• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.157-178
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• 2009

Corporate credit rating is a very important factor in the market for corporate debt. Information concerning corporate operations is often disseminated to market participants through the changes in credit ratings that are published by professional rating agencies, such as Standard and Poor's (S&P) and Moody's Investor Service. Since these agencies generally require a large fee for the service, and the periodically provided ratings sometimes do not reflect the default risk of the company at the time, it may be advantageous for bond-market participants to be able to classify credit ratings before the agencies actually publish them. As a result, it is very important for companies (especially, financial companies) to develop a proper model of credit rating. From a technical perspective, the credit rating constitutes a typical, multiclass, classification problem because rating agencies generally have ten or more categories of ratings. For example, S&P's ratings range from AAA for the highest-quality bonds to D for the lowest-quality bonds. The professional rating agencies emphasize the importance of analysts' subjective judgments in the determination of credit ratings. However, in practice, a mathematical model that uses the financial variables of companies plays an important role in determining credit ratings, since it is convenient to apply and cost efficient. These financial variables include the ratios that represent a company's leverage status, liquidity status, and profitability status. Several statistical and artificial intelligence (AI) techniques have been applied as tools for predicting credit ratings. Among them, artificial neural networks are most prevalent in the area of finance because of their broad applicability to many business problems and their preeminent ability to adapt. However, artificial neural networks also have many defects, including the difficulty in determining the values of the control parameters and the number of processing elements in the layer as well as the risk of over-fitting. Of late, because of their robustness and high accuracy, support vector machines (SVMs) have become popular as a solution for problems with generating accurate prediction. An SVM's solution may be globally optimal because SVMs seek to minimize structural risk. On the other hand, artificial neural network models may tend to find locally optimal solutions because they seek to minimize empirical risk. In addition, no parameters need to be tuned in SVMs, barring the upper bound for non-separable cases in linear SVMs. Since SVMs were originally devised for binary classification, however they are not intrinsically geared for multiclass classifications as in credit ratings. Thus, researchers have tried to extend the original SVM to multiclass classification. Hitherto, a variety of techniques to extend standard SVMs to multiclass SVMs (MSVMs) has been proposed in the literature Only a few types of MSVM are, however, tested using prior studies that apply MSVMs to credit ratings studies. In this study, we examined six different techniques of MSVMs: (1) One-Against-One, (2) One-Against-AIL (3) DAGSVM, (4) ECOC, (5) Method of Weston and Watkins, and (6) Method of Crammer and Singer. In addition, we examined the prediction accuracy of some modified version of conventional MSVM techniques. To find the most appropriate technique of MSVMs for corporate bond rating, we applied all the techniques of MSVMs to a real-world case of credit rating in Korea. The best application is in corporate bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. For our study the research data were collected from National Information and Credit Evaluation, Inc., a major bond-rating company in Korea. The data set is comprised of the bond-ratings for the year 2002 and various financial variables for 1,295 companies from the manufacturing industry in Korea. We compared the results of these techniques with one another, and with those of traditional methods for credit ratings, such as multiple discriminant analysis (MDA), multinomial logistic regression (MLOGIT), and artificial neural networks (ANNs). As a result, we found that DAGSVM with an ordered list was the best approach for the prediction of bond rating. In addition, we found that the modified version of ECOC approach can yield higher prediction accuracy for the cases showing clear patterns.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권6호
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• pp.895-906
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• 2015

