• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.16-21
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• 2000

본 연구는 대형 프로젝트의 위험분석을 위한 확률적 Network 시뮬레이션모델의 연구로서 Simulation방법으로 프로젝트의 성공 및 실패확률을 산정 하였다. 프로젝트의 주요 불확실성 요소(Uncertainty Factors)인 프로젝트의 수행기간(Time), 비용(Cost) 및 성과(Performance) 등의 계획은 실패 없이 추진되어야 하는 것이 중요하다. 연구 개발 및 신기술개발과 같이 대형 프로젝트의 경우, 그 성과 달성의 위험(Risk)성은 매우 크며 이러한 위험 예측 및 분석이 프로젝트의 성공적인 수행을 위하여 매우 중요 시 된다. 본 연구에서는 이를 위한 위험분석(Risk Analysis)의 방법으로 일반적으로 쉽게 사용할 수 있는 위험요인법(Risk Factor Analysis)과 확률적 Network 시뮬레이션모델을 제시하였으며 또한 이를 위한 Simulation프로그램을 개발하였으며 이를 신 기술개발 프로젝트에 응용하는 과정을 보였다. 본 연구에서 개발된 관련 프로그램을 보완 할 경우 대형 프로젝트의 각종 의사결정 시에 매우 유용하게 활용될 수 있으리라 생각된다.

• 대한가정학회지
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• 제49권10호
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• pp.1-13
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• 2011

This paper examined how men and women differ in the attitude and behaviour of financial risk tolerance. The results showed that women were less risk seeking than men in financial risk tolerance. The results of the investment simulation indicated that men invested in higher risk assets like stock. In contrast, women prefered to invest in lower risk assets like real estate. The results of multiple regression analysis showed that if investors have the propensity to take more risk they allocated their money to higher risk assets in the simulation. This analysis also showed that the surveyed respondents invested in risky assets if they had experience in high risk investment in the past.

• 한국식품과학회지
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• 제38권4호
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• pp.589-593
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• 2006

돈육 가공 공정에 대한 QRA에 Monte Carlo simulation이 적용된 바 있는데, 새로운 방법으로 fuzzy 연산을 적용하여 Monte Carlo simulation과 비교 분석하였다. Carcass단계에 대한 오염 예측치인 fuzzy 값과 Monte Carlo simulation 확률분포 값의 기술통계량인 평균값은 각각 -4.393 log $CFU/cm^2$, -4.589 log $CFU/cm^2$ 로 나타났으며, processing 단계에서는 -4.185 log $CFU/cm^2$, -4.466 log $CFU/cm^2$으로 두 가지 접근 방법들이 비슷한 경향을 보였다. Fuzzy 값은 Monte Carlo simulation 확률분포 값을 포함하는 것으로 나타났다. 한편 최근 국내에서는 위해 평가에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데 대부분 데이터 분석은 Monte Carlo simulation에만 의존하고 있고, 다른 접근 방법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 연구는 위해 평가를 위한 방법적 도구들을 개발하는데 새로운 접근 방향을 제시하였다 또한 향후 fuzzy 연산법은 데이터가 불충분한 위해 평가의 초기 단계에서 유용하게 사용될 수 있는 방법이 될 것이다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권2호
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• pp.151-164
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• 2016

In this paper, we deal with a risk analysis for an IPS (Integrated power system) and propose a simulation model combining the fault tree and event tree in order to estimate the system availability and risk level, together. Firstly, the basic information such as operational scenarios, physical structure, safety systems is explained in order to make the fault tree and event tree of the IPS. Next, we propose a discrete-event simulation model using a next-event time advance technique to advance the simulation time. Also the state transition and activity diagrams are explained to represent the relationship between the objects. By numerical examples, the redundancy allocation is considered in order to decrease the risk level of the IPS.

• 한국IT서비스학회지
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• 제4권1호
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• pp.129-139
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• 2005

This paper proposes a framework of Operational Risk-based Business Continuity System(ORBCS), and develops protection system for operational risk through operational risk assessment and loss distribution approach based on risk management guideline announced in the basel II. In order to find out financial operational risk, business processes of domestic bank are assorted by seven event factors and eight business activities so that we can construct the system. After we find out KRI(Key Risk Indicator) index, tasks and risks, we calculated risk possibility and expected cost by analyzing quantitative data, questionnaire and qualitative approach for AHP model from the past events. Furthermore, we can assume unexpected cost loss by using loss distribution approach presented in the basel II. Each bank can also assume expected loss distributions of operational risk by seven event factors and eight business activities. In this research, we choose loss distribution approach so that we can calculate operational risk. In order to explain number of case happened, we choose poisson distribution, log-normal distribution for loss cost, and estimate model for Monte-Carlo simulation. Through this process which is measured by operational risk. of ABC bank, we find out that loss distribution approach explains closer unexpected cost directly compared than internal measurement approach, and makes less unexpected cost loss.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권49호
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• pp.43-57
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• 1999

