• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.25-41
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• 2014

최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.

• 한국조경학회지
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• 제36권3호
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• pp.63-74
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• 2008

본 연구는 단지 지명도 부족과 관광 여건의 변화에 따른 홍보 전략용으로 급조, 지정된 신영월십경 지정에 따른 문제의식에서 출발하여 영월의 관광 문화자원의 대부분이 단종과 관련되어 었다는 사실에 착안하였다. 이에 따라 익히 알려진 '단종에 대한 슬픈 역사'와 유배지 영월의 문화자원이 갖는 지명도 등의 후광효과를 통해 미개발 관광콘텐츠 영월팔경의 형식과 내용을 검토하여 "문화경관 영월팔경"이라는 경관콘텐츠의 스토리텔링 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 영월팔경이라는 문화경관 텍스트와 <단종애사> 라는 역사콘텐츠의 조응적 관계성 모색을 통한 장소와 역사적 현장 경관의 동일성을 통한 의미와 이야기 전달과정에 주목하였다. 이를 위해 영월의 자연문화경관을 공간적 텍스트화하기 위한 틀 짜기(framing)와 켜 짜기(layering)를 시도하였다. 그리고 스토리뿐만 아니라 텔링이 텍스트 향유의 지배적 요소가 되도록 하기 위한 에피소드 등의 이야깃거리를 탐색하고 경관 주제의 모티브로 발굴하고자 하였으며, 한편으로는 스토리텔링 방식을 다양화시키기 위한 방안으로 텍스트의 구조 안에서 재맥락화가 이루어질 수 있도록 몰입 경관요소를 장소, 대상 그리고 시점으로 구분하여 현장화 하였다. 또한, 경관 몰입요소를 인포테인먼트(Infortainment)와 에듀테인먼트(Edutainment) 요소 등의 미시 콘텐츠를 제시함으로써 '영월팔경-단종애사'의 이야기성, 현장 장소성 그리고 다양한 문화콘텐츠를 공유하기 위한 상호관계성을 고려한 영월팔경 스토리텔링 전략을 제시하였다. 제안된 스토리텔링 방안이 실제 영월 관광의 대안이자 전략으로 실용화되기 위해서는 경관 연출의 리얼리티를 역동적으로 재구성하기 위한 시점의 설정과 경관 루트 연계방안 그리고 내레이션 시나리오가 갖추어져야 하며， 영월의 자연 및 풍수적 관점에서의 형국 인식과 단종 관련 역사에 대한 충분한 이해를 기반으로 한 경관해설가의 양성이 필요하며 인터넷과 디지털상용화 전략이 병행되어야 할 것으로 본다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.87-99
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• 2016

목 적 : 종양의 위치에 따라 단일에너지를 이용한 치료계획과 이중에너지를 사용하는 치료계획을 정위적방사선 치료에 적용하여 실제 종양에 부여되는 선량의 변화와 종양과 인접한 부분에 위치하는 정상조직의 선량을 비교하여 임상적 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 총 10명의 환자 CT 영상을 획득한 후 각각 단일에너지, 이중 에너지에 대한 체적변조회전치료 기법에 대한 치료 계획을 수립하였다. 종양 측 변화 요인을 분석하기 위하여 조형계수(CI)와 균질성 지수(HI), 최대 선량을 각각 계산했으며, 정상 조직에 대한 선량 분포를 비교하기 위하여 $V_{10}$과 $V_5$, 종양에 가장 근접한 첫 번째 ~ 네 번째 갈비뼈($1^{st}{\sim}4^{th}$ Rib), 척수(Spinal Cord), 식도(Esophagus)와 기관(Trachea)를 선정하였다. 또한 계획한 선량 분포가 실제 전달되는 정확성을 확인하기 위하여 2차원 이온전리함 배열을 이용하여 선량 측정을 시행하였다. 결 과 : 종양 측 인자의 경우 조형계수와 균질성 지수는 두 에너지를 사용했을 경우가 1에 가까운 값을 나타냈다. 최대 선량의 경우 앞쪽 흉벽은 약 2%, 등쪽 종양의 경우는 동등한 값을 나타냈다. 정상 조직의 경우 앞쪽 흉벽 종양은 인접한 갈비뼈에서 두 에너지를 동시에 사용한 경우 각각 4%, 5% 감소하였고, 기관지의 경우 11%, 17% 감소하였다. 폐의 선량 분포의 경우 $V_{10}$의 경우 1.5%, $V_5$의 경우 1%로 감소함을 나타냈다. 뒤쪽 흉벽의 경우 종양에 인접한 갈비뼈는 두 에너지를 이용한 경우에서 각각 6%, 1%, 4%, 12% 감소하였고, 폐의 선량 분포에서는 $V_{10}$ 3%, $V_5$ 3.1% 감소됨을 나타내었다. 선량 측정의 경우 모든 에너지에서 감마지표 3mm/3%의 결과에 부합하였다. 결 론 : 단일 에너지를 이용한 치료 계획 보다 두 에너지를 동시에 사용하는 경우가 표재성 종양에 대해 보다 유용하게 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제8권4호
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• pp.319-327
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• 2010

