• 대한산업공학회지
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• 제24권3호
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• pp.381-386
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• 1998

We frequently encounter stopped random sums when modelling queueing systems. We also notice occasional mishandling of stopped random sums in the literature. The purpose of this note is to prevent further mistakes by identifying and correcting typical mistakes about stopped random sums. As an example model, we use the two-phase M/G/1 queue with multiple vacations.

• 대한지하수환경학회지
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• 제4권3호
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• pp.161-167
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• 1997

지하 LPG 저장공동의 모니터링 자료를 이용하여 투수계수를 추정하기 위한 Galerkin 유한요소역해석 수치모형(SK-EST)이 개발되었다. 이 역해석 수치모형은 해석영역 전체구간에 대해 수두(압)분포를 근사하여 구성된 행렬방정식을 계산함으로서 투수계수를 산출한다. 실제 적용성을 검증하기 위해 현재 운영중인 지하 LPG 저장공동 간극수압계의 모니터링 자료를 이용한 역해석을 실시하였다. 또한 간극수압계의 작동상태를 확인하기 위해 측정된 심도별 수압측정 자료를 이용하여 심도별 투수계수 변화를 개발된 수치모형(SK-EST)을 이용하여 추정하고 수압시험 결과와 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.141-149
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• 2013

로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.1-9
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• 2010

본 연구는 유고로 인한 대기행렬, 통행시간과 같은 혼잡정보를 예측하여 제공하는 것을 목표로 하며, 이것은 교통시설 이용자와 운영자 모두에게 효율적인 대안선택 및 운영을 위한 중요한 요소로 활용된다. 이러한 예측된 사고영향 정보의 제공으로 인하여, 이용자는 유고 구간에 대한 정보를 사전에 인지하여 지체를 최소화 할 수 있고, 운영자는 현재 유고영향을 받을 것으로 예상되는 구간을 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 연속류 본선구간에서 단기예측기법을 적용한 유고영향 예측모형을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 모형은 MARE를 통하여 상대적인 오차를 비교분석하여, 예측력이 뛰어난 모형을 정립하였다. 본 연구를 시작으로 미시적인 사고영향 예측 모형이 개발된다면 사고발생 시 지체를 최소화하고 사회적인 비용을 줄일 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1449-1466
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• 2014

본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제31권4호
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• pp.3-17
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• 2013

본 연구는 대규모 교통망에서 통행배정시 신호교차로에 의한 지체를 반영한 통행배정을 수행하여 보다 현실 모사가 가능한 통행배정기법을 개발 하는 것이다. 실제로 도시부나 단속류에서 발생하는 통행시간 및 비용의 증가 원인은 많은 부분이 교차로 지체에 의한 정지 혹은 혼잡에 의해 발생함에도 불구하고 기존의 통행배정 모형은 이를 반영하지 못하고 있었다. 본 연구에서 개발한 신호교차로 지체 반영 통행배정 모형은 기존의 통행배정모형과 한국도로 용량편람의 신호교차로 지체 산정 방법을 결합하여 구축하였다. 다양한 모의실험을 통해 이 모형이 실제 가로망에 적용이 가능한 모형임을 보였다. 따라서 본 모형은 대규모 지역에서의 교통정책 및 교통시설의 변화 등에 교차로 지체를 적용하여 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.665-674
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• 1999

본 논문은 LRCS 모형을 낙동강 수계 송리원 수위표 지점의 18개 호우사상에 대하여 보정 및 민감도 분석을 실시하여 모형의 국내 하천에 적용성을 확인하였고, 모형의 적합성 분석 결과 LAD 추정자가 LS와 WLS에 비하여 좋지 못한 결과를 얻었다. "hot" 행렬의 대각 요소(hi)와 영향성 척도(Di)를 매개변수 추정치를 분석하는데 사용할 수 있고, 매개변수 IL이 모형 출력에 가장 중요함을 알 수 있었다. 매개변수의 오차에 따른 오차 전파의 정도는 IL, TP, F1 의 순서이며, 이는 모형의 출력이 첨두유량일 경우에 민감도의 정도를 나타낸다. 민감도 계수와 hi 의 대각 요소와 Di 값의 분석과 모형의 보정 및 민감도 분석의 관련성을 확인하였다.련성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제15권2호
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• pp.83-103
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• 1997

