Event trees are widely used graphical tool to denote the accident inintiation and escalation to more severe accident. But they have some drawbacks in that they do not have effjcient way of updating model parameters and also they can not contain the info

해양 구조물은 일반 구조물과는 달리 구조물 속으로 염화물이 침투하기 때문에 시간이 지나면서 빠르게 부식을 하게 되고, 부식이 진행됨에 따라 구조물의 붕괴를 야기 시킨다. 그러므로 염화물의 침투 정도와 부식의 진행 상태를 예측할 수 있다면 사고 예방은 물론, 친환경적 해양 구조물이 될 수 있으리라 사료된다. 본 논문에서는 이러한 해양 구조물의 염화물 침투를 예측하고, 부식으로 인한 구조물 붕괴 및 사고를 예방하고자 Sample Design을 통하여 서로 조건이 다른 시험체를 해수에 잠식시키고, 일정기간이 지난 후 Data를 수집하였다. 수집된 Data는 정규분포(Normal Distribution)를 따르지 않는다는 사실을 알게 되었고, 수집된 데이터를 예측 시스템 구축에 활용하기 위한 준비 단계로서 데이터 선정의 타당성을 검토하기 위해 수명분포분석(Lifetime Distribution Analysis)을 실시한 뒤 그 결과를 제시하였다.

대표적인 엘니뇨 지수인 태평양 Nino 해역의 표층 수온을 예측하기 위해 비선형 통계모델 중의 하나인 신경망 기법을 적용하였다. 신경망 모델 학습 과정의 입력 자료로 1951년부터 1993년까지의 태평양 해역(120˚ E, 20˚ S-20˚ N) NCEP/NCAR의 재분석 표층 수온 편차의 경험적 직교함수 7개 주모드를 사용하였고, 그 중 1994년부터 2003년까지의 10년 결과를 분석하였다. 모든 해역에서의 9개월까지의 신경망 모델의 예측력은 비교적 우수하였으며, 특히 1997년과 1998년의 강한 엘니뇨의 발달 및 소멸도 잘 예측함을 확인할 수 있었다. 해역별로는 Nino3 지역의 예측성능이 가장 높았으며, 9개월 이후부터는 그 예측력이 급격히 감소하였다. 한편 지역적인 영향이 커 예측력이 낮은 동태평양 연안의 Nino1+2 지역은 9개월 이후에도 예측력의 감소가 관찰되지 않았다.

사고 위험성올 고려한 예측 및 의사결정 모형을 구축한다. 시스템을 즉시 운행중지 할 것인지 혹은 계획된 일정 기간을 더 운행 한 후 다시 의사결정을 내릴 것인지를 판단하는 방법론에 대해 연구한다. 의사결정을 내라는데 있 어시 비용 및 위험에 대한 새로운 정보가 입수되는 대로 이를 반영한다. 예측 오형을 통해 분석된 결과들을 활용해 보다 나은 의사결정을 내리는 방법에 대해 연구한다.

복숭아순나방 성페로몬(Z8-12AC : E8-12AC : Z8-12OH = 95 : 5 : 1) 처리량에 따른 수컷 성충 유인수 및 페로몬 총량 1.0mg-미끼의 유인력 지속기간을 포장조건에서 평가하였다. 또한 수원지역 복숭아과원에서 연간 복숭아순나방 페로몬 유살량 및 계절초기 알 발생밀도 등 기초 생태자료를 이용하여 주요 발생시기별 적산온도를 산출하였다. 복숭아순나방은 실험을 실시한 페로몬 처리량 0.1-4.0mg 범위에서 처리량이 증가할수록 유인수가 감소하였다. 0.1 mg-미끼에 가장 많은 수컷성충이 유인되었고, 0.5-4.0mg 범위에서는 통계적으로 유인수의 차이가 없었다. 1.0mg-미끼를 이용하여 20일 간격으로 미끼를 교체한 트랩과 교체하지 않은 트랩 간 수컷 유인수를 조사한 결과 약 50일까지 서로 차이가 없었으나, 그 후에는 미끼를 교체하지 않은 트랩에 더 많은 수컷 성충이 유인되는 경향을 보였다. 복숭아순나방 초발생일까지 적산온도는 1월 1일부터 이상 평균 대기온도를 누적했을 때 약 39DD 이었다. 또한 초발일 기준 각 발생최성기까지 누적된 적산온도는 1세대 98 DD, 2세대 620DD, 3세대 1233DD, 4세대 1916DD 이었다. 1세대 성충 발생최성기에서 알 밀도 최성기까지는 약 130DD 차이가 있었고, 2세대 성충 발생최성기와 알 발생최성기는 비슷한 시기에 나타났다. 기타 복숭아과원에서 복숭아순나방 방제 전략에 대하여 고찰하였다.