본 연구는 오대산국립공원 신성암에서 중대사 구간을 대상으로 식물군집구조를 밝히고 향후 전나무림 관리를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다. 조사구는 총 20개 조사구($400m^2$)를 설정하였다. 연구대상지 주변지역에 대한 현존식생 현황을 파악하였고, 군집분류는 TWINSPAN에 의한 classification과 DCA에 의한 ordination 분석을 하였으며, 식물군집구조 분석은 상대우점치, 흉고직경급별 분포, 표본목 수령 및 생장량, 종다양도 분석 등을 실시하였다. 현존식생 유형은 총 14개 유형으로 구분되었으며, 해발고가 낮은 계곡부에는 전나무-신갈나무림과 낙엽활엽수림이, 해발고가 높은 사면부에는 신갈나무림이 주요 식생이었다. 군집분류 결과, 총 네 개의 군집으로 분류되었으며, 교목층에서는 네 개의 군집 모두 전나무가 우점하였고, 군집 IV를 제외한 3개 군집에서 전나무가 차대를 형성하고 있었다. 군집 I, II, III의 경우 전나무가 우점하는 현재의 군집이 지속적으로 유지되면서, 까치박달 등 낙엽활엽수의 세력이 확장될 것으로 판단되며, 군집 IV의 경우 장기적으로 전나무의 세력약화와 까치박달-낙엽활엽수 군집으로의 변화가 예상되었다. 전나무는 79~128년생, 잣나무는 75~87년생, 느릅나무는 190년생이었으며, 전나무의 생장은 시간이 지남에 따라 다소 둔화되었다. Shannon의 종다양도지수는 0.3889~1.3332이었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국균학회소식:학술대회논문집
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• 한국균학회 2018년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.27-27
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• 2018

The production scale of mushroom cultivation in Korea is approximately 600 billion won, which is 1.6% of the Korean gross agricultural output. Annually, ca. 190,000 tons of mushrooms are harvested in Korea. Although the numbers of mushroom farms and cultivators are constantly decreasing, the total mushroom yields are increasing due to the large-scale cultivation facilities and automation. The recent expansion of the well-being trend causes increase in mushroom consumption in Korea: annual per capita consumption of mushroom was 3.9kg ('13) that is a little higher than European's average. Thus the exports of mushrooms, mainly Flammulina velutipes and Pleurotus ostreatus, have been increased since the middle of 2000s. Recently, however, it is slightly reduced. However, Vietnam, Hong Kong, the United States, the Netherlands and continued to export, and the country has increased recently been exported to Australia, Canada, Southeast Asia and so on. Canned foods of Agaricus bisporus was the first exports of the Korean mushroom industry. This business has reached the peak of the sale in 1977-1978. As Korea initiated trade with China in 1980, the international prices of mushrooms were sharply fall that led to shrink the domestic markets. According to the high demand to develop new items to substitute for A. bisporus, oyster mushroom (Pleurotus ostreatus) was received the attention since it seems to suit the taste of Korean consumers. Although log cultivation technique was developed in the early 1970s for oyster mushroom, this method requires a great deal of labor. Thus we developed shelf cultivation technique which is easier to manage and allows the mass production. In this technique, the growing shelf is manly made from fermented rice straw, that is the unique P. ostreatus medium in the world, was used only in South Korea. After then, the use of cotton wastes as an additional material of medium, the productivity. Currently it is developing a standard cultivation techniques and environmental control system that can stably produce mushrooms throughout the year. The increase of oyster mushroom production may activate the domestic market and contribute to the industrial development. In addition, oyster mushroom production technology has a role in forming the basis of the development of bottle cultivation. Developed mushroom cultivation technology using bottles made possible the mass production. In particular, bottle cultivation method using a liquid spawn can be an opportunity to export the F.velutipes and P.eryngii. In addition, the white varieties of F.velutipes were second developed in the world after Japan. We also developed the new A.bisporus cultivar "Sae-ah" that is easy to grown in Korea. To lead the mushroom industry, we will continue to develop the cultivars with an international competitive power and to improve the cultivation techniques. Mushroom research in Korea nowadays focuses on analysis of mushroom genetics in combination with development of new mushroom varieties, mushroom physiology and cultivation. Further studied are environmental factors for cultivation, disease control, development and utilization of mushroom substrate resources, post-harvest management and improvement of marketable traits. Finally, the RDA manages the collection, classification, identification and preservation of mushroom resources. To keep up with the increasing application of biotechnology in agricultural research the genome project of various mushrooms and the draft of the genetic map has just been completed. A broad range of future studies based on this project is anticipated. The mushroom industry in Korea continually grows and its productivity rapidly increases through the development of new mushrooms cultivars and automated plastic bottle cultivation. Consumption of medicinal mushrooms like Ganoderma lucidum and Phellinus linteus is also increasing strongly. Recently, business of edible and medicinal mushrooms was suffering under over-production and problems in distribution. Fortunately, expansion of the mushroom export helped ease the negative effects for the mushroom industry.

