본 논문에서는 소프트웨어의 검증 방법 중 하나인 모형 검사가 컴퓨터 소프트웨어에서 어떻게 활용될 수 있는지 소개하고 테세우스와 미노타우로스 게임을 모형 검사를 활용하여 풀어낸다. 게임의 풀이는 교대 방식 시맨틱스와 병행 방식 시맨틱스의 두 가지 방식으로 해석해 서로 비교한다. 이를 위해서는 모형 검사를 위한 모형을 작성하는 것이 필수이다. 본 논문에서는 모형 검사를 위해 모형을 제작한 경험을 설명한다. 끝으로 각 게임 방식의 풀이 생성에 소요되는 시간을 분석한다.
토양유실은 농업환경지표를 비롯한 국제 규범에서 농업에 의한 환경오염의 핵심문제로 제기되고 있다. 이러한 토양유실의 문제점을 해결하기 위해 USLE를 기반으로 한 SATEEC모형을 사용하여 토양유실량 및 유사량을 산정하였다. SATEEC모형은 USLE입력자료와 DEM을 이용하여 산정된 토양유실량 과 GA-SDR모듈을 통해 산정된 유달률(Sediment Delivery Ratio, SDR)을 통하여 최종유출구에서의 유사량을 산정한다. 많은 연구자들은 최종유출구에서의 유사량을 실측유사량과 비교하여 비슷하게 모의되면 유역의 특성을 잘 반영한다고 판단하므로 SATEEC모형의 단점인 토양유실량이 과하게 산정되는 문제점을 중요하게 생각하지 않는다. 하지만 SATEEC 모형의 결과값인 유사량의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 토양유실량 검증을 통한 정확한 입력자료 구축이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 여러개의 토양유실량 시나리오를 만들어 이에 따른 SATEEC 모형의 유사량을 비교/평가하고, 이를 이용하여 토양유실량의 검증이 필요함을 제시하고자 한다. 본 연구에서 사용한 토양유실량 시나리오는 총 4개로써, 시나리오 1은 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량이며, 시나리오2~4는 ArcGIS를 사용하여 기존의 토양유실량 값에 ${\pm}0.25$의 범위를 주어 새롭게 산정된 토양유실량으로 SATEEC모형을 이용한 유사량 산정시 입력자료로 활용하였다. 그 결과 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량은 시나리오별로 차이를 보였다. 또한 SATEEC GA-SDR모듈을 통해 예측된 토양유실량 값과 실측유사량을 이용하여 유달률을 산정하였으며 유달률도 토양유실량 시나리오별로 차이를 보였다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 최종유출구에서의 유사량 산정 결과 토양유실량의 차이에도 불구하고 유사량은 거의 비슷한 값을 나타내고 있으며, 최종유출구에서의 모의된 예측 유사량이 실측유사량과 비교 시 R2=0.688, EI=0.643 정도로 실측유사량과 비슷한 경향을 나타냈다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 유사량 산정시 먼저 문헌을 통한 토양유실량 검증이 필요하리라 판단되며, 문헌을 통해 토양유실량 검증 후 정확한 입력자료를 구축하여 유역에서의 유사량 저감을 위한 최적관리 기법 분석에 사용할 수 있도록 프로세서를 구축해야 할 것이라 판단된다.
본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.
하천에서 유해화학물질 유입 사고 발생 시 수환경 피해를 최소화하기 위해 신속한 초기 대응이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수환경 화학사고 대응 시스템 구축을 위해 하천 실시간 모니터링 지점에서 관측된 유해화학물질의 농도 자료를 이용하여 발생원의 유입 지점과 유입량을 역추적하는 프레임워크를 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 첫 번째로 하천 저장대 모형(Transient Storage Zone Model; TSM)과 HEC-RAS 모형을 이용하여 다양한 유량의 수리 조건에서 화학사고 시나리오를 생성하는 단계, 두번째로 생성된 시나리오의 유입 지점과 유입량에 대한 시간-농도 곡선 (BreakThrough Curve; BTC)을 21개의 곡선특징 (BTC feature)으로 추출하는 단계, 최종적으로 재귀적 특징 선택법(Recursive Feature Elimination; RFE)을 이용하여 의사결정나무 모형, 랜덤포레스트 모형, Xgboost 모형, 선형 서포트 벡터 머신, 커널 서포트 벡터 머신 그리고 Ridge 모형에 대한 모형별 주요 특징을 학습하고 성능을 비교하여 각각 유입 위치와 유입 질량 예측에 대한 최적 모형 및 특징 조합을 제시하는 단계로 구축하였다. 또한, 현장 적용성 제고를 위해 시간-농도 곡선을 2가지 경우 (Whole BTC와 Fractured BTC)로 가정하여 기계학습 모형을 학습시켜 모의결과를 비교하였다. 제시된 프레임워크의 검증을 위해서 낙동강 지류인 감천에 적용하여 모형을 구축하고 시나리오 자료 기반 검증과 Rhodamine WT를 이용한 추적자 실험자료를 이용한 검증을 수행하였다. 기계학습 모형들의 비교 검증 결과, 각 모형은 가중항 기반과 불순도 감소량 기반 특징 중요도 산출 방식에 따라 주요 특징이 상이하게 산출되었으며, 전체 시간-농도 곡선 (WBTC)과 부분 시간-농도 곡선 (FBTC)별 최적 모형도 다르게 산출되었다. 유입 위치 정확도 및 유입 질량 예측에 대한 R2는 대부분의 모형이 90% 이상의 우수한 결과를 나타냈다.
