이 논문은 생명공학 연구개발, 특히 인간유전체 기능연구사업의 가치를 평가하기 위해 실물옵션방법과 일반적인 DCF법을 사용한 결과를 비교한다. 평가에 사용된 모형은 구체적으로 옵션트리모형, 다이나믹DCF모형, 옵션방법DCF모형이고 일반적인 DCF모형은 실물옵션모형과의 비교를 위해 사용하였다. 평가 결과 7단계의 옵션트리모형이 가장 큰 금액으로 추정되어, 장기간이 소요되고 대규모의 연구개발비가 투자되는 신약개발의 초기 연구개발 가치를 평가절하하지 않는 것으로 판단된다. 한편 옵션트리모형의 평가과정에서 사용된 다양한 변수들이 변화시키는 민감도 분석을 수행한 결과, 매출액이 가치금액에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인했다. 다음으로는 후보물질 수, 단계별 성공확률이 평가금액에 영향을 미치고 있었다.
R&D is a foundation for new business chance and productivity improvement leading to enormous expense and a long-term multi-step process. During the R&D process, decision-makers are confused due to the various future uncertainties that influence economic and technical success of the R&D projects. For these reasons, several decision-making models for R&D project investment have been suggested; they are based on traditional methods such as Discounted Cash Flow (DCF), Decision Tree Analysis (DTA) and Real Option Analysis (ROA) or some fusion forms of the traditional methods. However, almost of the models have constraints in practical use owing to limits on application, procedural complexity and incomplete reflection of the uncertainties. In this study, to make the constraints minimized, we propose a new model named Real Option Decision Tree Model which is a conceptual combination form of ROA and DTA. With this model, it is possible for the decision-makers to simulate the project value applying the uncertainties onto the decision making nodes.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.190-198
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2013
Recently, one of the most vital advancement in the field of finance is high-performance trading using field-programmable gate array (FPGA). The objective of this paper is to design high-performance Black Scholes option trading system on an FPGA. We implemented an efficient Black Scholes Call Option System IP on an FPGA. The IP may perform 180 million transactions per second after initial latency of 208 clock cycles. The implementation requires the 64-bit IEEE double-precision floatingpoint adder, multiplier, exponent, logarithm, division, and square root IPs. Our experimental results show that the design is highly efficient in terms of frequency and resource utilization, with the maximum frequency of 179 MHz on Altera Stratix V.
블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
This study shows risk-based evaluation results of casualty accidents for passengers, railway staffs and MOP(Member of public) on the national railway in South Korea. To evaluate risk of these accidents, the hazardous events and the hazardous factors were identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior. A probability evaluation model for each hazardous event which was based on the accident appearance scenario was developed by using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. The probability for each hazardous event was evaluated from the historical data and structured expert judgment. In addition, the severity assessment model utilized by the Event Tree Analysis (ETA) technique was composed of the accident progress scenarios. And the severity for the hazardous events was estimated using fatalities and weighted injuries. The risk assessment model developed can be effectively utilized in defining the risk reduction measures in connection with the option analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.179-185
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2015
최근 고가의료장비의 도입으로 진단기술이 빠르게 발전하고 있으나 이에 따른 건강보험 재정의 부담이 크게 늘어 이에 대한 적절한 관리와 효율적 운영에 대한 정책이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 의사결정나무분석 모형을 사용하여 CT 의료장비의 검사빈도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 효율적 운영에 대한 방안을 제시한다.
To reduce the damage from the coastal disaster such as typhoon and tsunami, a possible option is the eco-friendly approach to minimize the destruction of ecological system. One of feasible idea is the forest for damage prevention artificially arranged along the beach. To understand a precise physics on the flow before and after the forest, we use a CFD method. In this paper, a three-dimensional numerical model has been constructed based on tree cases in a real forest located at Byin-myeon, Seocheon-gun, Chungnam. The CFD computation using a commercial code COMSOL multiphysics is performed for the distribution of real spatial coordinate of each tree. Through this investigation, the CFD techniques are shown to be applied to the research of forest composition plan. The physics in the regime from laminar to turbulent flow is qualitatively explained, and the obtained data are compared one another quantitatively.
Kim, Jae-Hyun;Park, Eun-Cheol;Kim, Tae-Hyun;Nam, Chung-Mo;Chun, Sung-Youn;Lee, Tae-Hoon;Park, Sohee
보건행정학회지
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제29권3호
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pp.357-367
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2019
Background: This study evaluated the cost-effectiveness of 21 different national dyslipidemia screening strategies according to total cholesterol (TC) cutoff and screening interval among 40 years or more for the primary prevention of coronary heart disease over a lifetime in Korea, from a societal perspective. Methods: A decision tree was used to estimate disease detection with the 21 different screening strategies, while a Markov model was used to model disease progression until death, quality-adjusted life years (QALYs) and costs from a Korea societal perspective. Results: The results showed that the strategy with TC 200 mg/dL and 4-year interval cost \4,625,446 for 16.65105 QALYs per person and strategy with TC 200 mg/dL and 3-year interval cost \4,691,771 for 16.65164 QALYs compared with \3,061,371 for 16.59877 QALYs for strategy with no screening. The incremental cost-effectiveness ratio of strategy with TC 200 mg/dL and 4-year interval versus strategy with no screening was \29,916,271/QALY. At a Korea willingness-to-pay threshold of \30,500,000/QALY, strategy with TC 200 mg/dL and 4-year interval is cost-effective compared with strategy with no screening. Sensitivity analyses showed that results were robust to reasonable variations in model parameters. Conclusion: In this study, revised national dyslipidemia screening strategy with TC 200 mg/dL and 4-year interval could be a cost-effective option. A better understanding of the Korean dyslipidemia population may be necessary to aid in future efforts to improve dyslipidemia diagnosis and management.
Background: To identify the optimal cost effective strategy for the management of women having ASC-US who attended at King Chulalongkorn Memorial Hospital (KMCH). Design: An Economical Analysis based on a retrospective study. Subject: The women who were referred to the gynecological department due to screening result of ASC-US at King Chulalongkorn Memorial Hospital, a general and tertiary referral center in Bangkok Thailand, from Jan 2008 - Dec 2012. Materials and Methods: A decision tree-based was constructed to evaluate the cost effectiveness of three follow up strategies in the management of ASC-US results: repeat cytology, triage with HPV testing and immediate colposcopy. Each ASC-US woman made the decision of each strategy after receiving all details about this algorithm, advantages and disadvantages of each strategy from a doctor. The model compared the incremental costs per case of high-grade cervical intraepithelial neoplasia (CIN2+) detected as measured by incremental cost-effectiveness ratio (ICER). Results: From the provider's perspective, immediate colposcopy is the least costly strategy and also the most effective option among the three follow up strategies. Compared with HPV triage, repeat cytology triage is less costly than HPV triage, whereas the latter provides a more effective option at an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of 56,048 Baht per additional case of CIN 2+ detected. From the patient's perspective, the least costly and least effective is repeat cytology triage. Repeat colposcopy has an incremental cost-effectiveness (ICER) of 2,500 Baht per additional case of CIN2+ detected when compared to colposcopy. From the sensitivity analysis, immediate colposcopy triage is no longer cost effective when the cost exceeds 2,250 Baht or the cost of cytology is less than 50 Baht (1USD = 31.58 THB). Conclusions: In women with ASC-US cytology, colposcopy is more cost-effective than repeat cytology or triage with HPV testing for both provider and patient perspectives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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