The basis of cyber trading has been sufficiently developed with innovative advancement of Internet Technology and the tendency of stock market investment has changed from long-term investment, which estimates the value of enterprises, to short-term investment, which focuses on getting short-term stock trading margin. Hence, this research shows a Short-term Stock Price Forecasting System on Learning Agent System using DTA(Decision Tree Algorithm) ; it collects real-time information of interest and favorite issues using Agent Technology through the Internet, and forms a decision tree, and creates a Rule-Base Database. Through this procedure the Short-term Stock Price Forecasting System provides customers with the prediction of the fluctuation of stock prices for each issue in near future and a point of sales and purchases. A Human being has the limitation of analytic ability and so through taking a look into and analyzing the fluctuation of stock prices, the Agent enables man to trace out the external factors of fluctuation of stock market on real-time. Therefore, we can check out the ups and downs of several issues at the same time and figure out the relationship and interrelation among many issues using the Agent. The SPFA (Stock Price Forecasting System) has such basic four phases as Data Collection, Data Processing, Learning, and Forecasting and Feedback.

경영활동에 있어서 직관력은 잘 알려진 인지능력이지만 효과적인 의사결정지원시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지 유형에 따른 시계열 예측의 정확성과 뇌파의 차이를 통계적 검증, 인공신경망, 데이터 마이닝의 세 가지 접근방법으로 탐색하여 그 결과를 비교 분석함으로써 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적/생리적 특성을 도출함으로써 효과적인 의사결정환경을 조성하는데 공헌하고자 하였다. 실험결과 통계적 분석에서는 아무런 유의성을 찾을 수 없었으나, 인공신경망 분석에서는 인지유형과 감성유형이 모두 시계열 예측 정확도와 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 데이터 마이닝 분석에서는 보다 의미 있는 상관관계를 찾아낼 수 있었다.

본 연구는 인지 유형에 따라 시계열 예측의 정확성이 분석적인 사람과 직관적인 사람 간에 다를 것이란 가설을 설정하고 이를 규명하기 위하여 44명의 대학생을 사용하여 실험이 이루어졌다. 피험자는 MBTI에 의거하여 분석적인 그룹과 직관적인 그룹으로 나누고 주어진 시계열 데이터에 대하여 예측을 하게 하였다. 이때 인지 유형에 따른 뇌파의 편측성을 분석하기 위하여 전두엽에서 뇌파(F3, F4)를 측정하였다. 그 결과, 인지유형간의 뇌파의 편측성에 유의적인 차이가 없었으며, 예측의 정확성 (MAPE) 또한 유의적인 차이가 없었다.

본고의 연구목적은 한국의 국제기업이 실무상에서 환위험관리를 위해 환율예측에 과도히 의존하고 있는 현실에 착안하여 그러한 관행이 외환포트폴리오 관리차원으로 발전할 수 있다면 과연 유효성을 확보할 수 있을 것인가를 실증적으로 분석하는 데 있다. 실증분석결과 통계적 환율예측 방법을 동원하여 최적 외환포트폴리오를 구성하고 적절하게 관리한다면 ① 표본평균을 미래환율에 대한 예측치로 이용하는 경우나,② 환율변동의 무작위성을 가정하고 ±1σ 범위내에서 난수를 발생시켜 예측치로 이용하는 경우보다 제한적이긴 하나 그 사후적 성과가 개선될 수 있으며, 구조변동기 등에도 충격을 흡수할 수 있게 해준다는 것을 알 수 있다. 그러므로 기업의 환위험관리에 있어 순수한 위험회피 전략, 그리고 단일통화를 대상으로 환율예측에 의존하는 환위험관리 등의 관행은 비합리적이며, 외환포트폴리오를 관리함으로써 최소의 위험부담하에서 최대의 수익률을 확보할 수 있도록 환위험 관리전략이 수정되어야 할 것이다.

This study is designed to forecast the characteristics in food consumption patterns under per capita GNP growth. Ordinary least square(OLS)method was employed as analyzing technique. Equation was Y=a0+a1X, in which X was per capita GNP and Y were Engel coefficient, food supply, energy supply, nutrient intake and ratio of self-supply of food. The result obtained indicates that the intake of nutrient such as protein and fat will be increased, and wheat, corn and legume are expected to be imported wholly due to lower ratio of self-supply, and rice will be over-supplied continually. Therefore, the relevant policy of government must be established in the field of supply and demand of food, and the research of sound national health should be done.