This study utilizes Monte Carlo simulation to forecast the time charter rate of vessels, the three-month Libor interest rate, and the ship demolition price, to mitigate future uncertainties involving these factors. The simulation was performed 10,000 times to obtain an exact result. For the empirical analysis - based on considerations in ordering ships in 2010-a comparison between the Monte Carlo simulation-based stochastic discounted cash flow (DCF) method and traditional DCF methods was made. The analysis revealed that the net present value obtained through Monte Carlo simulation was lower than that obtained via regular DCF methods, alerting the owners to risks and preventing them from placing injudicious orders for ships. This research has implications in reducing the uncertainties that future shipping markets face, through the use of a stochastic DCF approach with relevant variables and probability methods.
최근의 추세를 볼 때 위험관리에 관한 중요성이 점점 증대하고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라 은행들의 위험관리 실태는 아직 미흡한 실정이다. 그리고 대부분의 은행들이 현재 위험관리에 대응하기 위하여 ALM의 갭관리, 듀레이션관리 등을 행하고 있지만 BIS에서 중요시하고 있는 VaR의 개발과 운용은 아직 초보단계에 있다. 한국 주식포트폴리오에서 몬테카를로 시뮬레이션과 Full Variance Covariance Model의 VaR값은 비슷한 수준으로 Diagonal Model 의 VaR값 보다 작음을 알 수 있다. 이는 좀 더 정교한 계산이 요구되는 Full Variance Covariance Model의 VaR값이 보다 단순한 Diagonal Model의 VaR값 보다 정확성면에서 우수하다는 것을 보여주고 있다. 한편 이자율포트폴리오 의 경우에는 델타-감마 분석법과 몬테카를로 시뮬레이션의 경우 95% 신뢰구간의 VaR는 델타-감마 분석법이 작지만 99% 신뢰구간에서의 VaR는 몬테카를로 시뮬레이션방법이 작다는 것을 알 수 있다. 그래서 어느 한 가지 방법에 의한 VaR추정치가 가장 좋은 것이라고 단정하기 어려움을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2004.11a
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pp.210-215
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2004
In can occur to many problems on progressing step without close scope definition, interrelation definition between activities, resource plan, and schedule plan on planning step. But it have not closely defined performance system on planning step because of many constraints of domestic construction industry. Therefore this paper intends to discuss a method of calculating optimal cost and duration using Linear Programming that solves maximing or minimizing problems among decision making methodology and Monte Carlo Simulation that decreases to probability errors. With outcoms applying Linear programming and Monte Carlo Simulation for calculating optimal cost and duration, follow as : With outcomes applying Monte Carlo Simulation, it could calculate reliable estimator about project duration through removing various constraints. With outcomes applying Linear programming, it could calculate optimal value about project cost through defining various variables and constraints on many activities.
Monte-Carlo simulation technique is often used in order to predict service life of concrete structure subjected to chloride penetration in marine environment based on probability theory. Monte-Carlo simulation method, however, the method gives different results every time that the simulation is run. On the other hand, moment method, which is frequently used in reliability analysis, needs negligible computational cost compared with simulation technique and gives a constant result for the same problem. Thus, in this study, moment method was applied to the calculation of corrosion-initiation probability. For this purpose, computer programs to calculate failure probabilities are developed using first-order second moment (FOSM) and second-order second moment (SOSM) methods, respectively. From the analysis examples with the developed programs, SOSM was found to give a more accurate result than FOSM does. The sensitivity analysis has shown that the factor affecting the corrosion-initiation probability the most was the cover depth, and the corrosion-initiation probability was influenced more by its coefficient of variation than its mean value.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.2
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pp.45-51
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2009
