• 대한교통학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.81-92
• /
• 2012

현재 예비타당성조사 지침에서는 수단전환이라는 대중교통수단이 가지는 특성을 고려하지 못한 채 도로부문의 영향권 설정기준을 철도사업과 같은 대중교통수단의 투자평가에도 적용하고 있어 문제가 발생하는 바, 본 연구에서는 대중교통수단 투자평가에 적용할 수 있는 영향권 설정지표와 기준을 제시하고자 하였다. 이에 가상의 사업을 설정하여 기존의 방법론과 본 연구 방법론을 적용하여 비교하였다. 분석결과 기존 방법론과 119억의 편익 차이가 발생하는 것으로 나타났으며, 영향권 내 수단전환 통행량의 수렴성은 본 연구 방법론이 수단전환통행량의 93%, 기존 방법론이 76%를 영향권 내에 포함하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 대중교통수단의 투자평가에 범용적으로 적용할 수 있는 영향권 설정기준을 기존의 방법론과 비교하여 제시하였다.

• 유통과학연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.5-12
• /
• 2010

우리나라의 철도운송 분담율은 매년 6%를 유지하고 있으나 철도물류에 대한 지속적인 투자 및 물류 합리화 여부에 따라 철도물류는 상반된 결과를 가져올 것이다. 철도물류의 발전에 크게 기여할 것으로 예상되는 남북철도 뿐만 아니라 철도물류에 대한 연구가 상당히 미흡한 상황에서 철도 물류기지의 수요예측, 규모를 예측하고, 물류기지를 통한 남북철도 활성화 방안을 연구하고자 하였다. 철도 물류기지를 통한 남북철도의 활성화 방안으로서 첫째, 물류기지에서 취급하는 석탄 수요자와의 파트너쉽을 강화하여야 하며, 둘째, 강릉에서 제진까지 동해 북부선의 건설이 필요할 뿐만 아니라 노후화된 북측 선로의 유지보수에 필요한 재정적 지원이 이루어져야 한다. 셋째, 장·단거리 운송 및 대형 화주에 대한 철도운임을 탄력적으로 적용할 필요가 있으며, 넷째, 해외 광산개발 참여 등을 통하여 철도 운송권을 확보하여야 하고, 다섯째, 양회사와 같은 소형 화주를 지속적으로 발굴하여야 한다.

• 의학교육논단
• /
• 제18권2호
• /
• pp.51-57
• /
• 2016

This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.65-75
• /
• 2016

장기간 사용하지 않는 군수 수리부속품으로 인한 국방예산의 낭비가 발생하는 반면에 야전부대에서 재고부족으로 필요한 수리부속이 적시에 보급되지 못해 문제가 되고 있다. 초과재고의 발생 원인은 민간분야처럼 다단계 군수지원체계에서 하위공급망에서 상위공급망으로 갈수록 수요정보왜곡에 의한 채찍효과 때문인 것으로 알려져 있다. 하지만 군수정보체계 개선 이후 채찍효과의 가장 직접적인 원인이었던 사용자부대의 수요정보를 군수사가 공유할 수 있음에도 불구하고 초과재고 현상이 지속적으로 발생하고 있고 기존의 연구만으로 재고부족 현상은 설명할 수 없다. 또한 기존의 연구는 주로 적정 재고량을 예측하는데 중점을 두었으며 예산과정의 특성(예산주기, 조달기간, 인가저장 유무)은 크게 관심을 두지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템 다이내믹스 이론과 시뮬레이션 기법을 통해 군수지원체계에서 예산과정에 의해 발생하는 정보왜곡과 이로 인한 초과재고 및 재고부족 현상을 분석하는 것이다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.64-73
• /
• 2019

The manufacturing companies under Make-To-Order (MTO) production environment face highly variable requirements of the customers. It makes them difficult to establish preemptive production strategy through inventory management and demand forecasting. Therefore, the ability to establish an optimal production schedule that incorporates the various requirements of the customers is emphasized as the key success factor. In this study, we suggest a process of designing the simulation model for establishing production schedule and apply this model to the case of a flat glass processing company. The flat glass manufacturing industry is under MTO production environment. Academic research of flat glass industry is focused on minimizing the waste in the cutting process. In addition, in the practical view, the flat glass manufacturing companies tend to establish the production schedule based on the intuition of production manager and it results in failure of meeting the due date. Based on these findings, the case study aims to present the process of drawing up a production schedule through simulation modeling. The actual data of Korean flat glass processing company were used to make a monthly production schedule. To do this, five scenarios based on dispatching rules are considered and each scenario is evaluated by three key performance indicators for delivery compliance. We used B2MML (Business To Manufacturing Markup Language) schema for integrating manufacturing systems and simulations are carried out by using SIMIO simulation software. The results provide the basis for determining a suitable production schedule from the production manager's perspective.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.108-118
• /
• 2018

