본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
국내외에서 주식가격의 과잉변동현상에 대한 실증적 연구결과가 보고되어 왔다. 이에 대한 이론적인 설명은 대체로 두가지 접근방법에 의해 시도되어 왔다. 그 하나는 거품현상으로 이해하고자 하는 것이며, 다른 하나는 자본시장의 미시적 구조를 규명함으로써 전통적인 왈라스 균형가격 형성과정을 수정하고자 하는 것이다. Kraus 와 Smith[1989]는 시장상태에 대한 불완전정보와 이의, 해결과정이 균형주식가격의 과잉변동과 위험을 초래할 수 있음을 보여주고 있다. 그러나, 그들의 논문에서 지적되고 있는 시장정보 즉, 위험중립적 및 위험회피적 투자자집단의 증권보유상태에 대한 불완전한 정보는 그 속성상 지속적으로 보기 어렵고, 베이지안 과정(Baeysian Process)에 의해 해소될 가능성을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하여, 시장의 거래행위자체가 시장상태에 대한 불완전정보를 영속적으로 발생시킬 수 있으며, 이에 따라 형성된 주식가격이 과잉변동할 수 있음을 보여준다. 논문에서 사용된 모형은 평균-분산 구조하의 복수거래 모형으로서, 위험증권의 수요 및 가격을 유도하고, 이를 구성하는 모수 즉 총괄적 효용특성이 거래행위에 따라 변동함을 보여준다. 이와같은 총괄적 모수에 대한 불완전정보는 거래행위를 반복함으로써도 해소될 수 없으며, 주식수익을 과잉변동의 원인이 될 수 있음을 입증해 준다. 또한, 불완전시장정보와 완전시장정보하에서의 주식수익율에 대한 상대적 분산을 비교하여 구한 과잉변동계수를 비교해 보면, 과잉변동이 자기실현적(Self-justifying)이 될 수 있음을 알 수 있다.
서브프라임 사태로 외환위기시 경외의 대상이었던 미국 투자은행의 몰락은 금융감독의 중요성을 인식하게 되었고, 자본시장의 발전을 도모하기 위해 제정된 자본시장법의 역할 모델이 미국 투자은행이었다는 점에서 우려가 제기되고 있는 것도 사실이다. 본 연구에서는 금융회사의 건전성 규제중 핵심인 자기자본규제가 미래에 출현할 투자은행에 대한 위험을 사전에 예방가능한지에 대해 다음과 같이 검증하였다. 먼저 미국투자은행이 우리나라 자본시장법상 자기자본규제를 적용받았다면 최소규제비율을 초과하는지, 금융투자회사가 미국 투자은행처럼 유동화자산의 재 유동화를 통해 자산 부채를 동시에 증가시키는 경우에도 예방효과가 있는지, 마지막으로 자기자본규제 비율 산정시 사용된 위험액은 내부모형을 통해 산출된 것으로 모형 자체의 문제점은 없었는지를 국내 은행의 내부모형과 비교를 통해 검증하였다. 검증결과 미국 투자은행에 대한 규제비율은 일정 수준 이하로 나왔으나 이는 사후적인 결과로 예방효과가 있다고 결론 내리기 어려우며, 특히 재 유동화를 통한 자산 부채가 동시에 증가하는 경우 현행 영업용순자본비율(NCR)규제가 비율 규제인 관계로 실질적인 제한 효과는 크지 않은 것으로 나타났다. 아울러, 내부모형의 타당성 검증에서도 지역적으로 글로벌하게 다양한 업무를 영위하였던 투자은행과 국내은행간 위험분산 비중이 유의적인 차이를 보였으며, 분산효과의 원인인 위험 요인간 상관관계 방향이 동일한 점등을 감안할 때 내부모형 자체의 치명적인 결함은 있다고 보기는 어려웠다. 따라서 복잡하고 이해하기 어려운 건전성 규제 비율이 사전적인 예방에 크게 도움이 되지 않고 한계가 있다면, 구체적 실행도구로서 부채비율과 같은 단순한 기준이 오히려 유용할 수 있다는 점이다.