• 간호행정학회지
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• 제6권1호
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• pp.135-146
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• 2000

The purpose of this study was to develope, based on the Nursing Intervention Classification (NIC) system. a set of standardized nursing interventions which had been validated. and their associated activities. for use with nursing diagnoses related to home health care for women who have had a caesarian delivery and for their newborn babies. This descriptive study for instrument development had three phases: first. selection of nursing diagnoses. second, validation of the preliminary home health care interventions. and third, application of the home care interventions. In the first phases, diagnoses from 30 nursing records of clients of the home health care agency at P. medical center who were seen between April 21 and July 30. 1998. and from 5 textbooks were examined. Ten nursing diagnoses were selected through a comparison with the NANDA (North American Nursing Diagnosis Association) classification In the second phase. using the selected diagnoses. the nursing interventions were defined from the diagnoses-intervention linkage lists along with associated activities for each intervention list in NIC. To develope the preliminary interventions five-rounds of expertise tests were done. During the first four rounds. 5 experts in clinical nursing participated. and for the final content validity test of the preliminary interventions. 13 experts participated using the Fehring's Delphi technique. The expert group evaluated and defined the set of preliminary nursing interventions. In the third phases, clinical tests were held at in a home health care setting with two home health care nurses using the preliminary intervention list as a questionnaire. Thirty clients referred to the home health care agency at P. medical center between October 1998 and March 1999 were the subjects for this phase. Each of the activities were tested using dichotomous question method. The results of the study are as follows: 1. For the ten nursing diagnoses. 63 appropriate interventions were selected from 369 diagnoses interventions links in NlC., and from 1.465 associated nursing activities. From the 63 interventions. the nurses expert group developed 18 interventions and 258 activities as the preliminary intervention list through a five-round validity test 2. For the fifth content validity test using Fehring's model for determining lCV (Intervention Content Validity), a five point Likert scale was used with values converted to weights as follows: 1=0.0. 2=0.25. 3=0.50. 4=0.75. 5=1.0. Activities of less than O.50 were to be deleted. The range of ICV scores for the nursing diagnoses was 0.95-0.66. for the nursing interventions. 0.98-0.77 and for the nursing activities, 0.95-0.85. By Fehring's method. all of these were included in the preliminary intervention list. 3. Using a questionnaire format for the preliminary intervention list. clinical application tests were done. To define nursing diagnoses. home health care nurses applied each nursing diagnoses to every client. and it was found that 13 were most frequently used of 400 times diagnoses were used. Therefore. 13 nursing diagnoses were defined as validated nursing diagnoses. Ten were the same as from the nursing records and textbooks and three were new from the clinical application. The final list included 'Anxiety', 'Aspiration. risk for'. 'Infant behavior, potential for enhanced, organized'. 'Infant feeding pattern. ineffective'. 'Infection'. 'Knowledge deficit'. 'Nutrition, less than body requirements. altered', 'Pain'. 'Parenting'. 'Skin integrity. risk for. impared' and 'Risk for activity intolerance'. 'Self-esteem disturbance', 'Sleep pattern disturbance' 4. In all. there were 19 interventions. 18 preliminary nursing interventions and one more intervention added from the clinical setting. 'Body image enhancement'. For 265 associated nursing activities. clinical application tests were also done. The intervention rate of 19 interventions was from 81.6% to 100%, so all 19 interventions were in c1uded in the validated intervention set. From the 265 nursing activities. 261(98.5%) were accepted and four activities were deleted. those with an implimentation rate of less than 50%. 5. In conclusion. 13 diagnoses. 19 interventions and 261 activities were validated for the final validated nursing intervention set.

