• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.111-120
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• 2011

최근 도심지 고밀화에 따른 공간의 효율적 이용이 요구됨에 따라 대규모의 고층 사무공간이 증가하고 있으며, 이와 함께 주거, 상업, 문화 등 다양한 기능을 밀접하게 연관시킨 고층 복합시설도 점차 늘어가고 있다. 이러한 대형 건설, 프로젝트는 긴 공사기간이 소요되어 공사비 예측이 쉽지 않으며, 막대한 비용이 투입되기 때문에 비용 예측의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 이러한 상황에서 최근 극심한 경제변화에 따른 건설자재가격의 변동은 자재비를 포함한 공사비 예측을 어렵게 만드는 주요 원인이다. 따라서 본 연구는 건설자재단가 시계열자료를 활용, 미래의 자재단가 예측을 위한 시계열모델을 구축하고 복잡한 모델 프로세스를 간소화하는 자재별 최적 예측모델 도출시스템을 구축한다. 또한 Building Information Modeling(BIM)의 접근을 통해 자재의 투입시기 및 투입물량을 분석, 시계열모델을 통해 예측한 자재단가 예측 값과 조합함으로써 총 자재비를 포함하는 BIM기반 공사원가 예측 시계열모델을 제시한다. 본 연구는 시계열모델의 하나인 Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA)모델에 대한 예측력 비교를 통해 자재단가 예측을 위한 적합모델을 도출하였다. BIM기반의 원가예측 시계열모델은 자재의 투입시기별 자재단가 변동치를 예측함으로써 급변하는 경제 환경 변화에 대처할 수 있는 도구가 될 것이다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제9권2호
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• pp.105-128
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• 2008

City of Gyeongju's referendum finally offered the long-waited low-level radioactive waste disposal site in November 2005. Gyeongju's positive decision was due to the various economic rewards and incentives the national government promised to the city. 300 billion won for an accepting bonus, the location of the headquarter building of the Korean Hydro and Nuclear Power Co., and the accelerator research center and 3.25 trillion won for supporting regional development program implementation. All of the above will affect the city's infrastructure and the citizens' economic and social lives. Population, land use, economic structure, SOC and quality of life will be affected. Some will be very positive, and some will be negative. This research project will see the future of the city and forecast the demographic, economic, physical and environmental changes of the city via computer simulation's system dynamics technique. This kind of simulation will help City of Gyeongju's what to prepare for the future. The population forecasting of the year 2046 will be 662,424 with the waste disposal site, and 327,274 without the waste disposal site in Gyeongju. The waste disposal site and regional supporting program will increase 184,246 Jobs more with 1,605 agriculture and fishery, 5,369 manufacturing shops and 27,577 shops. The population increase will bring 96,726 more houses constructed in the city. Land use will also be affected. More land will be developed. And road, water plant and waste water plant will be expanded as much. The city's financial structure will be expanded, due to the increased revenues from the waste disposal site, and property tax revenues from the middle-class employees of the company, and the high-powered scientists and technologists from the accelerator research center. All in all, the future of the city will be brighter after operating the nuclear waste disposal site inside the city.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.23-48
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• 2021

한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 교육녹색환경연구
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• 제15권1호
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• pp.30-39
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• 2016

본 연구는 학생 중심의 학교 신설요구 민원을 해결하기 학생유발계수와 같은 단기지표에 의하지 않고, 학교중심의 장기적(30년) 관점에서 학교를 안정적으로 운영하기 위한 지역내 신설학교 뿐만 아닌 기설학교 모두를 대상으로 하는 학교수용계획 수립의 필요성이 있다. 따라서 본 연구의 청주시 전체 초등학교의 학교별 30년간의 재학생수 변화 추세를 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생수 증감 추세 예측모형을 7가지로 분류하고 그 유형별 사례를 제시하였다. 둘째, 청주시를 지리적 특성과 개발지역 특성을 고려하여 10곳으로 구분하여 학생수 증감추세를 단계별로 구분하여 조사한 결과 전체 55개 초등학교중 개교한지 얼마 되지 않은 상승기 학교가 4개교, 하락초기에 접어든 학교가 15개교, 하락중기에 접어든 학교가 26개교, 하락말기에 접어든 학교가 10개교로 이에 대한 대책수립이 긴급히 필요한 상황이다. 셋째, 분석결과 최근에 신설한 학교일수록 재학생수 최고점이 점점 낮아지는 경향을 알 수 있으며, 점점 낮아져 개교시부터 학생수가 횡보 또는 하락하는 학교들이 발생하고 있다는 사실이다. 이 경우 이지역내 추가적인 신설 수요가 없음을 나타내는 것을 알 수 있다. 넷째, 학생수 증감추세 예측모형 분석 결과 학생수 감소에도 불구하고 과도한 학교신설 요구로 인한 사회적 갈등요인이 되고 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 중소도시인 청주시 초등학교 학생수의 증감추세를 분석을 통하여 학교신설의 필요성과 신설규모에 대한 중장기 학교수용계획정책의 기초자료를 제공하고자 하는데 있다. 그러나 중소도시 1곳을 대상으로 하였기 때문에 이를 일반화하는데 한계가 있어, 전국을 대상으로 하는 후속연구가 필요하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.822-828
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• 2018

