• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.615-631
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• 2008

재무자료에 대한 신용평가모형은 각각의 재무변수를 평활한 예측부도율로 변환하여 사용한다. 본 연구에서는 연속형 재무자료를 변환하여 설정된 신용평가모형의 문제점을 살펴보고, 연속형 재무변수를 다양한 형태로 범주화한 신용평가모형들을 제안한다. 범주형 재무자료를 사용해서 개발한 여러 종류의 신용평가모형들의 성과를 다양한 적합성 검증 방법으로 비교하고, 범주형 재무자료를 이용한 신용평가모형의 유용성을 토론한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.271-271
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• 2018

그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Units)는 그래픽 처리에 특화된 수많은 산술논리연산자 (ALU: Arithmetic Logic Unit)와 이에 관련된 인스트럭션Instruction)으로 인해 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Units) 보다 훨씬 빠른 계산 처리를 수행할 수 있다. 최근에는 FORTRAN에 의해 구현된 많은 수치모형들이 현실적인 모델링 방법의 발달로 인해 더 많은 계산량과 계산시간을 필요로 한다. 이 연구에서는 GPU 상의 범용 계산GPGPU : General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기반 운동파 강우유출모형(Kinematic Wave Rainfall-Runoff Model)이 CUDA(Compute Unified Device Architecture) FORTRAN을 사용하여 구현되었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형의 계산 결과는 검증된 CPU 기반 운동파 강우유출모형의 계산 결과와 비교하여 검증되었으며, 잘 일치함을 보여 주었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형은 CPU 기반 모형에 비해 약 20 배 더 빠른 계산 시간을 보였다. 또한 계산 영역이 커짐에 따라 CPU 버전에 비해 CUDA FORTRAN 버전의 계산 효율이 향상되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2022

홍수는 단기간의 사상이다. 평상시 유량은 일단위로 연속유량이라 한다. 홍수해석은 사상 모형을 이용하고, 물 이용의 용수계획에서는 연속 모형에 의한다. 평상시 유량을 홍수처럼 10분, 30분, 60분 단위로 해석할 수 있으면 여러 가지로 편리하다. 홍수기에는 홍수와 이수를 동시에 분석할 수 있는 이점이 있다. 평상시에는 수문자료가 생성되는 기본단위가 10분, 60분이기 때문에 이와 일치하여 유량을 해석할 수 있는 이점이 있다. 특히 저수지에서는 운영자료가 저수율 자료만 관리되고 있는 현실을 감안하면, 연속 홍수모의의 필요성은 매우 높다. 다목적댐도 그 편의성은 말로 형용할 수 없는 수준이다. 홍수모의는 첨두유량도 중요하고, 전체 누적유량도 중요하다. 여기서는 당초 일 단위로 개발된 ONE 모형으로 연속 홍수모의의 가능성을 타진했다. 모형의 검증은 홍수사상 마다 훨씬 긴 장기간의 댐의 유입량, 저수량 오차로 실시했다. 유입량이 누적되면 저수량이 되기 때문에 저수량을 비교하면 확실한 검증 방법이 된다. 유역면적 930.0km², 총저수량 8억1,500만m³인 용담댐과 유역면적 218.80km², 유효저수량 3,498만m³인 탑정지를 대상으로 60단위의 장기간 연속 홍수모의 결과를 제시한다. 첫째, 용담댐에 대해 2020년 3월1일부터 6월30일까지 연속유입량을 모의한 결과(ONE모형 매개변수 α=3.18), 면적우량은 최대 12.5mm, 총 371.2mm(3억4,522만m³)였고, 유입량은 최대 1,363.0m³/s, 총 1억8,326만m³로 유출률 53.1%였다, 관측 유입량은 최대 766.1m³/s, 총 2억9,152만m³로 유출률 84.4%로 나타났다. 관측 유입량이 높은 것으로 평가했는데 그 이유는 산정된 유입량이 넓은 수면적에서 오는 음유입량이 발생하는데 이를 0으로 처리하고, 음의 누적 값이 전체유량에 더해지는 계산의 한계에서 비롯한다. 이는 현실적 제한이며, 개선이 필요하다. 댐 수위로 검증한 결과는 관측수위는 EL.257.97~262.92m, 평균 EL.260.40m, 모의수위는 EL.257.22~262.88m, 평균 EL.260.02m로 나타났고, RMSE는 0.174, NSE는 0.959, R²는 0.968로 만족한 결과를 얻었다. 둘째, 탑정지에 대해 2020년 3월1일부터 6월30일까지 연속유입량을 모의한 결과(ONE모형 매개변수 α=3.18), 면적우량은 최대 18.5mm, 총 311.4mm(6,813만m³)였고, 유입량은 최대 187.8m³/s, 총 3,691만m³로 유출률 54.2%였다. 저수지 수위로 검증한 결과 관측수위는 EL.26.55~29.79m, 평균 EL.29.01m, 모의수위는 EL.26.16~29.92m, 평균 EL.29.07m로 나타났고, RMSE는 0.563, NSE는 0.877, R²는 0.943로 만족한 결과를 얻었다. 정리하면 2020년 4개월의 장기간 용담댐과 탑정지에 대한 1시간 간격의 연속 홍수모의의 결과는 그 활용 가능성이 충분하다고 말하고 있다. 이 결과로부터 평상시 댐과 저수지의 실시간 운영자료 검증 및 생산체제의 수문관측업무에 활용 가능한 것으로 평가했다.

