Earticle

교통수요 분석에 적용되고 있는 생성모델은 현실에 존재하는 복합적인 통행 의사결정을 모사하기 위한 활동기반 모델에 활발히 도입되고 있다. 이는 분석 대상지 내에 현실에서 수집될 수 없는 총인구 정보를 취득하기 위해 주어진 데이터를 활용하여 합성인구 생성 및 위치정보를 포함한 개인단위의 통행 일정 생성까지 통계적으로 유의미한 기초데이터를 모사하는 것을 목표로 한다. 그러나 교통수요 분석을 위해 활용되는 데이터는 미래 시점의 인구정보와 인구구조의 변화(i.e. 통행목적, 수단분담률) 등에 따른 통행행태 변화를 분석할 수 있는 조건에 대해 유연하게 반영할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 조건부 적대적 생성모델을 활용하여 맞춤형 합성인구를 생성할 수 있는 방법론을 제안한다. 가구통행실태조사 자료의 인구정보를 토대로 생성된 데이터의 전반적인 정확성과 다양성은 정밀도(precision)와 재현율(recall)로 측정하여 F1 score 기반의 종합적인 평가를 수행하였고, 특정 조건부에 따라 생성된 데이터는 실제 데이터에서 추출한 인구정보와 비교하여 정확성을 판단하였다. 제안된 모델을 기반으로 다양한 활동기반 모형 분석에 응용될 것으로 기대된다.

The generative models applied to traffic demand analysis are actively being introduced into activity-based models that simulate complex travel decision-making in reality. These models aim to statistically replicate foundational data, including synthetic population generation and individual activity schedules with location information, based on the data available to acquire comprehensive population information that cannot be collected. Nevertheless, the data used for traffic demand analysis must flexibly reflect the conditions that allow for the analysis of future population information and changes in travel behavior (e.g., travel purpose and mode share) due to shifts in the population structure. Therefore, this study proposes a methodology that uses Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN) to generate customized synthetic populations. The overall accuracy and diversity of the data generated based on the population information from the Household Travel Survey (HTS) were measured using precision and recall, and a comprehensive evaluation was performed using the F1 score. The accuracy of the data generated under specific conditions was also compared with actual population data. The proposed model can be applied to various activity-based model analyses.

본 연구는 한 금융기관의 도산이 다른 금융기관의 도산에 미치는 영향을 나타내는 조 건부 도산확률(conditional probability of default; CoPD)을 추정하고 이를 이용하 여 시스템리스크를 측정하는 방법을 제안하였다. 모의실험 결과 CoPD를 이용한 시 스템리스크 측정은 Adrian and Brunnermeier(2009)의 CoVaR의 문제점인 극단의 존성에 대한 측정오류를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 금융기관의 재무건전성 정보를 반영하는 장점이 있는 것으로 나타났다. 6개 국내 은행을 대상으로 CoPD를 이용한 시스템리스크 측정 방법을 적용하여 시스템리스크 지표를 시산하였다. 시산 결과 시 스템리스크 지표는 2003년 신용카드 사태 이후 상당기간 안정세를 보이다가 글로벌 금융위기가 진행되었던 2007∼2009년 중에는 크게 상승하는 모습을 보였다. 또한 BIS자기자본비율과 외화유동성 비율이 시스템리스크 지표와 반대방향으로 2∼3분기 선행하여 변동하는 것으로 나타나 시스템리스크에 영향을 미치는 주요 요인으로 분 석되었다.

