• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.181-193
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• 2004

수도건설사업은 공용이후단계에서 소요되는 $운영\cdot유지관리비용$ 중에서 기계설비 및 관로시설이 대부분을 차지하는 대표적인 플랜트시설로 구성되므로 일반적인 토목시설물의 LCC모델과 차별화 되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 수도건설사업에 적합하도록 비용분류체계를 제시하고, 이에 따라 수도시설의 확률적 LCC분석 모델을 개발하였다. 또한, 설계VE 활동시 기초가 되는 설계VA의 절차를 실무활용도 측면을 고려하여 개선된 설계VA절차를 제시하였다. 제시된 설계VA절차와 확률적 LCC분석모델을 사용하여 실제 건설사업의 설계VE활동에 있어 송수관로의 적정 선형 선정에 적용하였다. 제안된 수도건설사업의 설계VA 및 확률적 LCC분석모델은 향후 수도건설사업의 $경제적\cdot가치혁신적$ 대안선정과 유지관리비 예산추정 및 적정예산 배정에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2012년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.113-114
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• 2012

With increasing awareness on sustainable construction and green buildings, environment-friendly construction activities have been introduced and promoted. Green value engineering (VE) is an effort that is recently introduced to facilitate environment-friendly construction. To support the application of green VE in construction, this paper suggests a green value assessment model considering the environmental performance and carbon emissions during construction. The value assessment model presented in this study is expected to help conduct objective value evaluation of construction activities in terms of both cost and environmental performance.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.119-130
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• 2018

기존 공동구에 관한 VE/LCC 연구는 정량적 방법을 통하여 편익(7개 항목), 비용(5개 항목)에 대하여 서울시의 주요 10개노선을 대상으로 비용-편익 분석을 통한 공동구의 경제적 타당성을 검토하였다. 기존 공동구에 관한 VE/LCC 연구는 정량적 방법을 통하여 편익(7개 항목), 비용(5개 항목)에 대하여 분석을 수행하였다. 이에 본 논문에서는 3개의 항목(교통사고감소, 차량소음저감, 사회 경제 손실)을 추가하여 서울시 주간선도로 61개 구간에 대하여 경제성 평가를 분석 하였다. 교통사고감소 항목은 사업시행으로 절감할 수 있는 교통사고 비용을 개량화한 것이며, 차량소음저감 항목은 사업시행으로 발생하는 소음 변화량을 나타낸 지표이다. 마지막으로 사회 경제손실 항목은 공동구의 시공으로 인하여 지역경제에 미치는 영향을 금액으로 나타낸 것이다. 편익은 10개의 항목, 비용은 8개의 항목들 중 우선 추가 항목들의 금액을 비교 분석 하였으며, 개착식 및 터널식 공동구에서 추가된 항목들과 전체 항목들이 각 분석에 미치는 영향 정도를 분석하였다. 분석의 결과로 공동구 경제성 평가시 기초 및 상세 모델에 적용되는 항목들을 분석하여 공동구 설계시 보다 효율적인 경제성 평가가 가능하도록 하였다. 본 연구에서 추가로 제시된 항목들을 포함한 기초 및 상세 모델의 경제성 평가는 공동구 설계시 자주 활용될 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.225-235
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• 2001

본 연구는 물리·역학적 특성을 고려한 점탄성 감쇠기의 수치모델에 의한 강뼈대구조물의 지진응답개선에 관해서 조사하고자 한다. 온도변화에 의한 감쇠기 이력거동에 미치는 영향을 고려하기 위하여, 점탄성 감쇠기의 모델은 온도-주기 등가원리와 더불어 개선된 분수도함수법에 기초하여 정식화하였다. 본 감쇠기 모델의 알고리즘을 일반화된 강뼈대구조물의 비선형 동적 해석 프로그램에 추가하였다. 강뼈대구조물에 대한 해석 예를 통하여, 제시된 모델에 의한 점탄성 감쇠기의 지진응답개선에 관한 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.44-51
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• 2008

