학교 수학에서 통계적 확률을 보다 의미 있게 지도하기 위한 방안으로 다수의 선행 연구들은 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 귀납적인 조작 활동을 들고 있다. 이 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 통계적 확률이 지도될 때 그 지식의 성격이 어떻게 변화될 수 있는지를 그 구체적인 수업 안을 제시하고 있는 선행 연구 결과를 검토함으로써 살펴보았다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 통계적 확률 지도가 의미 있기 위해서는 현재 교육과정에 수학적 확률이 정의될 수 없는 사건에 대해 통계적 확률을 고려해 보는 확률적 상황의 첨가가 필요함을 제안하였다. 이러한 사실을 토대로 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 통계적 확률을 지도하는 방안을 구체적인 수업 자료를 예로 들어 제시하였다.
본 논문은 한국의 대표적인 두 시장, 코스닥시장과 증권거래소간의 투자전략을 비대칭적 정보가정에서 모형화하고, 정보상의 비대칭요소를 추정하여 최적포트폴리오를 구하는데 목적이 있다. 정보상에 비대칭적 시장들에서는 그 시장에 독특한 위험프리미엄이 존재하게 되는데, 이는 시장간의 효율적 포트폴리오를 구성하는데 있어서 비체계적 위험과 체계적 위험간의 구분이 불분명해지는 상황을 의미하며, 따라서 최적포트폴리오도 보다 복잡한 구조를 갖게 된다. 본 연구는 분석적 차원에서 정보상에 비대칭적인 것으로 가정되는 두 자본시장, 즉 코스닥시장과 증권거래소에서의 최적포트폴리오 전략을 살펴보고, 두 시장간의 비대칭성이 주는 의미와 그것이 최적 투자정책에 미치는 영향의 정도를 분석하고, 비대칭적인 두 시장에서의 균형조건을 살펴본다. 먼저, 최적포트폴리오 전략을 살펴보고, 자산가격 움직임에 있어서 차익거래의 영향을 분석하며 이에 대한 정보상으로 비대칭적인 두 시장간의 포트폴리오 전략과의 관계도 분석하였다. 이어서 비대칭적 상황을 발생시키는 다양한 요소들을 살펴보며 이와 같은 정보비대칭요소가 기대수익수준에 미치는 영향을 분석하기 위해 확률과정의 최적화 방법을 이용하여 추정하였다. 따라서 관련정보를 보유하지 못한 일반투자자들의 경우, 이 추정치를 이용하여 새로운 포트폴리오를 구성하게 될 것이다. 이 또한 불편추정치로서 최적포트폴리오로서의 역할을 하고 있는 것으로 해석된다. 그러나 비대칭요소 추정치의 정확도를 높이기 위해서는 정보를 확보하여야 하며 이에 따라 정보비용도 증가하게 되며 이 또한 최적포트폴리오의 수익성에 영향을 미치게 된다. 따라서 정보비용수준을 포트폴리오의 수익성을 고려하여 결정하여야 하며 이 점에 있어서 본 연구는 어떤 조건하에서 정보비용을 감안한 코스닥시장에의 투자결정이 이루어질 수 있는지를 분석하고 그 기준을 확률적 방법을 이용하여 제시하였다.
일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.
건축개발사업은 목적물을 완성시킴으로써 이윤을 창출하는 사업이고, 프로젝트의 성공을 좌우하는 것은 프로젝트 초기에 사업타당성을 정확히 분석하고 예측하는 것에 달려있다. 사업타당성 분실은 본질적으로 현재시점에서 미래예측이라는 불확실성을 내포하고 있으므로 불확실한 상황 하에서 의사결정을 할 수밖에 없다. 이러한 불확실성 하에서의 의사결정방법은 통계학의 확률이론에 기초하고 있지만, 지금까지 사업 타당성 분석은 확률론적 결정방법에 의한 타당성 분석이 아니라 결정론적 방법에 의한 타당성분석을 적용하여 왔다. 따라서 본 연구에서는 초기 사업 타당성 분석 시 프로젝트의 성공을 위해 확률론적 방법에 의한 의사결정을 함으로써, 의사결정 자에게 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 자료를 제공할 수 있는 시뮬레이션을 이용한 확률론적 분석방법을 제시한다. 본 연구 결과 확률론적 시뮬레이션 기 법은 건축개발사업의 재무적 타당성 분석 기법으로 적합하다. 중요한 사업 또는 신중한 의사결정시 이 방법을 활용함으로서 정확성과 신뢰성에 근거하여 효율적인 판단이 가능해 질 것이므로 그 활용성이 기대된다.
