatment project. There are 10 different cut-off wall methods So, we examine the site to gather information for find appropriate methods. After using that information, 10 cutoff wall methods are reviewed for analysis. Through brainstorming, four alternatives are selected for design VE item. Following the standard VE process, we established performance criteria and evaluated function score(F) using questionnaire. The questionnaires, brainstorming and AHP method for weighting on performance criteria and evaluate function score increased the reliability of this selection process. Water Jet method, one of four methods, has the best function score(F=92.71) and the lease construction cost(as cost index 1,000). The value score also highest as 92.7, so we select the method. The result is value innovation type In addition, the authors try to calculate the environmental burden in selection process using LCA. We cannot conduct the full LCA as defined ISO, so perform Simple LCA In LCA result, the cut-off grouting has the least environmental burden as index 9.09E+01 and Water Jet method has following as the second. To selection best method to specific area and purpose, design VE/LCG process used as useful tool and it is needed to develop integrated method that evaluate VEILCC and LCA as one-set process.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권2호
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• pp.192-202
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• 2008

통행수요예측을 위한 기간의 활동기반모형은 통행자가 어떠한 활동에 무슨 교통수단을 이용하여 도달하고, 어떻게 시간을 소비하고 누구와 같이 활동을 하는지에 대한 물음에 답하기 위해 여객 중심으로 진행되었으며, 활동기반 혹은 통행기반 가구통행실태 조사 자료가 분석에 사용되었다. 본 연구는 여객이 아닌 화물차 운전자를 연구 대상으로 하며, 하루 동안 화물관련 활동이 기록된 자료가 사용된다. 여객의 통행이 통행자의 주관이 강하게 반영된 의사결정의 결과물이라면, 화물의 경우 화주와 운송업체의 영향이 크게 반영된 스케줄의 결과물이라는 차이가 있다. 본 연구는 여객의 활동기반 통행분석의 기법을 적용하여 대형 화물차의 통행사슬을 분석한다. 본 연구는 2005년에 수행된 제3차 전국물류현황조사 자료 중 8톤 이상 대형 화물자동차 운행다이어리 자료를 이용하였으며, 분석에 사용된 자료의 특징은 화물차 운전자가 하루 동안 통행한 운행 일지를 기록한 것으로 적재능력, 적재품목, 적재상태, 도착지, 도착시간 등이 기록된 것이다. 분석 결과, 영업용과 자가용 별로 도착지, 도착지유형, 적재품목 시퀀스에서의 차이를 확인할 수 있었으며, 이들을 통합한 다차원 시퀀스 역시 차이가 있음을 확인하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제9권6호
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• pp.123-135
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• 2007

In the recent years, the companies have manually recorded a production status in a work diary or have mainly used a bar code in order to collect each process's progress status, production performance and quality information in the production and logistics process in real time. But, it requires an additional work because the worker's record must be daily checked or the worker must read it with the bar code scanner. At this time, data's accuracy is decreased owing to the worker's intention or mistake, and it causes the problem of the system's reliability. Accordingly, in order to solve such problem, the companies have introduced RFID which comes into the spotlight in the latest automatic identification field. In order to introduce the RFID technology, the process flow must be analyzed, but the ASME sign used by most manufacturing companies has the difficult problem when the aggregation event occurs. Hence, in this study, the RFID logistic flow analysis Modeling Notation was proposed as the signature which can analyze the manufacturing logistic flow amicably, and the manufacturing logistic flow by industry type was analyzed by using the proposed RFID logistic flow analysis signature. Also, to monitor real-time information through EPCglobal network, EPCISEvent template by industry was proposed, and it was utilized as the benchmarking case of companies for RFID introduction. This study suggested to ensure the decision-making on real-time information through EPCglobal network. This study is intended to suggest the Modeling Notation suitable for RFID characteristics, and the study is intended to establish the business step and to present the vocabulary.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.407-413
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• 2013

유비쿼터스를 위해 u-관광정보 시스템이 연구되고 있다. 최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 관광정보는 관광상품에 대한 정보로서 관광객이 관광의사결정을 하는데 필요한 정보를 말한다. 이러한 정보가 밀착형 미디어인 모바일을 이용하여 언제 어디서나 정보를 제시하고 스마트 앱을 활용한 콘텐츠를 생성하고 효율적인 관광정보 콘텐츠를 저장하는 데이터베이스가 필요하다. 본 논문은 스마트 앱을 활용하여 관광정보 콘텐츠를 생성하고 스마트 관광정보 조회,검색, 관광정보 콘텐츠 수정, 관광정책 및 관광객의 성향과 평점을 분석할 수 있으며 이러한 효율적인 관광정보 콘텐츠를 저장 및 활용할 수 있는 모델을 제안한다. 이것이 u-스마트 관광정보 시스템이다. 가장 큰 장점은 기존의 관광정보와 관광객의 성향과 관광 평점을 스마트앱을 활용하여 실시간으로 메타 모델화하여 메타데이터베이스를 구축한 것이다. 관광정보 콘텐츠를 패턴화함으로 관광디지털정책을 생성하는데 도움을 준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제27권3호
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• pp.403-417
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• 1995

1970년대 초반에 한국의 원자력 발전소 계획이 시작된 반면, 미국에서는 1970년대 후반 이래로 신규원자력 발전소 건설은 실질적으로 중단되었다. 신규 발전소 건설 현황을 고려해 보면, 발전소가 원자력과 화력의 적절한 조합에서, 모두 화력 발전소로 옮겨가는 것으로 보인다. 그렇지만, 천연자원의 고갈이라는 관점에서, 경쟁관계인 두 발전소를 투입된 에너지의 측면에서 고찰하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 원자력과 화력의 두 발전소를 에너지 투자의 측면에서 비교 분석하였다. 비교 방법은 순에너지분석(NEA)이다. 그러한 분석을 통하여 산업체와 상품들에 대한 입력-출력 분석(IOA)을 수행하였다. 이러한 정보를 이용하여 순에너지비율(net energy ratio)을 계산하고 비교하였다. 한국의 자료가 불충분하기 때문에 미국의 발전소를 대상으로 NEA를 수행하였다. 순에너지분석이 결론적인 해답을 주지는 못하지만, 이 방법은 의사 결정 과정중의 제거절차(screening process)로 쓰일 수 있다. 에너지 계통을 고려할 때, 이러한 분석 결과는 일반적인 지침으로 사용될 수 있다. 이러한 분석은 다른 계통의 에너지사용에 대한 고찰을 하는 데도 적용될 수 있을 것이다.