Multi-attribute risk assessments provide a useful framework for systematic quantitative risk assessment that the security manager can use to prioritize security requirements and threats. In the first step, the security managers identify the four significant outcome attributes(lost revenue, lost productivity, lost customer, and recovery cost). Next. the security manager estimates the frequency and severity(three points estimates for outcome attribute values) for each threat and rank the outcome attributes according to AHP(Analytic Hierarchy Process). Finally, we generate the threat index by using muiti-attribute function and make sensitivity analysis with simulation package(Crystal Ball). In this paper, we show how multi-attribute risk analysis techniques from the field of security risk management can be used by security managers to prioritize their organization's threats and their security requirements, eventually they can derive threat index. This threat index can help security managers to decide whether their security investment is consistent with the expected risks. In addition, sensitivity analysis allows the security manager to explore the estimates to understand how they affect the selection.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제20권3호
/
pp.181-188
/
2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
본 연구는 강원도 평창군 가리왕산 일대의 천연 활엽수림을 대상으로 택벌림화 작업, 이단림화 작업, 그리고 산벌림화 작업의 3가지 작업방법별 시업 전과 시업 후의 경쟁지수 변화를 평가함으로써 산림생태계 경영에 필요한 정보를 제공하기 위해 수행하였다. 이를 위해 $30m{\times}30m$(0.09 ha) 크기의 고정표본점을 각 작업방법별로 3반복으로 설치하고 시업 전과 시업 후의 정밀 임분조사를 실시하였다. 이와 같이 조사된 자료에 근거하여 Hegyi의 거리종속 경쟁지수를 추정하였으며, 경쟁목의 범위는 중심목의 지표로부터 $50^{\circ}$로 시준된 각도에 의해 경쟁목을 선정하는 방법을 사용하였다. 각 작업방법별 그리고 시업 전후의 임분구조 변화를 평가하기 위해 Duncan의 다중검정과 t-검정을 실시하였다. 작업방법별 시업전후의 경쟁지수를 분석한 결과 작업방법에 관계없이 시업을 통해 임분구조가 개선된 것으로 평가되었다. 또한 시업 전과 시업 후의 경쟁지수는 통계적인 차이를 보여 각 작업방법별 임분의 공간 구조는 시업을 통해 개선된 것을 확인할 수 있었다.
옥수수의 우수 품종선발을 위하여 3가지 선발지수를 계산하여 이들 지수의 효과를 비교하였든바 1. William의 기초지수가 가장 계산하기도 쉬웠고 우수 품종선발에서도 효과적이었다. 2. Pesek과 Baker가 제창한 선발지수법은 관여형질의 유전분산 및 공분산을 계산하는데 까다로웠고 또한 공시품종수가 적든가 시험연수나 장소가 많지 않은 경우에는 이들 유전분산 및 공분산이 낮았으며 본 실험에 있어서는 큰 효과가 없었다. 3. 퍼듀 대학의 지수계산법은 계산도 용이하여 사용하기에 편리하였지만 다만 관여형질 등에 대한 중요도를 모두 동일시 하는데 큰 결점이 있었다. 4. 관여형질들을 경제적 가치로 환산하는데 다음과 같은 공식을 이용하였다. 1) 수분함량 : $(Y-15.5){\times}$0.0065{\times}$분셀/에카 여기서 Y는 수확시 수분함량이었고 $0.0065는 1붓셀의 옥수수에서 1%의 수분을 건조시키는데 요하는 경비였다. 2) 뿌리 및 줄기도복 : 도복율(%)${\times}$붓셀당가격${\div}$50${\div}$전체시험구의 평균수량.
PURPOSES : The control delay in seconds per vehicle is the most important traffic operational index to evaluate the level of service of signalized intersections. Thus, it is very critical to calculate accurate control delay because it is used as a basic quantitative evidence for decision makings regarding to investments on traffic facilities. The control delay consists of time-in-queue delay, acceleration delay, and deceleration delay so that it is technically difficult to directly measure it from fields. Thus, diverse analysis tools, including CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, etc. have been utilized so far. However, each analysis tool may use a unique methodology in calculating control delays. Therefore, the estimated values of control delays may be different by the selection of an analysis tool, which has provided difficulties to traffic engineers in making solid judgments. METHODS : This study was initiated to verify the feasibility of diverse analysis tools, including HCM methodology, CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, in calculating control delays by comparing estimated control delays with that measured from a field. RESULTS : As a result, the selected tools produced quite different values of control delay. In addition, the control delay value estimated using a calibrated CORSIM model was closest to that measured from the field. CONCLUSIONS : First, through the in-depth experiment, it was explicitly verified that the estimated values of control delay may depend on the selection of an analysis tool. Second, among the diverse tools, the value of control delay estimated using the calibrated microscopic traffic simulation model was most close to that measured from the field. Conclusively, analysts should take into account the variability of control delay values according to the selection of a tool in the case of signalized intersection analysis.
