Earticle

국내 주식시장은 1997년 9월 외환위기 이후 커다란 변화를 겪게 되었다. 외환위기 이후 국내 금융시장이 개방되면서 해외자본이 주식시장과 채권시장, 외환시장으로 들어왔다 나가기를 반복하고 있다. 국내 주식시장은 외환 위기 이전에는 대부분 국내 자본에 의해 영향을 받아왔다. 그러나 외환위기 이후에는 해외자본에 의해 절대적인 영 향을 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 두 구간의 동향을 살펴보고 외환위기 이후 종합주가지수의 변동성에 어떠한 변화가 나타나고 있는지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 두 구간의 차이를 살펴보고자 일간과 주간, 월간의 정규분포와 첨도, 왜도를 구하여 두 구간의 변동성과 기울임 현상을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 향후 국내 주 식시장의 움직임도 예측하고자 한다. 분석 결과 외환위기 이후 등락폭은 감소하였으나 중장기적으로 종합주가지수의 방향성은 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 있다. 이를 근거로 향후 국내시장은 방향성을 보면서 중장기적인 투자가 바 람직해 보인다.

The domestic stock market has been subjected to a major change since the September 1997 financial crisis. Foreign capital came repeat themselves in the stock market and bond market, foreign exchange market opening up domestic financial markets after the financial crisis. The domestic stock market has been most affected by domestic capital before the financial crisis. But it has been receiving an absolute influenced by foreign capital after the financial crisis. The purpose of this study is to analyze the trends in the two sections that look at any changes in the volatility of the KOSPI appears after the crisis. To this, obtained a daily⋅ weekly⋅monthly normal distribution and kurtosis, skewness degree it should be analyze the tilt phenomenon and variability of the two intervals. This study also predict the future movement of the domestic stock market Based on this, look at the difference between the two sections. Analysis result, after the financial crisis change width has a reduction but direction of the KOSPI has appeared relatively distinct in the medium to long term. Based on this future market seems desirable the mid- to long-term investment looking for direction.

본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장 거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대 하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대 로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균 등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차 를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상 황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.

This study reviewed the process of applying the Monte Carlo simulation technique to the traffic allocation problem of metropolitan subways. The analysis applied the assumption of a normal distribution in which the travel time information of the inter-station sample is the basis of the probit model. From this, the average and standard deviation are calculated by separating the traffic between stations. A plan was proposed to apply the simulation with the weights of the in-vehicle time of individual links and the walking and dispatch interval of transfer. Long-distance traffic with a low number of samples of 50 or fewer was evaluated as a way to analyze the characteristics of similar traffic. The research results were reviewed in two directions by applying them to the Seoul Metropolitan Subway Network. The travel time between single stations on the Seolleung-Seongsu route was verified by applying random sampling to the in-vehicle time and transfer time. The assumption of a normal distribution was accepted for sample sizes of more than 50 stations according to the inter-station traffic sample of the entire Seoul Metropolitan Subway. For long-distance traffic with samples numbering less than 50, the minimum distance between stations was 122Km. Therefore, it was judged that the sample deviation equality was achieved and the inter-station mean and standard deviation of the transport card data for stations at this distance could be applied.

In this study, we estimated the number of secondary COVID-19 infections caused by students with potential transmission potential home. When the existing Monte Carlo method was applied to Korean data, the average number of household members of the second COVID-19 infected was predicted. The summary of this study is as follows. First, in general, the number of secondary infections by students returning home from school is greatly influenced by the virus infection rate of each student group they contact while returning home from school. Korea-based empirical research on this is needed. Second, the number of secondary infections by Korean students was relatively lower than that of previous studies. This can be interpreted as being due to the domestic furniture structure. Third, unlike previous studies that assumed the distribution of secondary infected individuals as normal distribution, assuming a negative binomial distribution, the number of secondary infected individuals was sensitively changed according to the estimated parameters. Interpretation of this result shows that the number of secondary infections may vary depending on the time of decision making, the target region, and the target student group. Finally, according to the results of this analysis, a proposal was made to support education policy decisions.