The recent trend is that risk management has more and more its importance. Neverthless, Korea's risk management is not developed. Even most banks does gap, duration in ALM for risk management, development and operation of VaR stressed at BIS have elementary level. In the case of Fallon and Pritsker, Marshall, gamma model is superior to delta model and Monte Carlo Simulation is improved at its result, as sample number is increased. And, nonparametric model is superior to parametric model. In the case of Korea's stock portfolio, VaR of Monte Carlo Simulation and Full Variance Covariance Model is less than that of Diagonal Model. The reason is that VaR of Full Variance Covariance Model is more precise than that of Diagonal Model. By the way, in the case of interest rate, result of monte carlo simulation is less than that of delta-gamma analysis on 95% confidence level. But, result of 99% is reversed. Therefore, result of which method is not dominated. It means two fact at forecast on volatility of stock and interest rate portfolio. First, in Delta-gamma method and Monte Carlo Simulation, assumption of distribution affects Value at Risk. Second, Value at Risk depends on test method. And, if option price is included, test results will have difference between the two. Therefore, If interest rate futures and option market is open, Korea's findings is supposed to like results of other advanced countries. And, every banks try to develop its internal model.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1155-1162
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• 2004

This research proposes a new risk analysis method in order to guarantee successful performance of construction projects. The proposed risk analysis methods consists of four phases. First step, AHP model can help contractors decide whether or not they bid for a project by analysing risks involved in the project. Second step, the influence diagraming, decision tree and Monte Carlo simulation are used as tools to analyze and evaluate project risks quantitatively. Third step, Monte Carlo simulation is used to assess risk for groups of activities with probabilistic branching and calendars. Finally, Fuzzy theory suggests a risk management method for construction projects, which is using subjective knowledge of an expert and linguistic value, to analyze and quantify risk. The result of study is expected to improve the accuracy of risk analysis because three factors, such as probability, impact and exposure, for estimating membership function are introduced to quantify each risk factor. Consequently, it will help contractors identify risk elements in their projects and quantify the impact of risk on project time and cost.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.50-58
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• 2019

구획실 내 가연물들의 화재거동에 대한 B-RISK의 예측성능을 Fire dynamics simulator (FDS)와 연계하여 검토하였다. 먼저 열발생률(Heat release rate, HRR)에 대한 B-RISK의 예측성능을 검토하기 위해 가연물 한 세트의 실험에서 측정된 HRR 값과 디자인 화재곡선을 B-RISK의 입력조건으로 사용하여 가연물 두 세트에 대한 HRR 곡선을 계산하고 실험에서 측정된 가연물 두 세트의 HRR 값과 비교하였다. B-RISK 결과와 실험결과를 비교하여 B-RISK가 화재성장률에 대한 예측은 어렵지만 최대 HRR 값과 총 열발생량에 대해서는 충분히 예측할 수 있음을 확인하였다. 그리고 B-RISK 계산을 통해 예측된 HRR 값을 FDS의 입력조건으로 사용하여 계산된 결과와 실험결과를 비교하여 B-RISK 계산을 통해 예측된 HRR 값의 화재거동에 대해 검토하였다. 실험에서 측정된 온도 및 화학종 농도 결과와 비교하여 화재성장구간에 대해 차이가 있는 것을 확인하였지만 예측된 HRR 값에서 Percentile이 약 70%인 HRR 값을 사용하더라도 충분히 전체적인 화재거동을 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.163-170
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• 2014

본 연구는 DC제도에서 근로자가 회사로부터 지급받는 퇴직금 추계액을 사용하여 마련해야할 퇴직금 규모를 설정하였다. 또한 적립금 성장모형을 활용하여 자산의 수익률과 배분에 따른 시뮬레이션 결과로 추계액과 적립금 비교를 통하여 shortfall risk 발생수준을 확률적으로 연구하여 가장 적절한 자산배분포트폴리오를 알아보았다. 이를 위해 2004년부터 2013년까지 KOSPI와 종합채권수익률을 기초로 시뮬레이션 분석을 하였으며 적립금이 추계액보다 부족한 경우와 동일한 경우 2개의 시나리오를 설정하였다. 이를 통해 1기간 동안 주식과 채권의 자산배분에 따라 연금리스크가 발생하지 않을 확률을 확인하였고 연금리스크가 발생하지 않도록 DC가입자, 정부, 기업들이 노력할 것을 제안한다.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제3권2호
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• pp.21-34
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• 2013

Various risk factors affect construction projects. Due to the uncertainties created by risk factors, actual activity durations frequently deviate from the estimated durations in either favorable or adverse direction. For this reason, evaluation of schedule uncertainty is required to make decisions accurately when managing construction projects. In this regard, this paper presents a new computer simulation model - the Repetitive Schedule Risk Analysis Model (RSRAM) - to evaluate unit-based repetitive building project schedules under uncertainty when activity durations and risk factors are correlated. The proposed model utilizes Monte Carlo Simulation and a Critical Path Method based repetitive scheduling procedure. This new procedure concurrently provides the utilization of resources without interruption and the maintenance of network logic through successive units. Furthermore, it enables assigning variable production rates to the activities from one unit to another and any kind of relationship type with or without lag time. Details of the model are described and an example application is presented. The findings show that the model produces realistic results regarding the extent of uncertainty inherent in the schedule.