추계학적 확률과정을 이용하여 경사제 피복재를 예방적으로 유지관리할 수 있는 조건기반모형을 개발하였다. 완전 보수보강 조건에서 가장 경제적으로 보수보강이 수행되어야 하는 최적의 시점을 결정할 수 있는 모형이다. 본 연구에서 개발된 RRP(Renewal Reward Process) 기반 경제성 모형은 이자율을 고려할 수 있을 뿐만 아니라 기존 연구에서 상수로 취급하던 비용을 시간에 따른 확률변수로 고려할 수 있다. 누적피해와 사용한계 그리고 구조물의 중요도를 모두 고려할 수 있는 함수식을 제시하여 ABM(Age-Based Maintenance)을 CBM(Condition-Based Maintenance)으로 쉽게 확장할 수 있게 하였다. 또한 함수식에 포함된 계수들을 수학적으로 산정할 수 있는 방법도 제시하였다. 두 가지 추계학적 확률과정, WP(Wiener Process)와 GP(Gamma Process)를 이용하여 경사제 사석재를 해석하였다. 사용한계, 이자율 그리고 구조물의 중요도에 따라 시간에 따른 기대총비용율을 산정하여 기대총비용율이 최소가 되는 예방적 유지관리의 최적 시점을 쉽게 추정할 수 있었다. 동일한 사용한계에서 이자율이 높을수록 최적시점은 늦어지고 그에 따라 기대총비용율도 낮아졌다. 또한 상대적으로 GP가 WP보다 더 보수적으로 최적시점을 예측하였다. 마지막으로 동일한 조건에서 구조물의 중요도가 높을수록 더 자주 예방적 보수보강을 실시하여야 한다는 것을 알았다.
이 논문에서는 통계량의 누적합을 이용하여 누적합 검정을 정의하고 그 특성에 대해 연구하였으며, 축차확률비 검정과의 상대효율을 정의하였다. 누적합 검정의 검사특성함수와 평균표본수는 Wald의 근사공식과 Wiener과정 근사에 의해 표현될 수 있음을 보였다. 또한 누적합 검정에서 축차확률비 검정과 점근적으로 동일한 효율성을 나타내는 통계량을 선정할 수 있음을 보였다. 관측값이 지수 분포를 할 때 누적합 검정과 축차확률비 검정의 효율을 예를 들어 비교해 보았다.
피해 자료의 부족에 따른 불확실성 뿐만 아니라 시간의 진행에 따른 불확실성을 고려하기 위하여 추계학적 확률과정을 이용하여 시간에 따른 구조물의 피해 경로를 정량적으로 추적하였다. 누적피해도와 내구년수의 분포함수를 시간의 함수로 산정하여 추계학적 확률과정을 적용할 때 주의해야 하는 중요한 특성들을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 추계학적 확률과정을 경사제 피복재에 적용하여 시간에 따른 누적 피해도를 추적할 수 있는 방법을 제안하였다. 확률과정의 매개변수들을 추정하기 위하여 개발된 표본경로기법을 이용하여 경사제 피복재의 시간에 따른 누적 피해도가 포화거동을 따른다는 사실이 확인되었다. 또한 누적 피해도 산정시 중요한 역할을 하는 멱함수의 지수를 정량적으로 산정하여 경사제 피복재의 누적 피해도를 시간에 따라 추적하는 것이 가능했다. 마지막으로 한계수준을 다양하게 변화시키면서 파괴확률의 거동특성을 해석하였다.
이 연구에서는 새로운 방법의 비모수적 축차검정방법이 제시되었다. 먼저 축차적으로 얻어지는 관측치를 일정수의 집단으로 분류하고 각집단으로부터 주어진 가설에 적절한 비모수 통계량을 구하여 이것을 축차확률비검정에서 사용되는 로그확률비통계량에 대체하여 Wald의 축차검정을 수행하는 방법이다. 이러한 검정의 특성은 Wiener과정에 의해 근사적으로 규명되었다.