최근 4차산업혁명으로 대두되는 기술혁명 변화에 농업분야도 환경변화에 효율적으로 대응하기 위해 ICT 기술을 적용한 스마트팜 구현 등의 혁신을 추구하고 있다. 하지만 이러한 혁신을 위한 변화기술은 다양한 공간정보에 기반한 농작물 현황에 대한 분석과 예측 기법이 필요하다. 이러한 분석기법은 주기적이고 과학적인 공간정보에 기반할 때 보다 과학적인 결과를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 기상변화에 따라 민감하게 반응하는 배추, 무, 마늘, 양파, 고추를 선정하여 항공사진측량을 이용한 재배면적 추정, 채소 작황 현황 및 연도별 변화를 분석하였다. 본 연구 결과로 농업분야의 원격탐사를 활용한 재배면적 산정 및 작황현황 분석 가능성을 제시하였으며, 공간정보 기반의 채소주산단지 시계열 정보는 효율적인 농업환경 관측 자료로 활용될 것으로 예측된다.

• 전기학회논문지
• /
• 제68권1호
• /
• pp.27-35
• /
• 2019

There is a growing interest in various microgrid solutions that supply electricity 24 hours a day to off-grid areas where are not connected with the main grid, and Korea has many positive effects by constructing overseas microgrids as a country operating the emission trading scheme. Since it is not clear how to obtain load curves that is one of the inputs of the HOMER used to design a microgrid optimization plan, or it is necessary to examine whether electricity is supplied to the peak load level of the areas where have not received the electricity benefits from the viewpoint of the demand management, a methodology should be developed to know the load composition ratio and the shape of the daily load curve. In this paper, the relative coefficient and average load information for each load group obtained from the survey are used besides peak load and total average load. A mathematical model is proposed to derive the load composition ratio in the form of a Quadratic Programming and the load forecasting is performed using simple linear regression with future indicators. The effectiveness of the proposed method is confirmed for the Philippine island region supported by Korea Energy Agency and the Asian Development Bank.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.120-126
• /
• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.409-414
• /
• 2021

미세먼지에 대한 심각성이 사회적으로 대두됨에 따라 대중들은 미세먼지 예보에 대한 정보의 높은 신뢰성을 요구하고 있다. 이에 따라 다양한 신경망 알고리즘을 이용하여 미세먼지 예측을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다양한 알고리즘으로 연구되고 있는 신경망 알고리즘들 중 대표적인 알고리즘들의 예측 성능 비교를 진행하였다. 신경망 알고리즘 중 DNN(deep neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short-term memory)을 이용하였으며, 하이퍼 파라미터 탐색을 이용하여 최적의 예측 모델을 설계하였다. 각 모델의 예측 성능 비교 분석 결과, 실제 값과 예측 값의 변화 추이는 전반적으로 좋은 성능을 보였다. RMSE와 정확도를 기준으로 한 분석에서는 DNN 예측 모델이 다른 예측 모델에 비해 예측 오차에 대한 안정성을 갖는 것을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.39-48
• /
• 2020

본 연구는 한국 노인장기요양 서비스 이용 상태의 결정요인과 상태 의존성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 한국복지패널 자료를 이용하여 시간이 지남에 따른 서비스 이용 상태간 전환 패턴을 랜덤효과 다항로짓 모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 노인장기요양 서비스 이용 상태에 있어 강한 상태 의존성을 확인하였다. 특히 초기 상태에서 노인장기요양보험 이용자는 상태가 지속되는 경향이 강한 것으로 나타났다. 개인의 인구통계학적 특성 중 연령이 높을 수록 노인장기요양보험 이용 상태일 확률이 높아지는 반면 혼인상태에 있는 경우 유의하게 낮았다. 거주지역 경우 도농 복합군 거주자는 준거지역에 비해 노인장기요양보험 이용 상태일 확률이 유의하게 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 노인장기요양 서비스 이용자가 강한 상태 의존성을 가진다는 사실은 향후 수요예측에 있어 기존 이용자의 이용 기간 증가도 충분히 고려하는 것이 중요함을 시사한다.