본 연구에서는, Banach 공간의 값을 갖는 확률요소들의 합 $S_n=\sum_{i=1}^nV-i$ 수렴하는 경우에, Tail 합 $T_n=S-S_{n-1}=\sum_{i=n}^{\infty}V-i$에 대한 대수의 법칙을 고찰하여 $S_n$이 하나의 확률변수 S로 수렴하는 속도를 연구한다. 좀 더 구체적으로 말하자면, 확률변수들의 Tail 합과 확률요소들의 Tail 합에 대한 극한 성질의 유사성을 연구하여, Banach 공간에서 독립인 확률요소들의 Tail 합에 대한 약 대수의 법칙과 하나의 수렴법칙이 동등함을 기술하는 기존의 정리를 다른 대체적인 방법으로 증명한다.
본 연구는 1971년~2007년까지 아시아 11개국에 대한 일인당 상대(relative per capita) $CO_2$배출량의 확률적 수렴성(stochastic convergence)을 검정하고 일인당 상대 GDP와의 환경쿠즈네츠곡선(Environmental Kuznets Curve: EKC)가설을 검정하고자 하였다. 본 분석을 위하여 다중의 내생적 구조변화(multiple structural breaks)를 허용하고 횡단면 주체간 의존성(cross-sectional dependence)을 고려하는 Carrion-i-Silvestre et al. (2005)의 패널정상성검정(panel stationarity test)과 Banerjee and Carrion-i-Silvestre (2006)과 Westerlund and Edgerton (2007)의 패널공적분(panel cointegration) 검정 방법 등을 사용하였다. 분석 결과 아시아 국가들에서의 일인당 상대 $CO_2$배출량에서 장기 그룹평균 수준으로 확률적 수렴이 이루어지고 있었고 일인당 상대 GDP와의 사이에 공적분관계가 성립하였지만 EKC 가설의 존재를 발견하지 못하였다. 경제성장 발전에 우선적으로 정책을 집행하고 있는 아시아 국가에서는 오염배출량 감소보다 증가하는 국가들의 영향력이 크게 나타나 EKC 가설이 성립하지 않는 것으로 나타났다.
이 글의 목적은 포퍼의 초기의 확률론, 즉 $\ll$탐구의 논리$\gg$에서 제시된 상관 빈도 이론에 대해서 살펴보고 평가하는 것이다. 이를 위해서 우선 빈도 이론을 가장 체계적으로 제시한 폰 미제스의 빈도 이론에 대 해서 자세하게 논의한다. 빈도 이론에 대한 일반적인 비판은 유한한 경험적 집산이 어떻게 무한 계열인 수학적 집산으로 표상되는가와 무작위성의 공리가 어떻게 수학적으로 정식화하는가의 문제이다. 폰 미제스는 이러한 비판에 답하면서 빈도이론을 발전시켜나간다. 그러나 그의 빈도 이론에는 무작위성의 공리와 수렴성의 공리가 양립가능하지 많은 것처럼 보인다는 문제가 있다. 객관주의 확률론의 옹호자로서 포퍼는 이와 같은 문제가 해 결된 빈도 이론을 제시하고자 했다. 포퍼는 대담하게 수렴성의 공리를 완전히 포기하고 무작위성의 공리를 개선함으로써 이 문제를 해결할 수 있다고 주장한다. 그는 서수선택과 이웃선택이라는 위치선택 개념을 통해서 무 작위성의 공리를 보다 약화된 조건으로 수정하고 그 공리로부터 베르누이의 정리를 연역해 냄으로써 수렴성의 공리가 불필요함을 보인다. 결국 포퍼는 폰 미제스의 빈도이론의 치명적인 문제라고 여겨졌던 두 공리 사이의 비일관성 문제를 해결했다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 포퍼의 수정된 빈도이론은 빈도이론의 기초가 된다고 생각되는 수렴성의 공리를 포기하는 반직관적인 이론이라는 비판을 피할 길이 없어 보이고, 그런 이유 때문에 포퍼의 빈도이론은 별로 주목을 받지 못한 것이다. 보다 직관적으로 설득력 있는 빈도 이론은 무작위성의 공리를 수렴성 공리와 일관성을 갖도록 정식화하여 제시하는 이론이다.