먼저 Erdos-Renyi의 새로운 강대수 법칙을 소개하고, 여러 가지 형태로 발전된 Erdos-Renyi 형의 법칙과 그 응용을 보여준다. 보다 더 일반적인 Erdos-Renyi형의 법칙과 그 응용을 보여준다. 보다 더 일반적인 Erdos-Renyi 형 법칙을 찾기 위해 Csorgo-Revesz 증분형태의 극한정리들을 소개하여 종속 mixing 조건이 주어진 정상 Gauss 확률변수들의 부분합에 대해 Csorgo-Revesz 증분형태의 새로운 극한정리들을 얻는다. 끝으로, 유한차원 벡터공간, ι(sup)p-공간, ι(sup)$\infty$-공간에서 각각 값을 갖는, 연속 Gauss 과정에 대해서 필자에 의해 최근에 발표된 몇 편의 논문을 소개한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.323-334
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2015
J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 예측된 미래의 경기상황을 반영할 수가 없다. 본 연구에서는 주가의 변동요인인 워너 확률과정을 기업의 고유요인과 경기변동요인으로 구분한 원-팩터 (One-factor) 모형을 제안하여 미래 경기변동 공통요인을 미리 예측하여 반영함에 따라 장기적인 주식 보유기간에도 선제적인 리스크관리를 실시할 수 있도록 한다. 또한 미래 경기변동요인이 예측값으로 고정됨에 따라 포트폴리오를 구성하는 주가들이 서로 독립성을 만족하게 되여 포트폴리오의 분산을 최소화하는 각 주식의 투자금액을 결정하는 것은 물론 포트폴리오 VaR가 개별 VaR의 합으로 분해되어 목표로 하는 최대손실금액에 따른 포트폴리오의 구성을 효율적으로 실시할 수가 있다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
추계학적 WP을 이용하여 불확실성을 고려하면서 항만 구조물의 실시간에 따른 피해와 파괴확률 그리고 잔류수명을 해석할 수 있는 모형을 수립하였다. 과거부터 현재까지의 피해상태와 미래에 발생될 피해 진행 과정에 포함되는 불확실성을 고려할 수 있는 추계학적 확률모형이다. 피해경로를 추적할 수 있으며 누적피해의 밀도함수도 산정하여 파괴확률을 추정할 수 있다. 또한 구조물의 잔류수명에 대한 밀도함수도 구할 수 있다. 최소자승법과 최우도법을 이용하여 모형의 파라미터를 추정할 수 있는 방법도 제시하였다. 검증을 위해 시간의 진행에 따른 누적피해와 잔류수명에 대한 밀도함수를 산정하고 해석하였는데 이론적인 결과가 MCS 기법의 수치적인 결과와 매우 잘 일치하였다. 또한 내구수명이나 잔류수명에 대한 밀도함수의 거동과 MTTF와 MRL이 정량적으로 잘 일치하였다. 한편 본 연구에 수립된 모형을 경사제에 적용하기 위하여 피복재 피해에 대한 수리모형 실험자료를 활용하여 모형의 파라미터들을 추정하였다. 시간의 진행에 따른 피복재 누적피해의 밀도함수와 파괴확률을 산정하였는데 MCS의 결과와 이론적인 결과가 매우 잘 일치하였다. 경과시간이 클수록 밀도함수가 우측으로 이동하면서 불확실성이 커지면서 파괴확률이 급격하게 증가하였다. 또한 재령에 따른 잔류수명의 거동특성을 해석하였는데, 잔류수명의 분포함수에서 좌측보다는 우측 꼬리 부분이 길게 형성되어 MRL이 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 이는 경사제 피복재의 피해가 완만하게 증가하는 현상을 반영한 것으로 판단된다. 특히 재령과 내구수명 그리고 잔류수명의 관계를 해석하였는데, 재령이 오래될수록 재령과 MRL의 합이 MTTF와 큰 차이를 보이고 있다. 이는 재령이 증가하면 잔류수명의 평균인 MRL이 불확실성에 의하여 급격히 감소하기 때문이다.
본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.
J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 미래 경기상황을 반영할 수 없는 단점으로 인해 불안정한 경기상황에서는 손실이 VaR을 초과하는 결정적인 문제점을 내포하고 있다. 어느 기업의 미래의 주가는 해당 기업만의 고유요인은 물론 모든 기업의 주가에 공통적으로 영향을 미치는 경기변동 공통요인에 의해 결정된다. 따라서 본 연구에서는 주가의 변동요인을 기업의 고유요인과 경기변동 공통요인으로 구분하여, 미래 경기변동 공통요인에 대해서는 현재시점에서 예측한 값을 사용하는 원-팩터(One-factor) VaR 모형을 제안한다. 이와 같은 원-팩터 VaR 모형은 미래의 예측된 경기상황을 반영을 반영하여 손실이 VaR을 초과하는 현행 VaR 모형의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 자산의 목표보유기간을 증가시켜 경기변동에 따른 손실을 최소화하기 위한 포트폴리오에 대한 자산구성과 자금이전을 선제적으로 실시할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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