This study proposes a Bayesian framework for sequential stock investment decision-making using daily high and low stock price data. The proposed methodology models stock behavior using the Beta distribution and constructs a prior Normal-Gamma distribution based on the derived mean and variance. Additional parameters are estimated from the observed stock price range to enhance the framework's adaptability. The methodology establishes two Bayesian control charts that simultaneously monitor investment performance (Expected Stock Performance Control Chart, ESCFCC) and volatility (Variability of Stock Performance Control Chart, VSCFCC). These control charts are periodically updated with observed data and iteratively revise the posterior probability distribution as new data becomes available. This updating procedure provides investors with timely and data-driven decision-making information. For empirical validation, four investment scenarios were analyzed based on Samsung Electronics stock data from January 4, 2010, to May 31, 2017. The results highlight the usability of a sequential Stock Cash Flow Control Chart (SCFCC) framework, which utilizes daily high and low stock price data to enable real-time evaluation of investment performance and risk. By integrating statistical quality control charts with Bayesian probabilistic models, the framework establishes a system for continuously updating investment information and dynamically monitoring performance throughout the investment period.

가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의 하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2∼3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망 성능을 보여주었다.