본 연구에서는 비정상적 사건을 정의하고 이에 따른 비정상적 위험의 구체적인 유형을 파악하며, 이와 관련된 사학연금의 위험관리 체계에 대한 검토와 함께 비정상적 위험에 효과적으로 대응할 수 있는 자산운용방안을 제시하였다. 우선 비정상적 사건을 '과거 자료를 이용한 발생확률의 추정이나 발생여부에 대한 예측이 불가능하며 따라서 이의 발생 가능성을 사전에 고려하고 대비하는 사전적인 대처가 어려운 사건으로서 자산운용과 위험관리에 무시할 수 없는 영향을 미치는 사건'으로 정의하였으며, 이의 구체적인 형태로서 금융위기를 포함하는 9가지 사건 유형을 파악하였다. 동비정상적 사건들은 포트폴리오 투자를 통한 자산운용에서 개별자산군의 기대수익률과 위험 및 자산군 사이의 상관관계에 영향을 미쳐, 기존의 자산배분안의 최적성을 상실시키고 위험수준의 측정치인 VaR값을 과소 또는 과대추정하게 할 수 있는 것으로 분석되었다. 한편 비정상적 사건의 해외 사례에 대한 분석에서는 비정상적 사건의 영향이 개별 사건마다 다양한 양태로 발현되는 것이 관측되었다. 본 연구에서는 사학연금의 현행 자산배분 체계가 이와 같은 비정상적 사건의 영향에 적절하게 대응하기 어려운 상황이라고 진단하였으며, 비정상적 사건에 적절히 대응하기 위한 자산관리방안의 일환으로서 일별 수익률 자료를 사용한 비정상적 사건의 영향 평가방안을 제시하였다. 한편, 사학연금의 현행 위험관리 체계는 비정상적 사건의 발생에 적절하게 대응할 수 있는 것으로 평가되었다
본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.
This study focuses on the characteristics of terrorist bombing incidents and causal factors on terrorist bombing incidents and number of casualty per incident in Afghanistan though statistical quantitative analysis. For doing so, the bombing data from GTD(Global Terrorism Database) of START program occurred from January 1st 2002 until December 31st 2011 was used. By using descriptive analysis, chi-square, and logistic regression analysis, characteristics of bombing incidents and causal factors on the frequency of incidents and the number of casualty were identified. According to the analysis results, a clear pattern was appeared in terrorist bombing incidents. This result suggests that terrorists rationally and strategically calculate bombing operations and therefore terrorist bombing incidents and number of casualty per incident are conditioned or affected by time, season, Pashtun tribal entity, production level of drugs, the characteristics of targets.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.2
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pp.327-336
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2014
Recurrent event data occurs when a subject experiences same type of event repeatedly and is found in various areas such as the social sciences, Economics, medicine and public health. To analyze recurrent event data either a total time or a gap time is adopted according to research interest. In this paper, we analyze recurrent event data with incomplete observation gap using a gap time scale. That is, some subjects leave temporarily from a study and return after a while. But it is not available when the observation gaps terminate. We adopt an interval censoring mechanism for estimating the termination time. Furthermore, to model the association among gap times of a subject, a frailty effect is incorporated into a model. Programs included in Survival package of R program are implemented to estimate the covariate effect as well as the variance of frailty effect. YTOP (Young Traffic Offenders Program) data is analyzed with both proportional hazard model and a weibull regression model.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.25-30
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2009
한국어 자연언어 텍스트에서 사건을 자동으로 인식하기 위한 Saken 태거를 소개하고자 한다. Saken 태거는 한국어 사건 및 시간의 자동 인식을 위한 시스템인 한국어 TARSQI 툴킷을 구성하는 하나의 모듈로 개발된 것이나 독립적으로 사건 추출 도구로 사용될 수도 있다. Saken 태거는 미리 구축된 사건의 목록이나 특정 도메인으로 적용 대상을 제한하지 않고 보편적으로 사용될 수 있는 사건 분석기를 지향하고 있다. 이 논문에서는 사건 태깅을 위한 언어학적 배경과 Saken 태거를 구성하는 세부 모듈을 소개하고 신문 기사를 이용한 평가 실험 결과를 분석할 것이다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.6
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pp.1815-1829
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2014