The 2007~2009 global financial crisis has highlighted the danger of systemic risk, largely caused by interconnectedness and externality among financial institutions. Generally, systemic risk is a difficult concept to define and measure accuately, making it even more challenging for policy makers to effectively address the issue. Although no clear consensus has been established on a formal definition of systemic risk, it usually denotes the risk related to all the potential results followed by the collapse of a whole financial system, consisting of many interacting financial institutions. In order to effectively prevent such systemic risk, it is necessary to first develop a reliable method to measure such risk. The previous studies on the systemic risk can be divided into two structural approaches: using contingent claims analysis (Lehar, 2005, Gray, Merton, and Bodie, 2008, and Gray and Jobst, 2009) and reduced- form approaches focusing on the statistical tail behavior of financial institutions’ asset returns (Adrian and Brunnermeier, 2009, and Chan-Lau, 2010). In this paper, we propose a new method to gauge systemic risk: the conditional probability of default (CoPD), which is derived from the joint probability distributions of banks’ asset returns. In order to obtain CoPD, we first estimate the joint probability distributions of asset returns and the default points of banks in the system. Since the market values of bank assets are unobservable, we estimate asset returns using stock prices and debt maturity structures following Merton (1974) and Crosbie and Bohn (2003). To maximize the consistency between asset values and asset volatilities, we estimate them using the recursive exponentially weighted moving average algorithm developed by Lee (2010). In doing so, we assume that a bank is in default if the market value of its assets is less than the default point, which is estimated based on the debt maturity structure of banks. We define CoPD as a default probability of a bank, conditional on other banks being in default. The difference between CoPD and unconditional PD, CoPD, contains useful information on systemic risk.CoPD denotes the change in default probability of bank i when bank j goes bankrupt. The stronger the interdependence between bank i and bank j gets, the higher CoPD becomes. This method allows us to develop systemic risk indicators which measure how much the default possibility of banks increases when other banks in the system go bankrupt. The systemic risk indicator (SRI) can be calculated based on the n×n CoPD matrix, whose element CoPD denotes the difference between CoPD and unconditional PD  . The overall systemic risk may be captured by the mean value of all off-diagonal elements in the matrix. SRI measures the increase in default probability of a bank on average when a bank in the system falls default. If there are no direct and indirect connections between banks, SRI approaches 0. The stronger the interdependence within the banking system gets, the higher SRI will be. In order to measure how much the default probabilities of other banks increase when the bank goes bankrupt, we also develop the systemic importance indicator (SII) of each individual bank as well as the systemic vulnerability indicator (SVI), which are supplementary information of the systemic risk indicator. We may calculate SII as the column mean of the CoPD matrix. On the other hand, the systemic vulnerability indicator of an individual bank measures how much the default probability of the bank increases when other banks go bankrupt. Thus, SVI can be calculated as the row mean of the CoPD matrix. Meanwhile, Adrian and Brunnermeier (2009) have proposed a popular systemic risk measure: CoVaR, which may evaluate the systemic risk contribution of an individual bank. However, this method entails some serious measurement errors on tail dependence. The concept of tail dependence generates a measure for extreme co-movements in the lower and upper tail of asset return distributions, respectively. A reliable systemic risk measure must correctly capture the lower tail dependence among the involved banks. Simulation results suggest that CoVaR underestimates the systemic risk if lower tail dependence is significant, whereas it overestimates the systemic risk if upper tail dependence is strong. The Monte-Carlo experiments show that CoPD can accurately address the problem with CoVaR on tail dependence. The CoPD may also reflect the information about the financial strength of banks. In this study, we calculate the systemic risk indicators for six Korean domestic banks by applying our method. The empirical results show that the systemic risk indicator of the Korean banking system had remained stable for a long period of time after the 2003 credit card crisis until the sub-prime mortgage crisis broke out (2007~2009). Since then the systemic risk of the Korean banking system has dramatically increased again. Secondly, large banks’ systemic importance is considerably high, while low-capital banks are systemically vulnerable. Finally, the BIS capital ratio and the FX liquidity ratio have changed in the opposite direction of the systemic risk indicator with a lead of two or three quarters.

본 연구에서는 높은 수준의 PTSD 증상을 유발하는 사건을 탐색하기 위해 외상사건을 DSM-Ⅳ-TR의 진단기준을 충족시키는 ‘진단기준사건’과 ‘생활스트레스 사건’으로 구분하고, 가장 고통스러운 사건 대비 PTSD 고위험군의 비율인 PTSD의 조건비율(conditional probability)을 확인하였다. 이를 위해 전국의 인구센서스 기준에 따라 성별 및 연령비율을 고려하여 표집한 성인 1,000명을 대상으로 외상사건을 조사하였고, 998명의 자료를 분석하였다. 진단기준사건을 살펴보면, ‘16세 이전의 성추행’, ‘기타사고 목격’, ‘16세 이전의 성폭행’, ‘16세 이전의 가정폭력 목격’, ‘재난’, ‘교통사고 겪음’, ‘교통사고 목격’, ‘기타사고 겪음’인 것으로 나타났으며, 생활스트레스 사건은 ‘법적 구속 또는 수감(본인 및 가족)’, ‘부모의 별거나 이혼’, ‘심각한 스트레스를 야기하는 실패나 절망’, ‘가족과의 극심한 갈등 또는 잦은 다툼’인 것으로 나타났다. 마지막으로 인구사회학적 특성 중 연령, 혼인상태, 종교유무가 PTSD 증상수준에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 주요 연구결과를 토대로 논의 및 시사점을 제시하였다.

