• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.50-58
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• 2011

린은 고객이 정하는 가치를 정의하고 가치의 흐름에 방해되는 불필요하고 낭비되는 요소를 없애는 과정을 기본으로 하는 경영철학이다. 생산관리에서 출발한 린이라는 경영철학은 건설 산업에서“린 건설”이라는 이름으로 건설단계에서 시작되었으며 이제는 생산성 향상을 효과적으로 이룰 수 있는 설계단계로의 확장이 필요한 시점이다. 현재 국내의 구조설계업무방식은 순차적 공학 개념의 Point-based Design 방식으로 설계자의 경험과 판단에 의존하여 초기 설계안을 결정하고 이후 상세설계를 진행하는 과정으로 설계업무가 진행되었다. 이에 반해 동시공학 개념의 Set-based Design 방식은 전체 프로젝트 관점에서 낭비요소를 없애고 프로젝트 생산성 향상을 위해 다양한 설계안을 제한된 범위 내에서 바로 선택하지 않고 더 확실한 정보가 나올 때까지 설계안의 선택을 유보하여 합리적이고 경제적인 설계안을 결정하는 린 기반의 설계 프로세스이다. 본 연구에서는 전통적인 구조설계방식에 대해 SBD방식을 도입하고, SBD프로세스의 의사결정기법으로 계층화분석법(AHP)을 적용하여, 후행업무단계들에 대한 사전 고려로 프로젝트 전체 관점에서의 낭비를 최소화하고 생산성을 향상할 수 있는 설계 방법론을 제안하고 하고자 한다. 이를 위해 PBD와 SBD방식에 대한 분석 및 의사결정방안을 모색하였고, 제안된 SBD프로세스의 사례연구를 통해 실무에서의 활용방안을 제시하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권1호
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• pp.25-34
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• 2015

In the initial step of BIM based architectural design process, workloads are increased and the decision making process becomes more complex than those of the conventional design process. Technologies regarding distribution, exchange, classification, verification of BIM data are fundamental elements of construct environment for information sharing based on BIM. Interoperability of BIM model data is another issue to integrate BIM model. To improve interoperability in BIM-based collaboration, a model for utilizing formal&unformal design informations is suggested. Futhermore, Prototyping the model and practical test is conducted for advancement of data exchange making design data richen.

• 교육시설 논문지
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• 제25권6호
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• pp.35-44
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• 2018

The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.

• 청정기술
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• 제17권2호
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• pp.175-180
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• 2011

생태산업단지의 산업 공생망 구성을 위한 다중척도 의사결정 전략을 개발하고 이를 여수산업단지의 산/염기성 폐수 중화망 설계에 적용하였다. 산(또는 염기)성 폐수는 화학산업에서 공통적으로 나오며, 다른 곳에서 나온 염기(또는 산)성 폐수를 자체적으로 중화할 수 있는 원료가 될 수 있다. 따라서 산/염기성 폐수가 대량으로 발생되는 석유화학산업단지에서 대규모의 산업 공생망을 구축할 수 있는 가능성을 지나고 있다. 본 연구에서는 산/염기성 폐수의 상호 중화를 위한 물질 흐름 모델을 구성하고, 여기에 다중척도의사결정 전략을 적용하여 최적이며 대등한 다수의 산업 공생망 후보를 설계하고 이들의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권3호
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• pp.709-725
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• 2019

본 연구의 목적은 시뮬레이션기반 실습교육이 간호대학생들의 고용가능성, 진로탐색행동 및 진로결정 자기효능감에 미치는 효과를 확인하고자 시도되었다. 비동등성 대조군 전후설계를 적용한 유사실험설계로 J지역 소재 3학년 학생을 편의표집하여 총 120명의 간호대학생들로, 실험군 60명, 대조군 60명이 연구에 참여하였다. 실험군은 6주간 실험에 참여하였다. 연구결과, 시뮬레이션기반 실습교육은 간호대학생의 고용가능성(t=-2.31, p=.023), 진로탐색행동(t=-3.05, p=.003)을 유의하게 증가시켰으나, 진로결정 자기효능감(t=-.87, p=.387)은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 결론적으로 시뮬레이션기반 실습교육은 간호대학생들의 교육에 유용하므로 강화해야 할 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.256-261
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• 2020

