1989년 영구임대주택으로 시작된 공공임대주택 정책은 매 정부마다 새로운 공급유형을 도입하며 입주대상과 재고량을 확대하고 있다. 하지만 공공임대주택 사업주체는 공공임대주택의 적자누적으로 공급확대에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 장기공공 임대주택 재건축사업을 기존 장기공공임대주택사업의 누적적자 보전방안으로 제시하였다. 재건축사업으로 공급되는 분양주택 수익으로 누적적자를 보전할 수 있는 재건축사업의 용적률을 최소용적률로 정의하고, 장기공공임대주택 재건축사업의 특성을 고려한 수리적 접근으로 장기공공임대주택 재건축사업 최소용적률 수리모델을 제시하였다. 최소용적률 수리모델의 결정요인은 기존 장기공공임대주택 누적적자, 재건축사업 분양주택 토지면적, 단위면적당 분양가격, 단위면적당 사업비로 구성된다. 최소용적률 수리모델은 노후 장기공공임대주택 재건축사업의 건축규모에 대한 경제적 측면의 의사결정 지원과 도심지 내 주택공급 확대와 관련된 의사결정을 지원하는 이정표가 될 것으로 사료된다.
Grover 양자 알고리즘은 brute-force attack 가속화로 대칭키 암호의 보안 강도를 크게 감소시키므로 기존 블록 암호가 양자 컴퓨터에 안전하지 않을 것이라 예상한다. 따라서 대상 암호에 대한 양자회로 구현을 통해 Post-quantum 보안 강도를 확인하여 대규모 양자 컴퓨터 시대에 대비할 수 있다. 본 논문에서는 모든 SIMECK 경량 암호군에 대해 양자 자원(큐비트, 양자 게이트)을 최소화 한 기법으로 설계된 최적의 양자회로 구현 결과를 제시하고 각 함수별 양자 회로 동작을 설명한다. 마지막으로 제안된 SIMECK 양자회로에 대한 양자자원 추정 결과를 SIMON 양자 회로 결과와 비교하고 Grover 공격 비용을 계산하여 SIMECK 경량암호의 Post-quantum 보안 강도를 평가한다. Post-quantum 보안 강도 평가 결과 모든 SIMECK 경량 암호군이 NIST 보안 강도에 도달하지 못했다. 따라서 대규모 양자 컴퓨터 등장 시 SIMECK 암호의 안전성이 불명확하다고 예상하며 이에 대해 본 논문에서는 보안 강도를 높이기 위한 방안으로 블록사이즈 및 라운드 수와 키 길이를 증가시키는 것이 적합하다고 판단한다.
산림사업은 건설업 시중노임단가를 적용하고 있으나 산악지에서의 열악한 작업여건과 높은 노동강도 등의 사업특성에 따라, 같은 직종이라도 더 많은 임금을 지급하여야 하는 현실적 문제가 있다. 본 연구에서는 타 분야의 시중노임단가 조사방법을 분석하여 산림사업 작업자의 임금실태조사 프레임워크를 개발하고, 개발된 프레임워크를 활용하여 조사를 수행함으로써 산림작업자 적정임금과 건설업 시중노임단가의 차이를 분석하였다. 조사대상은 전국의 산림사업시행업체, 조사방법은 전수조사, 조사항목은 직종별 실지급임금, 이상치 처리는 사분위편차를 이용하여 식별 및 제거, 산출방법은 직종별 임금산식으로 설정하였다. 조사결과, 2022년 산림작업자 적정임금은 보통인부 163,376원, 특별인부 221,407원, 작업반장 250,045원, 벌목부 239,863원으로 산출되었으며, 건설업 시중노임단가 대비 평균 16.27% 높게 나타났다. 산림작업자 적정임금, 건설업 시중노임단가를 임업기능인 기준임금과 각각 상대 비교·분석하여 산림사업에 적합한 조사체계를 검증하였다. 그 결과 산림사업 작업자 임금실태조사 프레임워크를 통해 산정한 산림작업자 적정임금과 선행연구에서 도출된 임업기능인 기준임금이 건설업 시중노임단가에 비해 4.5% 더 유사하게 나타남에 따라 건설업 시중노임단가는 산림사업에 적용하기 부적절하다고 판단된다. 이에 산림사업의 현실적인 직접노무비 산정과 적용, 산림사업의 원활한 시행을 위해서는 건설업 시중노임단가를 적용하기보다 산림사업 작업자 임금실태조사 프레임워크를 이용하여 산정된 산림작업자 적정임금을 사용하는 것이 더 적합하다고 판단된다. 다만, 이를 제도적으로 적용하기 위해서는 향후 본 연구에서 개발한 프레임워크를 통해 다년간 장기적인 조사를 실시하여 실지급임금 기초자료를 축적하고, 더 다양한 직종을 대상으로 산림작업자 적정임금을 산정할 필요가 있다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