공학적 안전설비 공기정화계통과 관련된 실험 수행을 위해 원자력등급 ESF 공기정화계통 시뮬레이터를 설계, 제작, 검증하였다. 영광 5,6호기 주제어실 공기정화계통의 공급자 정보, 도면 등을 기준으로 실사를 통해 치수를 확인하여 3D CAD 모델을 작성하였다. 모델과 현장 계통의 실측 유량을 기준으로 CFD 분석을 수행하였다. 공기정화계통으로 유입되는 공기는 $30^{\circ}C$, 유동형태는 균일한 것으로 가정하고, 검사 기록지에 의한 주제어실 ESF 공기정화계통의 유량이 12,986 CFM이고, $610{\times}610mm^2$의 HEPA 필터가 9개 설치되어 있으므로 HEPA 필터 단면를 지나는 유속은 1.83 m/s이다. 주제어실 공기정화계통 모델링시 공기 유동이 흐르지 않는 필터 테두리 지지대를 고려하여 현장과 유사한 유동현상을 모사하였다. 약 8 m/s로 기록된 활성탄 흡착기 하단의 공기유동은 별도의 분석을 통해 7 m/s 이상의 유속이 모사되도록 CFD 분석하였다. 연료건물 비상배기계통 및 비상노심냉각계통 기기실 배기정화계통의 공기정화계통에 대해서도 CFD 분석한 결과, 시뮬레이터의 유속을 조절하면 세가지 ESF 공기정화계통을 모두 모사할 수 있음을 확인하였다. CFD 분석 후 시뮬레이터를 원자력등급으로 제작하였고, 본 실험에 착수하기 전에 공기유동 분포도실험을 통해 시뮬레이터의 신뢰도를 검증하였다. 검증결과 중급 필터를 장착한 상태에서 시뮬레이터의 필터 지지대 부분을 제외한 내부에서 공기유동이 고르게 분포함을 확인하였고, 제작된 시뮬레이터는 Reg. Guide 1.52(Rev.3) 개정 내용 확인을 위한 실험에 사용되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.27-33
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• 2007

