대도시권에서 지하철의 우회는 승용차 통행에 비해 지하철의 경쟁력을 떨어뜨리는 요인으로 지적되어 왔다. 그러나 새로운 지하철 시스템을 계획하거나, 기존의 운행 노선을 개선할 때 다른 가치들 (영업이익, 수요, 노선의 균등 분배 등)과의 관계에서 우회에 대한 최소기준 정도만 존재할 뿐 다른 가치들과의 가중에 대한 기준이 모호한 실정이다. 이 연구는 우회의 개념을 사용하여 수도권 지하철의 거리 효율 평가 모형을 다루고 있다. 연구의 목적은 지금까지의 우회율과 관련된 선행연구들에 대해 요약을 하고 새로운 거리 효율 평가 모형을 만들어보며, 이 모형을 수도권 지하철 3호선에 적용하는데 있다. 주요 결과는 두 가지로 나눠볼 수 있다. 첫째, 가장 크게 우회하는 OD는 '대치'역부터 '압구정'역까지였으며 우회계수는 1.93으로 나타났다. 이는 도로의 네트워크보다 약 1.93배 더 길게 우회하는 것을 의미한다. 한편, 수도권 지하철 3호선을 전체적으로 분석을 해본 결과, 도로의 네트워크보다 평균적으로 약 20% 더 우회하는 것으로 나타났다.
To understand the relationship between road-traffic noise and urban components such as population, building, road-traffic and land-use, the city of Cheongju that already has road-traffic noise maps of daytime and nighttime was selected for this study. The whole area of the city is divided into square cells of a uniform size and for each cell, the urban components are estimated. A spatial representative noise level for each cell is determined by averaging out population-weighted facade noise levels for noise exposure population within the cell during nighttime. The relationship between the representative noise level and the urban components is statistically modeled at the cell level. Specially, we introduce a spatial auto regressive model and a spatial error model that turns out to explain above 85 % of the noise level. These findings and modeling methods can be used as a preliminary tool for environmental planning and urban design in modern cities in consideration of noise exposure.
본 연구에서는 도로 네트워크에서 노드의 연계성 평가 모형을 제시하였다. 우선 두 노드 간의 경로 수, 경로의 굴곡도, 설계속도 및 용량을 고려하여 노드 간 연계성 지수를 정의하였다. 노드의 연계성은 그 노드와 타 대상 노드들 간의 연계성 지수의 가중 평균으로 산출되는데, 여기서 대상 노드들과의 연결 가중치는 통행수요와 거리에 의해 결정된다. 본 연구에서 개발한 연계성 평가 모형을 가상 가로망에 적용한 결과 모형이 적용 가능하고 적정한 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연계성 평가 모형은 통행 단위를 통일시키고 철도 링크의 용량 산정 문제를 해결하면 철도 네트워크를 포함하는 통합 교통 네트워크의 연계성 분석에도 활용될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1327-1336
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2017
본 연구에서는 단기 예측을 위한 자기회귀누적이동평균모형, 역전파 신경망 및 유전자 알고리즘의 결합 적용에 대하여 논의하고 이를 통한 유전자-신경망 알고리즘의 효용성을 살펴본다. 일반적으로 역전파 알고리즘은 지역 최소값에 수렴될 수 있는 단점이 있기 때문에, 여기서는 예측 정확도를 높이기 위해 역전파 신경망 구조를 최적화하고 유전자 알고리즘을 결합한 유전자-신경망 알고리즘 기반 예측모형을 구축한다. 실험을 통한 오차 비교는 KOSPI 지수를 이용한다. 결과는 이 연구에서 제안된 유전자-신경망 모형이 역전파 신경망 모형과 비교할 때 예측 정확도에서 어느 정도 유의한 효율성을 보여주고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.323-334
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2015
J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 예측된 미래의 경기상황을 반영할 수가 없다. 본 연구에서는 주가의 변동요인인 워너 확률과정을 기업의 고유요인과 경기변동요인으로 구분한 원-팩터 (One-factor) 모형을 제안하여 미래 경기변동 공통요인을 미리 예측하여 반영함에 따라 장기적인 주식 보유기간에도 선제적인 리스크관리를 실시할 수 있도록 한다. 또한 미래 경기변동요인이 예측값으로 고정됨에 따라 포트폴리오를 구성하는 주가들이 서로 독립성을 만족하게 되여 포트폴리오의 분산을 최소화하는 각 주식의 투자금액을 결정하는 것은 물론 포트폴리오 VaR가 개별 VaR의 합으로 분해되어 목표로 하는 최대손실금액에 따른 포트폴리오의 구성을 효율적으로 실시할 수가 있다.
