기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.
두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과 등의 금융시계열의 전형적인 특징에도 불구하고 기존 빈도론적 접근법에서는 이를 명시적으로 포착하는 확률변동성모형이 제시된 바 없다. 본 연구는 빈도론적 접근법에서 수익률 금융시계열의 두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과를 명시적으로 포착할 수 있는 근사적인 확률변동성모형 설정을 제시하고 이에 대한 Langrock 등 (2012)의 HMM근사를 이용한 최우추정을 제안한다. 본 연구는 다양한 모의실험과 실증분석을 통해 본 연구에서 제안하는 근사모형이 두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과를 정밀하고 효과적으로 추정할 수 있음을 보인다.
본 논문은 확률접근 기반의 네트워크 자원할당 방식에서 네트워크의 대표적인 서비스 품질 척도인 대기시간과 블러킹 확률이 특정 임계값을 넘지 않으면서 최소화가 되도록 접근 확률을 최적화하는 방법에 대하여 연구하였고 그에 따른 성능분석을 하였다. 확률 접근에 의한 제어 방식은 시스템에서 서비스 받고 있는 메시지의 수, 시스템에서 대기하고 있는 메시지의 수, 문턱 값, 컷오프 값 등의 시스템 상태에 따라 접근확률을 다르게 하여 자원의 할당을 동적으로 제어하는 방식이다. 접근 확률을 최적화하는 문제는 무한개의 균형 방정식을 포함하는 문제로서 Neuts의 행렬기하기법(matrix geometric method)을 통하여 유한개의 균형 방정식을 가지는 최적화 문제로 변환하였다. 또한 유한개의 균형방정식은 비선형 최적화 문제로 모델링이 되는데 이것을 다시 변수 치환 기법을 이용하여 설형 최적화 문제로 변환하여 최적의 접근 확률을 구하였다. 수치해석을 통하여 주어진 조건하에 최적의 접근 확률을 구한후 트래픽의 대기시간, 블러킹 확률 및 시스템 최대 이용률을 구하였고 버퍼의 문턱 값을 제어하여 시스템의 이용률이 증가하는 것을 보였다.
주행중에 취득된 비디오에서 정확한 차선 정보를 추출하는 기술은 차선이탈 경보시스템, 무인 자동차, 실감 차량항법 시스템 등의 지능형 자동차와 관련된 서비스 개발에 필요한 핵심 요소 기술의 하나이다. 본 논문에서는 주행중에 취득된 비디오에서 차선의 색깔을 인식하고 주행중인 차로의 위치를 인식하는 기법을 제안한다. 즉, 석양이나 역광 등의 다양한 조도 환경에서도 차선 색깔을 인식하기 위한 방안으로 Background-color 제거 기법을 제안하고 주행 차로의 위치를 인식하는 기법으로 확률망 기반 기법을 제안한다. 제안된 확률망 기반 기법은 비디오 인식을 통해서 얻은 차선의 색깔, 차선의 타입(점선, 실선) 등의 정보와 데이터베이스에서 얻은 차로의 수, 차로 폭 등의 도로 정보를 결합하여 주행차로를 결정하는 프레임워크를 제공한다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 도로 환경에서 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 조선왕조실록의 호우기록을 이용하여 강우량 기록기간을 확장하는 효과를 얻어 이를 반영했을 때의 확률강우량의 변화를 검토하였다. 우리나라의 조선왕조실록은 약 500여년에 걸친 조선왕조의 주요한 사건들을 다루고 있으며 큰 피해를 입힌 홍수나 가뭄피해 및 현상을 잘 기록하고 있다. 특히 조선시대의 경우 조선초기부터 강우량의 과학적 측정에 대한 관심으로 측우기를 개발하여 전국적인 우량 관측망을 갖춘 바 있으며 현재는 영조 말년에 해당하는 1777년 이후의 측우기 기록이 남아있다. 따라서 조선왕조실록의 큰 호우사상이 발생하였을 때의 기록을 당시의 대처, 기록방법 등의 검토와 함께 측우기 기록과 비교하여 조선왕조 전체에 걸친 주요호우사상을 판별할 수 있었다. 이때, Stedinger가 제시한 censored data를 이용한 빈도해석 방법을 적용할 경우 조선왕조실록을 검토하여 얻은 주요 호우사상의 개략적인 규모 및 회수를 이용하여 확률 강우량을 산정할 수 있었다. 이 방법은 일정기간동안 특정 크기 이상의 호우사상의 크기를 안다면 연속적인 연최대강우량계열이 있는 것과 거의 동일한 수준으로 확률강우량을 산정하는 방법이다. 현대 강우빈도해석의 가장 큰 문제는 자료의 관측기간의 부족으로 인해 고빈도에 대한 신뢰도가 떨어지는 문제이다. 이에 대한 대안으로 조선왕조실록과 측우기 자료를 이용하여 장기간의 강우자료를 확보한 효과를 반영할 때 확률강우량은 현재보다 상당히 증가할 수 있는 것으로 검토되었다.