최근 전력 사용량의 증가로 인한 대규모 블랙아웃 등 에너지 문제가 대두되고 있으며, 이 문제들로 인해 전력 소비량 예측에 대한 정확도를 개선할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 전력 사용량 예측 실험을 통해서 실제 전력 소비량과 예측된 전력 소비량의 차이를 계산하고, 이를 통해서 전력 예비율을 기존 대비 하향 조정할 수 있는 가능성에 대해서 살펴본다. 예비 전력은 사용하지 않으면 손실되는 전력으로, 본 논문에서의 딥 러닝 기반 전력 소비량 예측을 통해서 여분의 전력을 과도하게 생산하지 않도록 오차범위 내에서 전력 예비율을 감소시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서 사용하는 딥 러닝 기법은 시계열 데이터를 처리하는 Long-Short-Term-Memory(LSTM) 구조의 학습 모델을 이용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 임의 생성한 전력 소비 데이터를 토대로 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 토대로 전력 사용 예측값을 구하고 실제 전력 소비량 간에 오차를 계산한 결과 오차율 21.37%를 얻을 수 있었다. 이는 최근의 전력 예비율 45.9%를 고려할 때, 본 연구에서 제안한 전력 소비량 예측 알고리즘을 적용하는 경우 20% 포인트 정도의 예비율 감축이 가능하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.471-479
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• 2024

기후변화로 인한 집중호우의 발생으로 홍수 피해가 심각해지고 있다. 하천의 수위 변동성을 예측하고 신속한 홍수 예·경보를 위해 물리적 기반의 수문 모형이 활용됐다. 최근에는 수문 데이터 간의 비선형적인 관계를 기반으로 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 활용한 수문 모의가 주목받고 있다. 본 연구에서는 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 활용하여 섬진강 수계의 하천 수위를 예측하고자 한다. 또한 Climate Prediction Center morphing method (CMORPH) 기반의 격자형 강우 자료를 알고리즘의 입력자료로 적용하여 지상 데이터의 한계를 보완하고자 한다. CMORPH 데이터와 LSTM 알고리즘을 결합한 모형의 수위 예측 결과는 평균 CC가 0.98, RMSE는 0.07 m, 그리고 NSE는 0.97로 나타났다. 향후 딥러닝과 원격자료를 활용하여 수위 예측을 수행한다면 지상 관측 데이터의 단점을 보완하고, 신뢰도 높은 예측 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대되는 바이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.230-240
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• 2020

최근 4차 산업혁명에 대한 사회적 논의가 활발히 전개되고 있으며, 이러한 4차 산업혁명은 우리사회와 도시 및 주거 그리고 산업공간에도 지대한 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 특히 4차 산업혁명에 따른 기술발달은 주거양식과 문화에 광범위한 변화를 초래할 것으로 예측되므로, 미래 변화의 크기와 방향을 미리 파악하여, 향후 미래주거에 대해 준비해야할 과제와 전략에 대한 선제적 대응이 필요하다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명이 초래할 미래주거에 대한 중장기 변화방향과 특성을 예측하여, 향후 사회적·공간적·기술적 영향과 이슈 등을 정의하고 이에 대한 정책적 대응 방안을 모색하는데 있다. 연구의 범위는 근미래(10년 이내), 중미래(10년~20년), 먼 미래(20년 이후) 등으로 구분하고, 주거형태, 주거공간, 입지, 주거수요, 건축기술, 스마트화 등 미래 주거변화의 방향과 내용, 파생되는 주거문제와 특성을 예측하였다. 미래예측을 위한 방법론으로 STEEP(V)를 활용하였으며, 빅데이터 및 통계지표를 활용하여 기술적, 사회적 이슈를 도출하는 과정으로 각종 키워드를 수집하고 핵심 이슈를 도출하여 각 핵심이슈와 관련된 사회적 변화양상을 정리하였다. 본 연구에서 제안한 미래주거 예측 및 대응방안에 대한 전략은 미래주택 정책의 추진방향을 위한 기초적 자료로 활용가능하며, 정확한 예측보다 다각도의 빅데이터 자료를 통해 개연성 있는 합리적 결과를 도출하는 프로세스를 제안하였다는 것에 의의를 갖는다.

• 대한교통학회지
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• 제32권2호
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• pp.93-105
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• 2014

본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA) 기법을 활용하여 도로이동오염원 저감대책의 상대적 효율성 평가와 그에 기반하여 우선순위를 결정하였다. 현재 시행 중이거나 장래 계획 가능한 도로이동오염원 저감 대책들을 근거로 실효성 높은 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감 대책 10개를 선정하여 시나리오를 구성하였으며, 대기오염물질 4개(CO, HC, NOX, PM), 온실가스 3개($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)물질에 대해 장래 통행패턴을 고려한 교통수요예측모형과 가변적 복합배출계수를 활용하여 2027년도를 최종 목표년도로 저감량을 산정하였다. 저감 대책들 간의 상대적 효율성을 평가하기 위해 DEA모형 중 초효율성 분석을 수행한 결과, 승용차 요일제 참여 확대 대책이 효율성 점수 1.879로 가장 우선순위가 높은 저감대책으로 선정되었으며, 버스전용차로 확대, CNG버스 보급 대책의 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감대책 우선순위 선정 결정 시 절대적인 자료로 활용될 수는 없지만 저감대책의 방향성을 제시하고 있으므로 향후 자동차 배출량 저감 정책방향 설정 및 체계적인 중장기 저감대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.