본논문은 TCP/IP를 사용하는 기존의 LAN상에 이동 호스트들이 셀의 형태로 덧붙여진 환경에서 이동 호스트와 고정 호스트간의 지속적인 세션을 지원하는 개선된 IP 체계인 SIMIP을 제안하였다. 이동형 프로토콜 설계시 라우팅 최적화가 매우 중요한 항목이고 이는 이동 호스트의 위치정보 관리방법과 직접적인 관계가 있다. 기존의 아이비엠과 마쓰시다 제안은 이를 집중화하였으며 콜롬비아와 소니제안은 이를 분산화하였다. MH 위치정보를 집중화하면 트라이앵글 문제로 인해 최적의 라우팅 경로를 지원할 수 없으며 집중화된 라우터의 실패 발생시는 위험도가 매우 크다. 반면에 분산화하면 위의 문제들은 해결되지만 캡슐화되는 주소를 찾기위해 CACH 또는 AMT와 같은 복잡한 기법이 요구된다. SIMIP은 MH위치정보를 DMR에 집중화하였으나 DMR 실패 발생시는 복수의 GMR중에서 하나가 자동적으로 DMR로 대체되어 위험도를 최소화시켰고, 'DMR 경로변경'에 의해 최적의 라우팅 경로를 지원하였다는 점에서 다른 제안들과 차이가 있다. 이동에 따른 주소변경을 해결하기 위해 가상네트워크 기법을 적용하였고, 이동 호스트로의 데이터 송신시 디폴트 라우팅 개념을 이용하였고, 이동라우터간 터널링에 IPIP 캡슐화를 사용하였다. SIMIP은 다른 제안에 비해 실용성있고, 신뢰성이 강하며, 구현이 용이하므로 산업계에서 활용가치가 있으리라본다.
시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.
최근 범지구적으로 증가하는 이상기후에 의해 SOC 시설물 안전이 지속적으로 위협받고 있다. 재난대응을 위해서는 피난 대피 경로 제시 등과 같은 신속한 의사결정이 필요하며 이는 재난 재해 정보 및 SOC 시설물 정보가 융 복합된 시공간적 정보가 활용되어야 한다. 이러한 정보는 정부 및 유관기관에서 분산적으로 수집되고 있어, 통합적 관리가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 신속한 재난대응을 위해서는 분산 수집 관리되고 있는 재난 재해 정보의 통합관리와 SOC 시설물에 대한 안전도와 피해도 등의 정보 생성이 필요하다. 또한 재난 재해 정보 특성상 시공간적 융합이 필요하기 때문에, 관련 정보를 통합한 재해대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 구축이 필요하다. 본 연구에서는 신속한 재난대응의사결정 지원을 위한 시설물 중요도 위험도 피해액 인벤토리 구축 방안을 제시한다. 본 연구를 통해 분산 관리 되고 있는 재난 재해 및 SOC 시설물 관련 데이터를 수집하여 표준화 하고, 시설물의 중요도 위험도 피해액 산정에 필요한 통합 정보를 제공 할 수 있다. 향후 제안된 시스템을 통해 선제적 재난 대응을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 화학장치설비중 저장탱크에서 누출된 유해독성가스인 염소의 풍하거리에 따른 10분 평균, 30분 평균 및 1시간 평균 최대 지표면 농도를 산출하여 염소가스의 법적 규제농도인 IDLH 및 ERPG-3 농도들과 비교함으로써 유해위험거리 (hazard distance) 또는 독성완충거리 (toxic buffer distance)를 정량적으로 예측하는 분산모델링 방법론을 개발하고자 수행되었다. 본 분산모델링을 위하여 누출원모델, 분산모델, 기상 및 지형자료들 이 SuperChems 모델에 입력자료로 사용되었으며, 대기의 안정도, 풍속, 표면거칠기 길이의 변화에 따른 지표면 농도의 영향이 평가되었다.
