수공구조물의 위험도에 관한 불확실성을 검토하기 위하여 본 연구에서는 빈도해석을 통하여 추정되는 설계홍수량의 분산량을 고려한 불확실성 해석을 실시하였다. Gumbel 분포형을 기본 분포형으로 가정하였으며, 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법을 이용하여 각 매개변수 추정방법별로 추정된 설계홍수량에 대한 이론적인 분산량을 산정하였다. 이론적으로 유도한 분산량의 특성을 규명하기 위하며 다양한 표본크기와 설계연한, 비초과확률 및 변동계수조건에 대하여 Monte-Carlo 모의를 실시하고 각 매개변수 추정방법별 비교를 실시하였다. 그 결과 확률 가중 모멘트법을 사용한 경우 위험도에 대하여 상대적으로 가장 작은 상대편의 및 상대제곱근오차를 발생시키는 것으로 나타났으며, 최우도법의 경우에는 상대적으로 큰 표본자료에 대해서는 설계연한 및 비초과확률에 관계없이 작은 상대편의 및 상대제곱근오차를 발생시키는 것으로 나타났다. 또한 다양한 변동계수 조건은 상대편의 및 상대제곱근오차의 측면에서 고려하여 볼 때 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
해양사고에서 선박간의 충돌사고가 많은 부분을 차지하고 있으며, 상당수가 인적오류에 의해 발생되고 있다. 본 논문에서는 선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 사용하고 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 수집하였고, 이를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀더 정밀하게 검증하기 위해 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 실제 사고 상황에 적용할 경우 충돌 사고가 일어나기 전에 충돌 위험을 표시하여 충돌사고를 경고할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 해난사고가 난로 증가되고 있으며, 특히, 인적과실로 인한 충돌사고의 비중은 $70\%$에 이르고 있다. 본 연구에서는 실시간 충돌위험도 표시 시스템을 개발함으로써, 충돌위험도를 사전에 인지함으로써 비상상황에 효과적으로 대처하고, 인적과실로 인한 충돌위험도를 줄이고자 하였다. 이를 위해 충돌위험도 추정에 있어, 2가지 방법을 비교 검토하였는데, 선박들 간에 충돌위험도를 평가하는 퍼지 알고리즘을 이용한 방법과 항해사가 느끼는 환경스트레스를 이용하여 충돌위험도를 평가하는 방법이다. 개발된 실시간 충돌위험도 표시 시스템을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터에 설치하고 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에서는 우리나라 증시에서 베타 이외에 규모와 장부가/시장가 비율이 수익률의 차이를 설명하는데 유용한가를 실증하고 이를 토대로 13개 산업에 대하여 자본비용을 추정하였다. 1980년에서 1995년 사이의 기간에 대하여 실증한 결과, 우리나라 증시에서 규모요인은 시장위험이 설명하지 못하는 수익률 차이 부분을 상당히 설명하고 있었으나 장부가/시장가 비율은 추가적인 설명력을 보이지 못하였다. 산업별 자본비용을 추정한 결과는 만족스럽지 못하였다. 우선 해당기간 동안에 시장프레미엄이 연 1.33%로 지나치게 낮게 측정되었으며 표준오차는 연 5.85%로 매우 크게 나왔다. 회귀계수의 표준오차를 줄이기 위하여 rolling 회귀분석의 방법을 사용하였지만, 3요인 모형에서 시장위험계수(베타)에 대한 표준오차만 줄어들었을 뿐 나머지 계수들의 표준오차는 오히려 증가하였다. 회귀계수가 지니는 불확실성이 위험프레미엄의 불확실성과 결합되어서 산업별 자본비용에 대한 추정은 매우 부정확하였다.
금융위험의 측정 및 관리를 위한 도구로서 분포의 꼬리 부분과 관련한 위험척도로 VaR가 현재 널리 활용되고 있다. 특히 VaR의 정확한 추정을 위해 정규분포를 가정한 기존의 방법보다는 극단치이론을 이용한 방법이 최근 관심을 끌고 있다. 지금까지 극단치이론을 이용한VaR의 추정에 관한 연구는 대부분 단변량의 경우에 대해 이루어졌다. 본 논문에서는 코퓰러를 극단치이론에 결부시켜 다변량 극단치분포를 모형화하여 포트폴리오 위험측정을 다루고 있다. 특히 본 연구에서는 포트폴리오 위험 척도로 VaR와 더불어 ES에 대한 추정 방법도 함께 논의하였다. 포트폴리오 위험측정을 위한 방법으로 본 논문에서 논의한 코퓰러-극단치이론에 의한 접근방법이 기존의 분산-공분산 방법보다 상대적으로 우수한지를 실증자료에 대한 사후검증을 통해 살펴보았다.
