• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.91-103
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• 2019

기업 입장에서 앞으로 있을 현금흐름에 대한 예측이란, 향후 발생할 수 있는 유동성(현금부족) 위험을 미리 파악할 수 있다는 점과 미래의 투자계획을 세우는데 중요한 자료가 될 수 있다는 점에서 중요한 의의를 지닌다. 그러나 기업 간 거래에서 매출 채권 형태로 발생하는 거래 유형은 다른 유형의 거래와는 달리 채무 이행 불확실성이 존재하며, 이로 인해 정확한 현금흐름 예측을 어렵게 한다. 본 연구에서는 추계적 분석 기법의 하나인 가변 마코프 기법(Variable Order Markov model)을 활용하여 기업 간에 발생 할 수 있는 매출 채권과 관련한 현금흐름 동향을 예측한다. 구체적으로는, PST(Probabilistic Suffix Tree)라는 가변 마코프 기법을 활용하여, 지난 과거의 매출 채권 발행 및 수금 내역을 바탕으로 해당 매출 채권들의 기대 연령 예측 연구를 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 기존의 다른 기법들과 대비하여 가변 마코프 기법을 활용 시, 평균 12.5% 이상의 정확도를 보여주고 있음을 밝혔다.

• 한국안전학회지
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• 제36권5호
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• pp.61-70
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• 2021

This study aimed to analyze the research trends of the abstract data of ergonomic studies registered in MEDLINE, a medical bibliographic database, using word embedding. Medical-related ergonomic studies mainly focus on work-related musculoskeletal disorders, and there are no studies on the analysis of words as data using natural language processing techniques, such as word embedding. In this study, the abstract data of ergonomic studies were extracted with a program written with selenium and BeutifulSoup modules using python. The word embedding of the abstract data was performed using the word2vec model, after which the data found in the abstract were vectorized. The vectorized data were visualized in two dimensions using t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). The word "ergonomics" and ten of the most frequently used words in the abstract were selected as keywords. The results revealed that the most frequently used words in the abstract of ergonomics studies include "use", "work", and "task". In addition, the t-SNE technique revealed that words, such as "workplace", "design", and "engineering," exhibited the highest relevance to ergonomics. The keywords observed in the abstract of ergonomic studies using t-SNE were classified into four groups. Ergonomics studies registered with MEDLINE have investigated the risk factors associated with workers performing an operation or task using tools, and in this study, ergonomics studies were identified by the relationship between keywords using word embedding. The results of this study will provide useful and diverse insights on future research direction on ergonomic studies.

• 국제지역연구
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• 제16권1호
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• pp.101-122
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• 2012

본고는 parametric approach인 확률적 회귀분석(SEA)을 이용하여 말레이시아 상업은행의 기술적 특성을 비용함수를 이용하여 측정하였다. 분석결과에 의하면 말레이시아의 은행재편은 경영규모의 확대에 의한 규모의 경제가 관찰되었으며 은행의 합병 및 통합에 의한 규모 확대는 경영효율성에 중요한 역할을 하였다. 또한 말레이시아 은행이 범위의 경제를 실현하기 위해서는 종래의 은행시스템을 개혁하여 상업은행이 투자은행의 업무 또는 보험, 증권업무를 제공할 수 있는 은행개혁이 필요하다. 본고에서는 은행개혁을 위한 대안을 제시한다. 먼저 말레이시아의 은행은 부(-)기술진보가 관찰되었다. 먼저 은행에 의한 적극적인 설비투자가 과잉 또는 비생산적인 부분에 포함될 가능성이 있으므로 향후 은행개혁을 진행하면서 투자를 확대하는 경우에는 화려한 점포 및 낭비적인 지출을 억제하는 것과 과잉투자에도 유의할 필요가 있다. 두 번째는 말레이시아는 전체적으로 은행이 비용의 효율성이 낮은 경향이 있기 때문에 금융개혁은 경영효율성 및 경영규모와 업무형태에 대한 개혁에 중점을 둬야한다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.477-489
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• 2021

