정부의 R&D투자가 실제적으로 기업의 R&D투자를 진작시키는데 영향을 주고 있는지에 대해서 아직 합의된 결과가 도출되지 않았다. 한편 2016년도의 주요부처 정부R&D 예산이 삭감된 가운데 대기업에 대한 정부R&D투자는 줄이고 중소 중견기업에 대한 투자를 늘리기로 하여 이러한 정책이 향후 효과가 있을지에 대한 실증 분석이 요구된다. 이를 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)와 공시된 재무제표를 이용하여 2012년부터 2014년까지 1301개의 데이터를 기초로 이원고정효과모형과 이원확률효과모형을 사용하였다. 표본은 상장기업만을 대상으로 했으며 기업규모별(대기업, 중견기업, 중소기업)로 정부R&D투자가 기업R&D투자에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 대기업에 대한 정부R&D투자는 다소 유의한 범위를 벗어나기는 하였으나 구축효과가 있는 것으로 나타났고, 유의하게 중견기업과 중소기업은 보완효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 현재 정부 정책의 방향이 합당함을 보이고 있다. 이는 정부의 제약된 자원을 효율적으로 배분하여 중소 중견기업의 자체 R&D투자를 유도하고 나아가 글로벌 강소기업의 혁신에 도움이 될 것으로 기대된다.
Earth-Sun-Heliosphere Interactions Experiments(EARTHSHINE) 미션의 주 탑재체인 Albedo Monitor and Radiometer(Amon-Ra) 광학계는 최초로 제1 라그랑제 지점(Lagrange point 1) 주위의 혜일로(Halo) 궤도에 위치하여 태양 복사 활동 및 지구 반사율 변화를 1% 정확도 이내로 측정함으로서 현존하는 지구 반사율 추이의 모순을 해결할 수 있는 과학적 측정 자료를 제시하는데 그 목적을 가지고 있다. 이에 이미 개발된 광학 성능 검증용 Amon-Ra 광학계의 가시광채널 시험 모델 및 광선 추적 기법을 이용한 통합적 광선 추적 end-to-end 과학 임무 성능 평가 수치 모사 기법을 확립하였으며, 개발된 기법을 이용하여 실제 제작된 Amon-Ra 광학계를 제1라그랑제 지점에 위치시키고 태양과 지구 밝기를 다양하게 변화시킨 후 광학계에 입사되는 에너지 복사량을 수치 모사로 측정하였다. 관측된 지구 및 태양 밝기로부터 지구 반사율 변환을 위하여 각 분포 모델(GLobal Angular Distribution Model, ADM)을 이용하였으며 수치 모사에 의한 지구 반사율 측정 결과를 Amon-Ra 광학계의 측정 오차 범위인 ${\pm}0.28%$와 비교함으로서 개발된 end-to-end 성능 검증 기법의 계산 정밀도를 확인하였다. 이는 기존의 광학계 성능 검증법의 한계를 뛰어넘어 광학계 성능 평가를 실시간으로 검증할 수 있다는 점에서 큰 의의를 지닌다.
최근 산업화 및 인구과밀화로 인해 대기오염에 대한 문제가 세계적 관심사로 대두되고 있다. 대기 오염은 인간의 건강에 다양한 악영향을 초래할 수 있는데, 그 중 본 연구에서 관심을 둔 천식과 같은 호흡계 질환은 직접적 영향을 받을 수 있다. 기존의 연구에서는 임상 데이터를 활용하여 상대적으로 적은 표본을 기반으로 천식과 같은 질환에 대기 오염 인자가 어떠한 영향을 미치는지를 파악하였다. 이는 수집 표본 별 일관성이 없는 결과를 초래할 소지가 다분하며, 의료계 종사자 이외에는 연구의 시도가 어렵다는 점에서 큰 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 정부에서 공개하는 대기 환경 데이터와 천식 발병 빈도 수에 대한 데이터를 기반으로, 실제 천식 발병 빈도를 예측하는 것에 연구의 주안점을 두었다. 본 연구는 시차를 적용한 피어슨 상관계수를 통해 각 대기오염 인자가 천식 발병에 어느 정도의 시차를 가지고 유의한 영향을 주는지를 검증하였다. 검증결과를 기반으로 구축된 학습데이터는 딥러닝 알고리즘에 활용되며, 천식 발병 빈도의 예측에 최적화 된 모델을 설계하였다. 모델의 평균 대비 오차율은 약 11.86%로 타 머신러닝 기반의 알고리즘 대비 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 제안한 모델은 국가 보험 체계 및 보건 예산 관리에서의 효율화 및 병원에서의 의료 인력 배치 및 수급에의 효율성 또한 제공할 수 있다. 또한 만성 천식 질환자에 대한 대기 환경별 발병 위험에 대한 조기 경보를 통해 국민 건강 증진에 기여할 수 있다.
