• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.175-196
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• 2022

우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.369-379
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• 2014

전통적인 사고예측모형은 통계적 회귀분석에 주로 의존하였으나, 이는 자료 분포 및 함수 형태에 대한 가정에 따른 한계를 가지고 있다. 이에 따라 일부 연구는 신경망 등의 비모수적 기법을 모형 구축에 활용하였으나, 이는 독립변수와 종속변수 간의 직접적인 관계 규명이 어렵다는 한계가 있다. 유전자 프로그래밍 기법은 모형 개발에 특별한 가정이 필요없고, 사고요인 규명이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 사고예측에 유전자 프로그래밍 기법을 적용함으로써 이러한 한계를 극복하고자 하였다. 이를 위하여 경부고속도로에서 최근 3년간(2010-2012년) 구득된 자료를 활용하였으며, 보다 세밀한 사고 특성 규명을 위해 고속도로 구간을 직선 구간과 곡선 구간으로 구분하였다. 사고 발생에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하기 위하여 랜덤 포레스트 기법을 이용하였으며, 최종 선택된 변수들을 활용하여 사고예측을 위한 유전자 프로그래밍 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 음이항 회귀모형과 비교해본 결과, 유전자 프로그래밍 모형의 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.67-78
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• 1990

본 연구에서는 합리적이고 과학적인 포장 구조체의 유지 관리를 위하여 포장체의 구조적 상태를 평가하는데 중요하게 사용되는 포장체 각 층의 탄성계수 추정 방법에 대하여 연구하였다. 차량하중에 의한 포장체의 구조적 거동을 측정하는 비파괴시험 방법으로 Falling Weight Deflectometer(FWD)를 택하였으며, 측정 결과를 합리적으로 해석하기 위하여 다층탄성이론에 근거한 해석 프로그램을 사용하였다. 국내에서 널리 사용되고 있는 고속도로 단면 모델에 요인배치법(factorial design)을 적용하여 쇄석과 안정처리기층을 갖는 경우 각각에 대한 이론적 처짐특성을 분석하고, 이로부터 각 경우의 층별 탄성계수 추정식을 제안하였다. 처짐 변화율에 따른 탄성계수 변화율에 과한 상관식을 4층 구조체 층별로 개발함으로써 FWD시험의 처짐으로부터 포장체 각 층의 탄성계수를 추정할 수 있는 보다 효율적이며 정도가 높은 역산방법을 제안하고 이를 전산화하였다. 또한 4층 아스팔트 포장체의 실제 가능한 수치 모델에 대한 검증을 통하여 본 연구에서 제안한 역산 방법의 신뢰성 및 타당성을 입증하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제16권3호
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• pp.295-310
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• 2019

This study attempts to develop new simplified approximate formulas to predict the fundamental natural periods of vibration (T) for bearing wall systems engaged with special reinforced concrete shear walls (RCSW) under seismic loads. Commonly, seismic codes suggested empirical formulas established by regression analysis of measured T for buildings during earthquake motions. These formulas depend on structure type, building height, number, height and length of SW, and ratio of SW area to base area of structure. In this study, a parametric investigation is performed for T of 110 selected models of bearing RCSW systems with varying structural height, configuration of horizontal plans including building width, number and width of bays, presence of middle corridors and core SWs. For this purpose, a 3D non-linear response time history (TH) analysis is implemented using ETABS v16.2.1. New formulas to estimate T are anticipated and compared with those obtained from formulas of IBC 2012 and ASCE/SEI 7-10. Moreover, the study examines responses of an arbitrarily two selected test model of 60 m and 80 m in height with presence of SWs having middle corridors. It is observed that the performance of the tested buildings is different through arising of considerable errors when using codes' formulas for estimating T. Accordingly, using the present proposed formulas exhibits more reasonable and safer design compared to codes' formulas. The results showed that equitable enhancement is promising to improve T formulas approaching enhanced and accurate estimation of T with reliable analysis, design, and evaluation of bearing RCSW systems.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1D호
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• pp.43-50
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• 2011

택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.73-80
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• 2018

고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권3호
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• pp.61-74
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• 2010

지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.