코로나19 바이러스는 2020년에 전세계적으로 심각하게 확산되었고, 우리의 일상생활 전체에 상당한 영향을 미치고 있다. 현재 전세계는 이 유행병 사태 아래에 여전히 있고 한국 또한 이 상황에 대해 예외가 아니다. 이 유행병 기간동안 한국에서는 이 바이러스 확산을 방지하기 위한 또는 가속화시킨 몇 가지 사건들이 있었다. 감염병에 대한 방역 정책을 세우기 위해 이러한 사건들의 감염병 확산에 대한 개입 효과를 조사하는 것은 매우 중요하다. SIR 모형은 미분방정식을 통해 감염병 확산의 동적 행태를 파악하기 위해 자주 사용되는 방법이다. 그러나, SIR 모형은 관찰된 데이터의 불확실성을 고려하지 않는 결정적인 모형이다. 따라서 SIR 모형에서 데이터의 불확실성을 고려하기 위해 베이지안 접근법이 사용될 수 있고, 이러한 접근법은 SIR 모형에서 감염률에 대한 시간변이함수에 근거한 개입효과분석을 가능하게 한다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 근거한 확률적 SIR 모형을 이용하여 한국에서의 코로나19 바이러스의 확산 추세를 설명하고 그러한 사건들에 대한 개입효과를 조사한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권2호
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• pp.75-84
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• 2021

As the weather changes become frequent, weather disasters are increasing, causing more damage to plastic greenhouses. Among the damage caused by various disasters, damage by snow to the greenhouse takes a relatively long time, so if an alarm system is properly prepared, the damage can be reduced. Existing greenhouse design standards and snow warning systems are based on snow depth. However, even in the same depth, the load on the greenhouse varies depending on meteorological characteristics and snow density. Therefore, this study aims to secure the structural safety of greenhouses by developing sensors that can directly measure snow loads, and analysing the warning criteria for load using a stochastic model. Markov chain was applied to estimate the failure probability of various types of greenhouses in various regions, which let users actively cope with heavy snowfall by selecting an appropriate time to respond. Although it was hard to predict the precise snow depth or amounts, it could successfully assess the risk of structures by directly detecting the snow load using the developed sensor.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.511-523
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• 2021

This study explores the optimal ensemble size to improve the prediction performance of the Korea Meteorological Administration's operational climate prediction system, global seasonal forecast system version 5 (GloSea5). The GloSea5 produces an ensemble of hindcast data using the stochastic kinetic energy backscattering version2 (SKEB2) and timelagged ensemble. An experiment to increase the hindcast ensemble from 3 to 14 members for four initial dates was performed and the improvement and effect of the prediction performance considering Root Mean Square Error (RMSE), Anomaly Correlation Coefficient (ACC), ensemble spread, and Ratio of Predictable Components (RPC) were evaluated. As the ensemble size increased, the RMSE and ACC prediction performance improved and more significantly in the high variability area. In spread and RPC analysis, the prediction accuracy of the system improved as the ensemble size increased. The closer the initial date, the better the predictive performance. Results show that increasing the ensemble to an appropriate number considering the combination of initial times is efficient.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권6호
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• pp.503-515
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• 2022

The permeability coefficient is an essential parameter for the study of seepage flow in fractured rock mass. This paper discusses the feasibility and application value of using readily available RQD (rock quality index) data to estimate mine water inflow and grouting quantity. Firstly, the influence of different fracture frequencies on permeability in a unit area was explored by combining numerical simulation and experiment, and the relationship between fracture frequencies and pressure and flow velocity at the monitoring point in fractured rock mass was obtained. Then, the stochastic function generation program was used to establish the flow analysis model in fractured rock mass to explore the relationship between flow velocity, pressure and analyze the universal law between fracture frequency and permeability. The concepts of fracture width and connectivity are introduced to modify the permeability calculation formula and grouting formula. Finally, based on the on-site grouting water control example, the rock mass quality index is used to estimate the mine water inflow and the grouting quantity. The results show that it is feasible to estimate the fracture frequency and then calculate the permeability coefficient by RQD. The relationship between fracture frequency and RQD is in accordance with exponential function, and the relationship between structure surface frequency and permeability is also in accordance with exponential function. The calculation results are in good agreement with the field monitoring results, which verifies the rationality of the calculation method. The relationship between the rock mass RQD index and the rock mass permeability established in this paper can be used to invert the mechanical parameters of the rock mass or to judge the permeability and safety of the rock mass by using the mechanical parameters of the rock mass, which is of great significance to the prediction of mine water inflow and the safety evaluation of water inrush disaster management.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.3-11
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• 2023