현재 FTMS(Freeway Traffic Management System: 고속도로 교통관리 시스템), TCS(Toll Collection System: 요금 징수 시스템), 하이패스(Hi-Pass: 통행료 전자 지불 시스템)등의 고속도로 ITS(Intelligent Transportation System) 설비들은 단순한 이력관리 및 수동적인 사후관리가 이루어져 고장관련 DB가 부족하여 시설물의 통합운영관리 활용을 최대화 하지 못하고 있다. 또한, 부품의 교체시기가 없어 고장 발생 시마다 부품을 교체하다 보니 고장건수 증가 및 수리시간이 증가하며, 매번 교체 할 때마다 서비스가 중단되는 문제 점이 발생한다. 본 연구에서는 고속도로 ITS 시설물의 고장이력을 사전에 관리하여 예방적 유지관리를 하려한다. 따라서 하이패스 시설물의 고장이력을 신뢰성 이론에 기반을 두고 체계적인 통계분석을 통해 시스템의 신뢰도인 운용가용도를 산출한다. 교체시기 산정을 통해 고장건수 및 시간이 감소하며 예비품 수량을 확보하여 예산 비용을 줄일 수 있고, 부품의 관리계획을 수립하여 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시키고, 서비스 품질을 항시 가용한 상태인 무 중단 운용상태를 지향 할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.
이 연구는 남북한 군사력의 우열을 비교함에 있어 군간부의 인식에 영향을 미치는 세부 전력분야가 무엇인지 설문을 통해 분석한다. 구체적으로 첫째, 주한미군을 제외한 남북한 전체 군사력과 세부 전력분야(육군, 해군, 공군, 특수전, 생화학전, 예비군동원, 정신전력, 정보전 수행능력)에서 군 계급별로 우열 차이를 분석하였다. 둘째, 전체 군사력 인식에 있어 어떠한 세부 전력분야가 영향을 미치는지를 회귀분석을 통해 평가하였다. 셋째, 남북 군사력 평가에서 발생할 수 있는 평가오류를 분석 하였다. 2002년과 2003년 연구결과는 주한미군을 제외하면 한국군이 북한군에 비해 열세라는 평가이나 2005년 조사에는 비슷한 것으로 인식하고 있다. 세부 분야 중에서 한국의 우세는 전쟁지속능력, 정보전, 공군전력, 해군전력의 순이며, 북한의 우세는 생화학전, 특수전, 예비군 동원전력, 육군전력, 정신전력의 순이었다. 남북 군사력 우열 격차에 영향을 미치는 세부 전력분야는 육군, 해군, 공군전력, 특수전 전력 순이었다. 모든 전력분야에 있어 계급이 높을수록 한국이 북한보다 더 열세하다고 평가하고 있다.
육상생태계의 토양에는 대기의 약 2배에 해당하는 많은 양의 탄소를 가지고 있으며, 기후변화에 의한 기온 상승으로 대기로의 방출에 매우 취약한 상황에 놓여 있다. 한반도의 육상 생태계 토양탄소 수지의 변화예측을 위해 필연적으로 요구되는 다양한 생태계의 토양호흡 자료 수집을 위해 이용되는 방법론, 기기, 기기들 간의 오차, 시공간적인 불균일성, 결측 자료에 대한 보충 (gap filling), 발생원 별 구분 등에 대한 현 상황을 정리하고 그를 바탕으로 국내 토양호흡 연구의 문제점과 과제에 대해 고찰하였다. 결론적으로 국내의 토양호흡 연구는 기기 간 또는 방법들 간의 오차 보정이나 노력들이 매우 빈약하게 행해져 왔기 때문에 과거 및 현재 축적되는 자료의 품질은 거의 보정되지 않은 상태로 볼 수 있다. 이러한 문제점들이 해소되지 않고 지금까지와 같은 방식으로 토양호흡 자료가 축적된다면 그 활용성은 매우 낮을 수 밖에 없다. 또한 장기적인 자료 축적, 토양호흡 조절 메커니즘에 관한 조절 실험, 다양한 생태계, 토성, 토심 등에 대한 자료 역시 장래의 토양권 탄소 동태 변화를 모델 수단으로 예측하는 데에는 매우 중요한 요소이므로 토양호흡 자료 수집과 함께 수집되어야 할 것이다. 더불어 장기적인 측면에서 이러한 문제들이 연구자 간에 깊숙이 인식되어 보다 양질의 자료가 생산되도록 노력할 필요가 있다.
