• 응용통계연구
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• 제21권5호
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• pp.755-763
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• 2008

This paper approaches the problem of option pricing in an incomplete market, where the underlying asset price process follows a compound Poisson model. We assume that the price process follows a compound Poisson model under an equivalent martingale measure and it converges weakly to the Black-Scholes model. First, we express the option price as the expectation of the discounted payoff and expand it at the Black-Scholes price to obtain a pricing formula with three unknown parameters. Then we estimate those parameters using the market option data. This method can use the option data on the same stock with different expiration dates and different strike prices.

• 대한기계학회논문집A
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• 제21권2호
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• pp.209-216
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• 1997

A feature is well known as a medium to integrate CAD, CAPP and CAM systems. For a part drawing including both simple geometry and compound geometry, a process plan such as the selection of process, machine tool, cutting tool etc. normally needs simple geometry data and non-geometry data of the feature as the input. However, a extended process plan such as the generation of process sequence, operation sequence, jig & fixture, NC program etc. necessarily needs the compound geometry data as well as the simple geometry data and non-geometry data. In this paper, we propose a feature data model according to the result of analyzing necessary data, including the compound geometry data, the simple geometry data and the non-geometry data. Also, an example of the feature data model in milling process planning is described.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.299-314
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• 2017

In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.97-108
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• 2020

'1+N'은 현재 복합형 서점의 경영 모드이다. 본 연구는 우선 고객의 기본적 상황과 수요를 조사하였고, 서점 내의 10가지 공간 중 고객의 4가지 기본적 행위를 검토하였다. 다음 서비스 디자인의 3가지 연구 도구와 실내 디자인의 3가지 디자인 요소를 상대적으로 대응하여 '복합형 서점 실내 디자인 기본 분석 프레임'을 수립하였다. 그리고 사례와 '복합형 서점 실내 디자인 기본 분석 프레임'과 결합하여, 고객과 서점이 상호작용하는 자세한 프로세스, 터치포인트와 실내 디자인 프로젝트를 찾아냈다. 디자인 맹점을 찾아 상응하는 해결책을 추출하고 이를 바탕으로, '서비스 디자인 개념에 기초한 복합형 서점 실내 디자인 연구 모델'을 제안하였다. 여기에는 복잡한 공간의 실내를 디자인할 때 주목해야할 요소 및 각 요소 간의 뚜렷한 연관성을 포함하고 있으며, 복합형 서점 실내 기능 구역의 디자인 내용과 서비스 품질검사, 디자인의 공백점을 찾을 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.433-443
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• 2011

잉여금의 수준에 따라 이단계의 보험요율이 적용되는 복합 포아송 위험 모형을 고려한다. 먼저 이 위험 모형에 대응되는 이단계 서비스율의 M/G/1 대기행렬 모형을 설정하고, M/G/1 대기행렬 모형에서 작업량이 0에 도달하기 전에 과부하가 발생하는 확률을 유도한다. 이과부하 확률을 이용하여 위험모형에서 잉여금이 목표값에 도달하기 전에 파산하는 확률을 구하고, 보험 청구액이 지수분포를 따르는 경우의 파산 확률을 계산한다.

• 인지과학
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• 제6권3호
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• pp.65-81
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• 1995

복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서,영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다.복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고,그 형태 또한 여러가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다.본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고,이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모델을 제시하고자 한다.본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.

• 통합자연과학논문집
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• 제6권3호
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• pp.163-169
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• 2013

The chemokine receptor CCR1 a GPCR super family protein contains seven transmembrane domains. It plays an important role in rheumatoid arthritis, organ transplant rejection, Alzheimer's disease and also causes inflammation. Because of its role in disease processes, antagonism of CCR1 became an attractive therapeutic target. In the current study, we have taken a novel series of recently reported CCR1 antagonist of 1-(4-Phenylpiperazin-1-yl_-2-(1H-Pyrazol-1-yl) ethanone derivatives and performed a HQSAR analysis. The model was developed with Atom (A) and bond (B) parameters and with different set of atom counts to improve the model. The results of HQSAR showed good predictive ability in terms of $r^2$ (0.904) and $q^2$ (0.590) with 0.710 as standard error of prediction and 0.344 as standard error of estimate. The contribution map depicted the atom contribution in inhibitory effect. Compound-14 which was reported to be a highly active compound showed positive atom contribution in three R groups ($R^3$. $R^{5a}$ and $R^{2b}$) in inhibitory effect, which could be the reason why this compound is highly active compound whereas, the lowest active compound-6 showed negative contribution to inhibitory effect.

• 멤브레인
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• 제13권2호
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• pp.110-117
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• 2003

술폰화 폴리이미드는 클로로알칼리 전기분해, 양이온교환수지 및 연료전지용 고분자진해질막 등과 같은 많은 응용에 있어 유용한 재료로서 연구되어지고 있다. 그러나, 이러한 응용이 이루어지는 과정에 있어서 시간에 따라 연속적인 탈수공정이나 고분자의 분해에 따른 성능 감소 등이 보고되었다. 술폰화 고분자 분해의 주요 원인 중 하나로서 고분자 분자량의 감소 및 고분자 사슬의 절단으로 이끌어지는 가수분해를 들 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 수화조건 하에서의 $-SO_3$H와 연결된 이미드 사이클과 부가적인 에스테르 결합의 분해를 조사하는 데 있다. 사슬의 분리에 대해 가능한 정확한 정보를 얻고 이를 확인하기 위해서는 $^1H$ 및 $^{13}C$ NMR, FT-IR 분석을 이용했으며, 또한 보다 편리한 분석을 위해서 model compound를 사용하여 실험을 수행하였다. 결과적으로, 술폰화 폴리이미드의 수화안정성을 평가하기 위해서 프탈계 및 나프탈렌계 이미드 고리와 에스테르 결합을 갖는 model compound를 합성하였고, 제조된 model compound를 이용하여 $80^{\circ}C$ 초순수 하에서 aging 실험을 수행하였고, lyophilization technique을 사용하여 반응을 중지시켰다. Aging된 product는 NMR, FT-IR spectroscopy를 이용하여 분석하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.31-41
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• 2022

As the environmental impacts of fossil fuel energy sources increase, the South Korean government has tried to change non-environmental-friendly enery sources to environmental-friendly energy sources in order to mitigate environmental effects, which lead to global warming and air pollution. With both a limited budget and limited time, it is essential to accurately evaluate the economic and environmental effects of renewable energy projects for the efficient and effective operation of renewable energy plants. Although the traditional economic evaluation methods are not ideal for evaluating the economic impacts of renewable energy projects, they can still be used for this purpose. Renewable energy projects involve many risks due to various uncertainties. For this reason, this study utilizes a real option method, the Geske compound model, to evaluate the renewable energy projects on Jeju Island in terms of economic and environmental values. This study has developed an economic evaluation model based on the Geske compound model to investigate the influences of flexibility and uncertainty factors on the evaluation process. This study further conducts a sensitivity analysis to examine how two uncertainty factors (namely, investment cost and wind energy production) influence the economic and environmental value of renewable energy projects.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.179-187
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• 1999

목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(tran­s sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.