분산 컴퓨터 네트워크는 단일 시스템의 동작 정지로 인한 전체 시스템에 미치는 영향을 적 게 함으로써 신뢰도를 높일 수 있고, 한 개의 대형 시스템을 활용하는 것 보다 저렴한 비용으로 보다 나은 성능을 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한 시스템이 확장 및 재구성이 용이하다[1]. 그러나, 분산 컴퓨팅 환경에서 네트워크를 통한 데이터의 공유는 실생활이 되고 있는 반면 네트워크 환경에서 데이터의 무결성과 보안에 대한 위험성은 증가하고 있다[2],[3]. 따라서 본 논문에서는 운영적 요소와 기술적 요소에 대한 분석을 통해 이러한 요소들을 결합시키기 위한 네트워크 암호화 데이터베이스 보안시스템 모델을 제시한다. 제시한 모델에 운영적 요소와 기술적 요소를 체계적으로 결합시킨다면 분산 컴퓨팅 환경에서 허가받지 않은 사용자로부터 데이터를 안전하게 보호할 암호화 데이터베이스 보안 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 안전 실험실 관리 시스템에 대해 연구한다. 이를 위해 시약장 내부 환경을 감지하기 위해 다중센서를 적용한다. 또한 이와 같은 시약장이 다수 설치되어 있는 실험실에 대하여 관리자의 히스토리 분석 기반의 자동제어 알고리즘을 적용한 안전관리 시스템을 연구한다.
본 연구에서는 EDI감사 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해서 기존의 EDP감사 의사결정지원시스템 및 감사전문가시스템분야의 연구를 고찰했다. EDI감사를 위한 의사결정지원시스템은 통계, 위험, 회사의 개요, 테스트 항목등의 데이타를 저장한 데이타베이스 시스템이다. 시스템 개발을 위해서 E/R(Entity Relation)이나 DFD(Data Flow Diagram)분석을 통해서 논리적인 설계를 하였다. 시스템 개발은 개인용 데이타베이스팩키지인 FoxPro를 사용하였다. 이 시스템을 통해서 감사인이 필요한 테스트 결과를 조회하거난 저장할 수 있고 통제, 위험, 회사등의 상호조회를 통한 필요한 통제나 위험정도를 쉽게 조회해 볼수 있다. 회사마다 필요한 통제, 위험, 테스트 항목등의 체크리스트가 달라지는 경우에 이 시스템을 통해서 입력 저장하여 각각의 회사에 대해 다른 체크리스트를 저장하여 놓을수 있다. 본 시스템은 EDI감사뿐만 아니라 일반 EDP감사분야에도 적용가능할 것이다. 종이를 사용한 감사증적이 없음으로 인해 수작업에 의한 EDI감사는 어려움이 있고 EDP감사시스템분야의 국내 연구가 전무한 실정에서 EDI감사를 지원하는 시스템의 연구는 의의를 갖는다고 생각된다. 본 시스템을 통해서 EDI의 보안 및 감사업무의 효율성이 높아지고 EDI에 대한 위험에 효율적으로 대처할수 있게 될 것이다. 그리고 이러한 보안 및 감사기법과 통제모형을 지식베이스로 구축해서 실제의 위험노출상황에서 가능한 보안을 위한 통제방안이 여러가지가 있는 경우에 비용/편익 분석, 효율성, 회사방침 및 법률적인 문제등을 고려해서 최적의 보안통제 및 감사기법을 선택하는 것을 지원할 수 있을 것이다.고리듬을 개발 함으로써 내부점 선형계획법의 수행속도의 개선에 도움이 될 것이다.성요소들을 제시하였다.용자 만족도가 보다 높은 것으 로 나타났다. 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어
전국단위로 시행되고 있는 산불위험시기가 전국 9개 지역(강원, 경기, 경남, 경북, 전남, 전북, 제주, 충남, 충북)과 차이가 있는지를 알아보기 위하여 산불발생건수와 피해면적을 가지고 순기별로 구분하여 상관분석을 실시하였다. 분석 결과 산불발생건수에서는 모든 지역에서 유의성이 있는 것으로 나타났고, 산불피해면적에서는 경남, 제주와 유의성이 없는 것으로 나타났다. 이에 전국을 대상으로 모든 지역을 설명하기에는 부족하므로 전국 9개도를 대상으로 하여 산불위험시기를 구분하기 위하여 산불발생과 피해면적을 이용하여 분산분석의 다중검정을 실시하고 순기별로 유의성 검정을 실시하였다. 그 결과 산불발생에 있어서 제주를 제외한 지역에서 1% 유의성이 있었고, 산불피해면적은 강원, 제주를 제외한 지역에서 1% 유의성을 보였다. 각 지역별로 위험시기를 구분할 수 있지만 행정적 효율성을 높이기 위하여 지역별 상관분석 결과를 이용하여 산불위험시기가 비슷한 중부권(강원, 경기, 경북, 전북, 충남, 충북), 남부권(경남, 전남), 그리고 제주권(제주)으로 분류하였다. 산불발생시기에 있어서는 중부권은 2월중순${\sim}$5월상순까지 전체의 81%가 발생한 반면 남부권은 1월하순${\sim}$4월중순까지 전체의 71%가 발생하였다. 산불피해면적에 있어서는 중부권은 2월중순${\sim}$5월상순까지 전체의 98% 가 발생한 반면 남부권은 1월하순${\sim}$4월중순까지 전체의 82%가 발생하였다.