A probabilistic approach may be adopted to predict freeze and thaw depths to account for the variability of (1) material properties, and (2) contemporary and future surface energy input parameters(e.g. air temperatures, cloud cover, snow cover) predicted with global climate models. To illustrate the probabilistic approach, an example of the predicted of thaw depths in cold regions is considered. More specifically, the Stefan equation is used together with the Monte Carlo simulation technique to make a probabilistic prediction of thaw penetration. The simulation results indicate that the variability in material properties, surface energy input parameters and temperature data can lead to significant uncertainty in predicting thaw penetration.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.3
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pp.48-58
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1999
In this paper, a new parallel computation method, which fully utilize the parallel processors both in mesh generation and FEM calculation for 2D/3D process simulation, is presented. High performance parallel FEM and parallel linear algebra solving technique was showed that excessive computational requirement of memory size and CPU time for the three-dimensional simulation could be treated successively. Our parallelized numerical solver successfully interpreted the transient enhanced diffusion (TED) phenomena of dopant diffusion and irregular shape of R-LOCOS within 15 minutes. Monte Carlo technique requires excessive computational requirement of CPU time. Therefore high performance parallel solving technique were employed to our cascade sputter simulation. The simulation results of Our sputter simulator allowed the calculation time of 520 sec and speedup of 25 using 30 processors. We found the optimized number of ion injection of our MC sputter simulation is 30,000.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.715-721
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2017
기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.156-156
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2021
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.10
no.2
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pp.45-53
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1996
평균조도 계산법 중에서 국내에서 주로 사용되는 3배광법과 ZCM의 정확도를 비교하고, 그 적용한계를 파악하였다. 비교방법은 전반확산형 조명기구와 직접식 조명기구에 대하여 3배광법과 ZCM에 의한 조명률을 계산하고, 이 값들을 이용하여 여러 상황하에서의 평균조도를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션으로 동일상황에서의 조도값을 구하고, 이 값과 3배광법과 ZCM의 조도값을 각각 비교하였다. MCS법의 정확도는 Moon위 해석적인 방법과 비교하여 입증하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1. 방의 크기에 따른 평균조도 비교에서 전반확 형 조명기구와 직접식 조명기구의 경우 3배광법 보다 ZCM이 평균조도 오차가 적었다. 2. 광원의 수 변화에 따른 평균조도 비교에서 직접식 조명기구의 경우 3배광법은 광원의 수가 증가할수록 평균조도 오차가 감소하다가 다시 증가하였고 ZCM 은 점차적으로 감소하였다. 3. 실내면 반사율 변화에 따른 비교에서 직접식 조명기구의 경우 오차 범의가 3배광법에서 크고 ZCM에서 적게 나타냈다. 4. 방의 형태 변화에 따른 평균조도 비교에서 직접식 조명기구의 경우 방의 폭이 좁고 길이가 긴 공간에서 3배광법과 ZCM모두 오차가 크게 낱났다. 또 정방형에서 가까울수록 오차는 작아지면서 3배광법 보다 ZCM의 오차가 적었다. 그러므로 우리나라에서 혼용되고 있는 3배광법과 ZCM중에서 정확도가 높은 ZCM선택이 바람직하다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.388-390
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2006
투자안 가치평가 방법에는 화폐의 시간가치를 고려한 방법과 고려하지 않는 방법이 있다. 이중 가장 많이 쓰이고, 중요한 방법으로는 화폐의 시간 가치를 고려한 순현재가치법(NPV), 내부수익률법(IRR), 수익성지표법(Pl)등이 있다. 이중에서도 우리는 투자사업으로부터 사업의 최종년도까지 얻게 되는 순이익(수익-비용)의 흐름을 현재가치로 계산하는NPV 분석을 많이 실시하고 있다. 즉, 어떤 자산의 NPV가 0보다 크면 투자 시 기업가치의 순증가가 발생하므로 투자가치가 있는 것으로 평가하고 0보다 작으면 기업가치의 순감소가 발생하므로 투자가치가 없는 것으로 평가한다. 여기에서 많은 기업경영자 및 재무담당자들은 다음과 같은 의문을 갖고 NPV분석의 약점을 보안할 필요성을 제기하고 있다. “결과로부터 얻은 단일 값이 정말 신뢰할 만한 값인가?”, “만약 몇 가지의 리스크 요인이 우리의 사업모델에 영향을 미친다면 그 결과는 어떻게 달라질 것인가?”, “우리가 얻은 결과 값의 실현 가능성은 몇%이고 나머지 발생 가능한 값들의 분포는 어떻게 될 것인가?” 위 질문에 대한 답을 얻을 수 있다면 투자안에 대해 빠르고 올바른 의사결정을 내릴 수 있으며 실패의 위험을 줄일 수 있다 이런 분석을 가능하게 해 주는 것이 확률론적 분석이며, 즉 몬테카를로 시뮬레이션 기법이다. 이미 많은 선진 기업에서 이 방법을 통하여 모든 의사결정에 중요한 참고 자료로 이용하고 있으며 본 논문은 몬테카를로 분석의 대표적인 소프트웨어인 Crystal Ball을 이용하여 그 활용 사례를 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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