건설공사의 특성상 공사중 설계변경이 불가피한 경우가 많다. 문제는 설계변경의 양과 정도에 따라 작업생산성 저하를 초래 할 수 있다는 것인데, 이를 설계변경의 파급효과(Ripple effect) 또는 누적영향(Cumulative impact)이라 한다. 미국과 달리 국내의 경우 설계변경의 영향에 대한 연구를 찾아보기 힘든 것이 사실이다. 본 연구는 공공공사 설계변경의 현황과 그 영향을 조사하기 위하여 1991년도부터 2004년도까지 수행된 14개 공공기관의 공사비 100억 이상 공사 1439건의 설계변경 데이터를 수집, 분석하였다. 국내 공공공사 설계변경의 특성을 파악하기 위하여 평균낙찰률, 설계변경규모, 설계변경횟수, 설계변경금액 등을 분석하였으며, 설계변경이 미치는 영향을 파악하기 위하여 변경률(%CO), 손실률(%Delta), 지연률(%T) 등의 개념을 정립하였다. 개발된 변경률, 손실률, 지연률 등의 개념을 수집된 설계변경 자료에 적용 사례조사를 하였으며, 이를 바탕으로 낙찰률과 설계변경량의 관계, 설계변경횟수와 공사지연간의 관계, 공기지연과 손실률간의 관계, 설계변경량과 손실률간의 관계를 도출하였다. 결과적으로 설계변경횟수가 많아질수록 공기가 더욱 지연될 수 있으며, 지연된 공기는 더 많은 손실을 발생시킬 수 있음이 증명 되였다. 또한 설계변경의 양이 많아질수록 손실량도 증가하며 서로간 강한 상관관계가 있음을 발견하였다. 본 연구에서 도출된 관계식들은 공사금액을 바탕으로 개발되었기에 프로젝트의 생산성손실 분석을 위한 직접적인 적용은 어렵다. 하지만 향후 국내 주요건설사들이 추진하고 있는 작업일보시스템에 작업시간(Man-hour)기반의 생산성 자료들이 축척되면 추후 그 데이터를 바탕으로 국내 환경에 적합한 생산성측정모델 구축이 가능하리라 판단된다. 아울러, 공사중 작업생산성 관련 자료의 관리를 선진화 하고, 그 신빙성을 높이는 일은 우리 건설계 모두의 노력이 필요하리라 사료된다.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
본 연구는 기업의 기술혁신이 고용과 기업성과에 미치는 영향을 변수 간 양방향 인과관계를 고려하여 분석하였다. 기술혁신의 대리변수는 기업의 특허출원 수이며, 분석대상은 100인 이상 규모의 국내 제조업체이다. 실증분석의 경우 기술혁신(특허출원), 고용(근로자 수, 숙련 근로자 비중), 기업성과(근로자 1인당 매출액)가 종속변수인 연립방정식 모형을 3단계 최소자승추정법(3SLS)으로 추정하였다. 외생변수로 기업의 경영상 특성과 일반적 특성을 통제하였고, 각 방정식의 식별변수로 R&D집약도, 근로자 1인당 노동비용(또는 기업부설연구소 보유 여부), 교육훈련투자를 사용하였다. 분석자료는 인적자본기업패널(HCCP)의 1차년도(2005년)~7차년도(2017년) 자료이며, 이를 NICE신용평가정보(주)의 기업 재무자료 및 한국 특허청의 특허정보와 병합하여 사용하였다. 분석결과에 의하면, 기업의 특허출원이 활발할수록 근로자 수, 숙련 근로자 비중, 근로자 1인당 매출액이 모두 증가하였고, 반대 방향의 인과관계도 모두 유의하였다. 따라서 기업의 기술혁신은 고용의 확대 및 질적 제고뿐 아니라 기업의 지속적인 성장에도 기여하는 것으로 확인된다.
