문화재 설계용역을 수급하기 위해서는 현행 「문화재수리 등에 관한 법률」 제5조(문화재수리 및 실측설계 제한)에 따라 건축사가 운영하는 문화재실측설계업자만 입찰에 참가할 수 있고, 전체 설계에서 일정 비율이나 금액의 전통조경설계가 포함된 경우 조경기술자가 제한적으로 수행하고 있다. 법의 실측설계 제한에 대한 문제점은 2010년 제정 당시부터 지금까지 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 본 연구는 2018년부터 2020년까지 정부기관에서 발주한 1037건의 문화재실측설계용역을 분석하여 전통조경설계가 차지하는 규모(발주건수, 설계금액)를 파악하고, 주요 사례를 중심으로 전통조경설계의 특징을 도출하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 3년간 문화재실측설계용역에서 전통조경설계의 발주건수는 연간 차이를 보였으나, 설계금액은 연평균 근사(近似)하게 나타나 매년 동일한 수준을 유지한 것으로 확인되었다. 전체 설계에서 3년간 조경기술자의 책임 또는 참여가 요구된 전통조경설계의 건수는 약 26%의 높은 비율로 나타났다. 둘째, 전통조경설계는 건축사로 구성된 문화재실측설계업자가 대체할 수 없는 조경기술자의 전문지식과 경험이 요구되었다. 전문성은 공사의 종류에 따라 달리 나타났다. 기반조성 공사를 위한 지형설계는 땅의 형상과 높낮이에 대한 이해, 토공량 계산, 유구정비기법 등에 관한 전문지식이 요구되었다. 식재공사를 위한 설계는 수목의 생육특성과 생육환경에 대한 기본지식과 과거 식생경관에 대한 이해가 필요하였다. 한편, 전통포장 및 전통조경구조물과 시설물공사를 위한 설계는 전통 재료와 가공 및 시공기법의 전문성을 필요로 하였다. 계곡, 하천 등 수체계 정비를 포함하는 생태조경공사를 위한 설계는 물길과 생태계의 변화, 유체(流體)의 원리, 유체의 유형별 특성에 대한 이해가 필수적이었다. 이 밖에 문화재지정구역 또는 보호구역과 등록문화재 내 공원조성 및 주변정비를 목적으로 시행된 복합설계는 문화재공간의 특수성뿐만 아니라 시민들이 상시로 이용하는 공원의 기능을 충족해야 한다는 점에서 현대조경공간의 설계 능력이 겸비되어야 했다. 이처럼 전통조경설계는 전체 문화재 설계의 약 1/4을 차지하는 규모이며 설계에서 타 분야와 차별화된 전문성을 필요로 한다. 이는 현행 법령의 실측제한관련 조항을 개선하여 모든 전통조경설계를 조경기술자가 수행할 수 있는 기반을 마련함과 동시에 조경기술자가 직접 입찰에 참여할 수 있도록 전통조경설계업체의 신설 필요성을 시사한다.
Over the past several years, sea trade have increased traffic by ships which highlighted a problem of unwanted species invading the surrounding seas through ship's ballast water discharge. Maritime trade volume has continuously increased worldwide and the problem still exists. The respective countries are spending billions of dollars in an effort to clean up the contamination and prevent pollution. As part of an effort to solve marine environmental problem, BWM(Ballast Water Management) convention was adopted at a diplomatic conference on Feb. 13 2004. In order to comply harmoniously this convention by each country. This convention will be effective after 12 months from the date which 30 countries ratified accounting for more than 35% of the world merchant shipping volume. On Sep. 8 2016, Finland ratified this convention and effective condition was satisfied as 52 states and world merchant vessel fleet 35.1441%. Thus, after Sep. 8 2017, all existing vessels shall be equipped with BWTS(Ballast Water Treatment System) in accordance with D-2 Regulation, which physically handles ballast water from ballast water exchange system(D-1 Regulation). In this study, we analyzed in detail the optimal design method using the Risk Analysis and Evaluation technique which is mainly used in the manufacturing factory or the risky work site comparing with the traditional design concept method applying various criteria. The Risk Assessment Method is a series of processes for finding the Risk Factors in the design process, analyzing a probility of the accident and size of the accident and then quantifying the Risk Incidence and finally taking measures. In this study, this method was carried out for Electrolysis treatment type on DWT 180K Bulk Carrier using "HAZOP Study" method among various methods. In the Electrolysis type, 63 hazardous elements were identified.
This paper proposes a hybrid intelligent system that predicts the failure of firms based on the past financial performance data, combining neural network and rough set approach, We can get reduced information table, which implies that the number of evaluation criteria such as financial ratios and qualitative variables and objects (i.e., firms) is reduced with no information loss through rough set approach. And then, this reduced information is used to develop classification rules and train neural network to infer appropriate parameters. Through the reduction of information table, it is expected that the performance of the neural network improve. The rules developed by rough sets show the best prediction accuracy if a case does match any of the rules. The rationale of our hybrid system is using rules developed by rough sets for an object that matches any of the rules and neural network for one that does not match any of them. The effectiveness of our methodology was verified by experiments comparing traditional discriminant analysis and neural network approach with our hybrid approach. For the experiment, the financial data of 2,400 Korean firms during the period 1994-1996 were selected, and for the validation, k-fold validation was used.
