• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.19-27
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• 2010

Historical archived traffic data management system enables a long term time-series analysis and provides data necessary to acquire the constantly changing traffic conditions and to evaluate and analyze various traffic related strategies and policies. Such features are provided by maintaining highly reliable traffic data through scientific and systematic management. Now, the management systems for massive traffic data have a several problems such as, the storing and management methods of a large volume of archive data. In this paper, we describe how to storing and management for the massive traffic data and, we propose methodology for logical and physical architecture, collecting and storing, database design and implementation, process design of massive traffic data.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.312-315
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• 2007

본 연구는 공공시설과 교육시설을 대상으로 시설관리자의 효율적인 유지관리 업무수행과 유지관리 주체 간의 원활한 정보교환을 위한 웹기반 건축물 유지관리 이력정보관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 시설 노후화와 성능판단의 근거로 활용할 수 있는 유지관리 이력정보 관리과정상 발생하는 문제점을 인식하고 각 시설의 시설관리 담당자 면담조사를 통하여 시설별 유지관리 이력관리 현황을 분석하여 이를 근거로 통합 유지관리 업무프로세스를 도출하였다. 또한 시설관리 전문가 집단의 요구사항을 수렴하여 공공시설과 교육시설의 특성을 반영한 유지관리 업무 수행 효율화를 극대화와 현장실무적용, 유지관리 이력DB의 활용을 유도할 수 있는 건축물 유지관리 이력정보관리 시스템을 제안한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제4권4호
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• pp.117-126
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• 2004

Construction industry is faced with the problems such as the quickly changeable circumstance and increasing construction companies due to regulation mollification of company registration. In order to overcome these problems, new estimation system based on historical estimation cost is ready to introduce by government step by step. But the time of transition for estimation system causes another problems such as chaos addition to simultaneity of a standard of estimation system and new estimation system, lack of related regulation, accumulation of historical extensive cost data, and adjustment methodology when historical estimation data is applied to next projects. The purpose of this study is to suggest the change factors by activities for estimating historical cost for apartment housing projects. New estimation system is based on historical construction data. For application of this system, the standard adjustment methodology system is necessary. and extensive cost data should be accumulated under an unified construction work classification system. Therefore in this study, according to the construction work classification system, every apartment housing project was classified to 16 work classifications, and 7 major composed items which occupy more than 85% of construction costs are analyzed by detailed activities and by average ratio and maximum ratio each of them. In the result of the study, furniture work, foundation work and masonry work are the works which have big gap of costs between average ration and maximum ratio. In addition to suggestion of change factor by work species, 5 qualified construction specialists are interviewed and change factors in 7 major works are analyzed.

• 동양고전연구
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• 제56호
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• pp.117-146
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• 2014

새로운 지식창출 수단으로서의 집단지성은 인터넷 시대의 핵심 화두가 되고 있다. 그러나 집단지성이 모든 부분에서 유용한 것은 아니다. 이 논문에서는 집단지성을 활용하여 흩어져 있는 역사 자료를 수집하고 원형을 복원하는 부분에 초점을 맞추어 그 복원 가능성 및 복원 과정에서 참여자의 가치관과 이해관계에 따른 왜곡 가능성을 최소화 할 수 있는 방안을 살펴보았다. 역사 자료를 복원하는 것은 역사 연구뿐만 아니라 역사적 사실을 밝히는 기초가 된다. 과거에는 이것이 열정을 가진 몇 몇 연구자 개인의 역량에 많은 부분을 의존하였다. 때문에 연구의 진척이 느릴 뿐 아니라 복원되어 축적되는 정보의 양에도 한계가 있을 수밖에 없었다. 또한 그 결과를 검증하기도 쉽지 않았다. 그러나 인터넷을 통해 수많은 연구자 및 관심 있는 일반인들이 사료의 복원이라는 하나의 주제에 협업을 할 수 있게 됨으로써 역사 자료의 복원은 양과 질 면에서 더욱 탄력을 받을 수 있는 환경이 되었다. 이 논문에서는 이러한 다수의 협업에 의한 사료 복원 사례로 한국역대인물종합정보DB의 무과 급제자 정보 복원 과정을 고찰하였다. 고찰해 본 결과 이용자들은 자료의 직접 제공, 자료 소장처 제보, 자료 내용 속의 급제기록 제보 등의 방법으로 참여하여 흩어져 있던 상당수의 사료를 복원하였고, 복원된 사료의 정확성도 매우 신뢰할 수 있음을 확인 하였다. 그리고 이 복원 과정이 더욱 효율적으로 이루어지기 위해서는 이용자들의 적극성, 운영자의 전문성, DB의 신뢰성이 덧붙여져야 함을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.97-102
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• 2008

