• 국제지역연구
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• 제12권3호
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• pp.293-319
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• 2008

중소벤처기업도 대기업인 다국적기업과 마찬가지로 해외진출시에는 비용이 수반된다. 이러한 외국비용을 해외진출시 당면하는 시간부족, 자금부족, 경험부족, 재무위험증가 등 장애요인과 정보획득비용, 네트워크구축비용, 마케팅비용, 유통비용, 모니터링비용 등 해외진출비용요인, 그리고 현지시장 예측과 조사, 현지기업과의 사전적 공조 등 국제화준비활동으로 정의하고, 이들 요인간 관계와 이들 요인이 경영성과에 미치는 영향을 검증하였다. 분석결과 대만과 한국기업 모두 장애요인이 중요하다고 지각할수록 해외진출비용이 크다고 지각하였다(H1). 그러나 가설과는 반대로 해외진출비용을 중요시할수록 국제화준비활동에 더욱 집중하였으며(H4), 경영성과의 향상에도 유의적인 것으로 나타났다(H5). 한국기업은 장애요인이 중요할수록 국제화준비활동에 박차를 가하는 것으로 나타난 반면, 대만기업은 정반대로 장애요인이 중요하면 국제화준비활동에 소극적인 것으로 나타났다(H2). 또한 대만과 한국기업 모두 해외진출장애요인과 국제화준비활동요인 모두 경영성과에는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(H3, H6).

• 한국가스학회지
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• 제23권3호
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• pp.7-19
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• 2019

본 연구에서는 석탄층 메탄가스전에서의 영향반경 내 저류층 압력에 따라 변화하는 투과도를 고려한 저류층 생산성을 산출하고 그 저류층의 생산특성을 반영한 물질평형법을 사용하여 향후 생산거동을 예측하는 모델을 개발 하였다. 석탄층 메탄가스전을 대상으로 개발한 방법과 전통적인 방법의 저류층 생산성을 유정시험 측정치를 기준으로 비교하였다. 그 결과, 전자의 경우 결정계수($R^2$)가 약 0.76, 후자의 경우 0.69이었다. 이를 통해 석탄층 메탄가스전의 생산성을 대표할 때, 영향반경 내 저류층 압력과 압력 의존 투과도를 고려한 저류층 생산성이 더 적합함을 확인하였다. 이 과정을 통해 유정시험 측정치가 존재할 때, 압력 의존 투과도를 계산하기 위한 영향반경 내 저류층 압력을 산정하는 방법을 제안하였다. 산출한 저류층 생산성과 물질평형법을 이용하여 31개 가스정의 향후 15년간의 생산거동을 예측하여 압력 의존투과도를 고려하지 않은 문헌의 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 적용된 현장의 압력 의존 투과도는 최대 1.17배 상승하여 각 가스정당 일일 생산량이 문헌의 결과 대비, 최대 약 15% 증가하는 결과가 도출되었다. 문헌들에 따르면, 석탄층 메탄가스전의 투과도는 저류층 압력에 따라 6~25배 증가하기도 한다. 그 경우, 생산거동은 전통적인 가스 전과 큰 차이가 나타날 것으로 사료된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권2호
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• pp.62-72
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• 2019

지진해일 규모와 발생시기 예측의 어려움으로 인해 결정론적 방법으로 얻은 결과가 실제 재난을 반영하지 못하는 사례가 발생하고 있다. 따라서 지진해일의 불확실성을 확률론적으로 접근하는 확률론적 지진해일 재해도 분석(Probabilistic Tsunami Hazard Analysis) 연구의 중요성이 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 과거 동해안에 피해를 유발한 동해 동연부 지진에 대하여 확률론적 지진해일 재해도 분석을 위한 기초연구를 수행하였다. 초기수면변위와 해일고분포의 불확실성을 고려하기 위해 로직트리 기법을 사용하였으며, 우리나라에 내습하는 지진해일의 특성을 반영하여 분기를 구성하였다. 프랙타일 곡선을 산출하는 과정에서 분기의 수가 증가하면 시간소요가 비선형적으로 증가하므로 모든 분기를 고려하면서도 계산시간을 줄일 수 있는 개선된 방법을 제안하였다. 새로 제안된 이산가중치분포법(Discrete Weight Distribution)과 정렬기법 및 몬테카를로법으로 얻은 결과의 일관성과 소요시간을 비교하였다. 이산가중치분포법은 정렬기법을 적용한 경우보다 계산시간이 짧아 효율적인 것으로 평가되었으나, 다수의 분기나 세그먼트를 고려할 경우 몬테카를로 방법이 더 효율적인 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.187-192
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• 2019