본 논문에서는 확률적 보상과 유효성을 갖고, 매 시간 유효한 arm들의 집합이 변하는 sleeping bandit 문제를 해결하는 다수의 전략들의 집합 ${\Phi}$가 주어졌을 때, 이들을 융합하는 문제를 고려하고, 이 문제를 해결하기 위한 융합 알고리즘 sleepComb(${\Phi}$)를 제안한다. 제안된 알고리즘인 sleepComb(${\Phi}$)는 확률적(stochastic) multi-armed bandit 문제를 해결하는 매개변수 기반 휴리스틱으로 잘 알려진 ${\epsilon}_t$-greedy의 확률적 스위칭 기법을 바탕으로 매 시간 적절한 전략을 선택하는 알고리즘이다. 시퀀스 {${\epsilon}_t$}와 전략들에 대한 적절한 조건이 주어졌을 때, 알고리즘 sleepComb(${\Phi}$)는 sleeping bandit 문제에 대해 적절히 정의된 "best" 전략으로 수렴한다. 실험을 통해 이 알고리즘이 "best" 전략으로 수렴한다는 사실을 확인하고, 기존의 다른 융합 알고리즘보다 "best" 전략으로 더 빠르게 수렴함과 "best" 전략을 선택하는 비율이 더 높음을 보인다.
{X,$X_n$,n$\geq$1}은 독립이고 평균이 영으로 같은 확률분포를 갖는 확률변수 열이고, {$a_ni$, 1$\leq$i$\leq$n,n$\geq$1}은 수열일 때 가중합 $sum_{i=1}^n$$a_{ni}$$X_i$가 0에 확률 1로 수렴할 충분조건을 제시한다.
{$X_{ni}$,1$\leq$i$\leq$,n$\geq$1}은 2p차 적률을 갖는 적당한 확률변수 X에 의해서 유계된 바나하 공간상의 값을
갖는 확률변수 열이다. 상수 열 {$a_{ni}$,1$\leq$i$\leq$,n$\geq$1}에 적당한 조건을 부여할 때 $sum_{i=1}^n a_{ni}X_{ni}$가 0에 확률적으로 수렴할 조건과 완전수렴할 조건은 서로 동치이다.
분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.
가상가치평가법은 비시장재 가치평가를 위한 중요한 도구이나 가상편의가 존재할 수 있어 그 유효성에 대한 논쟁이 지속되어 왔다. 그러나 가상가치평가 응답자가 그 상황을 완전히 가상적이라고 믿지 않을 수 있는데, 이러한 경우 결과수렴성이 존재한다고 한다. 결과수렴성이 충분히 크다면 추정된 가치가 가상편의로부터 자유로울 수 있다는 점이 최근 해외 연구에 의해 제시되었다. 본 연구에서는 한국 대학생을 대상으로 가상가치평가법으로 추정된 기부금 지불용의액의 결과수렴성이 상대적으로 높은 집단과 낮은 집단의 가상편의를 실험을 통해 비교분석한다. 본 연구의 결과는 결과수렴성이 상대적으로 높은 집단의 가상편의 존재 확률 및 크기가 모두 유의하게 낮아, 결과수렴성이 가상가치평가법의 가상편의를 결정짓는 중요한 요인임을 보여준다. 이러한 결과는 환경정책 등 실제 정책과 관련하여 수행되는 가상가치평가법의 경우 가상편의로부터 자유로울 수 있는 가능성을 제시해 준다는 점에서 그 중요한 정책적 함의를 가지므로, 필드실험 등을 통해 결과수렴성과 가상편의의 관계를 확인해 보는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 서울 지점의 목표연도(2040, 2070, 2100년)별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위해 지속시간 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 연 최대강수량 자료를 이용해 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 구축한 후, 누적 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였다. Gumbel 분포를 이용해 비정상성 빈도해석을 실시하였으며, 각 매개변수의 경우 확률가중모멘트법을 이용해 산정하였다. 산정된 누적평균 강수량과 연도와의 선형회귀분석을 실시한 방법뿐만 아니라 서울 지점이 속한 한강유역의 전 지점들을 이용한 유역의 누적평균 강수량 자료에 대하여 연도와의 Logsitic 회귀분석 및 Power Model을 이용해 서울 지점의 목표연도별 누적평균 강수량을 산정하였고 이를 통해 목표연도별 위치매개변수 및 축척매개변수를 구해 목표연도별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였다. 선형회귀분석을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 목표연도가 증가함에 따라 선형적인 증가에 의해 매우 높은 누적평균 강수량이 나타나 확률강수량의 경우에도 정상성임을 가정한 확률강수량에 비해 매우 높게 나타나 타당한 확률강수량이라 함에 한계가 있음을 보였다. 유역의 평균거동과 Logistic 회귀분석을 실시하여 확률강수량을 산정하였을 때에는, 선형 회귀분석에 비해 정상성임을 가정한 확률강수량보다 크게 증가하지 않고 비교적 안정적인 증가가 나타났다. 하지만 Logistic 회귀분석을 이용한 누적평균 강수량 산정에 있어서 목표연도 2040년에 도달하기 전에 미리 수렴하는 형태를 보여 모든 목표연도의 확률강수량이 동일한 값을 가지는 한계가 나타났다. 한강 유역의 평균거동과 Power Model을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 선형회귀분석 및 Logistic 회귀분석을 통한 비정상성 빈도해석에서 나타난 문제점을 보완할 수 있는 확률강수량이 나타남을 보였다.
응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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