선박이 부두의 계류시설에 접촉할 때 발생하는 접안에너지는 해당선박의 접안속도에 가장 큰 영향을 받는다. 접안속도가 과다할 경우 부두에 접촉하는 사고로까지 이어질 수 있으므로 각각의 부두 특성에 맞는 적절한 접안속도를 설계하는 것이 중요하다. 선박접안속도의 경우, 일반적으로 대수정규분포를 따른다고 가정하고 있으나 국내에서는 이에 대한 검증이나 연구가 없어 해외의 사례를 바탕으로 설계접안 속도를 설정하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 부두의 선박접안속도를 설계하기 위한 통계학적인 접근으로 접안속도의 실측데이터를 토대로 그 빈도수를 히스토그램으로 표현하여 각각의 확률분포도와 비교 분석하고, 확률분포에 대한 검정법으로 K-S (Kolmogorov-Smirnov Test) 검정, A-D(Anderson-Darling) 검정, Q-Q(Quantile-Quantile) Plot 등을 이용하여 접안속도 분포에 적합한 확률분포도를 확인하였다. 분석 결과, 선박접안속도의 빈도분포는 일반적으로 알려진 대수정규분포 뿐만 아니라 Weibull 분포와 적합한 형태를 보이는 것을 알 수 있었다. 추가적으로 본 연구에서는 초과확률 개념에서의 접안속도의 예측치를 구하여 구해진 1/1000, 1/10000의 접안속도 예측치를 설계접안속도의 참고자료로 제안하고자 한다.
공공기관에서 발간하는 공식통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 총 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 그리고 지수 등으로 나타나 있다. 이러한 자료는 단순히 공무원들에게 행정용으로 활용되고는 있으나 일반인들이 자료를 이해하고 나아가 활용하기는 어렵다. 이런 자료들이 일반인을 위한 자료가 되기 위해서는 국민 한사람(또는 기본 단위)당 그 발생 확률을 구하여 제시하고 나아가 개개인의 여러 복잡한 현실 상황을 고려해도 그 확률 계산이 용이하도록 기초적인 자료를 제공하는 것이 바람직하다고 사료된다. 즉, 육하(六河)원칙을 근거로한 현상에 대하여 확률을 구하고 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 이 논문에서는 경찰청에서 발표된 교통사고에 대한 통계자료와 대검찰청에서 발표된 범죄사건 통계자료를 통계학의 기본인 확률의 개념을 도입하여 보다 이해가 쉽고, 나아가 교통사고와 범죄 피해를 최소한으로 줄일수 있는 자료로 변환하여 설명하고자 한다.
본 논문에서는 세 집단만을 판별분석 할 경우에 계산되는 오분류확률에 영향을 미치는 이상치 판별을 목적으로 하며, 쉽게 응용 가능한 간단한 영향함수식을 제시하였다. 그리고 제시된 수식을 이용하여 안면 데이터로 세 가지 사상체질을 분류해보고 각 관찰값들의 오분류확률에 대한 영향함수를 계산하였다. 이상치를 제거하고 재 판별분석을 하는 데 있어, 오분류확률에 대한 영향함수를 이용하는 것이 효율적인 방법임을 확인하였다.
베이지안 네트워크는 주어진 변수들 사이의 확률적 의존성을 분석하는 데에 널리 사용되어지고 있는 모델이다. 이러한 베이지안 네트워크의 활용에 있어서 베이지안 네트워크의 확실성을 분석하는 방법의 필요성이 대두되어지고 있다. 특히 규모가 큰 베이지안 네트워크 모델을 특정하는 상황에서 주어질 수 있는 학습 데이터의 수가 제한되는 경우나, 주된 관심사가 베이지안 네트워크의 일부 부분에 한정되는 경우에 베이지안 네트워크의 확실성에 대한 분석은 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는, 베이지안 네트워크에 존재할 수 있는 불확실성을 언급한 후, 베이지안 네트워크 내의 변수들이 갖는 확률분포의 분산을 이용해 베이지안 네트워크의 불확실성을 정의하는 방법을 제안한다. 간단한 베이지안 네트워크의 예시 모델을 이용하여 제안된 베이지안 네트워크의 불확실성 분석 방법이 유용할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.
인터넷에서 폭주상황이 발생한 후에는 네트워크 성능이 급격하게 저하되는 문제점을 개선하고자 RED 알고리즘이 제안되었으며, 현재 IETF 에서는 표준으로 사용되고 있다. 그러나 RED 알고리즘은 고정된 파라미터 값을 사용하여 가변적인 네트워크 트래픽 상황에 능동적으로 대처하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 RED 알고리즘의 문제점인 고정된 파리미터 값 설정으로 인한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 RED 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재의 가변적인 트래픽 상태에 따라 패킷폐기확률을 조정하여 라우터와 같은 게이트에서의 폭주상황을 효율적으로 제어하도록 하였다. 또한 제한안 알고리즘은 NS-2를 이용하여 시뮬레이션을 수행함으로써 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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