• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권5호
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• pp.167-176
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• 2006

현재 재건축사업은 추진 의사결정과 관련한 확정된 지표나 기준이 없이 막연한 수익성에 대한 기대를 토대로 시행되고 있으며, 사업시행과정 에서 직면하게 되는 제반 위험 에 대해 경험 적으로 대응하고 있는 실정이다. 또한 재건축조합이나 시공예정 회사들이 제공하는 관리처분계획에 포함된 수익성에 관한 정보는 결정론적 분석을 통한 단순한 예측에 불과하여 재건축을 시행하는 과정에서 결과가 수정되는 것이 일반적이다. 즉 수익성에 대한 예측이 재건축시행 과정상의 유동적인 상황에서 변경됨에 따라 예측결과에 대한 신뢰도는 근본적으로 내 외적인 한계를 갖고 있다. 본 연구는 재건축사업의 수익성에 영향을 미치는 변수들을 확률적으로 평가하여 수익과 위험을 동시에 분석하는 수익성예측모델을 개발하고, 사례연구를 통해 개발모델의 적합성을 검증하여 기존의 결정론적 접근방식이 갖는 한계를 극복하고자 한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권10호
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• pp.141-150
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• 1997

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.

• Composites Research
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• 제13권1호
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• pp.33-39
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• 2000

복합재료 적층판의 최종강도를 점증적 파손 해석방법을 사용하여 예측하였다. 플라이 강도를 확률분포로 가정했을 경우와 상수로 가정했을 경우 각각의 최종강도를 예측하였다. 복합재료의 강도에 대한 확률분포인 Weibull 분포를 이용하여 임의의 강도 값을 얻은 후 이 값을 Tsai-Hill 파손식에 대입하여 파손여부를 판정하고 파손이 일어나면 재료의 물성을 떨어뜨렸다. 이 방법에 의해서 얻어진 결과를 플라이의 강도를 상수로 가정하여 해석한 경우와의 차이에 대하여 고찰하였다. 결과적으로 두 경우 모두 실험치와 약간의 오차를 보였지만 파손의 경향성에 있어서는 확률분포를 이용한 강도해석이 실험값과 더 근사한 결과를 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.835-842
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• 2003

현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.54-59
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• 2007

현재까지 아파트 재건축사업은 추진 의사결정과 관련한 확정된 지표나 기준이 없이 막연한 수익성에 대한 기대를 토대로 시행되어 왔으며, 사업시행과정에서 직면하게 되는 제반 위험에 대해 경험적으로 대응하여 왔다. 재건축조합이나 시공예정회사들이 관리처분계획을 통해 수익성을 비롯한 사업추진 의사결정과 관련한 정보를 제공하고 있으나, 결정론적 분석을 통한 단순한 예측에 불과하여 재건축시행 과정상의 유동적인 상황에서 예측결과가 자주 변경됨에 따라 결과를 신뢰하기 어려운 한계를 갖고 있다. 따라서 본 연구는 재건축사업의 수익성에 영향을 미치는 변수들을 확률적으로 평가하여 수익과 위험을 동시에 분석하는 수익성예측모델을 개발하고, 사례연구를 통해 개발모델의 적합성을 검증하여 기존의 결정론적 접근방식이 갖는 한계를 극복하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권11호
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• pp.1315-1321
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• 2013

볼 베어링의 손상 상태를 예측하기 위한 방법을 본 논문에서 제시하였다. 손상 진전율을 추정하기 위해 확률적 베어링 피로 결함 진전 모델을 적용하고 잡음이 포함된 가속도 신호의 RMS 데이터를 이용하여 손상 상태와 고장 시간을 계산하였다. 확률적 결함 진전 모델의 파라미터는 볼 베어링에 대한 일련의 Run-to-Failure 시험을 수행하여 결정하였다. 가속도 RMS값으로부터 손상 진전율과 손상 상태를 추정하기 위해 규칙화된 파티클 필터 추정 방법을 적용하였다. 미래 시점에서의 손상 상태는 최근 측정된 데이터와 직전에 추정된 상태값을 이용하여 예측하였다. 예측된 손상 상태와 시험 데이터와 비교하여 개발된 방법의 적절성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1636-1638
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• 2012