저자는 자신의 작업을 중심으로 수학과 미술의 연결고리, 즉 정상분배의 수행성을 탐구하는 수단으로서 수학적 모델의 원리를 고찰한다. 본 논문은 자신의 작업과 제작과정 에 대한 기술과 작업과 제작과정 모두에 작용하는 수학적 측면에 대한 분석으로 구성되어 있다. 분석의 부분은 작가 자신과 가상의 질의자 간의 문답 형식으로 제시되고, 작가의 동기와 수학이 작업과정에 작용하는 상이한 면들을 포괄하여 진행된다. 행위자 연결망 이론가인 미셀 칼론의 이론에 따라 제작과정은 ‘번역’의 연쇄망으로 기술될 것이며, 예술작품이 점점 수학적 공식의 대변인이 되지만 결국 전복하는 과정을 보여준다. 이 분석 부분은 수학을 사용하는 작가들의 간략한 토론으로 마무리된다.

The paper at hand reflects on the intertwinement of mathematics and art using the example of the author’s art project: a meditation on the principle of mathematical modeling by means of exploring the performativity of the normal distribution. The article comprises of a description of the artworks, an account of their manufacturing process and an analysis of the mathematical aspects in both the artworks themselves and their genesis. The analysis part is presented in form of a dialogue between a fictitious questioner and the artist. It embraces the artist’s motives and the different levels on which mathematics comes into play. Referring to actor-network-theorist Michel Callon the production process will be delineated as a chain of “translations” where the artwork by and by becomes the “spokesman” of a mathematical formula, however, in the end commits treason. The analysis part is rounded out with a brief discussion of artists that employ mathematics.

본 연구에서는 지진하중에 대한 구조물의 동적해석 과정에서 실제적이고 신뢰성 있는 확률·통계적 지진응답 결과를 얻기 위해 로그정규분포 기반 지진응답 도출 방안을 제안하였다. 이를 위해 미국지질조사국(USGS)에서 제시한 로스앤젤레스 지역 지진재해도에 따라 50년 동안의 발생 초과확률이 2%, 5%, 10%인 30개 지진데이터들을 활용하였 다. 해석 대상으로서는 기본적인 동적거동 파악을 위해 단자유도계를 선정, 이의 고유진동주기 별 응답을 나타내는 응답 스팩트럼을 도식하여 응답 추이를 분석하였다. 최종적으로 도출된 로그정규분포 기반 응답의 경우 기존의 정규분포 기 반 응답에 비해 모든 고유주기 영역에서 상대적으로 낮은 응답을 보였다. 제안된 로그정규분포 기반의 지진응답 평가는 성능기반내진설계를 위한 경제적 평가 방식으로서의 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

This study suggests a method for deriving earthquake response based on log-normal distribution in order to obtain realistic and reliable probability and statistical seismic response of structures. The development of three earthquake suites were presented, with a brief description of 2%, 10%, and 50% in 50 years probability of exceedance according the USGS Los Angeles probabilistic seismic hazard maps. In order to analyze the basic dynamic behavior, a Single-Degree-of-Freedom (SDOF) structure was selected and the seismic response spectrum representing the response of each natural period was plotted. Overall, the mean response values presented through the log-normal distribution is lower than the standard normal distribution. Thus, it is considered that the former method can be provided as the effective cost on performance-based seismic design more than the latter one.

이 연구는 미지의 대각선 공분산 행렬을 갖는 다변량 정규분포에서 평균 벡터를 추정하는 문제를 다룬다. 이를 위해, 균형 잡힌 손실 함수에 기반하여 두 가지 유형의 추정량을 제안하고, 이들의 추정량을 비교하여 보다 유효한 추정 방법을 제시하고자 한다. 연구에서는 최대우도추정량(MLE)을 기반으로 첫 번째 유형의 추정량을 도 입하고, 이 추정량이 MLE를 개선할 수 있는 충분조건을 도출한다. 그 후, MLE와 Lindley형 추정량을 결합하여 새로운 유형의 추정량을 제시하고, 이들이 적절한 조건 하에서 Lindley형 위험 함수보다 더 작은 위험 함수를 갖 는다는 것을 증명한다. 제안된 두 가지 추정량은 기존의 MLE나 Lindley형 추정량에 비해 보다 유효한 추정 방법 을 제공한다. 수치 실험을 통해 제안된 추정량들이 기존 추정량들과 비교하여 더 우수한 추정량임을 확인할 수 있 었다. 본 연구에서 제안한 추정량은 다변량 정규분포에서 평균 벡터 추정의 정확도를 높일 수 있는 가능성을 시사 한다. 제시된 방법들은 이론적으로 우수함을 입증했으며, 실제 데이터에 대한 적용 가능성도 높을 것으로 기대된 다. 향후 연구에서는 다른 유형의 손실 함수나 다변량 분포에 대해서도 유사한 접근을 확장할 수 있을 것이다. 마 지막으로, 제안된 추정량들의 유효성 평가를 위해 수치 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