본 연구는 주식시장(株式市場)의 이상현상(異狀現象)중의 하나인 요일효과(曜日效果)(day of the week effect)를 전통적인 회귀분석(回歸分析)이 아닌 ARCH 또는 GARCH 모형을 사용하여 조건부(條件附) 평균수익률(기대수익률)(平均收益率(期待收益率)) 뿐만아니라 조건부(條件附) 분산(分散)에도 나타나는지에 대하여 분석하였으며, 규모별(規模別)에 따라 요일효과(曜日效果)에 어떠한 차이가 나타나는지를 분석하였다. 본 연구의 추정결과를 요약하면, 조건부(條件附) 평균수익률(기대수익률)(平均收益率(期待收益率)) 및 조건부(條件附) 분산(分散) 모두에 있어 요일효과(曜日效果)가 뚜렷하게 존재하는 것으로 나타났다. 즉, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대해서는 월요일(月曜日)은 부(負)의 효과, 토요일(土曜日)은 정(正)의 효과가 나타났으며, 조건부(條件附) 분산(分散)에 대해서는 월요일(月曜日)은 정(正)의 효과가, 토요일(土曜日)은 부(負)의 효과가 발견되었다. 그러나 한국(韓國)의 주식시장의 본격적인 성장기이면서 주식가격의 등락이 심했던 $86\sim92$년(年)간의 표본기간 동안에는 조건부(條件附) 분산(分散)에 대한 요일효과(曜日效果)는 존재하였으나, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대한 요일효과(曜日效果)는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 소형지수(小型指數)가 중(中) 대형지수(大型指數)와는 다른 주가행태를 보이는 것으로 나타났으며, 다음과 같은 몇 가지의 규모별(規模別) 차이(差異)를 보였다. 첫째, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대한 분석에서 중(中) 대형지수수익률(大型指數收益率)을 사용하였을 경우에는 요일효과(曜日效果)가 나타난 반면에, 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 화요효과(火曜效果)가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 조건부(條件附) 분산(分散)에 대한 분석에서 정(正)의 공휴일효과(公休日效果)가 다른 규모별 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 나타나지 많았지만 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 존재하는 것으로 나타났다. 세째, 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우 모형 추정후의 정규잔차(定規殘差)(normalized residuals) 및 정규자승잔차(定規自乘殘差)(normalized squared residuals)에 대한 시계열상관(時系列相關) 검정결과 모형의 부적합성(不適合性)이 나타났다. 본 연구는 기존의 기대수익률(期待收益率) 위주의 요일효과(曜日效果) 분석에서 주식수익률(株式收益率)의 분산(分散) 즉, 변동성(變動性)에 촛점을 두어 분석하였으며, 이는 투자자의 정확한 위험측정(危險測定)수단의 제공이라는 면에서 의의(意義)가 있을 것으로 생각된다.
ICT환경에서 통계청이 조사하여 발표한 2012년 가계금융. 복지조사에 따르면 우리나라 전체가구중 금융자산은 24.9%, 부동산은 이보다 약 3배나 많은 69.9%로 조사되었다. 문제는 정보화가 더디고, 소득분위(1~4분위)가 낮은 가구가 상대적으로 높은 비율(78.8%~69%)의 부동산자산을 보유함으로써 세계경제의 불확실성 확대와 저성장과 저소비, 정보화로 인한 재택근무 증가 등과 같은 경제구조의 변화로 부동산 가격하락 리스크에 그대로 노출되어 있어 하우스푸어와 랜트푸어와 같은 현상은 저소득층에게 더 심각한 현상이 될 수밖에 없다. 이에 상관관계가 낮은 복합자산으로 포트폴리오를 구성함으로써 개별자산 위험의 가중평균보다 전체수익은 높이면서 위험은 감소시킬 수 있다는 포트폴리오 원리에 기초하여 지역과 유형별로 상이한 ICT환경에서 부동산가격지수로 구성된 포트폴리오에 상관관계가 낮은 금융자산을 포함시킴으로써 복합자산 포트폴리오의 분산효과를 안정형과 성장형으로 나눠 실증 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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