• 재무관리연구
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• 제14권2호
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• pp.229-252
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• 1997

본 연구에서는 실무 및 학계에 종사하는 45명의 전문가 집단을 대상으로 쌍별비교(pairwise comparision)에 의한 설문조사에서 얻어진 전문가들의 의견을 AHP 분석을 통하여 종합하는 과정을 거쳐 부도예측모형을 설계하여 검증한 뒤, LOGIT모형과 비교하였다. 본 연구에 의하면 부도예측모형에서 정량적인 정보보다 정성적인 정보가 더 중요한 역할을 한다는 D.Bunn-G.Wright(1991)의 연구와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 LOGIT 모형과 AHP 모형에서 모두 정량적인 정보만을 고려하는 경우보다 정성적인 정보를 함께 고려한 모형에서 부도예측율이 더 높은 것으로 나타나고 있어 부도가능성을 예측하는데 있어 정성적인 정보가 중요한 역할을 한다는 결론을 얻었다. 둘째로 AHP를 이용한 부도예측 모형을 설계할 때 각 속성에 대한 전문가(45명)들의 의견을 종합하는 방법으로 산술평균과 기하평균을 이용한 검증결과에 의하면 기하평균방법을 통하여 전문가들의 의견을 종합하는 것이 보다 합리적이라는 실증적 증거를 얻을 수 있었다. 셋째로 Akaike의 기준값을 분석한 결과에 의하면 LOGIT 모형은 정량적인 정보와 정성적인 정보를 모두 이용한 모형이 가장 우수한 것으로 판명되었고, 모형의 부도예측력도 가장 높은 것으로 밝혀졌다. AHP 모형은 정성적인 정보만을 이용한 모형에서 가장 높은 부도예측을을 나타내었으며, 기하평균을 이용한 AHP 모형은 LOGIT 모형보다 항상 높은 부도예측율을 보여주었다.

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.243-261
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• 1999

본 논문은 순이익의 시계열 속성을 조사하고, 순이익의 시계열이 랜덤워크 모형과 일치하는지를 단위근 검증방식을 사용하여 조사하며, 시계열 속성에 근거하여 도출된 예측모형과 흔히 사용되어 온 랜덤워크 모형의 예측능력을 비교하여 선행연구에서 사용되고 있는 랜덤워크 모형에 실증적 타당성을 제시하는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 연구는 한국신용평가주식회사의 데이터 베이스에 1980년부터 1996년까지 17년간 자료가 연속적으로 포함되어 있는 금융기업을 제외한 모든 기업(272개)을 표본으로 사용하고 있다. 표본기업의 순이익 시계열에 가장 적합한 과정은 랜덤워크나 AR(1) 또는 AR(2) 모형이다. 또한 본 논문은 대부분의 기업에 때해 순이익이 랜덤워크 과정을 따른다는 가설을 기각할 수 없음을 보였다. 이들 상이한 모형의 표본외 예측력(out-of-sample predictive ability)을 비교한 결과 상수항을 포함한 랜덤워크 모형이 가장 작은 평균 절대 예측오차(mean absolute forecast error)를 갖는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 기존의 연구가 순이익 시계열의 불안정성(nonstationarity) 문제를 무시하거나 명시적으로 다루고 있지 않은 것과는 달리 단위근 검증(unit root test)을 통해 연간 순이익이 대체로 불안정하다는 것을 보였으며, 또한 상이한 모형의 표본외 예측능력을 비교한 결과 선행연구에서 사용하여 온 랜덤워크 모형의 우월성에 대한 실증적 증거를 제공하였다는 데 의의가 있다.

