본 논문은 우리나라 기업의 신용등급 전이행렬을 활용하여 부도율과 신용 등급 전이에 내재된 체계적 요인을 추출하는 방법을 소개하고, 이률 활용한 위기상황분석에 관한 연구를 수행하였다. 본 논문의 주요 발견은 등급전이행렬에 내재된 체계적 요인의 변동은 경기 동행성이 뚜렷하고, 실제 경기 변동을 설명하는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 투자적격등급과 투기등급별로 경기에 반응하는 속도가 상당히 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 신용등급 전이행렬에 내재된 체계적 위험을 고려한 위기상황분석은 부도확률에만 초점을 맞추는 방법에 비해 위기상황에 대한 포트폴리오의 변화를 파악할 수 있기 때문에 개념적으로 우월하고, 분석 결과 등급 전이를 고려한 위기상황분석이 부도확률만을 고려하는 방법에 비해 예상손실에 상당한 차이가 있음을 발견하였다.
본 논문은 스마트 홈에서 베이지안 네트워크에 기반을 둔 보편성을 가지는 상황인식 시스템의 구현방법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 각 센서정보를 바탕으로 거주자의 활동 및 스마트 홈의 상황에 대한 추론을 확률적으로 접근하는데 매우 유용한 수단이다. 하지만 센서 정보와 활동정보가 다양해짐에 따라 기존의 방법으로는 베이지만 네트워크를 구성하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 상호정보를 통하여 보다 효율적으로 베이지안 네트워크를 구성하도록 하며, 시뮬레이션을 통하여 자료 취득하고 그에 따른 거주자의 활동인식의 결과를 보인다.
액체산소(LOx)와 케로신(Kerosene)을 연료로 사용하는 액체로켓엔진 시험설비에서 지상연소시험을 수행할 경우에 발생하는 위험도를 감소시키는 방법을 연구하였다. 본 방법은 잠재적인 사고 발생확률을 낮추고 그에 따른 발생 가능한 손실을 낮추기 위해서 사고 발생 가능한 한계선에 대한 연구와 기술적 해결방법을 바탕으로 하고 있다. 시험설비에서 사고 상황을 야기 할 수 있는 위험한 상황에 관한 개략도와 추진제 유출 사고시 발전 양상 및 발전 프로세스에 대한 도표, 기술적인 해결방법, 위험성 감소 평가 방법을 제시함으로써 기존의 확률적인 통계 값을 바탕으로 하는 것과는 또 다른 방법으로써 위험도 감소를 위한 대안으로 사용하고자 한다.
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
통행자 수단선택 연구에는 확률 효용 최대화 원칙(RUM)에 입각한 다항로짓모형이 주로 사용되어졌다. 그러나 최근 들어 RUM 원칙을 대신할 대안적 방법론의 제시가 이루어지고 있으며, 이러한 대안적 방법의 하나로 제시된 것이 확률적 후회 이론모형(RRM)이다. 본 연구는 지역간 통행자의 수단선택 행태를 모사함에 있어 RRM 모형을 적용하고, RUM 원칙을 적용한 다항로짓모형의 구축결과와 비교를 통하여 RRM 모형의 적용가능성을 검토하였다. 분석결과, RUM 모형과 RRM 모형 모두 모수 추정결과는 직관과 부합하는 결과를 보였으며, 모형의 자료 적합도는 RUM 모형보다 RRM 모형이 조금 더 높게 도출되었다. 결론적으로 자료적합성 측면에서 RRM 모형이 RUM 모형보다 낫다고 판단할 수 있으나, 아직 일부 사례에만 검토되어졌기 때문에 추후 경로선택, 화물 운송수단 선택 등 더 많은 통행자의 선택상황에 대한 추가적인 검토가 필요하다고 하겠다.
최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
본 연구는 우리나라가 1996년 외환자유화와 자본자유화로 특징지워지는 국가들의 국제조직인 OECD에 가입한 이후 국내주식시장에서 환위험과 세계시장위험에 조건부로 가격보상이 이루어지고 있는가를 가격결정모형의 가장 일반적 형태인 확률적 할인요소를 이용하여 검정하였다. 무조건부 가격결정모형을 이용하여 국내주식시장에서 환위험프리미엄과 세계시장위험 프리미엄의 존재를 검정하고자 하는 연구들의 결론들이 일치되지 않고 있는 상황에서 조건부 가격결정모형을 이용한 검정노력은 자연스러운 접근순서로 볼 수 있다. 무조건부 가격결정모형에서 위험프리미엄이 존재하지 않는 것으로 검정되는 경우에도 조건부 프리미엄은 존재할 수 있다. 확률적 할인요소는 국내시장위험, 환위험, 세계시장위험 등 세 가지 위험요인이 포함되도록 정의하였으며, 조건부 정보를 구성하는 도구변수는 기존의 선행연구를 참조하여 6개를 선정하였다. 여기에는 상수, 전기의 국내시장수익률, 현재기의 무위험이자율, 전기의 세계시장수익률, 전기의 부도위험스프레드, 전기의 유로달러이자율이 포함된다. 월별 시계열 자료를 이용하여 가설을 검정한 결과 환위험 프리미엄과 세계시장프리미엄이 모두 존재하는 것으로 나타났다. 이 결과는 외환위기 기간이었던 1997년을 제외하더라도 차이가 없었다. 따라서 기업의 재무결정에서 환위험헤징활동 등이 기업가치창조와 무관하지 않음을 의미하고 있다. 국내시장위험과 세계시장위험이 모두 프리미엄을 요구하고 있음은 우리 국내시장이 세계시장과 완전 통합된 상태는 아님을 보여준다고도 해석될 수 있다.