재난발생 위험은 불확실성을 내포하고 있으며, 이러한 불확실성 요인을 줄이고 사전에 소멸시키는 일은 매우 중요한 사항이 될 수 있다. 또한 재난관리 관점에서 그것이 발생했을 때 어떤 식으로 대응할지에 대한 과정이 체계적으로 갖추어져 있어야 하며, 복구 및 재발 방지를 위한 지속적인 노력이 수반될 필요성이 있다. 본 연구에서는 기후정보를 활용한 중장기 수문예측을 실시하고 통합홍수위험평가 시스템 구축을 통한 홍수위험도 분석을 실시하였다. 이를 위하여 우리나라 243개 지자체를 대상으로 홍수관련 위해성, 노출성, 취약성 자료를 수집하여 표준화하였으며, 전문가 Delphi-AHP 설문조사 분석을 통하여 가중치를 적용하고 위험도를 예측 평가하였다. 이러한 중장기 위험 예측 정보는 한 달 또는 수개월 전에 지자체 행정력을 집중 및 분산시키고, 수재해(홍수/가뭄 등) 위험관리 계획 수립이 가능하여 재난관리자에게 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 또한 재난의 생애주기(Life Cycle)별 예방, 대비, 대응, 복구 단계에 따라 사전과 사후에 가능한 주요 활동들을 구체화 할 수 있으며, 시간 스케일별 기후예측 정보를 활용한 재난관리 패러다임 전환과 골든타임 확보 등 수자원예측 분야 기술적 진보를 이룰 수 있을 것으로 기대한다. 향후 통계 역학 모형 기반 중 장기 예측 정보의 신뢰도가 향상 된다면 보다 다양한 분야 예측 정보 서비스 및 활용이 가능할 것이다.
무선 센서망은 위험이 존재하는 환경에서 공공 기관이나 군사적 목적의 신뢰성 있는 모니터링을 위한 수단으로 사용되어 왔다. 위험 상황이나 위험 물질이 존재하는 환경에서 사용된다는 특성 때문에, 망의 수명이 기존 무선망에서보다 더욱 중요한 성능 요소로 간주된다. 망 전체의 수명을 결정짓는 주요 요소 중 하나는 수명을 다하는 최초의 노드가 얼마나 이른 시간에 나타나느냐 하는 것이고, 이 최초의 노드는 망에 존재하는 병목 노드일 확률이 높다. 무선망의 병목 노드를 찾아내기 위한 방법으로 MINCUT 알고리즘이 대표적이나, 이는 중앙 집중형 방법이어서 많은 수의 노드로 이루어진 무선 센서망에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 알고리즘의 계산 복잡도를 낮추어 매우 짧은 시간 내에 병목 노드를 탐지해 내는 분산형 방법을 제안한다. 수학적 분석과 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존 방법보다 훨신 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.
현행 생명보험업계는 중복가입계약에 대한 정보교환제도를 시행함으로써 잠재적 위험에 대한 위험평가를 하고는 있으나 실제 언더라이팅 과정에서는 효율적인 활용을 못하고 있다. 따라서 언더라이팅 실무 입장에서 현행 정보교환제도의 문제점을 파악하고 각 보험회사가 취할 수 있는 효율적인 대응방안을 제시할 필요성이 대두되고 있다. 현행 정보교환제도의 문제점을 크게 몇가지로 나눌 수 있다. - 교환기준에 미달하는 다수의 계약건을 가입한 경우 위험평가 불가 - 위험평가상 고지의무에 충실한 계약자의 상대적 불리 - 정해진 기준과 다른 임의적 기준적용 등 선별적 자료교환으로 위험선택에서 배제된 잠재적 위험들의 계속적인 계약 및 지급 등 역선택 방조기능 - 실시간 반영된 정보부재 및 교환된 자료만으로 one-stop 위험평가를 할 수 없는 어려움 내재 - 정보교환에 대한 전체적 참여노력 부족 및 자기정보에 대한 방어와 자체 활용 이런 문제점들을 인식하고 이에 대한 효율적 대응방안을 제시해 본다. - 언더라이팅 측면에서 판매채널 다변화, 업무겸업화 둥 대외 환경변화에 따른 위험분석 및 평가, 위험분산을 위한 multi-player로서의 언더라이터 양성 필요 - 지급, 조사건의 분석 및 통계화 등 feed back 기능 강화통한 언더라이팅 활용 - 방문진단 통한 적부기능 활용 또는 모집자 사정평점제 등 언더라이팅 과정에서 활용할 수 있는 위험평가 자료축적 - 영업환경적 측면에서 고보장 상품의 경쟁적인 개발제한 - 정보교환제도 측면에서 정보교환 기준 변경 및 교환내용 추가 및 공동의 계약인수 guideline 필요 - 진단거절체, 표준미달체, 사절체 등 새로운 정보교환의 추진 필요 - 종합적인 피보험자의 정보를 획득할 수 있는 피보험자 종합정보의 데이터 구축 및 활용 효율적인 위험관리 외에도 각 보험회사별로 역선택 위험에 대한 심각성을 인식하고 업계간 정보교환에 적극적인 참여와 노력이 필요하며 잠재적 위험평가를 하는데 있어 계약자에게는 객관적 근거없이 불편을 갖지 않도록 언더라이팅 서비스하는 것 또한 중요하다. 지속적인 피보험자의 위험통계축적으로 잠재위험에 대한 보다 객관화된 위험평가를 할 수 있는 언더라이팅 기법을 체득함으로써 언더라이팅 경쟁력을 갖을 수 있다.
