본 연구는 KOSPI 200 선물을 이용하여 옵션복제방식에 의한 포트폴리오 보험전략을 구축하고 KOSPI 200 지수와 KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어지는 개별 포트폴리오들을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 포트폴리오 보험전략의 성과는 헤지의 대상이 되는 현물포트폴리오별, 보험수준별, 재조정 기준별로 차이가 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 지수포트폴리오에 대한 헤지는 대체로 약세시장에서 포트폴리오 가치하락을 감소시키면서 시세상승에 편승할 수 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오에 대한 헤지는 수익성이 높고 베타값이 높으면서 시가총액이 큰 제조업이나 전기통신업에 속하는 기업의 주식으로 포트폴리오가 구성되었을 때 대체로 헤지성과가 높았다. 또한 KOSPI 200 지수포트폴리오는 보험수준을 낮게 할수록 헤지성과가 높은 것으로 나타난 반면, KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오의 경우에는 보험수준과 헤지성과간의 관계가 일정치가 않았다. 재조정 기준별로는 3% 재조정 기준을 적용하였을 때 헤지성과가 가장 높았으며, 가장 빈번하게 재조정을 해야하는 일별 재조정 기준에 의할 경우는 거래비용이 상대적으로 높았다.
통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량 표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.
통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.
일본의 국립공원정책을 참고하고 본 연구의 결과를 통하여 세 가지 측면에서 나타나는 문제점에 대한 개선방안을 제시해보면 첫 번째 보전적인 측면은 용도지구 및 공원구역의 전면적인 재조정, 두 번째 이용적인 측면은 교통, 주차시설의 확충 및 도로체계의 재조정, 자연학습공간의 설치 및 환경교육(해설) 프로그램의 개발, 세 번째 관리적인 측면으로 도립공원 재원확보, 관리 인력의 증원 및 전문 인력의 배치 등을 들 수 있다. 나아가 공원구역의 전면적인 재조정으로부터 지역주민들의 의견수렴을 충분히 거친 후 자연보존지구에 대한 보존대책을 수립한 다음 도립공원 해제방안도 적극적으로 고려하여야 할 것이다. 그러나 보다 중요한 것은 일본의 환경정책을 예로 들었듯이, 환경보전적 측면에서 오히려 역행하고 있는 현행 우리나라 자연공원 정책이 전환되어야 한다는 것이다. 이에 환경보전적 측면을 중시한 자연공원법의 조속한 개정과 생물다양성을 관점으로 한 자연공원정책이 전개되어야 할 것이다.
가상학습 시스템에서의 효율적인 평가를 위해 문제 출제 방법 및 문제의 난이도 재조정에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 온라인상에서의 학습은 학습자 스스로 자신의 학업 성취도에 대한 올바른 진단을 함으로써 다음의 학습 진도 및 방향을 스스로 판단해야 하기 때문에 평가 방법 및 평가 문제가 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 따라서 문제 은행에 문제를 등록하는 시점에서 출제자의 주관적인 판단에 의해 부여되는 문제 난이도의 객관성 입증과 학습자의 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 방법으로서 평가 결과에 따른 문제의 난이도 재조정으로 인한 출제 문제의 신뢰성이 아주 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 초기 문제 난이도에 대한 객관성을 최대한 높임과 동시에 보다 실질적인 평가를 위한 문제 출제 방법과 보다 신뢰할 수 있는 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 난이도 재조정 방법을 적용함으로써 보다 효율적이고 객관적으로 문제은행의 문제를 관리할 수 있는 방법을 제시한다.
이동횟수 기반 위치갱신 기법에서 고정망과의 접속은 단말 내부의 계수기가 이동횟수 임계치에 이르러 위치갱신이 수행되거나 신규호가 발생할 경우에 행해진다. 그러나 단말의 계수기가 임계치에 이르는 동시에 단말이 이전 위치갱신이 수행된 셀(중앙셀)로 재진입이 발생할 경우 불필요한 위치갱신이 수행된다. [2]에서는 중앙셀로 재진입이 발생하는 경우의 불필요한 위치갱신 수행을 제거하기 위해 중앙셀로 재진입이 발생할 경우 계수기를 영으로 초기화한다. 본 논문에서는 [2]의 기법을 일반화하여 위치갱신 비용을 절약할 수 있는 개선된 기법을 제안한다. 본 기법은 단말이 셀 사이를 이동하는 동안 단말은 자신이 방문한 셀과 이동횟수에 관한 정보를 저장한다. 단말이 이미 방문한 셀로 재진입이 발생할 겨우 이동횟수 계수기를 증가시키는 것이 아니라 이전 방문시 저장하였던 이동횟수로 재조정한다. 이러한 이동회수 계수기의 재조정 방법을 통하여 불필요한 위치갱신과 신호절차를 효과적으로 줄일 수 있다. [2]의 기법은 본 논문에서 제안하는 기법 중에서 중앙셀로 재진입할 때만 계수기를 영으로 재조정하는 특수한 경우에 해당된다. 본 기법이 전체 위치관리 비용을 크게 절약할 수 있음을 증명하기 위해 다양한 환경에서의 성능분석 및 수치적 결과를 통해 알아 본 결과 호 도착 비율당 전체 위치관리 비용이 평균 17-26% 절약됨을 관찰할 수 있었다.
웹 기반의 원격 교육에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이중에서 난이도에 따른 자동 출제 방식은 학습자들의 평가 결과에 따른 난이도 재조정으로 문제 은행의 문제들에 대한 객관성을 유지하는 것이 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는 난이도에 따른 자동 출제 방식에서 문제은행의 난이도를 재조정함에 있어서 학습자들의 평가 결과와 학습자득의 학습 능력을 함께 고려한 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시판다 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 보다 효율적으로 문제 난이도를 관리할 수 있음을 확인한 수 있었다.
시스템의 구조는 확장 또는 부하 균형을 위해 재구성 및 재구조화가 필요하다. 이러한 상황에서, 다수의 새로운 시스템이 기존의 시스템에 추가되며 이전의 시스템이 담당하고 있던 역할의 일부분이 새로 추가된 시스템으로 분산된다. 이러한 자원 관리는 몇 가지 문제를 야기시키는데, 가장 큰 문제점은 일부 시스템 또는 전체 시스템의 재구조화를 위해 일정기간 동안 서비스 제공이 중단된다는 점이다. 이 논문에서는 동적인 자원관리가 요구되는 변화하는 환경에서 자동적으로 새로운 시스템을 추가하고 적응적으로 시스템의 부하를 재조정할 수 있는 이동 컴퓨팅 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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