수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.87-95
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• 2020

인천공항은 대한민국으로 들어오거나 나가는 관문으로 나라의 이미지에 큰 영향을 미치므로 공항의 서비스 질을 유지하기 위해선 장기적인 공항 이용객 수 예측이 필요하다. 본 연구에서는 인천공항의 이용객 수요를 예측하기 위한 다양한 시계열 모형의 예측성능을 비교하였다. 인천공항 이용객 자료를 2002년 1월부터 2019년 12월까지 월 단위로 수집하여 살펴보면 일반적인 시계열자료에서 보이는 추세성과 계절성을 지니고 있다. 본 연구에서는 추세성과 계절성이 고려된 나이브 기법, 분해법, 지수 평활법, SARIMA, 그리고 PROPHET을 이용하여 단기, 중기, 장기예측 시계열모형을 비교하였다. 분석결과 단기예측은 최근 자료에 가중치를 준 지수 평활법이 우수했고 예상 2020년 연간 이용객 수는 약 7,350만명이다. 3년 후 인 2022년 중기예측은 정상성이 고려된 SARIMA모형이 우수하였고 예상 연간 이용객 수는 약 7,980만명이다. 4단계 인천공항 건설사업이 완료되는 2024년 예상 연간 여객수용 인원은 9,910만명이고 PROPHET모형이 가장 우수하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1579-1590
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• 2020

본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.83-94
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• 2022

정부의 주거복지 로드맵(2017)에 따른 공공임대주택의 지속적인 증가, 장기공공임대주택의 노후화에 따른 시설 성능 개선 및 주거수준 향상 요구 등을 위한 시설물 유지관리비가 큰 폭으로 증가하여 재고주택 유지를 위한 공공임대사업자의 재정부담이 가중되고 있다. 그러나, 현재까지 노후 장기공공임대주택의 운영과정에서 시설물 수선종류 공사별, 내용연수 기간 경과 연수별로 집행되는 유지관리비 규모를 분석하는 객관적인 자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 서울시에 위치한 33개 장기공공임대주택의 유지관리비 실적 자료를 바탕으로 경과 연수 14년에서 28년 기간의 집행 현황을 분석하였다. 또한, 경과 연수별 유지관리비를 '장기수선계획공사 및 국비지원사업[Y₁]', '계획수선공사 및 일반수선공사[Y₂]', '총 유지관리비[Y₃]'로 구분하여 예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 공공임대사업자가 예산수립 단계에서 유지관리계획 수립과 공공임대주택의 지속 가능한 운영 계획수립을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.116-124
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• 2023

극한호우 발생빈도 증가로 소하천 홍수 피해가 증가하고 있어 소하천 리스크 관리를 위해 유량 계측 요구가 증가하고 있다. 이에 행정안전부 (MOIS) 소속 국립재난안전연구원 (NDMI)은 CCTV 기반 자동유량계측기술 (CCTV based Automatic Discharge Measurement Technology, CADMT)을 개발하고 성능 검증과 재난 리스크 관리기술 개발을 위해 시범소하천을 운영하고 있다. 본 연구는 CADMT가 설치된 능막천과 중선필천 2개 소하천을 선정하고 소하천에 가장 가까운 기상청 Automatic Weather System 강우량 자료와 유량 계측자료를 이용해 4-Parameter Logistic 방법으로 Nomograph를 개발한다. 개발한 Nomograph를 검증하기 위하여 본 연구는 각 소하천에서 홍수량을 예측하고 그 결과를 계측 유량과 비교한다. 검증 결과 예측치는 계측치를 잘 재현하는 것으로 나타나 향후, 보다 정확도 높은 계측자료가 수집되고 이에 기반한 Nomograph가 개발된다면 정확도 높은 홍수 예·경보가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.29-42
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• 2023

본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.