• 한국농공학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.67-76
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• 2019

The objectives of this study were to analyze trends of water pollutants and to evaluate the achievement of water quality standards by subbasins in the Han River. The trends of 40 water pollutants at 232 water quality measurement points were analyzed. Chemical oxygen demand (COD), Total organic carbon (TOC), Total coliforms (TC), et cetera were found to be worsening trend. For evaluation of achievement, we evaluated water quality arithmetic mean with river environment standards and human health standards at representative points of the subbasin. Biochemical oxygen demand (BOD), TOC, Total phosphorus (T-P), Fecal coliforms (FC), TC exceeded water quality standards, and water quality of human health standards was all satisfied. So, we prioritized pollutants. If pollutants exceed water quality standards or were worse, they were classified first pollutants. Although BOD and T-P are first pollutants because of water quality standards excess, they are continuously improved. Also, it is better to maintain current status because water quality management system of BOD and T-P is well prepared. Meanwhile, TOC, TC, and FC exceed water quality standards. Furthermore, they were worse gradually, but there is a lack of management systems such as water quality standards of the effluence facilities. Therefore, it is necessary to supplement the system. The results of this study can be used as primary data for the establishment of water quality standards and selection of management pollutants.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2359-2368
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• 2013

콘관입시험은 현장조사 시험법으로 사용 빈도가 증가되고 있다. 그러나 콘관입시험은 콘크기와 용량 등에 따라 적용 가능한 현장조건이 제한되는 단점이 있다. 소형콘의 감소된 단면적은 시스템 용량을 증대시켜 적용성을 향상시킬 수 있으며, 코일식 롯드를 이용한 연속관입 시스템은 신속하고 경제적인 지반조사를 가능하게 한다. 본 연구에서는 국내 여러 현장에서 연속관입형 소형콘관입시험 시스템의 성능을 표준 콘관입시험 시스템과의 비교시험을 통하여 평가하였다. 소형콘관입시험 장비는 기존의 표준콘관입시험 장비와 비교하여 지반정수 도출 및 지반분류에 동일한 성능을 발휘하는 것을 확인하였으며, 장비의 기동성 및 적용대상 토질 확대 등의 장점을 나타내는 것으로 평가되었다. 크기효과 검증을 위한 현장시험 결과 기존 시험 방법에 비해 콘저항력의 경우는 약 10% 과대평가하는 것으로 나타났다. 차량 형태의 조사장비는 표층이 연약하거나 진입이 어려운 경우에는 조사의 한계가 있으므로, 궤도장치에 탑재된 연속관입형 소형콘관입시험 시스템으로 개선하여 적용성을 확대시켰다. 따라서 개선된 연속관입형 소형콘관입시험 시스템은 연약지반 심도탐지 및 흙분류시 경제적이고 신뢰성 높은 지반조사 방법으로 활용할 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제14권4호
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• pp.103-110
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• 2016

Purpose - This study investigates the improvement of rationalization of distribution structure in Korean diamond market. It also explores the international distribution of diamond and how the distribution of Korean diamond market system was improved. This study also for providing the evaluation method in case of purchasing diamond on the consumers. Research Design, Data, and Methodology - The research investigates how international diamond distribution market has been changed since 1933 by De Beers. The international Diamond rough stone has been deregulated in supply and demand by Debeers since July, 2000, therefore, the price maintenance policy of diamond market also has been changed. In the short term, the diamond price in market has been down, whereas, in the long term, the market share of Debeers has affected the high quality of diamond price in world market. Before 1985, both G color and VVS1 clarity were used as the level of percentages in the diamond certificate of authenticity in Korea. But, after 1985, the diamond certificate of authenticity uses Diamond Grading Report. Results - Between the 1970's and 1980's, Debeers had controlled about 80 percentages of international diamond supply market. But, Debeers share in diamond market fell by 60 percentages in 2000's. Debeers supplied 31%(4390 carets) of international diamond supply and 41%(39 billion dollars) in 2003. However, Debeers shares 50% of market shares in the diamond supply market by Alosa in Russia. In Korea, the diamond grading report system has been used since 1985. But, the diamond grading report system has price bubbles and much irrational parts in grading system methods. Conclusions - 4C, the grading system of diamond, is a method for comparing and evaluating diamond objectively. Diamond is graded according to its color, cut, clarity, and carat. The price of diamond is determined based on its each item. Consumers purchase diamond for the purpose of investment and wearing. In terms of investment, it is recommended to purchase diamond with color of D grade, cut with Excellent or Very Good Cut grade, Clarity of FL or IF, and more than 3 carat. As for wearing purpose, it is highly recommended for diamond to have color of F or G grade, cut of Excellent or Very Good Cut, clarity of VS2 or SI1, and more than 1 carat Before 2000, Central Selling Organization(CSO) distributed about 80 percentages rough diamond to world market exclusively by purchase, classification, assessment, and sales. After 2000, Dbeers diamond company looses slowly market shares, while Almosa diamond company etc. in Russia are taking over world market shares more and more. Debeers market shares have been falling over the years, and the international diamond markets are gradually growing by other international diamond companies. But, there is no change in Korean diamond market after 1980's. Korean diamond distribution needs to follow international level of Diamond Grading System. By using different grading systems with different panel members, Korean diamond grading system needs to follow international perfect grading systems to grow diamond markets and maintain within top 10 diamond markets countries.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.66-73
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• 2023

