건설사업관리자는 사업을 진행하기 전에 예측하지 못한 위험 발생 가능성에 대비한 예비비를 항상 고려해야 한다. 예비비를 충분히 고려하지 않고 사업을 수행하게 되면 리스크로 인한 총사업비에서의 초과 비용이 누적되어 향후 사업진행에 지장을 줄 수도 있기 때문이다. 과거의 실적자료를 바탕으로 적정한 예비비를 산정하기 위해 확률적 평가가 필요하며, 조건부 확률(conditional probability)을 사용함으로써 공정이 진행되면서 완료된 work package의 실제 공사비를 정보로 하여 잔여 공정에 대해 공사비와 예비비를 재산 정할 수 있다. 즉, 증가된 정보로 공사의 불확실성을 감소시키고 좀더 현실적인 총사업비를 예측할 수 있게 된다. 본 연구에서는 예비비 산정 및 관리 프로세스를 제시하기 위한 기초적인 연구로써 가상 프로젝트의 5개 work package를 대상으로 확률이론의 적용 가능성을 제시하였다.
본 논문은 확률적 자료연계 방법의 기본 개념과 이론적 모형을 소개하고, 실제 통계청 데이터를 사용하여 확률적 자료연계가 진행되는 과정과 원리를 보여준다. 먼저 확률적 자료연계와 결정적 자료연계와의 차이를 간단히 알아보고, 확률적 자료연계 방법론의 토대가 되는 Fellegi-Sunter 모형의 기본 구성과 관련된 모수(m-확률, u-확률), 가중치, 매치여부 판정기준에 대해 기술한다. 그리고 통계청 등록센서스와 인구총조사 자료를 이용하여 그 모형을 적용한 자료연계가 이루어지는 구체적인 과정에 대해 설명하고, 이를 통해 얻어진 연계 결과의 정확성을 살펴본다.
본 논문은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 시뮬레이션을 위한 피험자들의 문항 응답 데이터를 생성하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적으로 하였다. 본 알고리즘은 시험지를 구성하고 있는 문항들의 모수를 읽고, 각각의 차원에 대해 피험자들의 능력 수준을 나타내는 정규 분포 확률 변수를 생성한다. 본 알고리즘은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 피험자들이 각 문항에 대해 정답으로 응답할 확률을 계산한다. 피험자들의 문항 응답을 결정하는 균일 분포 난수와 비교한다. 만약 확률이 난수보다 크면 피험자는 올바른 답을 한 것으로 보고 그렇지 않을 경우 틀리게 답할 것으로 한다. 본 프로그램은 피험자 수, 문항 수를 조절할 수 있다. 본 알고리즘을 통해 교육 측정 분야에서 다차원 문항반응 이론을 이용하여 학습자들의 문항 응답 데이터를 이용한 시뮬레이션 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.
본 논문의 목적은 교통망 분석에 있어서 중요한 그러나 흔희 발생하지 않는 사건의 발생확률을 추정하는 방법론 개발에 있다. 예를 들어, 안정적(stable) 교통망에서 일시적인 혼잡현상이 발생할 확률을 씨뮬레이숀을 통해 추정하는 방법에 관한 것이다. 이 분야에서 활발한 연구([3], [12]) 가 있어 왔으나 개괄적(Heuristic) 방법에 제한되어 있었다. 본 논문은 위 문제에 대하여 포괄적(unified)이며 이론적인 방법론을 제시하였다. 이를 위해 대 분산이론(Large Deviation Theory)과 중요표본추출(Importance Sampling)기법이 이용되었으며 예로서 사용된 망은 두개의 구간이 이어진 교통망이다. 부수적으로 혼잡현상의 가장 대표적 형태를 구하는 방법이 제시되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.227-237
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1996
비중심 ${\chi}^2$분포의 누적분포함수의 계산은 ${\chi}^2$검정에서 요구되고 있는 새로운 접근방법으로 신경망 이론을 적용하기 위하여 입력층의 입력노드가 세개, 출력증의 축력노드가 한개 그리고 한개의 은닉층으로 구성된 다층 퍼셉트론 네트워크부터 역전파 알고리즘을 개발하여 비중심${\chi}^2$분포의 확률계산을 시도하였다. 정확성과 계산속도를 고려하여 기존의 방법과 비교한 결과 효율적임을 알 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.727-733
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2011
주식수익률간의 상관행렬 분석을 통해 유의미한 정보를 추출 활용하는 것은 주식시장을 이해하는데 매우 중요하다. 최근 확률행렬이론을 이용 상관행렬을 분석하는 연구들이 많이 진행되어 왔는데, 본 논문에서는 단일 요인 모형을 확률행렬이론에 적용 한국주식시장에서 주식수익률간의 상관행렬에 관한 유의미한 정보를 추출하였다. 특히 단일 요인을 도입 상관행렬을 분석한 결과가 실제 데이터를 잘 설명함을 관찰하였고, 단일 요인 모형의 유용성을 확인하였다.
정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스의 사용이 증가함에 따라 부정확한 자연어 질의 처리를 할 수 있는 인공 지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의시스템이 자연어 질의를 처리하려면 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 MetaData가 반드시 필요하고, 데이터베이스 분야와 인공지능 분야의 이론들을 바탕으로 MetaData의 정형화 및 분류가 필요하다. 본 연구에서는 퍼지이론, 확률이론을 기초로 하여 소속척도, 근접추론, 유사관계, 데이터마이닝 기법 등을 이용하여 MetaData를 정형화하고 분류하였다.
최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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