• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.80-90
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• 2005

프로젝트의 일정 네트워크는 선-후행 관계로 정의된 액티 비 티들로 구성되어 있다 액티비티를 완료하는데 소요되는 기간은 다양한 단축-지연 원인들에 의해 임의적이고, 확률-통계적 인 특성을 지닌다. 이러한 특성은 최종공사기간을 불확실하게하며, 재무리스크의 주요인이 된다. 본 연구는 선행 연구에서 개발된 확률-통계적 일정 시뮬레이션 시스템(Stochastic Project Scheduling Simulation)을 확장하여 액티비티 기간이 임의적으로 변동함에 따라 최종공사비가 어떻게 거동하는지 추정하는 방법론을 제시한다. 액티비티 기간을 임의의 변수로 취급하였고, 액티비티에 할당된 직접공사비에 공사기간의 단축-지연에 따른 간접비의 증감을 반영하여 최종공사비를 추정하였다. 액티비티 기간의 변동에 따라 의존 변수인 간접비가 변동하는 특성을 고려하여 시뮬레이션 출력값들(최종공사기간들)의 통계적 특성을 정량적으로 분석하여 최종공사비를 추정하였으며, 예비할 필요가 있는 지체보상금의 정도를 정량화하였다. 기존의 결정론적 기법이 불확실성을 내재한 체 지체 보상금의 비율을 주관적으로 적용해 왔던 반면, 본 연구에서 제시된 기법은 확실성과 신뢰도를 가지고 지체보상금의 비율을 책정할 수 있도록 하는 방법론을 제시하고 있다. 하나의 예제 프로젝트가 시뮬레이션을 이용한 정량분석기법을 예시하기위해 사용되었으며, 불확실성을 내포하고 있는 액티비티 기간들이 최종공사비에 미치는 영향을 검증하기위해 시뮬레이션 모의실험을 실행하였다 자동화된 민감도분석 기법을 이용하여 액티비티 기간을 정의하는 확률분포함수의 통계적 위치를 변화시킴에 따라 최종공사기간 및 최종공사비가 어떠한 거동을 나타내는지 확인하였다. 예제로 사용된 표본 프로젝트에 내재되어있는 재무리스크에 대응하기위해 지체보상금을 어느 정도까지 보유할 필요가 있는지를 정량적으로 분석하고, 의사결정을 위해 어떻게 적용될 수 있는지를 소개한다. 본 연구에 제시된 기법은 연구자들 및 현업 종사자들에게 최종공사비 예측에있어서 액티비티 기간 변화의 확률적 영향과 이론적 의미를 밝힘으로 프로젝트 자본계획과 관련된 위기관리에 진보된 예측방법론을 제공한다.

• 한국농공학회지
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• 제22권3호
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• pp.75-87
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• 1980

Most hydro]ogic phenomena are the complex and organic products of multiple causations like climatic and hydro-geological factors. A certain significant correlation on the run-off in river basin would be expected and foreseen in advance, and the effect of each these causual and associated factors (independant variables; present-month rainfall, previous-month run-off, evapotranspiration and relative humidity etc.) upon present-month run-off(dependent variable) may be determined by multiple regression analysis. Functions between independant and dependant variables should be treated repeatedly until satisfactory and optimal combination of independant variables can be obtained. Reliability of the estimated function should be tested according to the result of statistical criterion such as analysis of variance, coefficient of determination and significance-test of regression coefficients before first estimated multiple regression model in historical sequence is determined. But some error between observed and estimated run-off is still there. The error arises because the model used is an inadequate description of the system and because the data constituting the record represent only a sample from a population of monthly discharge observation, so that estimates of model parameter will be subject to sampling errors. Since this error which is a deviation from multiple regression plane cannot be explained by first estimated multiple regression equation, it can be considered as a random error governed by law of chance in nature. This unexplained variance by multiple regression equation can be solved by stochastic approach, that is, random error can be stochastically simulated by multiplying random normal variate to standard error of estimate. Finally hybrid model on estimation of monthly run-off in nonhistorical sequence can be determined by combining the determistic component of multiple regression equation and the stochastic component of random errors. Monthly run-off in Naju station in Yong-San river basin is estimated by multiple regression model and hybrid model. And some comparisons between observed and estimated run-off and between multiple regression model and already-existing estimation methods such as Gajiyama formula, tank model and Thomas-Fiering model are done. The results are as follows. (1) The optimal function to estimate monthly run-off in historical sequence is multiple linear regression equation in overall-month unit, that is; Qn=0.788Pn+0.130Qn-1-0.273En-0.1 About 85% of total variance of monthly runoff can be explained by multiple linear regression equation and its coefficient of determination (R2) is 0.843. This means we can estimate monthly runoff in historical sequence highly significantly with short data of observation by above mentioned equation. (2) The optimal function to estimate monthly runoff in nonhistorical sequence is hybrid model combined with multiple linear regression equation in overall-month unit and stochastic component, that is; Qn=0. 788Pn+0. l30Qn-1-0. 273En-0. 10+Sy.t The rest 15% of unexplained variance of monthly runoff can be explained by addition of stochastic process and a bit more reliable results of statistical characteristics of monthly runoff in non-historical sequence are derived. This estimated monthly runoff in non-historical sequence shows up the extraordinary value (maximum, minimum value) which is not appeared in the observed runoff as a random component. (3) "Frequency best fit coefficient" (R2f) of multiple linear regression equation is 0.847 which is the same value as Gaijyama's one. This implies that multiple linear regression equation and Gajiyama formula are theoretically rather reasonable functions.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.147-156
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• 2009