실제 많은 차량경로결정문제(Vehicle Routing Problem: VRP)에서 차량의 이동속도는 도로의 교통량 등의 인에 의해 시간에 따라 변화하고 서비스 수량이 고객의 운영상태에 따라 달라질 수 있다. 이러한 사실에도 불구하고, 거의 대부분의 VRP 기법에서 차량속도와 서비스 수량을 확정적으로 가정하거나 평균값을 사용하는 이유는 알고리즘 적 분석의 어려움 때문인 것으로 알려져 있다. 이에 따라 확정적 VRP 기법들에 해 구해진 해는 실제 적용에서 그 유효성에 대해 심각한 이의가 제기될 수 있다. 그러나 만일 잘 알려진 정적 VRP 기법들이 확률적 상황에서도 뛰어난 성능을 보인다면, 실제 차량경로계획 상황에서 이들 확정적 기법들이 복잡하고 난해한 확률적 VRP 기법을 대신할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 확률적 환경에서 네 가지 확정적 VRP 기법들의 성능을 평가하는 계산실험 연구를 소개한다. Solomon의 다양한 실험문제를 사용하였으며, 모든 문제에서 hard 및 soft 서비스 시간대를 설정하였다. 그리고 지점간 차량이동시간과 고객들의 서비스 물량은 세 가지 확률분포로써 나타내었다. 실험결과, 특정 확정적 VRP 기법이 특정 확률적 환경에서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다
본 논문에서는 불확실성을 확률변수로 가정하고 구조물의 파손기준을 한계상태식(Limit State Equation)으로 정의하였다. 한계상태식을 Fleishman의 3차 다항식으로 근사하고 이론적인 확률 모멘트(Moments)를 계산하였다. Fleishman은 표준정규 분포 확률변수에 대해서만 3차 다항식을 제시하였으나, 본 논문에서는 이를 확장하여 베타, 감마, 균일 분포 등 다양한 확률 변수에 적용하였다. 확률 모멘트를 계산하기 위해서 누률(Cumulants)과 정규화된 한계상태식을 활용하였으며, 피어슨 시스템(Pearson System)을 통해 한계상태식의 확률분포를 근사하였다.
본 논문에서는 Virtual Cellular Network(VCN)을 사용하는 무선 통신망에서 음성 패킷의 지연 특성을 분석하였다. 주기적으로 발생하는 음성 패킷이 슬롯-알로하 프로토콜로 전송될 때의 전송 특성을 Markov Chain으로 모델링하여 정상 상태(steady state)에서의 지연 확률 분포를 구하였고, 무선 채널의 평균 수신확률(prbability of capture), 재전송 방식 등이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 무선 단말기의 수신 확률의 변화에 따른 음성 패킷의 전송 지연 누적 확률 함수를 구하였다. 재전송 방식의 평균 backoff 시간이 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 음성 패킷 발생 주기(N 슬롯시간)당 평균 재전송 횟수, NPr을 파라미터로 정의하였으며 여러가지의 프레임 크기 N에 대하여 1% outage delay를 비교하였다. 성능 실험 결과 NPr의 최적의 범위는 4~7임을 알 수 있었다. 따라서 프레임 크기 N이 주어졌을 때의 재전송 시도 확률 Pr을 구할 수 있다. 또한 전송큐의 크기가 유한함으로써 발생하는 blocking 확률과 전송큐의 적절한 크기를 구하였다.
국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.
깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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