주식시장에서 개별 종목의 등락을 예측하는 것은 불가능하다. 미래가 정해져 있다면 그것을 아는 순간 거래는 성립되지 않기 때문이다. 따라서 개별 종목의 등락은 기업의 가치뿐만 아니라 투자참여자의 수급에 의해서 결정되므로 등락 확률은 예측불가인 0.5에 가깝다. 따라서 개별종목의 총합인 종합지수 역시 예측이 불가능해도 확률적인 틀은 제시할 수 있다. 바이노미알 분포를 사용하여 n을 충분히 증가시키면 가우시안 분포가 되고 이를 이동평균선으로 지표화한 Bollinger Band를 이용하는 것이다. 중심선에 480일선을 상하한폭을 $2{\sigma}$, $4{\sigma}$로 하여 그 틀을 제시하고, 이를 주요 종합지수로 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.585-588
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• 2011

본 논문은 HEVC 표준화 회의 중 빈 단위 병렬화 위해 제안된 V2V 기술을 바탕으로 슬라이스 내에서 적응적으로 발생 확률 예측을 통하여 압축 효율을 높이는 기술을 제안한다. 기존의 V2V 기술은 슬라이스 단위로 확률 양자화 간격과 대표 확률 결정하여 다수개의 빈 코더에 매핑하여 병렬 엔트로피 부호화를 수행하였다. 제안하는 방법은 V2V 기술에서 슬라이스 보다 작은 단위의 확률적 특성을 고려하여 슬라이스 내에서 대표확률의 선택을 적응적으로 결정한다. 대표 확률의 적응적인 선택은 이전의 부호화된 빈의 실제 심볼의 확률을 이용하며, 이로 인해 슬라이스 보다 작은 단위의 국부적 특성을 확률 양자화기에 반영할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법을 위해 실험된 현재 부호화 빈의 발생확률은 이용하여 최적의 확률을 얻는 실험은 기존의 V2V 기술 대비 0.1%의 부호화 효율을 얻었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.135-141
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• 2019

최근 대표적 글로벌 유통기업인 미국의 아마존과 중국의 알리바바가 전 세계적으로 가장 큰 시장점유가 있으며 두 기업의 국내진입 시 국내 유통산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상한다. 두 기업은 온라인 기업이 오프라인 기업을 흡수 합병함으로써 새로운 가치를 창출해내는 O2O (Online to Offline) 추세가 국제적으로 진행되고 있다. 아마존과 알리바바와 같은 글로벌 유통업체들은 일본, 인도와 같은 타 국가로의 세계 진출을 적극적으로 하는 추세이다. 본 연구에서는 아마존, 알리바바와 같은 글로벌 유통업체가 세계 진출의 일환으로 국내 유통시장 진입 시, 노출된 글로벌 경쟁 속에서 국내 유통기업들의 사업전망을 예측해보고, 해당 예측에 기반하여 기업 차원의 전략적 대응방안 및 정부 차원의 정책 지원방안을 마련하는 데 그 목적이 있다. 시장 현황분석을 기반으로 하여, 미래 시장예측 방법으로써 무작위로 추출된 난수(Random Number)를 이용하여 원하는 방정식의 값을 확률적으로 구하기 위한 알고리즘(Algorithm) 및 시뮬레이션(Simulation)의 방법인 몬테카를로(Monte Carlo, MC) 방법론을 사용하여 국내 유통시장의 변화를 예측하여 본 연구를 진행하였다.

• 센서학회지
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• 제2권1호
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• pp.57-64
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• 1993

이 논문에서는 목표의 가속에서 비롯된 예측오차의 바이어스 레벨을 검출하기 위해서 Kalman 필터의 정규화된 이노베이션 제곱을 검출함수로 사용하고 그 검출함수의 바이어스 레벨 검출확률을 구했다. 여기서 이 확률의 효율적 표현을 위해서 재정의된 상태변수를 사용하였고, 이 상태변수의 Singer 모델에 대한 정상상태 Kalman 필터의 정규화된 이노베이션 제곱의 확률밀도함수를 구했다. 그리고 이 확률밀도함수를 이용하여 예측오차의 바이어스 레벨 검출확률 및 기동 검출기 동작특성곡선을 구했다.