In this paper we estimate the mean vector of a multivariate normal distribution with unknown diagonal covariance matrix. Two classes of estimators for the mean vector is presented by their performance according to the the balanced loss function. First, we introduce a class of estimators derived from the maximum likelihood estimator(MLE) and provide a sufficient condition on the shrinkage function to improve upon the MLE. Then, from the MLE and the Lindley type estimator we build a new class of estimators, and under a simple practical condition, we show that their risks are less than those of Lindley type estimator, which explains why they perform better. We conclude the paper with numerical results that confirm the performance of the proposed estimators.

품질향상을 위한 효과적인 공정관리체계는 기업의 생존에 있어서 매우 중요하다. 최근에는 제품의 수명과 관련된 신뢰성이 강조되면서, 신뢰성분포로 불리는 비정규분포하에서의 공정관리가 핵심과제로 여겨지고 있다. 특히 품질특성치가 비정규분포를 따를때, 정규가설에 기초한 공정관리기술을 사용한다면 심각한 오류가 초래될 수 있기 때문에, 비정규분포에서의 관리도와 신뢰성샘플링계획에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구의 목적은 비정규분포에서의 관리도와 신뢰성샘플링계획에 대한 최근연구를 조사하고, 보다 합리적이고 신뢰도 높은 공정분석에 대한 연구동향을 소개함으로써, 비정규분포하에서의 공정관리에 대한 발전적인 연구방향을 제시하는 것이다.

It is an important and urgent issue to improve process capability in quality control. Process capability refers to the uniformity of the process. The variability in the process is a measure of the uniformity of output. A simple, quantitative way to express process capability, the degree of variability from target in specification is defined by process capability index(PCI). Almost process capability indices are defined under normal distribution. However, these indices can not be applied to the process of non-normal distribution including reliability. We investigate current research on the process of non-normal distribution, and advanced method and technology for developing more reliable and efficient PCI. Finally we suggest the perspective for future study.

본 연구는 유럽식 콜옵션 가격결정의 유도과정에 대하여 기존의 연구와는 달리 재무론의 가격결정이론에 핵심적인 역할을 하는 가격결정핵을 옵션이론에 적용시켜 새롭게 B-S의 OPM을 유도하는 방법에 대하여 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 가격결정핵으로부터 선도가격결정핵과 자산고유-가격결정핵의 개념을 도입하였다. Poon-Stapleton(2005)은 전통적인 유도방법에 따라 주어진 가정하에 B-S OPM을 두 가지의 방법으로 유도한 Brennan(1979)의 연구에 기반을 두고 있다. 그들은 Brennan의 가정을 완화함과 동시에 가격결정핵의 개념을 도입하여 두 가지 방법의 B-S OPM을 유도하는 방법을 제시하였다. 첫 번째는 기초자산이 로그노말분포를 하고 자산고유-가격결정핵이 멱함수를 가지는 경우이고, 두 번째는 기초자산이 정규분포를 하고 선도가격결정핵이 로그노말분포를 가정하는 경우이다. 본 연구는 이와 같이 Brennan에 의해 제시된 두 가지 방법의 B-S OPM의 유도과정에 대하여 가격결정핵에 근거하여 유도한 Poon-Stapleton의 연구에 기초를 두고 있다. 따라서 본 연구는 가격결정핵에 근거하여 B-S의 OPM을 유도하기 때문에 비교적 최근의 이론을 적용한 새로운 유도방법을 시도한 점과 국내에 처음으로 가격결정핵이론에 근거하여 B-S OPM을 유도할 수 있음을 소개하는 점에서 의의가 크다고 하겠다. 그리고 Poon-Stapleton의 유도과정과 달리 선도가격결정핵에 대한 독자의 이해도를 높이기 위하여 재무론에 충실하도록 체계적이고 분석적으로 모형을 유도하였다. 더구나 두 번째 방법의 B-S의 OPM 유도과정에서 Poon-Stapleton의 연구에 오류가 있음이 발견되어 독자적으로 이들의 오류부분을 수정하여 B-S의 OPM을 유도한 결과, Brennan(1979)과 Krouse(1986)의 연구와 일치함으로써 본 연구의 유도과정이 옳음을 확인하였다

We use the one-period complete markets model to derive the B-S OPM. We show two derivation methodologies depend on the underlying asset’s distributions and in particular, on the shapes of the pricing kernel which sub-classifies the spot pricing kernel, the forward pricing kernel and the asset-specific kernel. Fisrt, we derived a model of contingent claims prices, where the underlying asset has a lognormal distribution, and the asset-specific pricing kernel has power function which has constant elasticity. These assumptions are sufficient to establish the B-S OPM for the prices of European-style options. Second, then we extended the analysis to contingent claims on the underlying asset with normal distribution and the forward pricing kernel is lognormal. These assumptions are also able to derive the B-S OPM for the prices of European-style options.