국내의 도로비점오염저감시설은 오염원을 저감시키는 성능에 근거해서 침투형, 식생형, 저류형, 인공습지 등과 같이 분류된다. 이 분류기법은 기법을 이해하기는 용이하나 도로교통과 관련된 요소가 고려되지 않아 실제 도로기술자가 계획이나 설계에 적용할 때 애로가 많았다. 본 연구에서는 도로비점오염저감시설을 설계에 적용할 때 시설의 종류를 결정할 수 있는 분류방법론을 개발하였다. 도로의 특성 (위치, 차선, 교통량), 시설여유, 도로의 구조물 등을 주요 결정인자로 도로비점저감 대책의 의사결정과정을 만들어 유형별로 시설을 선정할 수 있는 기법을 개발하였다. 각 유형별로 사이트의 조건과 적용이 가능한 시설 및 대책을 정리하여 현장에 적용할 수 있도록 하였다. 개발한 기법은 경기도 도로구역에 적용하여 보완하였고, 비점저감 계획에 사용할 수 있도록 하였다.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.47-66
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• 2020

머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전은 행정-정책 분야에도 영향을 확대하고 있다. 이 논문은 데이터분석과 알고리즘의 발전으로 자동화된 구성과 운용을 설계하는 인공지능 시대의 정책의사결정에 관한 탐색적 연구이다. 이 연구의 의의는 정책의사결정에서의 주요 연구 중 하나인 정책 문제의 문제구조화를 기반으로 하여, 문제정의가 잘 구조화된 정도에 따른 유형으로 이론적 틀을 구성하여 성공과 실패 사례를 구분하고 분석해서 시사점을 도출하였다. 즉 문제구조화가 어려운 유형일수록 인공지능을 활용한 의사결정의 실패 혹은 부작용의 우려가 크다는 것이다. 또한 알고리즘의 중립성여부에 대한 우려도 제시하였다. 정책적 제언으로는 우리나라 인공지능 추진체계구축 시 기술적 측면과 사회적 측면의 전문가들이 전문적으로 역할을 하는 소위원회를 병렬적으로 두고 이 소위원회들이 종합적, 융합적으로도 작동할 수 있는 운영의 묘를 발휘하는 거버넌스 추진체계 구축이 필요함을 제시하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.615-625
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• 2023

본 연구는 보완대체요법을 활용한 긍정심리프로그램 중재를 통하여 간호대학생의 정신적, 사회 심리적 건강향상을 위하여 시도되었다. 보완대체요법을 활용한 긍정심리프로그램을 제공받은 간호대학생을 실험군으로 프로그램을제공받지 않은 간호대학생을 대조군으로 선정하여 간호대학생의 부정적 정서(우울, 불안, 스트레스), 진로결정 자기효능감, 자기자비, 플로리시에 미치는 효과를 검증하기 위한 비 동등성 대조군 전후 유사실험 설계를 적용한 연구이다. 수집된 자료는 SPSS Version 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 실험군은 교육에 참여하지 않은 대조군보다 진로결정 자기효능감, 자기자비, 플로리시 점수가 높았고, 부정적 정서 점수가 낮은 것으로 나타났다. 보완대체요법을 활용한 긍정심리프로그램을 적용한 후 진로결정 긍정적인 연구 효과를 보고함으로 보완대체요법을 활용한 간호중재영역 확대에 기여하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.315-318
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• 2003

국내 건축설계 프로젝트에서는 협력업체간의 커뮤니케이션이 원활치 못하여 건축 부위 설계시 성능 및 비용을 만족하는 적절한 설계대안 생성이 어려울 뿐 아니라, 설계단계에서부터 시공단계에 이르기까지 다양한 원인으로 발생되는 설계변경에 적절히 대응하지 못하고 있다. 따라서 분야별 설계도서의 불일치로 인한 시공 품질 저하 등의 문제가 발생되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 건축 중간설계단계에서 합리적인 건축설계대안 생성을 위한 협력 의사결정 지원 프로세스 구축방법을 제시하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권2호
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• pp.200-219
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• 2008

The effective management of uncertainty is one of the most fundamental problems in medical decision making. According to the literatures review, most medical decision models rely on point estimates for input parameters. However, it is natural that they should be interested in the relationship between changes in those values and subsequent changes in model output. Therefore, the purpose of this study is to identify the ranges of numerical values for which each option will be most efficient with respect to the input parameters. The Nonhomogeneous Poisson Process(NHPP) was used for describing the behavior of aging chronic diseases. Three kind of failure models (linear, exponential, and power law) were considered, and each of these failure models was studied under the assumptions of unknown scale factor and known aging rate, known scale factor and unknown aging rate, and unknown scale factor and unknown aging rate, respectively. In addition, this study illustrated developed method with an analysis of data from a trial of immunotherapy in the treatment of chronic Granulomatous disease. Finally, the proposed design of Bayesian value of information analysis facilitates the effective use of the computing capability of computers and provides a systematic way to integrate the expert's opinions and the sampling information which will furnish decision makers with valuable support for quality medical decision making.