무선 센서 네트워크는 공간상에 분포되어 거의 무제한적이고, 연속적으로 데이터를 발생시키며, 주로 샘플링이나 시놉시스 등을 이용하여 수집되는 데이터를 저장한다. 그러나 이러한 방법은 원시 데이터의 정확한 저장 및 장기간 수집된 이력 데이터로부터의 분석을 요구하는 응용환경에는 적합하지 않다. 따라서 이 논문에서는 센서로부터 수집된 데이터를 손실 없이 저장하는 동시에 시간에 따라 누적되는 센서 데이터의 이력을 효율적으로 관리할 수 있는 저장 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 센서의 측정값이 변경된 시점을 기준으로 동일한 값이 지속된 기간을 Time-segment와 Time- point로 저장한다. 이러한 방법은 센서의 모든 측정값을 정확하게 저장할 수 있고, 특정 시간에 걸쳐 중복되는 데이터들을 하나의 튜플에 저장하기 때문에 장기간 동안 수집된 데이터를 메모리에서 유지할 수 있다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2012년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.141-142
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• 2012

Estimating the productivity of labor has relied on the experience and intuition of an estimator, or productivity data, such as standard in practical estimation. However, when new technologies and new construction methods employed in the construction industry, Dependence of a quantity surveyor's intuition is increased. This is because of the lack of a systematic methodology which models, estimates, and measures the labor productivity, Due to the historical productivity data is unavailable. Even thought project history data contains information that is important to predict the performance of a project, It can not provide valuable information to model, estimate, and measure the labor productivity. This is because 1) the absence of the productivity measurement system with consistency, 2) the difficulty of reusability of historical data collected. Therefor, this study suggests a methodology which build a productivity model by measuring the productivity of labor and collecting the historical data systematically. In addition, this methology is applied to develop a productivity model of shop-drawing and manufacturing process using descrete event simulation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1385-1397
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• 2018

There are many factors that affect the wind speed. In addition, the randomness of wind speed also leads to low prediction accuracy for wind speed. According to this situation, this paper constructs the short-time forecasting model based on the least squares support vector machines (LSSVM) to forecast the wind speed. The basis of the model used in this paper is support vector regression (SVR), which is used to calculate the regression relationships between the historical data and forecasting data of wind speed. In order to improve the forecast precision, historical data is clustered by cluster analysis so that the historical data whose changing trend is similar with the forecasting data can be filtered out. The filtered historical data is used as the training samples for SVR and the parameters would be optimized by particle swarm optimization (PSO). The forecasting model is tested by actual data and the forecast precision is more accurate than the industry standards. The results prove the feasibility and reliability of the model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.685-699
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• 2006

Commercial banks and other related areas have developed internal models to better quantify their financial risks. Since an appropriate credit risk model plays a very important role in the risk management at financial institutions, it needs more accurate model which forecasts the credit losses, and statistical inference on that model is required. In this paper, we propose a new method for estimating a default rate. It is a Bayesian approach using the power prior which allows for incorporating of historical data to estimate the default rate. Inference on current data could be more reliable if there exist similar data based on previous studies. Ibrahim and Chen (2000) utilize these data to characterize the power prior. It allows for incorporating of historical data to estimate the parameters in the models. We demonstrate our methodologies with a real data set regarding SOHO data and also perform a simulation study.

• 대한교통학회지
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• 제28권3호
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• pp.61-74
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• 2010

지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.109-124
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• 2002

본 연구는 간헐 수문사상인 시간강수계열의 구조적 특성을 고찰하여 강수발생의 군집성을 고려한 강수발생과정에 대한 추계학적 모의발생 모형을 개발한 것이다. 먼저 강수사상의 발생패턴을 기술하기 위해 Poisson 군집과정을 사용하였고, 이 과정에서 군집간의 시간과 군집내의 사상 수는 지수분포로 기술하였다. 둘째로 사상의 지속기간과 군집내에서 사상간의 시간은 음대수혼합분포로 기술하였다. 마지막으로 이상과 같은 시간강수사상의 발생패턴과 사상기간내의 강수의 종속구조를 구명하기 위해 서울을 대상으로 하여 실적강수자료를 분석하였다. Monte Carlo 모의결과는 모형이 강수발생의 계절적 패턴, 사상특성의 주변 및 조건부 분포를 잘 재현하고 있음을 보여주었다.