• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.229-241
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• 1997

We consider discrimination curve and minimum dwell time for Poisson distribution and Poisson-power function distribution. Let the random variable X has Poisson distribution with mean .lambda.. For the hypothesis testing H$\_$0/:.lambda. = t vs. H$\_$1/:.lambda. = d (d$\_$0/ if X.leq.c. Since a critical value c can not be determined to satisfy both types of errors .alpha. and .beta., we considered discrimination curve that gives the maximum d such that it can be discriminated from t for a given .alpha. and .beta.. We also considered an algorithm to compute the minimum dwell time which is needed to discriminate at the given .alpha. and .beta. for the Poisson counts and proved its convergence property. For the Poisson-power function distribution, we reject H$\_$0/ if X.leq..'{c}.. Since a critical value .'{c}. can not be determined to satisfy both .alpha. and .beta., similar to the Poisson case we considered discrimination curve and computation algorithm to find the minimum dwell time for the Poisson-power function distribution. We prosent this algorithm and an example of computation. It is found that the minimum dwell time algorithm fails for the Poisson-power function distribution if the aiming error variance .sigma.$\^$2/$\_$2/ is too large relative to the variance .sigma.$\^$2/$\_$1/ of the Gaussian distribution of intensity. In other words, if .ell. is too small, we can not find the minimum dwell time for a given .alpha. and .beta..

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.600-602
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• 1997

In this study, a hybrid neural net consisting of an Adaptive LVQ(ALVQ) algorithm and MLP is proposed to perform speaker identification task. ALVQ is a new learning procedure using adaptively feature vector sequence instead of only one feature vector in training codebooks initialized by LBG algorithm and the optimization criterion of this method is consistent with the speaker classification decision rule. ALVQ aims at providing a compressed, geometrically consistent data representation. It is fit to cover irregular data distributions and computes the distance of the input vector sequence from its nodes. On the other hand, MLP aim at a data representation to fit to discriminate patterns belonging to different classes. It has been shown that MLP nets can approximate Bayesian "optimal" classifiers with high precision, and their output values can be related a-posteriori class probabilities. The different characteristics of these neural models make it possible to devise hybrid neural net systems, consisting of classification modules based on these two different philosophies. The proposed method is compared with LBG algorithm, LVQ algorithm and MLP for performance.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-8
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• 2006

This paper proposes a real-time resource allocation algorithm for minimizing the completion time of overall workflow process. The jobs in a workflow process are interrelated through the precedence graph including Sequence, AND, OR and Loop control structure. A resource should be allocated for the processing of each job, and the required processing time of the job can be varied by the resource allocation decision. Each resource has several inherent restrictions such as the functional, geographical, positional and other operational characteristics. The algorithm suggested in this paper selects an effective resource for each job by considering the precedence constraint and the resource characteristics such as processing time and the inherent restrictions. To investigate the performance of the proposed algorithm, several numerical tests are performed for four different workflow graphs including standard, parallel and two series-parallel structures. In the tests, the solutions by the proposed algorithm are compared with random and optimal solutions which are obtained by a random selection rule and a full enumeration method respectively.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권3호
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• pp.753-773
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• 2005

시장점유율을 고려한 OPEC와 비OPEC의 게임을 고려한 원유공급 투자모형을 분석한다. 국제유가의 불확실성을 반영하기 위하여 확률투자모형인 실물옵션 모형을 이용한다. 원유공급시설의 확장 및 감축을 위한 조정은 국제유가로 표시되는 분기점으로 나타난다. 국제유가가 확장(감축)분기점을 초과(하회)하면 OPEC는 공급시설을 확장(감축)한다. 최근 국제유가를 활용한 시뮬레이션 분석 결과, 확장분기점은 배스켓 가격 기준으로 높게는 56.93달러/배럴, 낮게는 48.44달러/배럴인 것으로 나타났으며, 감축분기점은 36.52달러/배럴과 36.93달러/배럴 사이에 머무는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.151-157
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• 2021

본 논문은 조기퇴직자들의 퇴직금을 충당하는데 있어 최소의 초기 투자금만으로 최대의 재태크로 인한 수익금으로 충당하는 방법을 다룬다. 이 문제에 대해 Guéret et al.은 Mosel 프로그램을, Edvall은 해를 찾아가는 명확한 규칙없이 단지 CPLEX Branch-and-Cut MIP Solver 프로그램을 구현하여 해를 얻었다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 만기도래기간이 긴 채권부터 역으로 채권 수를 결정하는 계산식을 제시하고, 채권 만기도래의 연속적 효과를 고려하여 채권 수 최적화를 수행하여 채권 수를 확정하였으며, 부족액은 역으로 1년만기 적금의 원금과 이자로 충당하는 계산식을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.309-327
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• 2021

동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.