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.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 농업생명과학연구
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• 제45권6호
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• pp.291-301
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• 2011

이 연구는 농축산물생산비 조사의 통계품질을 진단하는 작업이다. 이러한 진단의 목적을 달성하기 위하여, 본 연구는 통계청의 품질 진단 지침에 의거하여 다양한 형태의 정량적 정성적 진단을 시도하였다. 본 연구에서는 공식적인 국가 통계에서의 통계품질 개념인 통계의 정확성, 관련성, 시의성, 접근성, 비교성 등의 측면에 대한 정성적 분석 및 조사, 전문 이용자 심층면접 분석(FGI) 결과를 제시하였다. 이용자 만족도 조사를 통한 포트폴리오 분석 결과, 중요도는 높지만 만족도는 상대적으로 낮은 1차 개선 영역에 해당되는 항목은 '지출비용에 대한 만족도', '충분한 설명자료 제공' 등으로 분석되었다. 분석결과를 종합했을 때, 통계 작성기관과의 협의를 거친 주요 개선점은 다음과 같다. 첫째 이용자의 편의 제고를 위한 개선 사항으로 통계 용어 분류의 개선을 꼽을 수 있다. 통계 이용자 편의를 위해 통계의 세부 항목을 재분류해야 한다는 전문가의 의견이 있으나, 이는 조사기관인 통계청에만 국한되는 문제가 아니므로, 유관 기관과의 적극적인 협의 하에 전문적이면서도 보다 보편적인 용어가 정의될 수 있도록 개선할 필요가 있는 것으로 진단되었다. 둘째, 이용자의 편의를 제고하기 위해 KOSIS가 지속적으로 업그레이드되어야 할 필요가 있는 것으로 진단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.488-493
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• 2020

친환경 에너지원으로 고려되는 수소의 수요가 증가하고 있고 이와 동시에 수소의 고효율 에너지변환이 가능한 설비인 연료전지의 시장 규모 또한 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 수소를 에너지원으로 하는 주거건물의 운영비용을 감축하기 위한 연료전지 발전 부산물 활용기술에 대한 특허분석을 통해 관련 기술의 지식재산권 확보를 위한 전략을 수립하는데 목적을 두고 있다. 본 특허분석은, 2019 년 10 월까지 출원 공개 및 등록된 한국, 미국, 일본 및 유럽의 특허를 대상으로 분석하며 전문가회의를 거쳐 확정된 중분류 및 소분류 기술 체계를 기준으로 정량분석 및지표분석을 실시하였다. 특허분석을 통해, 2019년 10월까지 출원/공개/등록된 한국, 미국, 일본 및 유럽 특허를 조사하였고 전문가 토의를 바탕으로 기술분류체계 및 분류기준을 마련하였다. 특히, 수소에너지 주거건물의 운영비용 감축을 위해, 데드앤드 모드 운전을 통해 고분자전해질 연료전지 발전 시 생성되는 공기극 측 주요 부산물인 정화공기, 생성수분 및 산소희박 공기를 활용하는 시스템 및 방법으로 출원하여 권리화를 시도해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.245-259
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• 2023

농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.