전통적인 비즈니스 인텔리전스 환경은 빠르게 변하는 시장과 기하급수적으로 증가하는 데이터의 크기와 복잡성에 대처하는 데 한계를 보여왔다. 이에 기업들은 경쟁사 대비 더 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스(Self-Service Business Intelligence) 환경으로의 변모를 요구받고 있다. 그러나 실제 기업 현장에서는 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 환경 구축과 운영에 어려움을 겪고 있으며, 참고할 만한 사례를 포함하여 성공적인 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스에 관한 연구가 부족하다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 핵심성공요인에 관한 기존 연구 방법론을 기반으로, 국내 3사 제조업 및 유통업체의 비즈니스 인텔리전스 개발 과정 및 활용 사례를 상세하고 깊이 있게 분석하였다. 조직-프로세스-기술 측면 7가지 핵심 성공요인에 대해 개발 목적과 구현 전략이 상이한 세가지 국내 사례를 비교 분석함으로써 비즈니스 인텔리전스 성공모델의 국내 기업 적용 가능성과 도입 전략의 시사점을 도출한다. 해당 프로젝트를 주도한 전문가들의 심층 인터뷰와 도입효과 평가를 통한 심층 비교 분석은, 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스의 구체적인 개발 과정과 난제, 활용에 대한 풍부한 시사점을 제공하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 활성화와 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 고도화에 기여할 것으로 기대된다.
대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구는 중국 서원의 특성을 구명하고 이를 바탕으로 한국 서원 고유의 수경관 특성을 준거할 수 있는 자료 확보를 목적으로 시도되었다. 문헌조사와 현장 관찰조사를 바탕으로 악록서원을 비롯한 중국의 대표적인 전통 서원 10개소의 입지와 내·외부의 수체계 그리고 수경관의 연출 특성을 조사 분석한 연구의 결론은 다음과 같다. 중국 서원의 수체계는 내부와 외부 수체계로 이원화되며 보편적으로 외부에 2개, 최다 3개의 수체가 중첩된 양상을 보였다. 외부 수체계에 입각한 서원의 입지유형은 양면환수형 4개소, 환산면수형 3개소 그리고 삼면환수형, 사면환수형, 의산방수형이 각각 1개소 등 총 5개 유형으로 분류됨에 따라, 배산면수형(일명 배산임수형)의 전형을 보이는 한국 서원과 비교할 때, 매우 적극적인 친수성을 보였다. 외부 수체계의 수형(水形)은 곡류형(46.0%), 계류형(36.0%), 광형(廣形)과 부정형(각 9.0%)으로 구분되었으며 수태(水態)는 계(溪, 31.8%), 강(江, 27.3%), 샘과 우물(泉·井, 13.6%), 폭(瀑, 9.1%), 호(湖, 4.5%) 그리고 지(池, 4.5%) 등의 순으로 나타났다. 서원 내부 수체계 상의 수경관은 악록서원에서 7개소, 만송서원에서 4개소 순으로 상대적 수경관의 수가 많았다. 조사대상 10개 서원에서는 확인된 총 27곳의 세부 수경관은 지당(池塘)과 반지(伴池)를 포함하여 총 6개 유형으로 분류됨으로써 한국 서원보다 다양성이 매우 높았다. 주목할 만한 것은 중국 전통 서원의 내부 수경관에는 최소한 반지나 방당(方塘)이 1개소 이상 연출되는 예제적 질서가 잘 드러났다. 특히 한국 서원에서는 보기 어려운 반지는 42.8%를 차지하여 중국 서원의 대표적인 수경관 요소임이 확인되었다. 주희의 「관서유감」 시에 근거한 남계서원의 방당 또한 방형의 반지로 취급한다면 수경관에서 차지하는 반지의 비중은 거의 50%에 육박한다. 지당의 형태는 방형(28%), 자유곡선형과 원형(각 24%), 반월형(20%), 계류형(3.8%)로 구성되었는 바, 이는 방형 일색의 한국 서원과는 매우 다른 특성으로 보인다. 한편 중국 서원의 내부 수경관 관련 조형물은 정(亭)과 교(橋) 11개소(26.8%), 방(坊) 5개소(16.5%), 문(門)과 누(樓) 4개소(1.4%), 재(齋)가 2개소(6.2%) 그리고 헌(軒)·사(祠)·대(臺)·각(閣)이 각 1개소(3.1%) 등 총 10개 유형으로 확인되었으며 서원 내부의 정자는 경관정(景觀亭 27.2%), 비정(碑亭, 18.2%), 연집정(宴集亭, 54.5%) 등 3가지로 유형화되었다. 전반적으로 정자, 반교를 갖는 반지 그리고 패방은 중국 서원 내부 수경관을 지배하는 연계성 높은 주요 구성요소임이 확인되었다.
기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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