본 논문은 이자율의 기간 구조가 차익 거래의 기회가 없도록 움직일 때 새로운 평균만기 측 정치인 AR 평균만기(arbitrage-free duration)을 도출하고 선물가격과 선도가격과의 관계를 분석한다. 지금까지 평균만기에 관한 많은 연구들은 수익률 곡선이 특정한 형태로 이동한다는 가정 하에서 평균만기를 유도하고 이에 근거하여 채권가격의 변동치를 측정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 평균만기의 가정을 완화한 AR 평균만기를 도출하였다. 여기서 제시하는 AR 평균만기는 기존의 Macaulay 평균만기를 포함하는 일반화한 측정치라고 할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 선물가격과 선도가격사이에 존재하는 이론적 관계를 규명하고자 하였다. 선물가격은 선도가격에 비해 할인된 가격이라는 것을 보이고 이자율 변동위험이 선물가격의 할인정도에 미치는 영향을 모형화 하였다. 최근 들어 선물을 이용한 채권 면역화에 대한 실증연구에 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 전통적 실증연구 방법론에서는 먼저, 선물가격과 기초채권 가격사이에 존재하는 분산-공분산 행렬을 추정한다. 그런 후 추정된 분산-공분산 행렬을 바탕으로 이자율 위험 헤징 전략을 수립한 후 이 전략에 대한 실증 분석을 수행하였다. 그러나, 전통적 접근법의 가장 큰 문제는 비안정적(non-stationary)인 분산-공분산 행렬을 적절히 고려할 수 없었다는 점이다. 따라서, 본 연구의 결과를 기반으로 하면 최적의 헷징 전략을 수립하기 위한 이론적 기틀을 수립할 수 있을 것이다.
애드 혹 네트워크의 동적인 환경에서는 네트워크 토폴로지의 변화로 잦은 경로 단절과 이로 인한 전송 지연이 일어난다. 따라서 전송 지연에 민감한 애드 혹 네트워크의 실시간 환경에서는 효율적인 라우팅 방법이 주요 관심이 될 수밖에 없다. 그래프를 이용하는 통신 관련 이론의 주요 관심 중 하나는 주어진 노드들 중에서 어떠한 노드들이 연결되어 있으며, 최소 비용을 가진 경로는 어떻게 쉽게 찾을 것인가 하는 것 들이다. 애드 혹 네트워크에서 노드간의 연결은 인접 행렬로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인접 행렬에 기반한 일련의 행렬 연산을 이용한 경로 검색 기법을 제안한다. 인접 행렬의 연산을 통해 구해진 연결 행렬을 이용하여 목적지로부터 소스까지 경로를 구하는 방법이다. 최단 경로를 검색하기 위한 인접 행렬 기반의 역검색 방법과 노드-비중첩 다중 경로를 검색하기 위한 인접 행렬 기반의 노드-비중첩 다중 경로 역검색 방법을 제안한다.
Jacket 행렬은 1984년 이문호 교수에 의해 소개되어 신호처리 및 코딩이론에 사용되는 $J^{\dagger}=[J_{ik}^{-1}]^T$인 행렬로서, Galois field F에서 $J^{\dagger}$가 J의 원소별 역행렬일 때 $JJ^{\dagger}=mI_m$의 특성을 갖는 $J=[J_{ik}]$인 $m{\times}m$ 정방행렬이다. 본 논문에서는 Jacket 행렬에 의해 고유 값으로 분해될 수 있는 정방행렬 $A_{2^n}$을 제안하였다. 특히 $A_2$와 그의 확장인 $A_3$ 행렬을 가지고 쌍곡선과 쌍곡면의 성질을 수정하는데 각각 적용할 수 있음을 보였다. 특히 쌍곡선이 n배의 정보량을 갖게 되면 $A_2$ 행렬의 EVD[7]를 이용하여 최종 행렬 $A_2^n$을 쉽게 계산할 수 있다. 또한 여기서 제안한 알고리즘을 가지고 컴퓨터 그래픽에서의 응용 프로그램과 수치해석에서도 이용될 수 있음을 보였다.
양면을 뒤집어 입을 수 있는 Jacket처럼, 내부 및 외부 양 쪽 모두 호환이 가능한 행렬을 Jacket 행렬이라 한다. element-wise inverse와 block-wise inverse 과정을 통해 Jacket 행렬은 안 쪽 요소와 바깥쪽 요소 모두를 가진다. 이 개념은 1989년에 저자 중 한 명인 이문호 교수에 의해 이루어진 것으로서, 2000년에는 최종적으로 Jacket 행렬이라 부르게 되었다. 이것은 잘 알려진 Hadamard 행렬의 가장 일반적인 확장으로서, 직교와 비직교 행렬에 대한 성질을 포함하고 있다. Jacket 행렬은 정보 및 통신 분야 이론의 많은 문제들을 해석하는데 이용된다. 본 논문에서는 Jacket 행렬의 성질과 특성, 예를 들어 determinants와 eigenvalues, Kronecker product에 대해서 다룬다. 이 연산들은 신호 처리와 직교 코드 디자인에 매우 유용하다. 또한, 본 논문은 복잡성이 낮은 매우 간단한 수학적 모델을 통해 이들의 유용성을 계산한 결과를 제시한다.