In this study, to search for events that cause high levels of PTSD symptoms, traumatic events are classified into ‘criterion events’ that meet DSM-IV-TR criteria and ‘life stresssful events’, conditional probability of PTSD was confirmed. From a sample of 1,000 adults residing in South Korea, 998 statistically relevant samples were extracted. Criterion events include cases of ‘sexual harassment before age 16’, ‘sightings of other accidents’, ‘rape before 16’, ‘domestic violence before 16’, ‘disaster’, ‘traffic accidents’, ‘other accidents’. Life stressful events appeared to be ‘legal arrest or detention(person and family)’, ‘parental separation or divorce’, ‘failure or despair causing serious stress’, ‘extreme conflict with family or frequent quarrels’. Among the demographic characteristics, age, marital status, religion were found to affect PTSD symptoms. The implications and limitations of these results are discussed.

The determination of the required seawall height is usually based on the combination of wind speed (or wave height) and still water level according to a specified return period, e.g., 50-year return period wind speed and 50-year return period still water level. In reality, the two variables are be partially correlated. This may be lead to over-design (costs) of seawall structures. The above-mentioned return period for the design of a seawall depends on economy, society and natural environment in the region. This means a specified risk level of overtopping or damage of a seawall structure is usually allowed. The aim of this paper is to present a conditional risk probability-based seawall height design method which incorporates the correlation of the two variables. For purposes of demonstration, the wind speeds and water levels collected from Jiangsu of China are analyzed. The results show this method can improve seawall height design accuracy.

Suppose that { $X_{i}$ } is a stationary AR(1) process and { $Y_{j}$ } is an ARX process with { $X_{i}$ } as exogeneous variables. Let $Y_{j}$ $^{*}$ be the stochastic process which is the sum of $Y_{j}$ and a nonstochastic trend. In this paper we consider the problem of estimating the conditional probability that $Y_{{n+1}}$$^{*}$ is bigger than $X_{{n+1}}$, given $X_{1}$, $Y_{1}$$^{*}$,..., $X_{n}$ , $Y_{n}$ $^{*}$. As an estimator for the tolerance probability, an Mann-Whitney statistic based on least squares residuars is suggested. It is shown that the deviations between the estimator and true probability are stochatically bounded with $n^{{-1}$2}/ order. The result may be applied to the stress-strength reliability theory when the stress and strength variables violate the classical iid assumption.umption.n.

This paper presents one possible solution to theissue raised in Chung and Mascarenhas (2023), namely that the compositionalsemantics of Korean conditional evaluatives yields a modal semantics which isinsensitive to the probability of the modal prejacent. While Chung andMascarenhas’s semantics better captures people’s naive reasoning behaviorcompared to extant theories of modality, its complete ignorance to theprobability of the modal prejacent raises empirical concerns, particularly whenthe modal prejacent is extremely unlikely. In this paper, I point out that thisproblem arises from the assumption that the valuation of ‘If , then  ’ involvesconditionalization on . I show that the problem can be avoided by takingconditionals to denote the degree to which the antecedent confirms theconsequent, as put forth in the evidential support theory of conditionals (Douven2008). I also discuss potential concerns arising from this fix in the deontic domain, and offer a solution by drawing insights from Stephen Finlay’s (2009)end-relationalism.

본 연구에서는 원-달러 외환시장에서 환율이 움직이는 방향의 조건부확률을 다양한 시간척도 자료를 이용하여 분석하여, 외환시장의 효율성이 시간척도와 관련될 수 있다는 실증적 증거를 새로운 관점에서 제시하고자 한다. 본 연구에서 얻은 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 환율 변동 방향의 시계열에서 계산된 조건부확률들이 50%와 현저하게 다르게 나타나므로 환율 변동 방향은 랜덤워크를 한다고 보기 어렵다. 이러한 결과는 원-달러 외환시장이 효율적이지 못하다는 것을 의미한다. 둘째, 환율 변동의 조건부확률들이 50%와 현저하게 다르게 나타나는 정도는 시간척도에 따라 차이나며, 특히 고빈도 자료에서 랜덤워크 가설이 강하게 기각되었다. 이 결과는 큰 시간척도의 관점에서 보면 외환시장은 효율적이지만, 작은 시간척도의 관점에서 보면 외환시장은 효율성이 낮다는 것으로 해석될 수 있다. 이상의 결론들은 외환시장의 효율성에 대해 분석하거나 외환시장의 움직임을 예측하는 작업에는 시간척도를 중요하게 고려할 필요가 있다는 것을 의미한다.