국내 철도역사는 장래 지역사회 및 산업경제 발전 등을 고려하여 역사의 평균적인 1일 이용객량을 산정하고 이를 활용한 역사 규모설계가 시행 중이다. 하지만, 평균적인 1일 이용객 데이터는 1년간 다변화되는 이용객을 고려하지 못해 문제가 제기되고 있는 실정이다. 이에 대표적으로 광주송정역은 개통 후 당초계획 보다 많은 이용객으로 인해 역사 혼잡이 가중되고 있다. 따라서 본 연구에서는 1년간 다변화되는 이용객 고려를 위해 도로의 설계 시 활용되는 설계시간계수 개념을 인용하여, 철도분야에서 활용하고자 한다. 계수 산정을 위해 철도이용객 데이터를 수집하고 지수모형 및 삼차방정식 모형을 활용하여 곡선모형 추정도 및 신뢰도 검증을 시행하였다. 변곡점 산정을 통한 설계시간계수 도출결과 지수모형을 활용하는 것이 철도이용객 설계시간계수 값을 잘 반영되는 것으로 분석되었다.
Banz(1981)와 Reinganum(1981)에 의한 실증연구에 의한 소기업과 대기업간의 수익률차이는 자본자산가격결정모형(CAPM)에 의하여 설명될 수가 없는 결과 즉, 과거의 체계적 위험과 기업규모를 기준으로 보면 도구변수(instrumental variable)인 기업규모는 추정된 CAPM의 베타에 대하여 통제한 연후에도 포트플리오간의 평균수익률에 대하여 통계적으로 유의적인 설명력을 가진다는 것이다 이것은 주식의 위험조정후수익률(risk-adjusted return)이 기업규모와 부(負)의 관계에 있다는 것으로서, CAPM으로서는 설명되지 않는 이상(異常)수익률 현상이다. Banz와 Reinganum 이후 미국학계에서 그동안 수많은 연구들이 규모효과에 대한 설명을 시도하였으나 아직도 완전한 설명은 존재하지 않고 있다. 본 연구는 우리나라 주식시장에서의 규모효과 존재여부에 관한 기존의 몇몇 연구들이 갖고 있는 방법론상의 문제점들을 제거함으로써 규모효과의 존재여부를 새로이 검증하였다. 특히, 동일가중지수수익률(equal-weighted index return)은 효율적 포트폴리오수익률이 나 종합주가지수수익률은 비효율적 포트폴리오수익률이라는 황선웅 이일균(1991)의 연구 결과를 고려하여, 시장수익률 대용치로서 종합주가지수수익률을 사용할 경우 규모효과의 검증결과가 어떠한 영향을 받는지도 아울러 분석하였다. 1980-90년의 기간을 대상으로 하여 실증분석한 결과, 먼저 동일가중지수수익률을 시장수익률로 사용할 경우 체계적위험 추정치와 기업규모간에는 부(負)의 관계가 존재하고 있음이 관측되고 있으며, 기업규모포트폴리오의 초과수익률 추정치도 대형주는 물론 소형주의 경우에도 통계적으로 유의하게 영(零)과 다르지 않다. 그 결과 최소한 1980-90년의 경우 우리나라 주식시장에는 규모효과가 존재하였다는 실증적 증거가 발견되지 않는다. 그러나 종합주가 지수수익률을 시장수익률로 사용하면 소형주에 대한 체계적위험이 대형주의 경우보다 오히려 작게 나타나고 있으며, 그에 따라 통제적으로 유의한 규모효과가 존재하는 것처럼 나타나고 있어 종합주가지수수익률은 시장수익률 대용치로 적절하지 않음을 제안하고 있다.
