강우는 우리의 일상생활뿐만 아니라 각종 산업 활동 및 레저스포츠 등 많은 분야에 영향을 주는 중요한 기상 현상이다. 최근 들어 우리나라는 기후변화로 인해 과거 장마기간에 발생하였던 강우집중 현상이 장마기간 전후되어 발생하는 게릴라성 집중호우나 급작스런 이상강우의 형태를 보이고 있으며 그로 인해 홍수 예 경보체계 구축에 대한 중요성이 높아지고 있다. 하지만 우리나라의 경우 홍수 예 경보 체계 및 수공구조물 건설 등이 국가하천 위주로 운영되어 소하천에 대한 연구와 대책이 부족한 실정이다. 최근 이상호우에 의한 홍수피해 사례를 보면 지방하천 혹은 소하천으로부터 발생한 재산 및 인명피해가 크다는 것을 알 수 있으며 이를 관리하기 위한 시스템 구축이 절실한 상황이다. 특히 도시하천의 홍수방재를 위해서는 안정적이고 체계적인 도시하천관리가 필요한데 이를 위해서는 도시하천의 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 국내에서 하천의 특성에 관한 연구동향을 살펴보면 대부분의 연구가 하천수질 관점에서 하천특성을 규명하는 목적으로 수행 되었고 홍수 방재를 위한 수문학적인 관점에서의 하천 특성을 도출하는 연구는 미비한 실정이다. 수문학적 관점에서의 하천특성은 유역면적, 도달시간, 형상계수 등 유역특성인자를 말하며 국내 하천에 적용 할 수 있는 대표 유역특성인자를 도출을 위해서는 통계학적인 방법이 필수적이다. 그 중에서도 요인분석, 주성분분석, 군집분석 등 다변량 통계기법을 이용한 분석 필요하다. 본 연구에서는 GIS분석과 지자체에서 제공하는 소하천정비기본계획을 통해 도시하천의 유역특성인자를 선정하고, 수문분야에서의 적용성이 높은 다변량 통계분석기법을 이용하여 우리나라를 대표할 수 있는 도시하천의 특성 및 권역별 도시하천의 특성을 도출하였다. 또한 대조군에 적용하여 도출된 특성의 적정성을 평가하였고 이를 통해 도시하천 관리에 이용될 수 있는 도시하천의 특성을 제시하고자 한다.
최근 소셜 네크워크 서비스의 발달로 인해 개인의 감정이나 의견을 표현하는 소셜 데이터들이 하루에도 수백만 건씩 생산되고 있다. 또한 소셜 데이터는 개인의 의견에 또 다른 생각을 더하는 등 정보의 생산과 소비가 누구나 가능해짐으로써 사회현상을 잘 반영해주는 도구로 성장하고 있다. 본 연구에서는 블로그에 올라온 부정적인 감성어들을 분석하여 블로거의 감성변화를 탐지하기 위해 다변량 관리도를 이용하고자 한다. 이를 위해 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일 사이에 생성되었던 모든 블로그를 사용하였다. 품질 특성치가 다변량으로 주어지는 경우 호텔링의 $T^2$ 관리도가 널리 사용된다. 그러나 이 관리도는 품질 특성치들의 분포가 다변량 정규분포라는 가정을 하고 있어, 비정규 다변량 자료에 대한 관리도의 성능은 좋지 않다. 이에 본 논문에서는 Sun과 Tsung (2003)이 제안한 써포트 벡터머신에서 단일 집합 분류 기법 중 하나인 SVDD(support vector data description) 알고리즘과 이를 확장한 K-관리도를 소개하고, 실제 데이터 분석에 적용해 보았다.
시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.
고품질의 제품과 조업 안전을 확보하기 위해서는 적절한 실시간 공정 감시 및 진단 시스템이 설치되어있는 것이 무엇보다 중요하다. 공정 감시 시스템과 결합된 신뢰도 높은 진단 시스템은 공정에서 발생한 특별한 사건이나 사고의 근본적인 원인과 공정 변수를 알려준다. 본 연구에서는 다변량 통계 분석과 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 이 진단시스템은 비선형 데이터 표현과 필터링을 통한 지능적 데이터 표현으로 구성되어 있다. 진단 성능을 평가하기 위해 사례연구를 수행하였으며 다른 방법론과의 결과를 비교하기 위하여 진단 결과와 미래값 추정 방법을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 비교된 진단 방법론들에 비해 신뢰도 높은 진단 결과를 얻을 수 있었다.
이 연구는 다변량 통계 기법을 이용한 물리검층 자료로부터의 암석물리학상 결정으로 암상을 예측하는 것이다. 기술 통계 분석으로 물리검층 자료의 특성을 파악하고 주성분 분석에 의한 다변량 검층 자료들의 상관도 분석을 통해 변수들을 변환시켜 새로운 변수인 주성분을 구하고 변수들의 차원을 축소한다. 통계적 방법에 의한 주성분 검층 자료의 구획에 의한 효율적 자료 축소와 계산의 효율성을 높여 양질의 해석결과를 얻을 수 있다. 구획된 주성분 검층 자료로부터 계보적 군집 분석에 의해 암석물리학상을 결정한다. 최적 암석물리학상의 수는 전체 변동과 군집내의 변동사이의 비와 코어자료 등에 의해 비교 결정된다. 이 연구에서 개발된 암석물리학상 결정법을 국내대륙붕 물리검층자료에 적용한 결과 결정된 암석물리학상은 시추 코어 및 시추 암편 분석에 의한 암상 구분화와 잘 일치하였다. 이러한 연구는 저류층 특성인자의 신뢰성 있고 정량적인 평가로 유전 개발 및 생산 계획 시 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.