토석류를 포함하는 산사태 재해는 빠른 이동속도로 인한 대응 및 대피가 어려운 특성으로 인해 발생 초기에 그 위험성을 파악, 예방대책을 수립하는 것이 무엇보다 필요하다 할 수 있다. 하지만 현재까지 다양한 방법들이 초기 산사태 재해의 발생 및 위험도를 파악하기 위해 활용되었으나, 분석과정과 입력변수의 복잡함, 그리고 이로 인한 모델의 단순화로 인해 산정된 산사태 위험도의 정확성에는 많은 의문이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 산사태 재해예방을 목적으로 실제 지형의 특성을 파악, 이를 초기 산사태 위험도 평가에 적용하는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 지형특성 분석을 위해 방향성 벡터의 통계적 방법을 이용한 벡터분산(vector dispersion)과 평면도(planarity) 기법을 이용, 지형특성과 산사태 위험도간의 상관관계를 규명하고자 하였다. 분석결과는 제안한 두 방법 모두 초기 산사태 위험도 분석에 있어 매우 효과적인 것으로 나타났다. 결국, 지형특성은 산사태 위험도에 영향을 미치고 있으며, 보다 객관적인 산사태 위험성 평가를 수행하기 위해서는 개별 모형보다는 다수의 모형을 이용, 각각의 장점을 극대화할 필요가 있다. 이는 결국 산사태의 발생이 단순한 특정 요소만으로 결정되는 것이 아니며, 내 외부적인 요인들간의 상호작용에 의해 유발되는 복합적인 자연현상임을 인지하고 보다 다양한 방법들을 통해 산사태 발생 메커니즘에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.
네트워크의 보안문제는 트래픽의 증가요인의 하나로 작용한다. 본 논문에서 키 분배와 인증 문제를 해결하면서 트래픽을 증가를 억제할 수 있는 키 관리 시스템을 제안하였다. 인터넷의 도메인 방식을 이용한 제안된 키 관리 시스템은, 기존의 키 관리 시스템인 중앙 집중형 키 관리 및 분산형 키 관리 시스템의 문제점을 개선할 수 있을 뿐 아니라 이들 시스템과 혼용하여 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 키의 인증기관은 각각의 도메인에 존재하는 키 분배 센터 내에 분산시켜 상위 도메인으로부터 인증을 받게 되므로 인증 수준을 다중으로 할 수 있으며 단일화 된 인증기관의 위험을 해결할 수 있다.
최근에 인터넷을 통한 해킹이나 바이러스 침투로 인한 피해 사례들이 지속적으로 증가하고 있다. 20000년 2월, 야후, 아마존, CNN에 발생했던 DDoS(Distributed Denial of Service)[1,2] 공격으로 인해 각 웹사이트들은 큰 피해를 입었던 사례가 있다. 야후의 경우 초당 수 기가 비트의 서비스 요청으로 인해 무려 3시간 이상 동안 서비스가 중지되는 사태까지 이르렀다. 이 사건은 분산 환경에서의 서비스 거부 공격의 위험성을 보여주고 있다. 본 논문에서는 지금까지 개발된 분산 서비스 공격 도구를 분석하고 이들이 사용하는 패킷을 탐지하여 공격을 위해 사용되는 경로를 파악하는 방법을 제안한다.
This paper empirically examines the portfolio diversification effect using data from both KOSPI and KOSDAQ. In KOSPI market, portfolio diversification effect disappears when more than 18 stocks are added in the portfolio. About 63% of portfolio risk is eliminated. In KOSDAQ market, the maximum portfolio diversification effect is achieved when 17 stocks are at least included in a portfolio. The maximum cumulative risk reduction is 35%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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