지난 몇 십년동안 전 세계적으로 제조기술 분야의 급속한 성장으로 대부분의 제조 업에서 눈부실만한 품질향상과 생산성 극대화를 이루어 왔다. 하지만 현재 제조기술 분야는 새로운 문제에 직면하고 있다. 실제 현장에서 관리하고자하는 품질특성은 정규 분포를 따르지 않는 경우가 많은데, 대부분의 통계적 공정관리기술체계가 정규분포를 기반으로 하고 있다는 것이다. 이러한 이유로 비정규 공정에서 극소불량관리, 미세변 동관리에 대한 연구가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 비정규 공정에서 불량률을 관리하기 위해 누적합 관리도와 다양한 비정규 분포를 대표할 수 있는 Burr 분포를 선택하여 적용방법을 모색한다.

Due to the various characteristics from the pseudo random number generator or many kinds of deterministic devices such as arithmetic processing units, new principles and test schemes should be proposed for assessment of true random number generator. In this contribution, a novel viewpoint on designing a Normal distribution sampler applicable for implementing a homomorphic encryption system based on Ring-LWE crypto scheme is proposed. We suggest a Gaussian normal distribution sampler described with HDL to create uniformly distributed pseudo random numbers which will be used for generating non-symmetric key matrices and error matrices using an open-source AES cryptographic module. The implemented sampler can be conducted with high-speed clock frequency with its succinct critical delay paths as well.

Firstly, simulation studies on the type I error probability and power of non-central skew-F testing statistic are given by using Monte Carlo method in this paper. Then, the characteristics of the skew-normal distribution are showed on the data of energy intensity in China. Also, skew-normal multivariate regression models are established to study the main influence factors of energy intensity for the whole country, eastern China and mid- western China respectively. On this basis, a GEE model is constructed to verify the robustness of the above skew-normal multivariate regression results. It shows that the technology progress, industry structure and energy consumption structure have significant influences on the energy intensity for the whole country, eastern and mid- western region, with the R&D input and electricity consumption proportion influencing negatively while the secondary industry proportion influencing positively. Moreover, the impacts of technology progress and energy consumption structure turn out to be quite different among regions. Finally, some countermeasures and suggestions are recommended in this paper.

On-line game service is the hottest game genre today, and one of major on-line game is MOBA (multiplayer online battle arena) game. In MOBA games, the collaboration of team players and team strategy are vital elements together, besides the individual player's game control capability. Thus important issue for the MOBA service providers is to detect bad players showing abnormal plays or appearances in games with embedded malicious intentions. Previous approach had been presented to cope with such players; however they have not yet shown any promising results to judge each player. In this paper, we propose an efficient and automatic abnormal player decision support scheme using PageRank and normal distribution to find and judge bad players. Our scheme computes BPR (bad player ranking) for each user, and BPR can be used in service provider’s final decision to decide a specific user as an abnormal player. Our scheme has main advantage that it requires small computational efforts to identify bad players, because we utilize PageRank algorithm which shows efficient computation and information search capability.

By assuming a progressively censored sample, we propose the approximate maximum likelihood estimator (AMLE) of the location nd the scale parameters of the two-parameter normal distribution and obtain the asymptotic variances and covariance of the AMLEs. An example is given to illustrate the methods of estimation discussed in this paper.

Many circular distributions are known to be not only asymmetric but also bimodal. Hidden truncation method of generating asymmetric distribution is applied to a bivariate circular distribution to generate an asymmetric circular distribution. While many other existing asymmetric circular distributions can only model an asymmetric data, this new circular model has great flexibility in terms of asymmetry and bi-modality. Some properties of the new model, such as the trigonometric moment generating function, and asymptotic inference about the truncation parameter are presented. Simulation and real data examples are provided at the end to demonstrate the utility of the novel distribution.