계층화분석과정(analytic hierarchy process, AHP)는 쌍대비교를 이용하여, 사람들의 판단기준을 객관적인 수치로 변환해준다. 그런데 너무 많은 쌍대비교를 필요로 한다는 점이 문제이다. 본 연구의 목적은 표준 AHP보다 간편하면서도, 결과물은 유사하게 나오는 새로운 방식의 의사결정지원시스템을 만드는 것이다. 기존 연구들은 복잡한 쌍대비교 과정을 감소시키기 위하여 과정 분리(process separation) 방식을 가장 많이 사용하였다. 본 연구가 채택한 과정 분리 방법은 "분리와 혼합 방식"이다. 즉, 1)판단기준을 평가할 때는 정규 AHP 과정을 사용하고, 2)대안을 비교평가 할 때는 다속성효용모형(multi-attributive utility technique, MAUT)을 적용한다. 이 Hybrid 모형의 과정 감축효과를 이론적으로 도출하기 위하여 정보입력 횟수를 계산하는 산식을 만들었다. 그런 다음, 이 AHP-MAUT Hybrid 모형을 실제 분석 사례인 경기도 주민들이 분당-강남역 간 통근할 때 어떤 교통수단들을 선택하는지 분석하는 사례에 적용하였다. 그 결과 Hybrid 모형을 적용할 때 계산과정이 AHP 모형을 사용했을 때와 비교하여 42.03% 감소하였다. 그리고 Hybrid model을 적용한 주민들의 선택 결과와 표준 AHP를 이용한 주민들의 선택 결과를 서로 비교하였다. 혼동모형에서 도출한 두 모형 간의 선택 일치도(CA)는 82.1%로서, 상당한 정도로 일관성이 있다 할 수 있을 정도였다. 결론적으로 본 연구가 목적하는 바는 AHP보다 간단하고, 편리하면서도 동등하게 효과적인 의사결정지원시스템을 개발하는 것인데, AHP-MAUT Hybrid 모형이 그 목적에 부합하였다. 이런 결과에 힘입어 Hybrid 모형의 적용사례가 증가한다면, 그것이 표준 AHP의 대안 중 하나로 고려될 수 있다는 점이 본 연구의 기여이다.
목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 변동환율을 취하고 있는 small open economy 가 대외경제에 얼마나 긴밀하게 연결되어 있는가에 따라 그 경제의 환율이 어떻게 달리 반응하는가를 살폈다. 그 경제주체들은 대단히 효율적으로 필요한 정보를 활용해서 미래를 예측한다. 즉 이성적 기대(rational erpectation)를 갖는다고 가정한다. Small open economy의 환율을 분석한 기존의 모델들 대부분이 어떤 특정한 국제경제여건에 국한하여서 가능하면 단순한 모델들을 설정했기 때문에 그 결론들이 얼마나 광범위하게 다른 경우에도 유효한지 쉽게 알 수가 없다. 본 연구에선 점차적으로 현실적인 요소들을 모델에 가미해가고, 현대의 고도정보처리능력에 가장 적합한 기대형태인 이성적 기대를 다룸으로써 변동환율의 움직임에 어떤 일반성이 있을 수 있는가를 공부했다. 구체적으로, 제2장에는 국내경제가 국제경제와 구매력동등가설 (purchasing power parity)과 이자율동등가성(uncovered interest parity)로 긴밀히 연결되어 있는 경우를 살피고, 제3장에는 구매력동등가설은 적용되지 않고 이자율동등가설만 국내경제에 유효한 경우를 살폈다. 2장과 3장에서 국내투자자가 투자할 수 있는 금융자산은 통화와 국내.외 채권이며 주식시장은 고려되지 않았다. 4장에서는 상당히 자립적이고 현실적인 요소가 많이 반영된 경제를 분석하였다. 즉 국내경제가 국제경제와 구매동등가설이나 이자율동등가설로 직접적으로 연결되지 아니한 상황에서 주식을 포함한 모든 금융자산이 투자대상자산으로 가능하고, 또 환율의 변동이 재화의 국내가격에 반영되는데 어느 정도의 시차가 요구되는 경우를 살펴 보았다. 여기서는 내재변수의 수가 많은 관계로 numerical simulation을 이용했다. 본 연구의 결론 일부로서 첫째, 자국경제의 통화가 팽창되는 경우, 그 경제의 국제경제유착 정도에 상관없이 자국통화의 평가절하를 곧 유발하였다. 재정팽창의 경우에는 통화팽창의 경우처럼 환율의 방향에 대한 일반적인 결론을 얻지 못 했다. 둘째, 환율의 움직임에 대해 최근의 자산가격 모델(asset model)들은 과러 전통적인 Keynesian모델들과는 다른 설명을 하고 있는데 본 연구에서는 단기적으로 금융시장에서 자산의 수급일치가 균형조건으로 고려되고, 장기적으로 는 경상수지일치가 균형조건으로 포함되었다. 그 결과 장기균형을 예측하는 경제주체들의 기대가 현재환율의 움직임에 큰 영향력을 미침으로써, 전통적인 Keynesian모델들의 단기예측 유효성을 무시할 수 없음을 보였다. 세째, 개방된 경제에서 변동환율의 초기과민반응(overshooting)이 그것이 미칠 수 있는 왜곡된 signal효과 등으로 인해 상당히 염려. 논의되고 있는데, 본 연구 4장의 경제는 상당히 자립적이고 자국통화로 표시된 채권이 국제적으로 수용되지 않음에도 불구하고, 경제주체들이 이성적기대를 견지하는 한, 환율의 초기과민반응은 쉽게 관찰될 수 있었다. 넷째, 환율의 변동이 재화의 국내통화가격에 반영되는데 시차를 인정한 경우, 경제주체들이 이성적기대를 갖는한, 시차도입 후 뚜렷이 다른 경제양상을 보이지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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