• 물과 미래
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• 제37권2호
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• pp.82-89
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• 2004

과학적인 유역관리를 위한 모형개발 환경의 구현은 구체적인 방법론의 제시와 더불어 중요한 연구과제이다. 모형개발자들은 개발과정이나 표현과정, 모형의 보정 혹은 구동과정에서 빈번히 반복적이고 시간 소모적인 소프트웨어의 작업을 수행해왔다. 이 과정에서 상당한 시간과 자원의 낭비가 발생되었고, 많은 경우 개발된 모형이 일반화되는데 상당한 장애요인이 되었다. 또한 개발자들 상호간의 상이한 개발환경은 모형의 통합이나 상호검증에 긍정적으로 작용하지 못했다.(중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.593-595
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• 1999

모형 검증을 통한 시스템 명세의 정형적인 검증은 상태 폭발 문제로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 여러 개의 병렬 프로세스로 구성된 시스템에서 지수적으로 증가하는 상태의 객수로 인해 현실적으로 모형 검증을 적용하는 것이 불가능한 경우가 많다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 시스템을 모듈 단위로 생각하여 정형 검증을 시도하는 많은 연구가 수행되고 있다. 병렬성을 중요한 특성의 하나로 하는 Statecharts 또한 널리 사용되고 있음에도 불구하고 아직 모듈을 바탕으로 검증을 수행하려는 시도가 그리 많지 않다. 본 연구에서는 내장 소프트웨어 시스템에 널리 사용되는 Statecharts명세를 모듈을 바탕으로 검증하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 Statecharts에서의 모듈을 정의하고 그와 같은 정의를 바탕으로 여러 개의 모듈로 구성되어 있는 Statecharts 명세의 모듈 기반 검증 방법을 제안한다. 여기서 사용되는 모듈 기반 검증은 환경에 대한 가정이 만족된다면 모듈을 반드시 주어진 성질을 만족한다는 가정-보증 추론(Assume-Guarantee Reasoing)을 이용한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.75-89
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• 2006

본 연구는 IMF후에 도산한 기업을 대상으로 다변량판별분석 모형, 확률모형(로짓분석모형) 그리고 인공신경망 모형을 개발하여 각 모형의 도산예측력을 비교하고 인공신경망 모형의 일반화 가능성을 높이는데 목적이 있다. 본 연구는 도산예측 모형간의 예측력 비교 측면에서는 기존 연구와 유사하나 연구표본을 IMF후에 도산한 기업으로 하여 도산예측력을 향상시키고 모형의 일반화 가능성을 높이기 위해 상장회사 중 동일한 업종인 제조업종에 한정하여 모형을 개발한다는 측면에서 기존 연구와 차이가 있다고 할 수 있다. 또한, 보다 의미있는 연구를 위하여 학습용 표본과 검증용 표본을 동일한 기간에서 추출하지 않고 검증용 표본을 학습용 표본기간 이후의 기간에서 추출하여 도산예측의 타당성을 현재가 아닌 미래의 시점에서 검증함으로써, 개발한 모형이 미래의 환경변화에 적응력을 보이는지를 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.110-110
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• 2016

도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.566-570
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• 2012

본 연구에서는 비선형 k-$\varepsilon$ 모형을 이용하여 직사각형 개수로에서 평균흐름과 난류구조를 모의하였다. 표준 k-$\varepsilon$ 난류모형은 난류의 등방성을 가정하여 국부적 평형상태에서 계산하기 때문에 유선에 따른 레이놀즈 응력의 변형이 큰 경우나 이방성이 강한 경우 이를 계산하지 못한다. 이를 보완하기 위하여 제시된 것이 비선형 k-$\varepsilon$ 난류모형이다. 본 연구에서는 표준 k-$\varepsilon$ 모형과 비선형 k-$\varepsilon$ 모형에 의한 모의결과를 비교하였다. 난류모형을 검증하기 위하여 직사각형 개수로에 흐름을 완전 발달된 등류로 가정하여 해석하였다. 지배방정식을 해석하기 위해 Patankar와 Spalding (1972)이 제시한 SIMPLER 알고리즘을 사용하였고 유한체적법을 이용하여 이산화하고 엇갈린 격자체계를 사용하여 계산에서 발생하는 과도한 진동을 줄였다. 또한 차분기법은 Patankar (1980)가 제시한 Power-law 기법을 채택하였으며 경계조건으로 2층 벽법칙 모형과 Hossain과 Rodi (1993)의 모형을 이용하였다. 두 모형의 적용성을 검증하기 위하여 실측자료를 이용하여 비교하였고 그 결과 비선형 k-$\varepsilon$ 모형이 표준 k-$\varepsilon$ 모형에 비해 좀 더 실측지에 가깝게 모의하는 것을 볼 수 있었다.