• 한국가정과교육학회지
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• 제26권4호
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• pp.129-146
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• 2014

이 연구는 가정과교육에서의 직업역량 강화를 위한 기초연구로서 가정계 직업교육과 관련한 경제 사회적 환경 변화와 운영 현황을 분석하고, 국가직무능력표준(NCS; National Competency Standard) 기반 교육과정 개정과 연계한 교육과정의 변화 방향을 모색하는데 목적을 두었다. 연구 방법은 주로 관련 문헌 및 자료 분석, 전문가 자문 및 공청회 개회 등을 통해 진행되었다. 연구의 주요 결과로는 첫째, 가정계 직업교육과 관련한 주요 환경 변화 요인은 인구 구조의 변화, 성별 경제 활동의 변화, 세대 구성의 변화, 통신 기술의 변화, 생활 기술의 혁신 등으로 집중되었다. 이들 변화 요인은 관련 산업의 혁신과 생활의 변화, 인력의 수요, 각 직무에서 요구하는 역량의 변화 등을 예고하고 있다. 둘째, 가정계 직업교육 운영 현황 분석 결과, 2013년 현재 가사실업계열 학교는 전체 특성화고의 9.4%를 차지했으며, 8개 기준학과가 분야별 전문화, 특성화 및 연계 등을 통해 137개의 개설 학과명으로 운영되고 있었다. 졸업생의 진로현황은, 기준학과별로 차이가 있으나 전체 취업률은 44.7%로 진학률 41.9%보다 높게 나타났으며, 2010년(전체취업률 16.9%, 진학률 75.2%)에 비해 두드러진 변화로 이는 특성화고의 취업중심 교육으로의 정책 변화가 가져온 성과로 해석된다. 셋째, 국가직무능력표준 기반 고교 직업교육과정 개정과 가정계 직업교육의 방향에서는 정부의 능력중심사회 구현을 위한 국가직무능력표준의 개발을 중심으로 한 교육과정 개정 배경, 개정의 방향과 중점 사항을 고찰하고 가사실업계열의 계열 재구조화(안)과 기준학과 개편(안), 후속 연구에서의 전제 사항을 제시하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권5호
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• pp.730-740
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• 2012

본 연구는 도로건설이 송이생산지에 미치는 영향을 최소화하기 위해 강원도 양양군내 신설 예정인 고속도로 건설지 주변의 송이생산 소나무군락의 식생구조를 분석하여 보전 및 복원의 기초자료로 활용하고자 하였다. 고속도로 건설예정지의 영향권과 송이생산량을 고려하여 도로 주변에 총 20개 조사구를 설정하여 Classification기법중의 하나인 TWINSPAN을 이용하여 군락을 분리한 결과, 소나무군락(군락 I, II), 소나무-굴참나무군락(군락 III), 소나무-낙엽활엽수군락(군락 IV)의 4개 군락으로 최종 분리되었다. 군락별 종다양도는 $1.7353{\pm}0.0341{\sim}1.9079{\pm}0.2471$의 범위이었으며 종수는 평균 $9.2{\pm}2.8$, 교목층 출현 평균개체수는 $9.6{\pm}5.0$개체이었다. 식생밀도는 $100m^2$당 4~29주(평균 9.55주), 평균상대공간지수는 35%이하이었으며 평균수령은 $38{\pm}8.34$년생이었으며 토양은 $A_0$층의 깊이가 4~6cm, 토양산도는 4.70~5.63(평균 5.29) 송이 생육에 적정한 수준이었다. 송이는 소나무와 공생의 관계로 소나무군락의 식생구조와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으므로 생태적 관리방안으로 적정밀도 조절, 아교목층과 관목층의 밀도조절, 교목층 낙엽활엽수의 제거 등을 제안하였다. 향후 도로건설시 송이생산지역내 관통도로를 최소화하고 송이생산지내 및 인근지역을 관통할 경우 숲내부 천이 및 식생구조 변화가 발생하지 않도록 생태적 관리 및 복원조치가 필요할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제30권1호
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• pp.7-32
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• 2013

본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관 정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교 분석한 결과, '정보학'영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, '도서관 서비스'영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, '문헌정보학 기초'영역의 도서관과 사회, 전문성, '자료조직'영역의 분류, 편목, 메타데이터, '도서관 경영'영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, '서지학'영역의 고서지, '도서관 체제'영역의 도서관 및 정보정책, '출판'영역의 도서/출판, '기록관리학'영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교 분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관 정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권28호
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• pp.235-263
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• 2012