본 논문에서는 기 운영되고 있는 도시부 대중교통을 대상으로 노선의 운행빈도 설계 문제의 모델링 및 해법 개발을 위한 방법론을 제시하였다. 개발된 운행빈도 모형은 이중구조 모형으로서 상위 운영자 모형은 이용 가능한 총 차량 대수제약과 최소/최대 운행빈도 제약 하에 비용과 수익을 모두 포함한 순비용을 최소화하는 비선형 최적화 모형이고, 하위 사용자 모형은 가변수요와 용량제약으로 인한 노선의 혼잡, 그리고 노선 간환승에 따른 지체를 고려한 확률적 사용자 평형수단/경로선택 모형이다. 모형의 해법으로는 상위 모형의 경우 목적함수의 그레디언트를 기반으로 하는 "그레디언트 투사 해법"을 제안하였고, 하위모형의 경우는 기존의 "반복조정해법"을 활용하였다. 또한, 구축된 모형과 해법을 소규모 예제네트워크에 적용하여 그 수렴성과 도출된 해를 분석하였다. 본 논문의 운행빈도 설계방법론은 노선의 운영 효율성을 진단 평가하고, 투입 차량대수 제약 하에 대중교통 운영 효율을 개선하는 방안을 마련하는 데 있어 이론적인 토대로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.91-103
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• 2019

기업 입장에서 앞으로 있을 현금흐름에 대한 예측이란, 향후 발생할 수 있는 유동성(현금부족) 위험을 미리 파악할 수 있다는 점과 미래의 투자계획을 세우는데 중요한 자료가 될 수 있다는 점에서 중요한 의의를 지닌다. 그러나 기업 간 거래에서 매출 채권 형태로 발생하는 거래 유형은 다른 유형의 거래와는 달리 채무 이행 불확실성이 존재하며, 이로 인해 정확한 현금흐름 예측을 어렵게 한다. 본 연구에서는 추계적 분석 기법의 하나인 가변 마코프 기법(Variable Order Markov model)을 활용하여 기업 간에 발생 할 수 있는 매출 채권과 관련한 현금흐름 동향을 예측한다. 구체적으로는, PST(Probabilistic Suffix Tree)라는 가변 마코프 기법을 활용하여, 지난 과거의 매출 채권 발행 및 수금 내역을 바탕으로 해당 매출 채권들의 기대 연령 예측 연구를 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 기존의 다른 기법들과 대비하여 가변 마코프 기법을 활용 시, 평균 12.5% 이상의 정확도를 보여주고 있음을 밝혔다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.1709-1718
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• 2017

This paper presents a hybrid stochastic deterministic multi-timescale scheduling (SDMS) approach for generation scheduling of a power grid. SDMS considers flexible resource options including conventional generation flexibility in a chance-constrained day-ahead scheduling optimization (DASO). The prime objective of the DASO is the minimization of the daily production cost in power systems with high penetration scenarios of variable generation. Furthermore, energy storage is scheduled in an hourly-ahead deterministic real-time scheduling optimization (RTSO). DASO simulation results are used as the base starting-point values in the hour-ahead online rolling RTSO with a 15-minute time interval. RTSO considers energy storage as another source of grid flexibility, to balance out the deviation between predicted and actual net load demand values. Numerical simulations, on the IEEE RTS test system with high wind penetration levels, indicate the effectiveness of the proposed SDMS framework for managing the grid flexibility to meet the net load demand, in both day-ahead and real-time timescales. Results also highlight the adequacy of the framework to adjust the scheduling, in real-time, to cope with large prediction errors of wind forecasting.

• 대한기계학회논문집A
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• 제23권7호
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• pp.1164-1172
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• 1999

In this study, to investigate the fatigue crack retardation behavior and the variability of retardation cycles, fatigue crack growth tests were conducted on 7075-T6 aluminum alloy under single tensile overload. A retardation coefficient, D was introduced to describe fatigue crack retardation behavior and a random variable, Z to describe the variability of fatigue crack growth. The retardation coefficient was separately formulated according to retardation behavior which is composed of delayed retardation part and retardation part. The random variable, Z was evaluated from experimental data which was obtained from fatigue crack growth tests under constant amplitude load. Using these variables, a probabilistic model was developed on the basis of the modified Forman's equation, and retardation behavior and cycles were predicted under certain overload condition. The predicted retardation curve well agrees with the trend of experimental crack retardation behavior. And this model well predicts the scatter of experimental retardation cycles.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.417-424
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• 1995