• 재무관리연구
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• 제2권1호
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• pp.55-75
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• 1986

This article is to analyse the economic efficiency of capital market, which plays a role of resource allocation in terms of financial claims such as stock and bond. It provides various contributions to the welfare theoretical aspects of modern capital market theory. The key feature that distinguishes the theory described here from traditional welfare theory is the presence of uncertainty. Securities has time dimensions and the state and outcome of the future are really uncertain. This problem resulting from this uncertainty can be solved by complete market, but it has a weak power to explain real stock market. Capital Market is faced with the uncertainity because it is a kind of incomplete market. Individuals and firms in capital market made their consumption-investment decision by their own criteria, i. e. the maximization of expected utility form intertemporal consumption and the maximization of the market value of firm. We noted that allocative decisions that had to be made in the economy could be naturally subdivided into two groups. One set of decisions concerned the allocation of first-period resources among consumption $C_i$, investment in risky firms $I_j$, and riskless investment M. The other decisions concern the distribution among individuals of income available in the second period $Y_i(\theta)$. Corresponing to this grouping, the theoretical analysis of efficiency has also been dichotomized. The optimality of the distribution of output in the second period is distributive efficiency" and the optimality of the allocation of first-period resources is 'the efficiency of investment'. We have found in the distributive efficiency that the conditions for attainability is the same as the conditions for market optimality. The necessary and sufficient conditions for attainability or market optimality is that (1) all utility functions are such that -$\frac{{U_i}^'(Y_i)}{{U_i}^"(Y_i)}={\mu}_i+{\lambda}Y_i$-linear risk tolerance function where the coefficients ${\mu}_i$ and $\lambda$ are independent of $Y_i$, and (2) there are homogeneous expectations, i. e. ${\Large f}_i(\theta)={\Large f}(\theta)$ for every i. On the other hand, the efficiency of investment has disagreement about optimal investment level. The investment level for market rule will not generally lead to Pareto-optimal allocation of investment. This suboptimality is caused by (1)the difference of Diamond's decomposable production function and mean-variance valuation model and (2) the selection of exelusive investment or competitive investment. In conclusion, this article has made an analysis of conditions and processes of Pareto-optimal allocation of resources in capital marker and tried to connect with significant issues in modern finance.

• 재무관리연구
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• 제25권1호
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• pp.177-196
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• 2008

본 연구는 유사한 혹은 동일한 산업에 속해 있는 두 기업이 공동사업(joint venture)을 수행하는 과정에서 이익을 분배하는 메카니즘을 분석한다. 두 기업이 동의할 수 있는 '공정한' 이익분배와 함께 자원배분의 효율성을 달성할 수 있는 의사결정구조를 모색한다. 공동사업은 한 기업이 설비를 제공하고, 다른 기업이 제품을 생산하고 판매하는 형태로 진행되는 경우를 상정하고 있다. 본 연구의 분석결과는 공동사업의 의사결정 구조를 적절히 고안하면 사회적 효율성을 충족하는 균형에 도달할 수 있음을 시사한다. 동일 기업집단 내의 공동사업과 같이 이익분배(이전가격)가 사전에 정해져 기업들의 사적 유인이 통제될 수 있는 상황 뿐 아니라, 독립적 기업들의 공동사업에서도 판매기업이 단독으로 이전가격을 결정하는 구조를 배제하면 효율적인 결과를 낳을 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.131-136
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• 2015

화공약품 탱크 적재 문제는 다항시간으로 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않아 NP-완전으로 분류된 난제이다. 화공약품 탱크 적재 문제는 상자 포장 문제의 일종으로, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 최소 여유량을 가진 탱크에 적재하는 규칙인 O(m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 잔여량이 있는 탱크에 해당 화공약품을 적재하였다. 다음으로, 남은 화공약품을 적재할 수 있는 최소 여유량을 가진 탱크에 해당 화공약품을 적재하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 화공약품 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m)으로 단축시켰다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.759-765
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 소속 함수와 웨이브렛 기저를 이용한 효과적인 얼굴 표정 인식 LDA 융합모델을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 최적의 영상을 얻기 위해 퍼지 웨이브렛 알고리즘을 수행하고, 표정 검출은 얼굴 특징 추출단계와 얼굴표절인식 단계로 구성된다. 본 논문에서 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 적용하여 고차원에서 저차원의 공간으로 변환 후, LDA 특성을 이용하여 클래스 별호 특징벡터를 분류한다. LDA 융합 모델은 얼굴 표정인식단계는 제안된 LDA융합모델의 특징 벡터에 NNPC를 적응함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.