교차로 지체를 추정하기 위해서는 대기행렬 모형이 적합한데 모든 대기시스템은 시 간의 함수로 운영되므로 우리는 분석하고자 하는 시스템이 가변상태인지 또는 안정상태인지 를 먼저 결정하여야 한다. 신호화된 교차로에 유입·유출되는 특히 유입교통량은 시간대별 변화가 심하다. 미국 HCM에서는 이를 15분 단위로 분석하도록 제안하였으나 신호교차로 체계의 정밀 분석을 위해서는 만족스럽지 못한 시간단위이다. 이러한 문제점을 극복하기 위 해서는 시스템이 안정상태가 아닌 가정으로 접근하여야 하며, 더 나아가 Dynamic한 분석이 요구된다. 안정상태의 지체는 Webster를 비롯한 여러 학자들에 의해 광범위하게 연구되어 왔다. 그러나 그들이 갖는 가정은 일반적으로 비현실적이어서 정밀한 지체추정은 실제로 가 능하지 않다. 안정상태 가정하에서 해법의 결점은 도착교통량이 용량에 다다를수록 더욱 심 하게 되어 비현실적인 지체예측을 하게 된다. 본 논문은 기존 분석방법론의 제반 한계성과 제약성을 검토하고 현실적인 교차로 지체모형을 개발하기 위해 고려되어져햐 할 변수들을 정립하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.437-440
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• 2000

본 연구에서는 제품 개발과 관련된 시장 환경 요소들을 고려하여 신속한 제품 개발에 관한 의사 결정을 할 수 있는 AHP 모형을 제안하고, 정량화 된 데이터를 이용한 AHP 의사결정 프로세스를 구축하고자 하였다. AHP 모형의 경우 전문가 집단(연구원 집단, 엔지니어 집단, 판매자 집단)별로 의사결정의 차이점을 보여 줌으로서 각각의 시장 상황에 맞는 의사결정을 경영자가 효율적으로 판단할 수 있도록 제시하였으며, 신제품 디자인 선정의 간단한 프로세스를 제시하여 반복적인 생산자의 의사 결정을 합리적이고 신속하게 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 프로세스에서는 하위 의사결정 단계에서 가능한 데이터의 정량화를 통해 쌍별 비교 행렬을 만듦으로써, AMP기법의 정확성을 높이고 모델의 민감도 분석이 가능하게 하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1997년도 춘계 학술대회 발표집
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• pp.8-8
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• 1997

최근 시뮬레이션은 높은 신뢰도를 요구하는 통신망시스템이나, 높음 품질수준을 요 구하는 제조시스템의 분석 및 설계에 적용되어지고 있다. 이러한 신뢰도가 높은 시스템에 대한 시뮬레이션 적용의 난제는 실제 시스템과 시뮬레이션 모형이 얼마나 정확히 모델링을 하는가 하는 문제와 실제 모델링을 하여 시뮬레이션을 수행하여 얼마나 빠른 시간내에 정확 히 결과를 산출해 낼 수 있는가를 하는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 속산시뮬 레이션(fast simulation) 기법들이 연구되고 있다. 그러한 기법들로 Importance Sampling (IS), Regenerative Method (RM), Parallel Simulation 등이 연구되고 있다. IS는 잘 알려진 분산축소 기법으로 속산시뮬레이션을 위하여 많이 사용되고 있으나 실제로 복잡한 모델에 적용하기에는 많은 어려움이 따른다. 그 이유는 최적 표본분포 (Optimal Sampling Distribution)를 찾기 위한 방법이 정형화되어 있지 않아 모델마다 최적표본분포를 유사하게 추정해야 하는 어려움이 따르기 때문이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Nonparametric Improtance Sampling을 제안하고 실제로 M/M/1 대기행렬 모형에 적용하여 보았다.