본 연구는 문화콘텐츠 비즈니스의 한 분야인 테마파크 비즈니스와 관련하여, 기존의 대규모 야외 복합 테마파크 중심의 접근에서 벋어나 소규모 소자본 전략의 실내 테마파크를 지향하는 흐름에 주목하고 있다. 기존의 대규모 야외 복합 테마파크가 수천억 원 규모의 자본과 고난이도의 기술력, 최신 운영 노하우 등을 필요로 함으로써 큰 리스크와 함께 높은 신규 진입장벽을 가지고 있는 것에 반해, 최근의 실내 테마파크들은 효율적인 리스크 관리와 탄력적인 시장전략으로 시장진입에 성공하고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 실내 테마파크들 가운데 새로운 시장인 국산 캐릭터를 테마로 한 어린이 실내 테마파크 시장의 현황을 살펴보고, 국산 캐릭터의 프로퍼티 가치 확장과 국내 테마파크 시장의 확산이라는 두 가지 확장의 측면에서 이 시장의 시장전략을 살펴보고자 한다. 이를 위해 테마파크에 관한 선행연구들을 검토하여 공간적 분류와 테마별 분류, 주 사용자층에 따른 분류 등을 기준으로 국내에 존재하는 테마파크의 유형을 나누어보았다. 또한 국산 캐릭터를 테마로 한 어린이 실내 테마파크 가운데 수도권 소재 5개소를 직접 방문하여 현황조사를 실시하였고, 수도권 소재 2개소와 지방 4개소는 업체 담당자를 통해 현황자료를 입수하여 분석하였다. 또 올 4월 25일 신규 개관한 '디보빌리지' 청계천점을 방문한 관람객을 대상으로 만족도 조사를 시행하여 분석하였다. 이를 통해 현재 국산 캐릭터를 테마로 한 어린이 실내 테마파크 비즈니스의 구조를 분석하고 수행중인 시장전략의 유효성을 분석할 수 있는 토대를 제시하여 보았다. 본 연구를 통하여 테마파크 비즈니스의 틈새시장이라 할 수 있는 실내 테마파크 비즈니스에 대한 체계적이고 심도 있는 논의의 단초를 마련하여 소규모 지역밀착형 실내 테마파크들이 국내 테마파크 산업의 유력한 비즈니스 모델로 연구될 수 있기를 기대한다. 또한 캐릭터 비즈니스의 측면에서도 국산 애니메이션 캐릭터들의 프로퍼티 가치의 공간적 스토리텔링적 확장의 새로운 모델을 정립하는 계기가 될 수 있기를 바란다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.396-400
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• 2007

최근 경량전철 건설이 정부 및 지자체의 정책과 민간자본의 투자에 힘입어 다양한 노선들이 추진되는 등 SOC 분야에 민간투자사업 형태의 참여가 증가하고 있다. 이러한 민자유치사업은 지자체를 포함한 정부뿐 아니라 민간건설업체의 입장에서도 면밀한 사업 경제성 분석을 통한 타당성 검토가 이루어져야 한다. 즉 공사비 등의 초기 투자비용 뿐 아니라 유지관리비용, 해당 시설물 운영을 통한 수익창출, 해체비용 등 생애주기측면에서의 정확한 비용 분석이 필요하다 하겠다. 그러나 불확실성 인자들의 분석과 이를 활률론적 기법에 의해 경제성을 평가할 수 있는 여건은 미흡한 실정이다. 대표적으로 경량전철 건설사업의 경우 유지관리비용에 관한 실적자료가 아직 미비하므로 정확한 비용산출 및 경제성 분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 최근 민자투자가 많은 경량전철사업 중 토목구조물 경제성평가를 위한 불확실성을 분석하였다. 이를 위해 먼저 경량전철 비용분류체계를 토대로 교량구조물을 대상으로 생애주기비용 측면에서 고려되어야 할 불확실성 인자를 분석하는 순으로 연구를 수행하였다. 경량전철 건설사업에 있어 시설물에 대한 유지관리 실적자료가 거의 전무한 상황임을 가정할 때, 본 연구를 통해 제시된 비용분류체계와 불확실성 인자 분석은 향후 이 분양의 LCC분석 및 경제성 평가의 자룔로 활용될 수 있으리라 기대한다.