건설업은 노동집약적 산업으로, 성능과 생산성의 변동성이 매우 높다. 따라서 계약자의 실제 성과를 파악하기 위해 기준생산성을 정량적이고 객관적으로 산출하여야 한다. 하지만, 기존 문헌에서 주로 제시된 기준생산성 산출 방법은 주관성이 내재된 기준을 사용하여 기준생산성을 산출한다는 한계가 있다. 또한, 데이터 수집에 과도한 비용과 시간이 투입되는 기존의 'Five-minute Rating'과 같은 데이터 수집 방식으로는 공사 현장에서 실적 물량, 실적 자원과 저해 요인이 포함된 Detailed Data를 수집하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 Unimpacted Productivity BP를 산출할 때 활용되는 Detailed Data를 체계적인 형식으로 기록할 수 있는 작업 체크시트 와 과도한 비용과 시간을 들이지 않고 데이터를 수집하고 활용할 수 있는 프로세스를 제시하였다. 또한 기존 기준생산성 산출 방법의 객관성과 신뢰도 문제를 해결하기 위해 비교 분석하여. Detailed Data를 활용한 보다 더 객관적이고 정확한 Unimpacted Productivity BP를 활용한 기준생산성 산출을 제안한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권2호
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• pp.351-358
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• 2018

강화 학습은 변화하는 환경에서의 최적의 보상을 얻을 수 있는 행동을 결정하기 위한 정책을 얻는 기계 학습 기법이다. 하지만 기존에 연구되어 온 강화 학습은 불확실하고 연속적인 실제 환경에서 최적의 행동을 얻기 위해 발생되는 높은 계산 복잡도 문제와 학습된 결과를 얻기 위해서는 많은 시간이 소요 된다는 문제점을 가지고 있다. 앞에서 언급한 문제를 해결하기 위해, 높은 계산 복잡도 문제를 해결을 위해서는 강화 학습을 구성하는 가치 함수와 정책을 독립적으로 구성하는 AC(actor-critic) 기법이 제안되었다. 그리고 빠른 학습 결과를 얻기 위해 기 학습된 지식을 새로운 환경에서 이용하여 기존 학습보다 빠르게 학습 결과를 얻을 수 있는 전이 학습(transfer learning) 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존에 연구되어 왔던 기계 학습 기법의 향상 기법인 AC 기법과 전이 학습 기법에 대해 소개하고, 이를 무선 액세스 네트워크 환경에서 기지국 상태 조정을 위해 적용되고 있는 사례를 소개한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.605-609
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• 2006

이 연구에서는 최근 사회기반시설물의 스마트 모니터링을 위하여 많은 관심을 받고 있는 광섬유 FBG형 가속도계와 MEMS형 가속도계의 적용성을 평가하고자 하였다. 이들의 성능을 비교하기 위하여 저주파수 영역에서 높은 민감도와 신뢰성을 가지고 있는 ICP형 가속도계를 스마트 센서와 동시에 모형구조물에 부착하여 소규모 진동대 실험을 수행하였으며, 계측된 응답을 이용하여 모드해석을 수행함으로써 간접적으로 계측자료의 신뢰성을 비교하였다. 계측자료로부터 구한 모드자료를 이용하여 진단빌딩의 층간 강성을 추정하였다. 추정된 강성의 신뢰성을 검증하기 위하여 기지의 질량을 추가하여 구조물의 특성을 변경시킨 후, 다시 진동대 실험을 수행하여 구한 실험모드해석 결과를 수치해석결과와 비교하였다.