본 연구에서는 상수관로의 잔존수명을 통계적 기법 중 하나인 비례위험모형(PHM)에 적용하여 평가하였다. 비례위험모형을 구축하기 위한 개별관로의 생존시간은 관로의 파손율이 한계파손율에 도달하는 시간으로 정의하였다. 즉, Park and Loganathan(2002)에서 제시한 GPBM을 적용하여 시간에 따른 개별관로의 파손율을 추정하고 추정된 파손율과 한계파손율의 상등관계를 통해 생존시간을 산정하였다. 또한, 본 연구대상관로에 대한 GPBM을 구축함에 있어, 매설시점에서 누적파손횟수를 0으로 한 파손기록을 입력자료에 추가하는 방법과 가중계수(WF)의 범위를 수정함으로써 기존의 GPBM을 보완하였다. 이로써 파손사건이 최소 1회 이상 기록된 강관 및 주철관에 대한 비례위험모형을 구축하였다. 이와 같이 수정된 방법론은 관로 파손사건 등의 자료의 축적이 미비한 국내 여건에서 비례위험모형 및 GPBM과 같은 통계적 모형을 구축할 때 유용할 것으로 사료된다. 본 연구대상관로의 비례위험모형에 포함된 유의한 공변수는 관종과 관경 그리고 길이이며 관종은 비례성 가정을 위배하여 시간종속형 변수로 모형화되었다. 최종 채택된 PHM모형을 통해 생존함수를 추정하였으며 추정된 생존함수를 이용하여 개별관로의 잔존수명 및 경제적 수명 그리고 각 수명에 대한 95% 신뢰구간을 산정하였다. 또한 개별관로의 경제적 수명에 영향을 미치는 공변수의 위험비율도 분석하였다. 분석결과 강관의 평균 경제적 수명은 약 25.1년이고 주철관은 약 21년으로 산정되었다. 또한 관종에 따른 경제적 수명에 도달할 상대적인 위험률은 전반적으로 주철관이 높으나 20년 이상 매설된 관로에서는 강관의 위험률이 높을 것으로 분석되었다. 관경과 길이는 크기에 비례하여 상대적 위험률도 증가하였다.
북한 대부분이 미계측 지역으로서 자연재해 연구의 기초 데이터인 기상정보가 매우 부족한 실정이다. 이러한 지역은 천리안 기상위성 등 원격탐사 기술을 활용하여 재해 모니터링을 하여야한다. 천리안 기상위성은 기상청에서 운영하는 강우 알고리즘을 이용하면서 재해예측 보다는 일반적인 강우 예보에 중점을 두고 있다. 따라서 기상청 강우 알고리즘은 35 mm/hr를 초과하는 강우에 대해서는 탐지를 하지 못하므로 홍수위험 모니터링에 적합하지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에 GPM 위성 산출물(L3)과 같은 다중센서 자료를 적용하여 홍수유발 강우까지 측정할 수 있는 추정기술을 개발하였다. 개발된 강우 추정기술은 한국의 기상관측지점 94개소 자료와 비교 검증했을 때, 상관계수가 0.6 이상으로 기존의 알고리즘보다 개선된 강우를 추정할 수 있었다. 따라서 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에서 추정하지 못했던 집중호우나 태풍의 강우강도를 정확하게 추정할 수 있으므로 미계측 지역의 홍수위험 모니터링에 도움이 될 것이다.
인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.
정보 자산 보안 관련 위험을 추정함에 있어 정성적인 방법과 정량적인 방법이 사용되고 있으나, 두 가지 방법 나름대로 장단점을 갖고 있다. 지나치게 서술적이고 추상적인 정성적 방법과 구체적이지만 자료의 부족으로 인한 정확한 계산이 어려운 정량적 방법의 한계를 어느 정도 극복한 절충된 방법의 개발이 요구된다고 하겠다. 본 논문은 절충의 방법으로서 퍼지 숫자를 이용하는 방법을 제시하고 분석의 예를 보였다. 퍼지 숫자를 이용함으로 자료의 부족함을 전문자의 의견이나 가능한 자료로 대체할 수 있고 위험을 구체적인 수치로 추정할 수 있음을 확인하였다. 가상의 시스템에 대하여 다양한 위협을 가정하여 모의실험을 하였고 시스템에 대한 예상 위험과 비예상 위험을 예측하는 방법을 구현하였다.
본 연구는 우리나라 상장기업중 금융 보험업을 제외하고 비교적 상장기업수가 많은 9개 산업에서 임의로 선정한 180개 표본기업을 분석대상으로 하였다. 1989년 1월부터 1996년 12월까지를 분석대상기간으로 설정하여 베타계수 예측능력을 향상시키기 위한 회계위험변수모형의 예측능력을 평가하고 위험수준별 예측능력에 차이가 있는지도 분석하였다. 아울러 베타계수 추정시 사용된 수익률 측정간격에 빠른 베타계수의 안정성과 회계위험변수모형의 예측능력을 분식하였다. 본 연구의 중요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 포트폴리오를 구성한 경우 수익률 측정기간에 관계없이 일관되게 예측오차가 유의적으로 적게 나타나 회계위험변수모형의 베타계수 예측능력이 우수하였으며 베타계수예측에 회계 변수의 유용성이 확인되었다. 둘째, 위험수준에 따른 베타계수의 안정성 분석에서는 중위험집단의 베타가 안정성이 높았으며 고위험집단에서 예측오차가 가장 크게 나타나 불안정하였다. 회계위험변수모형의 예측능력은 위험수준에 관계없이 단순모형보다 우수하여 베타예측에 회계정보의 유용성을 일반화시킬 수 있을 것이다. 셋째, 수익률 측정간격에 따른 베타계수의 안정성과 예측능력 분석에서는 월별수익률을 이용하는 경우보다 주별수익률을 이용하는 경우 추정베타의 안정성이 높고 베타계수 예측모형의 예측능력이 향상되는 것으로 나타났다. 넷째, OLS베타를 수정하지 않고 이용하는 경우보다 Bayesian 기법으로 수정한 Bayesian수정 베타를 이용할 경우 예측오차가 감소하여 Bayesian 수정기법의 유용성이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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