In this paper we analyze the conditional probability of the direction of Korea Won (KRW) - US Dollar (USD) foreign exchange rate fluctuations by several time-scales, and propose a new empirical evidence that efficiency of foreign exchange market depends on the time-scale considered. The main findings of this study are as follows; First, the directions of foreign exchange rate fluctuations do not walk randomly, because the calculated values of conditional probability of the directions of the foreign exchange rate fluctuations are significantly different from 50%. This fact implies that the foreign exchange market is not sufficiently efficient. Second, the degree of the discrepancy between the calculated conditional probabilities and 50% is different by time-scale, and especially the random walk hypothesis is rejected significantly in high frequency data. This results can be interpreted as suggesting a new standpoint that the efficiency of foreign exchange market is related to time-scale.

Early diagnosis of pancreatic cancer had been considered one of the important barrier for successful therapy since the five year survival rate after treatment of pancreatic cancer was critically low. Nonetheless, patients often miss the golden time of treatment because they rarely visit the hospital until their symptoms are severe. To overcome these problems, a lot of information about the patient's symptoms should be applied as biomarkers for early diagnosis. For this reason, a biomarker for early detection of pancreatic cancer (CA19-9) has been developed as a diagnostic kit. However, since the diagnosis is not accurate enough, pancreatic symptoms (abdominal pain, jaundice, anorexia, diabetes, etc.) and biomarkers (CA19-9) should be considered together. We develop an intelligent diagnostic system that considers CA19-9 and the incidence of pancreatic cancer for pancreatic symptoms that was determined by studying a large number of patient information. It shows a higher accuracy than one using CA19-9 alone. It may increase the survival rate of pancreatic cancer because it can diagnose pancreatic cancer early.

In this paper, we proposed the intelligent navigation agent model for successive electronic commerce management. For allowing intelligence, we used conditional probability and trapezoidal fuzzy number. Our goal of study is make an intelligent automatic navigation agent model.

한국어 형태소 분석 및 태깅은 크게 2가지 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계는 어절을 분석하여 후보들을 생성하는 것으로, 여러 의미를 가진 어절은 이 단계에서 다양한 후보들이 생성된다. 두 번째는 문맥 정보를 이용하여 후보 중에 가장 적절한 하나를 선택하는 단계로, 흔히 태깅이라 한다. 일반적으로 두 번째 단계에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, 이하 HMM)을 자주 사용하지만, 본 논문에서는 처리속도를 향상시킨 부분어절 조건부확률 모델을 제안한다. 이 모델은 우선적으로 인접 어절 정보를 이용하여 현재 처리 중인 어절의 의미를 결정하고, 예외적으로 용언이 인접한 경우에만 후보 정보의 극히 일부분을 이용한다. 실험 결과 정확률은 HMM의 96.49%보다 0.07% 낮았지만, 처리 소요 시간을 약 53% 감소시켰다.

In general, the Korean morpheme analysis procedure is divided into two steps. In the first step as an ambiguity generation step, an Eojeol is analyzed into many morpheme sequences as candidates. In the second step, one appropriate candidate is chosen by using contextual information. Hidden Markov Model(HMM) is typically applied in the second step. This paper proposes Sub-word Conditional Probability(SCP) model as an alternate algorithm. SCP uses sub-word information of adjacent eojeol first. If it failed, then SCP use morpheme information restrictively. In the accuracy and speed comparative test, HMM's accuracy is 96.49% and SCP's accuracy is just 0.07% lower. But SCP reduced processing time 53%.

본 연구에서는 학교에서 조건부 확률 개념을 학습하지 않은 6학년(12세) 수학 영재 학생들이 조건부 확률 문제를 어떻게 해결하는가를 사례 연구를 통해 보고하고자 한다. 본 연구에서는 3명의 영재 학생들에게 9개의 조건부 확률 문제를 제시하였으며, 이 문제들에 대한 영재 학생들의 문제해결 과정과 방법을 세밀한 관찰과 면담을 통해 확인하였다. 영재 학생들의 조건부 확률 문제해결 방법을 1차 분석 기준인 Jones et al.(1999)의 사고 특성과 본 연구자들이 설정한 2차 분석 기준에 의해 범주화하였다. 또한 영재 학생들의 조건부 확률 문제해결에서 나타난 공통된 특징과 질적으로 다른 차이점을 분석하였다. 본 연구 결과, 영재 학생들의 문제해결 방법은 3가지로 범주화되었으며, 각각의 영재 학생은 문제에 포함된 맥락에 따라 서로 다른 범주의 문제해결 방법을 활용하는 것을 확인할 수 있었다.