본 논문은 마코위츠의 포트폴리오 선정 이론을 한국 주식 시장에 실제 적용할 경우 투자 성과를 평가해 본 실증적 연구이다. 이를 위해서 대중적으로 인기가 있었던 삼성그룹주펀드 5종 및 KOSPI지수 변화율을 마코위츠의 모형과 비교 분석하였다. 2007년 3월부터 2008년 9월까지 최근 1년 6개월의 기간에 대하여, KOSPI 지수는 0.1%로 거의 변화를 보이지 않은 반면, 삼성그룹주펀드 5종의 평균수익률은 20.54%였고, 삼성그룹주펀드를 구성하는 동일한 17개 종목으로 마코위츠의 모형에 따라 투자한 방식은 52%의 수익률을 올렸다. 수익률을 극대화하기 위하여 데이터 수집 기간 및 포트폴리오 교체 주기에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 결론적으로, 투자자 개인의 주관이나 감정에 의한 판단을 완전히 배제하고 객관적 데이터에 의하여 포트폴리오를 수리적으로 변경하는 마코위츠의 모형에 의한 투자 방식이, 상대적으로 우월한 시장 정보를 가지고 주관적 판단에 의해 능동적으로 포트폴리오를 변경하는 시중 펀드매니저의 운영 성과에 비해 월등하였음을 본 연구에서는 삼성그룹주펀드의 실증적 연구를 통하여 보이고 있다.
This study was performed to propose the site selection plan for the restoration of the target Narrow-mouth Frog(Kaloula borealis) habitat, and has developed the AHP model to select the optimal site for narrow-mouth frog habitat restoration on the basis of the narrow-mouth frog Habitat Suitability Index (HSI) items (factors and variables). The assessment areas were established by the narrow-mouth frog HSI factors such as space, feed, cover, water(breeding), threatening factors and others, and the sub-assessment items by each assessment area were established based on the narrow-mouth frog HSI variables. The weighting values of the assessment areas and items were calculated by the developed AHP method. The weighting values of the 5 assessment areas were arranged in order as cover(0.283), water(breeding)(0.276), feed(0.230), space(0.147), and threatening factor(0.064). The final weighting values of the 14 assessment items were arranged in order of height as low-rise grassland(0.190), soil quality(0.178), and stones and between the stones(0.105). The scoring criteria according to the assessment items and factors were marked and applied by equal intervals considering the criteria by HSI items of the narrow-mouth frog and finally the scoring criteria diagram has been proposed for the optimal site selection of the narrow-mouth frog habitat restoration.
데이터마이닝 분야에서의 회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 포함되어 다중공선성을 유발하는 경우가 많은데, 다중공선성이 야기하는 문제를 해결하기 위하여 주성분회귀분석을 적용할 수 있다. 이 분석에서는 적절한 주성분을 선정하는 과정이 핵심인데, 기존의 선정방법들은 다중공선성을 잘 해결하지 못하거나 모형의 적합성을 저하시킨다는 지적을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중공선성 문제와 적합성 저하 현상을 동시에 해결할 수 있는 새로운 선정방법을 제안하였다. 다중공선성에 의해 최소제곱추정량의 분산이 팽창되는 문제를 주성분회귀에 의해 해결할 수 있지만, 주성분의 일부를 선정함에 따라 발생하는 편의도 동시에 통제해야 한다. 따라서 주성분회귀추정량의 평균제곱오차를 최소가 되게 하는 상태지수를 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준 모형을 구축하였다. 선정기준의 상한과 하한을 설정하고, 상태지수가 상한을 초과하면 해당 주성분을 제외시키고, 하한에 미달하면 해당 주성분을 포함시킨다. 그리고 상한과 하한 사이의 상태지수에 대응하는 주성분들에 대해서는 일반화선형검정을 순차적으로 적용하여 주성분을 선정하는 방법이다.
This study was performed to propose the site selection plan for the restoration of the target Reeve's turtle (Maunemys reevesii) habitat and has developed the AHP model to select the optimal site for Reeve's turtle habitat restoration on the basis of the Reeve's turtle Habitat Suitability Index (HSI) items (factors and variables). The assessment areas were established by the Reeve's turtle HSI factors such as breeding space, feed, cover, water, threatening factors and others and the sub-assessment items by each assessment area were established based on the Reeve's turtle HSI variables. The weighting values of the assessment areas and items were calculated by the developed AHP method. The weighting values of the 5 assessment areas were arranged in order as breeding space(0.293), food(0.273), water(0.217), cover(0.113), and threatening factor(0.104). The final weighting values of the 17 assessment items were arranged in order of height as all kind of food(0.222), water depth(0.096), altitude of spawning ground(0.093). The scoring criteria according to the assessment items and factors were marked and applied by equal intervals considering the criteria by HSI items of the Reeve's turtle and finally the scoring criteria diagram as been proposed for the optimal site selection of the Reeve's turtle habitat restoration.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.