근래에 지식경영이라는 용어는 일종의 캠페인과 같이 다양한 분야에서 다양한 범위와 방법으로 사용되고 있다. 지식경영은 좁게는 지식을 갖춘 개인으로부터 넓게는 조직 내외부를 잇는 네트워크의 개념까지 다루기도 하며, 현재의 특정문제 해결을 위한 특정지식부터 기업이나 조직의 과거성과를 재는 잣대와 미래전략 수립을 위한 키로 활용하기도 한다. 본 연구는 지식, 지식경영, 지식경영 기업에 관한 포괄적인 연구조사를 바탕으로 건설관리 기업을 위한 지식경영모델을 제시하고, 그 중 일부에 해당하는 VE 전문가시스템을 소개하였다. 본 연구의 결과는 현재 지식경영 체제를 위해 노력을 경주중인 건설기업에게는 현재의 지식경영 정책과 방향을 되돌아보며 부족하거나 놓친 부분을 검토할 수 있도록 할 것이며, 지식경영을 도입하려고 준비중인 기업에게는 지식경영 전략을 수립하는데 있어 참고할 수 있는 하나의 대안이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.129-136
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• 2010

모바일컴퓨팅, 무선 센서네트워크, 센서 기술로 인하여 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스가 현실화되고 있고 모든 사람들에게 의료서비스를 보다 편리하게 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다. 이 u-Healthcare 서비스는 시간, 장소에 구애 받지 않고 의료서비스를 제공할 수 있으므로 인간의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스를 구현하는 시스템으로 심장병 환자를 위한 헬스케어 서비스 프로토타입을 구현하였다. 시스템은 두 부분으로 구성된다. front-end는 체온, 혈압, 혈중산소농도, 심장의 파형 등 다양한 생체신호를 수집하고 back-end는 수집된 신호를 바탕으로 의료서비스를 제공한다. 단순히 생체 신호만을 의료진에게 전달하는 것은 모니터링 수준에 불과하여 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 요구조건을 만족할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망 기술을 이용하여 현재의 상황을 인식하여 불필요한 신호를 제거하고, 개인의 특성에 최적화된 헬스케어 모델을 제시한다. 철저한 실험을 통하여 제안된 모델은 유비쿼터스 서비스의 요구조건을 만족하고 보다 향상된 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1809-1816
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• 2021

국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-49
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• 2017

인터넷 기술이 발전함에 따라 온라인상의 데이터는 급격하게 증가하고 있고, 증가하는 데이터에 대해 점진적인 기계학습 기법을 통해 효율적으로 학습하기 위한 연구가 진행되고 있다. 온라인상의 문서는 대부분 게시일, 출판일과 같은 시계열적 정보를 포함하고 있고, 이를 분류에 반영한다면 효율적인 분류가 가능할 것이다. 본 연구에서는 웹 문서상에서 나타나는 어휘의 시계열적 변화를 분석하였고, 분석한 시계열 정보를 기반으로 데이터 집합을 분할하여 효율적인 분류 학습 기법을 제안한다. 실험 및 검증을 위해 온라인상의 뉴스 기사 100만 건을 시계열 정보를 포함하여 수집하였다. 수집된 데이터를 바탕으로 데이터 집합을 분할하여 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 및 SVM 분류기를 사용하여 실험을 진행하였고, 각 모델에서 전체 데이터 집합 학습 대비 최대 2.02% 포인트, 2.32% 포인트의 성능 향상을 확인하였다. 본 연구를 통해 시계열적 어휘의 변화를 분류에 반영하여 분류의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.182-192
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• 2008

BTL 사업은 공공시설물에서 민간의 자본과 기술력을 통해 높은 성과를 낼 것으로 기대되고 있지만, VE의 최적 설계안을 선정하고 건물의 유지관리 비용 예측에 사용되는 LCC 분석은 다수의 복잡한 문제점을 가지고 있어 제한적으로 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 국내의 BTL 사업에서 LCC 분석의 문제점을 분석하고 그 해결방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 BTL 사업에서 주요 사업대상인 교육시설을 중심으로 LCC 분석을 두 가지 수준(대안선정 LCC와 건축 LCC)으로 구분하고, 이들의 주요 특징을 고찰하였다. 그리고 6가지 측면(비용분류체계, 수선정보, 생애주기, 비용의 시간적 가치, 수선정보 데이터베이스, LCC 분석모델)에서 사례연구를 통해 4가지 주요 문제점과 해결방안을 도출하였다. 이 연구의 결과는 민간과 공공분야 참여주체들의 중장기적인 계획과 실행에 의해 해결될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.60-63
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• 2017

자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.