목 적: 본원에서는 AVM (artery vein malformation)이나 뇌종양을 치료를 위하여 뇌정위방사선수술(SRS: stereotactic radiosurgery)을 시행한다. 치료위치의 확인과 선량을 검증하기위하여 본 연구에서는 Gafchromic EBT film (Gafchromic EBT QD+, International Specialty Products, USA)을 이용 두부팬톰 내의 선량분포를 계산치와 측정치를 비교하였다. 대상 및 방법: 본 실험에서는 기존의 인체모형팬톰의 두부의 2.5 cm 두께 한 슬라이스를 5장의 0.5 cm 아크릴로 대체하여 필름을 0.5 cm 간격으로 삽입할 수 있게 하였다. 4장의 필름과 5장의 아크릴판은 팬톰 단면모양을 따라 잘랐다. 이 두부팬톰에 실제 환자치료와 같은 절차로 SRS head ring과 localizer를 장착 후 0.5 cm 간격의 CT 영상을 얻어 치료계획을 수립하였다. 6 MV의 광자선을 2 cm 크기의 SRS cone을 장착하여 5개의 arc beam으로 300 cGy의 선량을 전달하였다. 필름 교정을 위해서 각각의 필름에 0, 50, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900 cGy의 선량을 조사하여 교정곡선을 얻었다. 3시간 후 팬톰내의 필름을 스캔하고 흑화도에 따른 선량으로 교정하였다. 뇌정위방사선수술의 평가를 위해 Gafchromic EBT 필름을 이용 두부팬톰 내 치료 위치를 확인하고 선량을 측정하여 계산 값과 비교하였다. 결 과: Gafchromic $EBT^{(R)}$ 필름의 선량교정 곡선은 900 cGy까지 선형을 잘 유지하였다. 모든 단면에 걸쳐 Gafchromic $EBT^{(R)}$ 필름을 이용한 두부팬톰 내 필름으로 측정한 선량과 치료계획장치(XKnife, Radionics, USA)로 계산된 선량의 차이는 5% 이내 였다. 결 론: 본 실험에서 2차원적 선량분석만이 가능한 GafChromic EBT 필름을 적층시켜 모든 슬라이스의 선량을 확인할 수 있었으며, Gafchromic $EBT^{(R)}$ 필름을 이용한 정위방사선수술에서 정도관리의 방법으로 가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.227-240
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• 2011

특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권4호
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• pp.371-384
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• 2014

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.52-63
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• 2015

국내 건축물 중 업무시설은 국가 경제발전 및 산업구도의 변화와 더불어 급속도로 보급되기 시작하여 2012년 수도권 기준 소방대상물 현황 31개종 중 공동주택 다음으로 많은 비중을 차지하고 있는 주요 시설물이다. 그러나 2014년 현재 수도권지역 업무시설 중 70% 이상이 사용기간 15년 이상으로 주요 건축 마감재의 노후화와 기능저하가 시작되는 등 수선이 시급한 업무시설이 지속적으로 증가하고 있는 실정이다. 특히, 업무시설은 사옥 또는 임대사무실의 목적으로 활용되고 있어 시설물의 노후화와 기능 저하가 초래될 경우 건축주와 유지관리 주체에게 임대 경쟁력 저하 및 부동산 가치 하락 등의 문제점을 가져올 수 있다. 이와 같은 시설물의 노후화와 기능 저하를 예방하기 위해서는 준공 후 경과연수에 따라 수선율을 기준으로 한 예방적 차원의 계획 수선을 필요로 한다(La et al. 2001). 이러한 수선율을 기준으로 하는 국내의 수선기준들은 그 대상의 범위가 주로 공동주택과 공공기관 시설물에 국한되어 있어 업무시설에 해당 기준을 적용하기에는 한계성이 있으며, 현업에서의 수선계획 수립을 위한 수선율 기준의 적용성 제고를 위해서는 필수적으로 연간단위의 마감재별 수선율 데이터가 요구되고 있는 것으로 조사 분석되었다. 따라서 본 연구의 목적은 6개소 업무시설의 실제 수선이력데이터를 수집 및 분석하여 업무시설을 대상으로 한 건축 마감재의 수선율 산정 모형을 개발하고 사례적용을 통해 도출된 마감재별 연간단위 수선율의 적정성을 검증하는 것이다. 본 연구의 결과물은 업무시설의 건축주 및 유지관리 주체들로 하여금 발생 가능한 돌발적 보수비용과 기회비용의 낭비를 예방케 함으로써 보다 효율적인 유지보수 예산의 계획과 집행을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.