본 논문에서는 정량화(Quantification) 문제를 MFT(Mean Field Theroy)를 통해서 해결하는 기법을 제안한다. 통계학에서 중요한 문제의 하나인 정량화 문제는 주어진 공간에서 대상들간의 유사성에 따라서 최적의 상태를 갖도록 하는 문제이다. 평균장 접근 방법에 기초한 한개의 변수로 표현되는 확률적 시뮬레이티드 아닐링을 제안하고 정량화 문제를 패널티(penalty) 파라메타 항을 첨가한 비한정된 최적화 문제로 변형하 여 MFT를 적용하였다. 또한 연속변수를 갖는 신경회로망에서 실제 값을 계산하는 것 보다 평균장 접근방법으로 계산하는것이 더 빠르게 계산될 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 실험결과 해석적인 방법보다 좋은 정량적 결과를 보였다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제13권1호
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• pp.1-17
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• 2012

This Paper deals with the stochastic behavior and failure analysis of a Viscose Staple Fibre Plant which produces fibre for making clothes. The fibre making plant is a complex system with various subsystems as: Vendor (supplies Charcoal and Sulphur, raw materials for the process), Carbon di sulphide Plant, Acid Plant, Pulp Plant and Processing Plant. The considered system can completely fail due to failure of any of the subsystems. The Carbon di Sulphide Plant can fail in two different ways, due to lack of Sulphur or Charcoal. Processing Plant has the configuration 5-out-of-10: d and 6-out-of-10: f. It is also assumed that the system can fail due to workers strike and catastrophic failure. All failures follow exponential time distribution whereas all repairs follow general time distribution. Preventive Maintenance policy has been applied to reduce the failure in the system. Various reliability characteristics such as transition state probabilities, steady state behavior, reliability, availability, M.T.T.F and the cost analysis have been obtained using supplementary variable technique and Gumbel-Hougaard copula methodology.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권7A호
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• pp.649-658
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• 2006

최근 소프트웨어 개발은 client/server 시스템이나 웹 프로그래밍, 객체지향 개발, 네트워크 환경에 의한 분산개발 등 새로운 개발 형태로써 다양하게 적용되고 있다. 한편 소프트웨어 분산 개발에 대한 기술도 관심이 되고 있으며, 객체지향 개념이 확대되고 있다. 이러한 기술에 의한 개발 작업량의 대폭 삭감이나 소프트웨어 품질 및 생산 개선의 효과가 점차 증대되어 가는 추세로 향후 광범위한 분야에 분산된 다수의 워크스테이션에 의해 병행되어 개발된 객체(object)를 이용한 분산개발의 발전에 대해 고찰한다. 본 논문에서는 이러한 분산 소프트웨어 개발환경을 대상으로 확률미분방정식 모델에 의한 소프트웨어 최척 배포문제를 논한다. 과거에는 소프트웨어 개발 프로세스에 의한 출하 품질의 파악이나 시험 진도관리에 의한 신뢰성 평가를 행하는 접근방법(approach)에 의해 소프트웨어의 고장 발생 현상을 불확정 사상에 의해 확률, 통계적으로 취급하는 방법을 적용하였으나 본고에서는 fault 발견과정에서 계수에 의해 취급되는 비동차포아송과정(NHIPP: Non-Homogeneous Poisson Process) 에 의한 SRGM과 fault 발견 과정을 연속적으로 변동하는 확률 과정의 모델화된 확률 미분방정식 (SDE: stochastic differential equation)에 의한 SRGM을 제안하여 최적의 배포시기를 결정한다. 여기서 시험단계 및 운용단계에 발생하는 비용 요인으로부터 도출된 총 소프트웨어 비용을 최소로 하는 시험시간인 최적 배포시기를 구한다. 특히, 총 소프트웨어 비용의 확률분포를 고려하여 최적 배포시기의 신뢰 한계도 논한다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.87-100
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• 2003

서로 연관관계에 있는 실제의 통계자료들은 동태적, 확률적 동시발생적으로 유발되며, 이로 인해 한 자료의 변동이 다른 자료에 미치는 영향은 같은 기간 뿐 아니라 시차를 두고 여러 기간에 걸쳐 지속되며 조정되어 간다. 그러나 일반적인 선형, 비선형 통계모형을 사용하여 현실동향을 분석하는 경우 자료의 이러한 특성에서 오는 시차관계를 통상 무시함으로써 변수 사이의 관계는 같은 기간 내에 결정되어야 하는 제약이 가해지게 된다. 그 결과 시간이 흐름에 따라 이들의 관계가 변화하는 과정이나 한 변수의 변동이 다른 변수에 미치는 장기적 영향도 추정할 수 없을 뿐 아니라 현실여건의 변동이나 전개과정을 설명하는 데도 큰 결함을 갖게 된다. 시차관계가 존재하는 변수에 실제 여건에 합당한 시차구조가 설정되면 현실이 정확히 반영되고, 모형에 내재된 변수들의 장단기 변동상황과 동태적 적응과정이 파악됨과 동시에 다양한 분석이 가능해지므로 모형의 활용도는 높아지게 된다.