본 연구는 환율과 금리 및 주가간의 균형관계를 나타내는 분석모형(分析模型)을 구축 제시하고, 그 분석모형을 구성하고 있는 일별(日別) 국내 외 금융지표의 변동간에 장기관계(長期關係)가 성립하는지 즉, 공적분(共積分) 관계(關係)의 성립여부를 분석하며, 이들 금융지표간 균형관계에 대한 안정성(安定性)(stationary) 여부를 검증함으로써 제시한 분석모형의 유효성(有效性) 즉, 장기모형관계(長斯模型關係)에 대한 성립여부를 분석하는 데 중점을 두고 있다. 분석결과는 분석모형의 변수간 장기관계 즉, 공적분 관계가 존재한다 할지라도 다변량 가설검증에 의하여 분석모형이 장기모형관계(長斯模型關係)로부터 유의적(有意的)으로 이탈할 수도 있다는 사실을 확충하고 있다.
주가자료를 활용한 부도예측모형인 KMV EDF 모형을 기반으로 일별주가자료와 기업재무자료를 이용하여, 모형에 필요한 적절한 모수를 찾고 모델링을 하였으며, 적절성을 검증했다. 그리고, 기존의 연구에 따라 월평균주가자료를 이용한 경우, 모형에 왜곡이 가해질 수 있다는 점을 지적했다. 또한, 민감도 분석을 통하여 본 모형의 부도예측값에 미치는 주요한 검증하고, 실용적으로 사용할 수 있는 간단한 민감도분석 Tool을 설계하였다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
장기 수자원 개발계획의 수립에 필요한 월유출량의 추정을 위해, 수위계획지점의 유출자료를 사용하여 다중회귀분석으로 회귀모형을 수립함으로써 미계측지점의 월유출량 추정을 가능토록 하였다. 사용한 자료는 총 48개 수위관측소의 월유출량 및 기상·지상인자이며 이중 43개지점은 모형의 개발에 나머지 5개 지점은 모형의 검증에 이용하였다. 또한 모형을 유역별모형과 전체모형, 평균치모형과 개별자료모형으로 구분하여 모형-1, 모형-2, 모형-3 그리고 모형-4의 4개 모형을 수립하였으며, 검증결과 모형-2가 가장 적절한 모형으로 판단 되었다. 선정된 회기모형과 기존의 가지야마공식의 적용성을 통계적 방법에 의해 비교한 결과, 본 다중회기모형의 연유출량 뿐아니라 월별유출량의 변화성향을 매우 잘 나타내고 있으며, 적용 또한 용이함이 입증되었다.
본 연구는 자기애와 성폭력의 관계에서 경로모형을 설정하고 검증하고자 하였다. 이를 위해 자기애가 특권 분노에 영향을 미치고 특권 분노가 성적 지배에 영향을 미쳐 성폭력으로 연결되는 경로와, 자기애가 허용적 성태도에 영향을 미치고 허용적 성태도가 성적 대상화에 영향을 미쳐 성폭력으로 연결되는 경로로 구성된 이중 경로모형을 설정하였다. 또한 각 경로의 2차 매개변인인 성적 지배와 성적 대상화가 성폭력에 영향을 미치는 경로에서 알콜사용과 강간통념수용의 조절효과를 검증하고자 하였다. 모형적합성과 조절효과 검증을 위해, 충청지역 4개 대학교에서 수집한 368명의 질문지 자료를 사용하여 구조방정식 모형분석을 하였다. 모형검증 결과, 다양한 대안모형과 적합도 비교에서 1, 2차 매개변인들이 완전 매개하는 연구모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 또한 연구모형의 성적 지배가 성폭력에 영향을 미치는 경로에서, 성적 지배동기가 높으면 알콜사용 수준이 높을 때 또는 강간통념수용 수준이 높을 때 성폭력이 대폭 증가하는 것으로 나타났다. 논의에서는 본 연구 결과의 시사점 및 제언이 기술되었다.
본 연구에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 가속 분포형모형을 실제 유역에 적용하여 강우 유출모의 결과의 정확성과 모의시간의 효율성에 대한 분석을 수행하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되어 있으며, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 모형은 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란(Fortran)을 사용하여 개발된 모형으로 수치모의시 연산시간 단축을 고려한 모형이다. 모형의 정확성과 효율성은 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상에 GPU 가속 운동파모형을 적용하여 분석하였다. 수치모의 결과값은 대상유역에 속한 수위관측소의 관측값과 비교하여 정확성을 검증하였고, 수치모의 소요시간은 CPU(Central Processing Unit) 기반 운동파모형의 수치모의 소요시간과 비교하여 효율성을 검증하였다. GPU 가속 운동파모형의 수치모의 결과는 관측값과 유사한 결과를 나타냈으며, 수치모의 소요시간은 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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