• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.133-141
• /
• 2010

This research suggests a unified scheme for using stratified sampling and control variates method to improve the efficiency of estimation for parameters in simulation experiments. We utilize standardized concomitant variables defined during the course of simulation runs. We first use these concomitant variables to counteract the unknown error of response by the method of control variates, then use a concomitant variable not used in the controlled response and stratify the response into appropriate strata to reduce the variation of controlled response additionally. In case that the covariance between the response and a set of control variates is known, we identify the simulation efficiency of suggested method using control variates and stratified sampling. We conjecture the simulation efficiency of this method is better than that achieved by separated application of either control variates or stratified sampling in a simulation experiments. We investigate such an efficiency gain through simulation on a selected model.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.71-78
• /
• 2012

This research discusses the application of the control variables to achieve a more precise estimation for the target response in queueing network simulation. The efficiency of control variable method in estimating the response depends upon how we choose a set of control variables strongly correlated with the response and how we construct a function of selected control variables. For a class of queuing network simulations, the random variables that drive the simulation are basically the service-time and routing probability random variables. Most of applications of control variable method focus on utilization of the service time random variables for constructing a controlled estimator. This research attempts to suggest a controlled estimator which uses these two kinds of random variables and explore the efficiency of these estimators in estimating the reponses for computer network system. Simulation experiments on this model show the promising results for application of routing probability control variables. We consider the applications of the routing probability control variables to various simulation models and combined control variables using information of service time and routing probability together in constructing a control variable as future researches.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.45-49
• /
• 2005

본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.49-55
• /
• 2009

In this paper, we investigate an optimal allocation of constant service resources in stochastic system to optimize the expected performance of interest. For this purpose, we use the control variates to estimate the gradients of expected performance with respect to given resource parameters, and apply these estimated gradients in stochastic optimization algorithm to find the optimal allocation of resources. The proposed gradient estimation method is advantageous in that it uses simulation results of a single design point without increasing the number of design points in simulation experiments and does not need to describe the logical relationship among realized performance of interest and perturbations in input parameters. We consider the applications of this research to various models and extension of input parameter space as the future research.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.364-372
• /
• 2014

In order to improve organization performance by CEO's leadership, the control systems have to be designed in accordance with CEO's strategic orientation. A management control systems (MCS) is a system which gathers and uses information to evaluate the performance of different organizational resources like human, physical, financial and also the organization as a whole considering the organizational strategies. Present study explored the effects of CEO's Characteristics and control on organization performance. So this study adopted 'Risk-taking tendency', 'Achievement motivation' during psychological characteristics of CEO. For the control variable of this study, 'behavior control' and 'result control' were adopted. And for the variable of performance, financial performance was selected. As result of the study, Behavior control affects financial performance highly than result control. Through additional studies conducted during the same period, there is a significant indirect effect of achievement motivation and behavior control.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
• /
• 1997.11a
• /
• pp.331-336
• /
• 1997

본 연구에서 산업재해 사례를 연구 대상으로 재해 발생의 여러 가지 요인들의 관련을 검토하고자 통계적 기법을 이용한 재해요인별 상관분석, 또는 영향의 정도 파악, 재해 요인의 통제에 따른 기타 재해요인에 대한 영향 분석을 시도하는 통계학적 분석 방법을 이용한 재해 발생의 중요요인을 분석하고자 첫째, 산업재해 통계 자료의 내용을 분석하여 재해 관련 변수들을 파악하는데 불안전 행동 및 불안전상태에 의한 재해 형태와 기타 변수들 간의 정성적 상관분석을 통한 상관계수를 고찰, 둘째, 명목척도인 범주형 변수 상호 간의 관련 여부를 파악하기 위해 카이제곱(chi-square)검정을 행하여 입원 일수를 종속 변수로 하는 기타 변수들의 독립성 여부와 변수 상호간 연관이 있다고 판단될 때 각 변수의 연관의 정도 비교, 셋째, 어떤 변수 상호간 일정한 관계를 가질 때 변수의 범주별로 반응변수(종속변수)에 미치는 영향을 회귀식 형태로 파악하고 비교하기 위하여 로짓(logit)모형을 적용하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.319-319
• /
• 2020

최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.93-117
• /
• 2004

This study is to develop a hierarchic clustering model fur document classification and browsing in OPAC systems. Two automatic indexing techniques (with and without controlled terms), two term weighting methods (based on term frequency and binary weight), five similarity coefficients (Dice, Jaccard, Pearson, Cosine, and Squared Euclidean). and three hierarchic clustering algorithms (Between Average Linkage, Within Average Linkage, and Complete Linkage method) were tested on the document collection of 175 books and theses on library and information science. The best document clusters resulted from the Between Average Linkage or Complete Linkage method with Jaccard or Dice coefficient on the automatic indexing with controlled terms in binary vector. The clusters from Between Average Linkage with Jaccard has more likely decimal classification structure.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.55-69
• /
• 1985

1959년(年) 11월(月) St. Louis 연방은행 Review지(誌)에 발표된 통칭 St. Louis 방정식으로 불리는 Miehael W. Keran의 모형은 학계에 지대한 반향을 이르켰다. 동모형은 1919년에서 1969의 50년간의 자료를 토대로 재정정책 및 화폐정책을 대표하는 두 설명변수와 경제활동의 전반적지표로서 국민소득을 종속변수로하여 전자의 후자에 미치는 영향을 계량적으로 파악코저하는 회귀분석인데 만일 방정식이라는 접근방식이 구조적 특징이다. 본 연구는 1965년에서 1980년까지의 새로운 자료에 입각하여 동모형의 이론적 타당성을 비판적으로 검토하고, 또한 통계학적 신빙성을 제고(提高)할 수 있는 개선방안(改善方案)을 모색코저 시도(試圖)한 것이다. 우선 단일방정식(單一方程式) 접근(接近)의 문제점(問題點)인 종속변수의 EXOGENEITY를 시험하기 위(爲)한 소위 Reverse-Causation Argument를 재점검(再點檢)하였고, 이이서 동모형의 Specification을 면밀히 살펴왔다. 특히 이자율의 변동을 설명변수로 도입해서 동변수가 경제활동전반에 끼치는 영향을 추정함으로서 설명변수의 추가적 설정(說定)의 타당성여부를 검토하였다. Keran의 결과가 t, D-W 및 $R^2$ 등의 주요 통제치가 매우 미흡한 수준이였으므로 이들 통계치의 제고(提高)를 위해 Almond-lag 방식을 Cuchrane/Oreutt 기법(技法)과 결합해서 적용하여 Almond의 지연구조에 녹유(綠由)하는 자동상관(自動相關) 효과(效果)를 배제(排除)코저 하였다. 끝으로 본연구대상기간인 '65년에서 '80년간의 역사적 발전을 배경으로 동모형의 적용 결과를 재조명(再照明)함으로서 동모형의 타당성을 살펴봤다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• v.34 no.2
• /
• pp.103-108
• /
• 2001

Recently, numerous studies have focused on the health effects of ambient particulate pollutants. Compared to earlier studios that focused on severe air pollution episodes, recent studies are more relevant to understanding the health effects of air pollution at levels common to contemporary cities. We reviewed recent epidemiologic studies that evaluated health effects of particulate air pollution and concluded that respirable particulate air pollution is an important contributing factor to acute mortality and morbidity. We observed increased respiratory and cardiovascular deaths, increased hospital admissions and visits, and decreased lung function. We also observed increased mortality and morbidity in a Korean population. Theses health effects were observed at levels below the current Ambient Air Quality Standard for particulate air pollution.