신용전이행렬을 추정함에 있어서 국내의 등급전이자료의 축적이 부족한 점을 극복하기 위하여 외국의 신용평가기관(무디스)의 전이행렬자료와 국내의 신용등급 부여자료를 이용하여 경험적 베이지안 추정방법에 의한 전이행렬을 도출하고, 이 전이행렬을 다른 전이행렬과 비교해보기 위하여 전이행렬의 동적인 요소를 평균전이확률의 개념으로 표시할 수 있는 특성척도를 개발하여 신용전이행렬의 시계열 특성과 통계적 특성을 비교한다. 시계열자료의 척도는 베이지안 추정행렬이 안정적임을 보여주는 반면 국내 행렬은 시간적으로 변화의 폭이 크고 무디스나 베이지안 행렬보다 상대적으로 인접전이의 비율이 높게 나타났다. 붓스트랩 검정을 통하여 세 가지 추정방법이 통계적으로 유의한 차이가 있음을 보이고 베이지안 행렬이 무디스 자료보다는 국내자료에 더 많은 영향을 받았음을 유추할 수 있다. 신용등급 전이에 따른 포트폴리오의 가치변화를 고려하는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 신용 VaR를 구하여 비교하였다. 국내 전이행렬의 경우에 평균은 가장 크고 신용위험도 가장 큰 값을 보였다. 시뮬레이션에서도 베이지안 추정에 의한 결과가 국내자료에 의한 결과와 더 가깝다는 것을 알 수 있다.
본 논문은 우리나라 기업의 신용등급 전이행렬을 활용하여 부도율과 신용 등급 전이에 내재된 체계적 요인을 추출하는 방법을 소개하고, 이률 활용한 위기상황분석에 관한 연구를 수행하였다. 본 논문의 주요 발견은 등급전이행렬에 내재된 체계적 요인의 변동은 경기 동행성이 뚜렷하고, 실제 경기 변동을 설명하는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 투자적격등급과 투기등급별로 경기에 반응하는 속도가 상당히 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 신용등급 전이행렬에 내재된 체계적 위험을 고려한 위기상황분석은 부도확률에만 초점을 맞추는 방법에 비해 위기상황에 대한 포트폴리오의 변화를 파악할 수 있기 때문에 개념적으로 우월하고, 분석 결과 등급 전이를 고려한 위기상황분석이 부도확률만을 고려하는 방법에 비해 예상손실에 상당한 차이가 있음을 발견하였다.
최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.217-228
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2009
계층 전이가 가능한 다계층 대기행렬에 대한 빠른 시뮬레이션 방법을 제시하고 이를 이용하여 총 고객의 수가 적정 수준을 초과하는 과부하 발생 확률과 과부하 발생시 각 계층별 평균 고객의 수를 추정한다. 또한 이들 값들이 시스템의 총 로드나 계층별 로드에 따라 어떤 차이를 보이는지도 빠른 시뮬레이션을 통해 서로 비교한다.
일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 비선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)와 1D CAT(One-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용하여 의료 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, Wolfram Rule 행렬에 의해 전이행렬 T를 생성한다. 그 후, 암호화하려는 원 영상에 생성된 전이 행렬 T를 곱하여 원 영상의 픽셀 값을 변환한다. 또한 변환된 원 영상을 여원 벡터 F와 XOR 연산하여 비선형 MLCA가 적용된 영상으로 변환한다. 다음, 게이트웨이 값을 설정하여 1D CAT 기저함수를 생성한다. 그리고, 비선형 MLCA가 적용된 영상에 생성된 1D CAT 기저함수를 곱하여 암호화를 한다. 마지막으로 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
일반적으로 단순대응분석에서는 하나의 분할표 자료에 대한 행과 열의 대응관계만을 주로 다루어 왔으나 시점의 변화에 따른 행과 열 범주의 대응관계에 대한 변화의 추세를 나타내지는 못했다. 본 연구에서는 새로이 추가범주를 활용한 전이행렬자료의 동적 단순대응분석(dynamic simple correspondence analysis of transition matrix data: DSCA)을 제안하고자 한다. DSCA는 시점의 변화에 따른 행과 열 범주의 변화되는 대응관계뿐만 아니라 행 범주들의 시간적인 변화의 경향을 보여주는 장점을 갖고 있다. 또한 기준시점에서 다음 시점으로의 변화도 예측하여 보여줌으로써 향후 변화의 경향을 시각적으로 보여준다.
에이전트 기반 마이크로 시뮬레이션에서 많이 사용하는 단순 전이확률(transition probability) 행렬이나 추정된 전이확률함수는 단순화하는 과정에서 정보 손실이 발생하고 복잡한 모델에서 사용할 수 없고 전이확률이 시간에 따라 변화하면 시간 변화를 따르는 별도의 추정이 필요로 한다. 본 연구는 이런 기존 방법의 한계를 해결하기 위하여, 다차원 전이확률표들을 이용해서 이벤트 발생을 결정함으로써 정보 손실을 줄이고 단순 행렬이나 함수로 표현하기 어려운 경우에도 이벤트 발생을 재현하고, 시간 독립적인 전이확률표를 이용해서 이벤트 발생을 결정함으로써 시간 변화를 별도로 추정하지 않고 이벤트 발생을 예측할 수 있는 방법을 제안하는데 있다.
최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.
일반적으로 기계의 분석법은 도해적 방법으로 대별할 수 있다. 도해적 방법이 간편하지만 그 정학성이 부정하고 해석적 방법은 복잡한 계산과정을 요구한다. 최근 많은 컴퓨터 시설은 해석적 방법의 활용을 가능케 하였으나 간단한 기구의 분석은 EH한 경제적인 면에서 컴퓨터의 광범위한 사용을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소형 계산기를 이용하여 크랭크로커 기구를 분석할 수 있는 분석적 방법을 위한 방정식을 유도하고 이 방법을 동력 이앙기의 직촌기구의 분석에 적용하였다. 기구 표시법으로 크랭크-로커 기구를 심볼 방정식으로 나타내고, 기구상의 각 링크에 고정된 좌표계를 3$\times$3행렬식을 이용하여 좌표계를 전이 시키는 방법으로 방정식들을 유도하였다. 크랭크-로커 기구의 링크상의 어떤 한점의 위치벡타를 행렬 방정식으로 표시하고 이 행렬 방정식을 일차, 이차 미분하여 그 점에 대한 속도와 가속도 방정식은 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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