본 논문은 $2001{\sim}2005$사업 연도까지 5년간 패널자료로 국내 10개 손해보험회사를 대상으로 비모수적 방법인 DEA-CCR, BCC 모형과 DEA/Window 모형을 이용하여 정태적, 동태적 효율성 변화를 살펴보고, 효율성 결정요인과 관련 다양한 방법으로 비교하기 위해 가중최소자승추정법(GLS), 토빗 모형(Tobit model), 고정효과 모형(Fixed effect model), 확률효과 모형(Random effect model)을 이용한 정태적 패널 모형, 일반화적률추정법(GMM)을 이용한 동태적 패널모형으로 살펴 보았다. 첫째, 정태적 효율성 분석결과 평균 기술효율성은 15.5%의 비효율성을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 비효율성은 규모비효율성에 더 큰 원인이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 안정성 여부를 판단하기위한 동태적 효율성 분석결과 기간에 따라 각 손해보험회사별로 표준편차, LDP, LDY 값이 차이를 나타내고 있었다. 셋째, 기술효율성 결정요인 분석 결과 고정효과 모형의 설명력이 다른 모형들보다 높았고, GMM은 모든 결정요인들에 대해 유의적으로 나타났다. 그리고 기술효율성 증대를 위해서는 토지, 건물같은 부동산 비중 축소를 통한 수입보험료 증대가 가장 중요한 것으로 나타났다.
교통수요 예측 결과는 교통계획 및 운영과 같은 의사결정 과정에서 매우 주요하게 작용되고 있다. 교통수요 예측 시 적용되는 기존 교통수요 예측 4단계 모형은 지정된 기점과 종점 간의 통행만을 대상으로 하며 모형의 특성상 접근성 향상에 따라 유발되는 수요는 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존 모형의 한계를 보완하고 모형의 추정력 및 신뢰성을 제고하기 위해 접근성을 반영한 전국 지역 간 통행발생 및 통행분포모형 개발에 목적을 두었다. 접근성을 반영한 통행발생 및 통행분포모형 정산 결과, 접근성 계수의 부호는 양(+)의 값으로 추정되었다. 통행목적 중 업무통행은 타 목적통행에 비해 외부요소의 제약에 가장 둔감한 것으로 나타났으며 여가통행은 통행비용에 가장 민감한 것으로 나타났다. 정산된 통행발생 및 통행분포모형을 관측자료 와의 비교를 통해 검증한 결과, 접근성을 반영한 모형의 가중평균(weighted average) 오차율(%), RMSE(Root Mean Square Error), 총 오차량(total error)등이 기존 모형에 비해 감소하는 것으로 나타남에 따라 모형의 추정력 및 신뢰성이 개선됨을 확인하였다.
영상은 렌즈를 통하여 형성된 이미지로 많은 응용 분야에서 사용된다. 디지털 기기로 획득한 디지털 영상은 수치화된 자료로 통계분석이 가능하며, 신속하고 효율적인 작업이 가능하게 한다. 영상처리 분야에서는 화질의 개선을 위해서 잡음을 제거하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법으로 통계적 방법들을 사용하여, 에지의 방향과 크기를 적용한 새로운 잡음 제거 방법을 제안한다. 이 방법은 동일한 방향에 위치한 화소들에 대하여 로버스트 회귀모형을 적용하고 해당 화소의 밝기 값을 추정한다. 추정된 화소의 밝기 값은 에지의 크기가 가중값으로 사용되어 평균필터의 성능을 개선한다. 모의실험의 결과, 제안한 방법은 특징을 포함하는 화소를 잘 유지하며, 잡음 제거 성능도 기존의 방법보다 개선되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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