최근 기후변화로 인해 매년 국지적 가뭄이 발생하여 가뭄 피해가 확대되고, 전국적인 물 부족상황이 우려됨에 따라 기상청에서는 '기상가뭄예보'를 통해 대국민, 유관기관을 대상으로 기상가뭄의 현황 및 전망 정보를 제공하고 있다. 기상가뭄예보는 기상청 확률장기예보를 반영하여 강수발생확률이 가장 높았을 경우를 기준으로 지역별 기상학적 가뭄 발생 상황을 예상하는 것으로, '1개월'과 '3개월' 단위로 예보하고 있다. 1개월 전망은 가뭄 현황 및 전망(발표일로부터 4주후 일요일 전망) 정보를 매주 목요일에 제공하고 있으며, 3개월 전망은 3개월간의 전망정보를 관계부처 합동으로 가뭄 예·경보를 통해 매월 10일경에 제공하고 있다. 기상가뭄을 판단하는 기준은 6개월 표준강수지수로, 가뭄단계를 4단계(약한-보통-심한-극심한)로 구분하여 기상가뭄을 판단하고, 지역별(167개 시·군)로 나눠 가뭄지도 형태로 정보를 제공한다. 기상가뭄 현황을 분석하는데 활용되고 있는 자료는 최근 강수량(3·6·12개월 등의 일정 기간 지역별 누적강수량), 6개월 표준강수지수 기준 기상가뭄 발생지역 현황, 기후 감시 자료 등의 내용으로 이를 분석하여 현황 정보를 제공하고 있으며, 전망 자료는 1·3개월 확률장기예보 확률결과를 기반으로 가뭄전망 값을 반영하여 생산한 기상가뭄 전망 결과 및 기상가뭄 발생 예상지역 등의 정보를 기상가뭄예보문으로 작성하여 날씨누리(http://www.kma.go.kr)와 수문기상 가뭄정보 시스템(http://hydro.kma.go.kr/hd)을 통해 정보를 제공하고 있다. 장기간의 강수량 부족으로 시작되는 가뭄은 다양한 형태의 물부족 현상을 유발시키므로 기상가뭄 정보를 활용하여 가뭄에 대해 선제적으로 대응하는 것이 중요하므로 기상청에서는 선제적이고 체계적으로 가뭄에 대응할 수 있도록 기상가뭄예보 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 제고하여 국민이 공감하고 우리나라에 맞는 기상가뭄 정보를 제공할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.
텍스트 문서 집합에 대한 정보검색에서는 주어진 질의에 부합하는 각 문서의 적합도 확률을 계산하고 이 확률이 높은 것부터 낮은 순으로 문서 순위를 정하여 사용자에게 제공한다, 각 문서의 적합도 확률 계산에 많이 사용되는 모형은 단어들이 확률적으로 독립이라는 가정 하에 확률을 추정한다. 이 모형은 단어들의 결합 확률을 계산하는 것이 현실적으로 어렵다는 점에서 많이 이용되고 있지만 질의에 사용되는 단어들이 대개 서로 관련성을 가지고 있다는 사실을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 단어 자질들의 의존 구조를 고려하여 문서의 적합도 확률을 계산하기 위하여 단어들의 결합 패턴의 확률을 다항분포 모형으로 가정하고, 최대 엔트로피 방법으로 확률을 추정하여 문서 순위를 매기는 정보검색 모형을 제안한다. 여러 가지 다항분포 상황에서 시뮬레이션 실험을 한 결과 변수들의 독립을 가정한 모형보다 더 우수한 추정 결과를 보여 준다. 실제 LETOR OHSUMED 데이터 이용한 문서 순위 매기기 실험의 결과도 더 나은 검색 결과를 보여 준다.
본 논문에서는, axa 출력 버퍼 스위치로 구성된 핫스팟이 발생된 상황 하에서 다단 연결 망(Multistage interconnection Network, MIN)의 성능 예측 모형을 제안하였다. 제안한 성능 예측 오형은 먼저 네트워크 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 설계하였다. 성능분석 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 버퍼를 장착한 axa 스위치의 성능, 네트워크 정상상태 처리율(Normalized Throughput, NT)과 네트워크 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하고, 나아가서 이들로 구성진 모든 종류의 다단 연결망 성능 분석에 적용이 용이하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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