This study is to propose the ecosystem service valuation method as a complementary or alternative tool to overcome the limitations of the contingent valuation method(CVM), typically used to assess social benefits in preliminary feasibility studies. With an increasing interest in natural and environmental restoration projects, we assessed social benefits with theses CVM and ecosystem service valuation method from a case of Janghang wetland restoration project and compared the extent of the two social benefits. For quantitative evaluation of ecosystem services, the biophysical quantity for each ecosystem service indicator was calculated and then converted into currency (KRW) units to estimate the economic value of ecosystem services. The four ecosystem regulating service indicators were selected including greenhouse gas capture/storage, air pollution, water quantity and quality regulation. The amounts of CO2 sequestration and storage as a ecosystem's greenhouse gas regulating service in the study area were 73.04 tCO2/yr and 5,867.53 tCO2/yr respectively. The reduction of SO2, one of air pollutant gases by ecosystems was calculated to be 180.27 kg/yr, the reduction of NO2 to be 378.90 kg/yr, and the reduction of fine dust (PM10) to be 9,713.92 kg/yr. The amount of freshwater regulating service by the ecosystem was estimated to be 459,394,319ℓ/yr, and the amount of nitrogen in freshwater removed by the ecosystem was 78.00kg/yr. Study results show that the benefits derived from the CVM were KRW 227.8 billion over the 30-year analysis period and those from the ecosystem service valuation method were KRW 41.4 billion for regulatory services and KRW 148.8 billion for cultural services, totaling KRW 189.5 billion. With KRW 184.8 billion of the total costs, the benefit/cost ratio using the CVM was 1.23 and that with the ecosystem service valuation method was 1.03. This study implications include that the CVM and ecosystem service valuation method can be applied together to assess and compare social benefits for natural and environmental restoration projects.
본 연구는 수질오염물질에 대한 가상적 배출권거래시장을 상정하여 균형배출권가격을 도출함으로써 수질개선에 따른 편익을 추정하려고 시도하였다. 우리나라에서는 낙동강수계를 비롯하여 주요 수계에 수질오염물질 총량관리제도가 실시되고 있다. 사회적으로 바람직스러운 배출총량을 결정함으로써 국민과 정부는 암묵적으로 수질오염물질의 경제적 가치를 결정한 것과 같다고 할 수 있다. 각 지자체별로 수질오염물질 배출상의 제약으로 인하여 희생된 경제적 기회비용이 발생할 것이며 이 기회비용의 크기가 수질오염물질의 경제적 가치이기 때문이다. 이 가상적 배출권거래시장에서의 균형가격을 수질 총량제하의 수계전체의 배출총량과 지자체별 할당에 의하여 암묵적으로 결정된 수질오염물질 배출의 단위당 가치라고 해석할 수 있다. 배출량과 편익의 관계로부터 한계순편익함수를 도출하고 지자체별 배출허용총량을 이용하여 개별배출권 초과수요함수를 구성하여 균형배출권가격을 도출하였다. 추정 결과 배출권시장의 균형배출권가격이 1,409.3원/$kg{\cdot}BOD$으로 추산되었다. 이는 외국의 사례와 비교하여 적정한 수준이라 평가되며 이러한 배출권가격은 수질 오염물질의 단위당 경제적 가치를 산정하여 수질변화를 수반하는 사업의 B/C분석에 직접적으로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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