Recently frequent collapse of old fill dams has taken place, which increases social awareness in the safety of the infrastructure. Fill dams in Korea has been incautiously regarded as safe once the fill dam is considered to have a full capacity to retain a conservative design flood determined by government authorities. However, developed foreign countries has been managing their fill dams by introducing systematic risk assessment techniques over a long period of time. In this study, the system response probabilities of the deteriorated old fill dams in Korea were systematically evaluated and analyzed by using the internal erosion toolbox based on the event tree analysis technique. The probability of the existence of flaw and the magnitude of the hydraulic gradient through a potential crack can significantly influence the geotechnical system response probability. The results of this study show that the probability of the existence of flaw and the magnitude of the hydraulic gradient through a potential crack can significantly influence the geotechnical system response probability and the risk of the deteriorated fill dam can be quantitatively assessed.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.05a
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pp.108-113
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2000
자동사의 두 하위부류, 비대격(unaccusative) 동사와 비능격 (unergative)동사는 Perlmutter(1978)의 비대격 가설 (Unaccusative Hypothesis) 이후 여러 관점에서 활발히 노의 되어왔다. 한국어에서는 사건구조적 측면에서 두 부류가 차이를 보이며, 이런 사실은 인간의 인지작용과 밀접한 관련을 맺는다. 사건구조를 과정(process)사건과 상태(state)로 가정할 때 비능격 동사는 과정사건이, 비대격 동사는 상태사건이 부각된다. 비대격 동사도 두 가지 부류로 나뉠 수 있는데, '도착하다'처럼 과정사건이 언어표현에서 중시되지 않고 결과적인 상태부분만 중요시 되는 유형(unacc_type_1)과 '녹다'처럼 과정사건도 중시되는 사건 구조를 지닌 유형(unacc_type_2)이다. 결국 비대격 동사는 결과상태를 중시하는 사건구조를 중요시 하지만 과정사건의 지각 정도에 따라 다른 양상을 보인다. 한편 비대격 동사는 사동사와도 밀접한 연관 관계를 지닌다. 많은 논의에서 비대격/사동의 교체를 논리적 다의어로 보고 분석을 시도해 왔다. 따라서 사동사를 중심으로 분석한 경우와 비대격 동사를 중심으로 분석한 경우가 있다. 본고에서는 사동분석(causative analysis)은 한국어 기술에는 적절치 않다고 판단한다. 사동분석에서 도입하는 행동주의 사건유발부분이 반드시 비대격 동사의 표현에 필수적인 것은 아니기 때문이다. 끝으로 Pustejovsky(1995)의 생성어휘부(Generative Lexicon) 이론을 한국어에 맞게 확장·수정한 이정민·강범모·남승호(1997)의 모형에 따라 두 가지 유형의 비대격 동사의 어휘 의미구조를 표상한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2011.10a
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pp.3-8
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2011
텍스트의 스토리를 자동으로 이해하기 위해 텍스트에서 기술된 사건(event)을 파악하고 이들을 조합하여 스토리가 어떻게 구성되어 있는지를 파악하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이는 스토리의 깊은 의미론적 이해를 요구하는 것 이외에도 텍스트마다 상황과 일어나는 사건들이 다양하기 때문에 언어 자원이 부족한 환경에서의 처리에는 한계가 있다. 이러한 문제는 사건들을 추상화 하여 단순하게 표현할 수 있다면 스토리 이해의 자연스러움을 저해하지 않고 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 사건들의 추상화 과정을 위한 기초 연구로서 텍스트 속 등장인물이 행하거나 당하는 사건들을 추출하여 PMI기법을 통해 사건의 흐름을 파악하고 언어학적 단서를 참조하여 스토리 이해 과정에 누락될 수 있는 사건들을 추가하여 보완하였다. 이러한 접근을 통해 등장인물이 행할 수 있는 사건들을 재구성하여 단순화하는 방법을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.608-611
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2012
소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
On April 1, 2004, KTX (Korea Train eXpress), the first HSR (High-Speed Rail) in Korea, was introduced to Gyeongbu Line. The introduction of the KTX service led to a change in the number of passengers for Gyeongbu Line. Previous studies have analyzed the pre and post-event changes of the intervening events by either simple statistics or intervention ARIMA analysis. However, the intervention ARIMA model has a limitation that several assumptions such as the occurrence time and the type of intervention events are necessary. To this end, this study analyzed the effects of intervention event on the number of passengers using the Gyeongbu line based on a time series outlier detection technique which can overcome limitations in the previous studies. The time series outlier detection technique can analyze the time, effect type and size of an intervention event without the assumption of the time and effect type of the intervention event. The data were collected from the Korea Transport Database (KTDB) for twelve years from 2003 to 2014 (144 months). The analysis results showed that the size of the influence type in the same intervention events was different across the major city routes, and the intervention event which could not be found by previous study methods was also found.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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