현행 고속도로 연결로 중 감속차로의 길이는 자유교통류 상태에서 유출차량이 본선과 유출부 사이의 속도의 차이에 적응할 수 있는 제동거리로써 결정된다. 그러나 실제 도로의 운영상태에서는 항상 자유교통류 상태를 유지할 수 없으며 때로는 유출부에서 대기행렬이 형성되게 된다. 대기행렬은 그 이후 접근하는 유출차량이 감속차로 이전에서부터 감속을 해야 하는 상황을 발생시켜 본선 교통류에 영향을 주게 될 뿐만 아니라, 일부 입체교차로에서는 감속차로의 길이보다 더 길게 대기행렬이 형성됨으로 인하여 본선 최하위 차로까지 점유하게 되어 소통 및 안전에 큰 지장을 초래하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안을 개발할 수 있는 방법론을 개발하기 위하여 충격파 이론을 적용하여 본선 및 유출부의 교통량, 설계속도 등에 따른 유출부 감속차로에서의 대기행렬 길이를 산정하여 현행 감속차로의 길이와 비교하였다. 그리고 대기행렬이 본선 교통류에 대한 영향을 최소화할 수 있도록 감속차로의 수에 따른 대기행렬길이의 변화도 분석하였다. 결과에 의하면 유출램프의 설계속도를 10km/h 상향시킴으로써 대기행렬의 길이는 10% 감소되며, 램프의 차로수를 1개에서 2개로 증가시키게 되면 50%의 대기행렬 감소를 기대할 수 있는 것으로 분석되었다.
지난 20여년간 연구자들이 가장 주목한 분야 중 하나가 동적 통행배정모형(Dynamic Traffic Assignment model) 분야다. 그러나 현재까지 발표된 많은 모형들은 모형의 안정적인 수렴성과 동적 통행배정모형이 갖는 많은 제약식들을 동시에 만족시키기에는 미흡한 상태였다. 이는 동적모형이 실시간 적용되기 위해서는 이용자의 경로선택문제 뿐만 아니라 각 링크의 대기행렬 길이, 통행시간, 유입·유출 교통량의 동적 변화가 교통류이론에 부합하도록 설계되어야 하기 때문이다. 이런 측면에서 기존에 주로 사용되던 링크기반(link-based)의 통행배정 알고리즘은 위와 같은 동적 특성들을 모두 만족시키기에는 한계가 있다. 링크기반모형의 경우, 각 링크에 대해 여러 제약식 (flow Propagation, FIFO constraint 등)들을 개별적으로 만족시켜야 하는데, 실제 이러한 작업은 모형을 매우 복잡하게 만들뿐만 아니라 실제 현실상의 교통류 특성을 비현실적으로 표현하는 결과를 낳기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 시뮬레이션을 이용한 경로기반(Path-based) 동적 통행배정모형을 제시하고자 한다. 차량의 흐름을 좀 더 현실적으로 표현하기 위하여 개별 링크의 교통류상태를 point queue 이론으로 설명하였다. Point queue 이론은 각 링크 유출부에서의 유출교통량 및 대기시간을 전통적인 대기행렬 이론에 근거해 모형화하는 것으로 본 연구에서 실험한 결과 각 링크의 대기행렬 변화추이를 묘사하는데는 합리적인 것으로 분석되었다. 또한, 시간 종속적 기종점 교통량을 교통망에 부하하기 위해 Simulation Loading Aalgorithm(SLA)을 개발하였다. SLA를 point queue 이론과 결합할 경우 별다른 명시적 제약없이도 앞에서 언급한 제 약식들을 만족시킬 수 있으며, 동적 통행배정모형이 갖추어야 할 두 가지 필요조건 즉 수렴성과 현실적인 교통류의 동적 변화를 묘사하는 것으로 판단되었다.
이 논문은 행렬 탐색 방법을 이용하여 평면상의 η개의 점에 대한 모든 L$_{p}$, 1$\leq$P$\leq$$\infty$ 거리의 양방향 각도제한 근접 점 문제를 0(nlogn) 시간에 계산하는 알고리즘을 고안한다. 이 방법은 최적의 시간 복잡도를 가지며 궤적추적 법을 쓰지 않기 때문에 수치오차가 적으며 구현이 용이하고 실용적이다.
본 연구에서는 확률모형의 모수로부터 얻어지는 여러형태의 함수간의 크기를 다중비교 하는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 비교대상인 모수 함수간의 선호확률을 베이지안 방법으로 추정하고, 이들로부터 얻어지는 선호행렬을 이용한 새로운 다중비교법이다. 이러한 방법의 제안에 필요한 이론과 비교기준을 고안하였으며, 응용 예로, 제안된 방법을 s개의 독립인 지수분포 모수의 기하평균 크기비교에 적용하였다.
Fermi통계를 도입한 새로운 밀도행렬을 정의함으로써 전자들의 Partition 함수를 구하는 방법이 마련되었다. 새 밀도행렬에 대응하는 Bloch방정식이 형성되었고 약한 Potential에 대하여 이것을 푸는 방법이 얻어겼다. 이 이론은 액체금속의 모델이 될 수 있는 구조적 불규칙계에 적용되었다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.105-116
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1992
이 논문에서는 discrete-event모의실험을 사용해서 대기행렬모형에서 대기시간이 길어지는 확률을 추정하는 문제를 연구했습니다. 단 한번의 모의실험에서 확률의 신뢰구간을 구할 수 있는 방법인, binary bootstrap을 개발했습니다. Bernoulli trial과 first-order Markov processes에 적용하여 본 결과 이론치에 별 차이없이 추정하였습니다. 또한 M/M/1 대기행렬모형에서 대기시간이 길 확률을 추정했을 때 batch means방법보다 binary bootstrap이 월등히 우수한 결과를 보였습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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