This research intends to look into how mathematically gifted 6th graders (age12) who have not learned conditional probability before solve conditional probability problems. In this research, 9 conditional probability problems were given to 3 gifted students, and their problem solving approaches were analysed through the observation of their problem solving processes and interviews. The approaches the gifted students made in solving conditional probability problems were categorized, and characteristics revealed in their approaches were analysed. As a result of this research, the gifted students' problem solving approaches were classified into three categories and it was confirmed that their approaches depend on the context included in the problem.

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

The rapid growth of the World Wide Web and online information services has generated and made accessible a huge number of text documents. To analyze texts, selecting important keywords is an essential step. In this paper, we propose a feature selection method that combines a term frequency-inverse document frequency technique and symmetrical conditional probability. The proposed method can identify features with N-gram, the sequential multiword. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through a real text data from the machine learning repository, University of California, Irvine.

The role of domain-specific causal mechanism information and domain-general conditional probability in young children's causal reasoning on physics and psychology was investigated with the participation of 121 3-year-olds and 121 4-year-olds recruited from seven child care centers in Seoul, Kyonggi Province, and Busan. Children watched moving pictures on physical and psychological phenomena, and were asked to choose an appropriate cause and justify their choice. Results showed that young children's causal reasoning differed depending on domain-specific mechanism. In addition, their causal reasoning on physics and psychology differed by the developmental level of causal mechanism. The interaction of domain-specific mechanism and domain-general conditional probability influenced children's causal reasoning : evident conditional probability between domain-appropriate cause and effect helped children make more inferences based on domain-specific causal mechanism.

기존의 전자상거래시스템 검색 에이전트들은 고객이 상품 검색을 위해 사용할 수 있는 질의어에 대해 매우 제한적으로 동작해왔다. 본 논문은 고객이 전자상거래시스템에 접속하여 자신이 원하는 상품을 검색하기 위해 상품명을 제시했을 때, 해당 고객을 포함한 기존의 고객들의 프로파일 중 고객의 구매 행위에 결정적으로 영향을 미칠 수 있는 요소를 선행사건, 구매 성향과 관계된 요소를 후행사건으로 규정하여 고객에 대한 상품 적합도를 계산하고 적합도가 높은 상품 위주로 자동적으로 검색하여 고객에게 제시할 수 있는 퍼지-조건부 확률을 이용한 전자상거래 검색 에이전트를 제시한다.

In this paper, we proposed the intelligent navigation agent model for successive electronic commerce management. For allowing intelligence, we used fuzzy conditional probability and trapezoidal. we proposed the model that can Process the vague keywords effectively. Through the this, we verified that we can get the more appropriate navigation result than any other crisp retrieval keywords condition. Our goal of study is make an intelligent automatic navigation agent model.

하천의 제방은 홍수 시, 유수를 원활하게 소통시키고, 제내지를 보호하기 위해 하천을 따라 축조한 시설이다. 이러한 제방의 설계에는 제방의 재료에 대한 기준뿐만 아니라 수리/수문학적 요소, 지반공학적 요소, 구조적 요소들이 요구된다. 본 연구에서는 제방의 설계 요소 가운데 수리/수문학적 요소의 하나인 월류에 대한 기준을 검토하였다. 우리나라는 제방의 설계 시, 월류에 대한 안전성 확보를 위해 여유고를 설정하고 있는데, 여유고의 기준은 계획홍수량의 규모에 따라 결정되어 있다. 반면에 미국은 제방 월류에 대한 안전성 평가 지표로서 여유고와 위험도 개념의 조건부 비 초과 확률(conditional nonexceedance probability; CNP)을 사용하고 있다. 조건부 비 초과 확률이란, 주어진 홍수의 정도 아래에서 목표 수위(target stage)가 초과되지 않을 확률이다. 본 연구에서는 국내에서 기 수립된 실제 하천의 제방고와 조건부 비 초과 확률, 여유고가 고려된 미국의 기준을 적용하여 도출된 제방 소요 높이에 근거하여 국내 기준의 적절성을 검토하였다.