공사비의 정확한 예측은 프로젝트 성공의 핵심 요소이다. 그러나 도면, 시방서, 공사비 산출내역서 등이 아직 불완전한 기획단계의 경우 신속하고 정확하게 공사비를 산출하기가 용이하지 않다. 또한 프로젝트의 기획단계에서 정확한 공사비 예측은 프로젝트의 타당성 조사 및 성공적인 완료에 중요하다. 따라서 프로젝트 정보가 제한적 일 때 사업 초기에 공사비를 정확하게 예측하기 위해 다양한 기법(회귀분석, 인공신경망, 사례기반추론, 유전자알고리즘, 몬테카를로시뮬레이션, 빌딩정보모델링)이 적용되고 있다. 공사비 예측에 영향을 미치는 많은 요소가 있다. 본 논문에서는 7개(대지면적, 연면적, 지하층수, 지상층수, 주동수, 전체세대수, 공사기간)의 건축개요를 독립변수로 사용하는 다중회귀모델(후진제거법)로 공사비 예측치를 제시한다. 다중회귀모델을 이용한 지역주택조합사업 공사비의 예측 결과 오차율은 4.87%로 나타났다. 이는 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 예측에 관한 연구가 없어 비교가 불가능하나, 기존에 사용하던 단위면적에 대한 단가산정방식에 비하여 높은 예측 정확도를 가짐으로써, 향후 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 산출업무에 적용 가능성이 높고, 지역주택조합사업의 사업예산 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
건축공사는 설계단계에서 도면을 바탕으로 예상되는 비용이 산정되며, 소요예산의 책정과 예산에 합당한 효율적 공사 방안을 찾게 된다. 정확한 물량산출과 예산책정은 공사의 수익성 여부를 판단하는 척도 중 하나로 매우 중요하다. 하지만 이러한 과정이 대부분 인력이나 2D 도면에 의존하여 수행되기 때문에 오차가 발생하기 쉬웠고, 자동화가 가능한 BIM(Build Information Modeling) 프로그램은 매우 고가이기 때문에 현장에서 적용하기 어려운 시점이다. 이에 본 연구에서는 3차원 모델링 소프트웨어인 스케치업을 이용하여 3D 건축모델링을 수행하고, 물량산출을 할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 건축물의 2D 도면을 이용하여 효과적으로 3D 모델링을 수행하였으며, 모델링 결과를 기반으로 2D 도면과 3D 모델링을 통한 물량산출의 차이를 산출할 수 있었다. 연구를 통해 스케치업을 활용한 3D 모델링과 물량산출이 기존의 2D 산출식의 오류를 방지할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 지속적인 연구를 통해 연구방법의 활용성이 검증된다면 건축 모델링과 물량산출 업무 효율성 증가에 크게 기여할 것이다.
건설 프로젝트는 기획부터 완공까지 공사비 예측, 확인, 그리고 정산 단계로 이루어진다. 건설원자재 평균 가격은 변동성을 지닌다. 하지만 건설 프로젝트의 자재비 산정은 계획단계 시점의 시세를 반영하여 결정되기 때문에, 시공단계에서 자재가 투입될 시점의 시세 변동에 따라 예상한 가격과 차이가 날 수 있다. 건설 산업은 건설원자재 가격 변동으로 인한 수요예측 실패, 프로젝트 비용변경으로 인한 사용자 비용 증가, 예측 체계성 부족으로 인한 손실이 발생한다. 이에 따라 건설원자재 가격 예측의 정확도 개선이 필요하다. 본 연구는 Data Refactor 기법의 개선을 통해 건설원자재 가격 예측 및 적용성 검증을 목적으로 한다. 건설원자재의 가격 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 데이터 리팩토 간의 저·고빈도의 분류 및 ARIMAX 활용법을 빈도 위주 및 ARIMA 기법 활용으로 개선하여 건설원자재 목재, 시멘트 등 6개 품목의 단기(미래 3개월), 중기(미래 6개월), 장기(미래 12개월) 가격을 예측하였다. 분석한 결과 개선된 Data Refactor 기법을 기반으로 한 예측값이 오차는 줄었고 변동성은 확장되었다. 따라서, 본 연구에서 제안된 Data Refactor 기법을 통해 건설원자재 가격을 더 정확하게 예측하여 예산을 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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