다양한 지질 주제도는 현지 조사에 의해 부분적으로 샘플링된 공간 자료의 내삽을 통해 작성되어 왔으며, 공간적 예측을 위해 공간적 상관성을 고려하는 지구통계학적 크리깅이 많이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 지질 주제도 작성을 목적으로 부분적인 샘플링 자료와 이와 상관된 부가자료를 통합하기 위해 다변량 지구통계 기법을 적용하였다. 다변량 지구통계 기법으로 simple kriging with local means와 kriging with an external drift를 적용하였다. 지하수위 분포도 작성과 퇴적물 입도 분포도 작성의 2가지 사례연구를 수행하였는데, 지하수위 분포도 작성에는 지하수위 분포 샘플링 자료와 수치고도모델을, 퇴적물 입도분포도 작성에는 입도 샘플링 자료와 IKONOS 원격탐사 자료를 이용하였다. 사례연구 수행결과, 다변량 지구통계 기법이 그동안 많이 이용되어온 단변량 지구통계 기법 친 정규 크리깅에 비해 작은 추정 오차를 나타내면서 국소적인 특성을 반영할 수 있었다. 그러나 추정 오차의 정도는 샘플링 밀도, 부가자료와의 상관성과 공간자료 자체의 상관성 정도에 영향을 받는 것으로 나타났는데, 특히 퇴적물 입도 분포도 작성 사례연구에서 이러한 요소들이 상호 영향을 미쳐 부가자료의 이용 효과가 상대적으로 적게 나타났다.
이 글은 체육 및 운동과학 연구에서 각종 통계적 방법의 출현을 역사적으로 개관하고 이들 통계적 방법의 출현시기를 미국의 경우와 비교함으로써 한국 체육학연구의 학문적 성장을 확인하고 이들 방법 적용과정에서 나타난 문제점을 밝히는데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 통계적 방법 관련논문을 분석하고 통계적 방법이 체육 현장에서 어느 정도 중요하게 다루어 질 수 있는지를 확인하기 위해 측정,평가 담당교수의 학문적 배경과 교육적 경력을 조사하였다. 전공자의에 대한 의 체육학이 아직 학문적으로 자리를 잡기 전인 최초 태동 시기에 적용된 통계적 방법을 미국의체육학회지(RQES)와 비교해 볼 때 동일한 통계적 방법의 적용시기는 약 30년 차이가 있다. 이러한 차이는 미국에서 1980년도에 나타나기 시작한 진보된 다변량 통계기법을 1990년대에 적용하기 시작하면서 급속도로 좁혀졌으며 현재는 동일한 시기에 나타나고 있다. 그러나 진보된 통계적 기법의 출현에도 불구하고 이들 기법을 적용하는데 필요한 기본가정이 충족되었는지에 대한 검토 없이 적지않은 논문이 보고되고 있다. 담당교수의 학문적, 교육적 배경이 통계학과 거리가 있는 교수가 47%로 나타남으로써 가르치는 내용과 범위에서 적지않은 제약이 따르고 있다. 또한 전문가에 의한 평가체제가 확립되지 못함으로써 적용된 통계적 기법의 적절성을 평가하는데 장애가 되고 있다.
국내의 산업재해 통계 산출방법은 재해자가 제출한 요양신청서 중 업무상 재해로 인정된 재해만을 대상으로 통계를 산출하고 있고, 산업재해발생에 대한 원인분석도 재해발생형태, 기인물, 관리적 원인, 불안전행동, 불안전 상태등의 단순 빈도에 대해서만 행해지고 있다. 이것은 재해건수 감소에 목표를 집중시킨 결과로서 효율적인 안전관리가 실시되지 않고 있는 이유이고 또 그 목적을 충족시키기에는 미흡하고, 근본적인 재해발생 원인 규명에도 한계가 있다. (중략)
비대칭 점프확산 모형은 자산 가격의 비대칭적 변동을 효과적으로 설명하는 모형으로 활용되어 왔다. 그러나 다변량 모형으로 확장한 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형은 가능도함수가 닫힌 해로 존재하지 않아 모형의 추론에 한계가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 자료 확장 기법을 제안하고 새로운 베이지안 추론 방법을 개발한다. 본 논문에서 제안된 모형은 단일 점프와 공통 점프 뿐만 아니라 모든 가능한 조합으로 발생하는 점프를 반영한 확장된 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형이다. 이러한 모형을 분석하기 위해 붕괴된 깁스 샘플러를 고안한 베이지안 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안된 모형과 방법을 모의실험 자료 및 2005년 1월 3일부터 2015년 9월 30일까지 관찰된 일별 KOSPI, S&P500, 그리고 Nikkei225에 적용하여 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 장기 종속 다변량 시계열 자료에 대한 이상점 탐지 기법을 연구한다. 기존 다변량 시계열 이상점 탐지 방법은 단기 종속 시계열 모형인 VARMA에 기반한 방법으로, 장기억성을 띈 다변량 시계열 자료에는 적합하지 않다. 자기회귀 모형을 통해서 장기 종속성, 즉 장기억성을 고려하기 위해서는 높은 차수의 모형이 필요하고, 이는 곧 추정의 불안성으로 이어지기에 장기억성을 효율적으로 다룰 수 없기 때문이다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제를 보완하고자 VHAR 구조에 기반한 이상점 탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 더욱 정확한 추론을 위해서 로버스트한 방법을 이용하여 VHAR 계수를 추정하였고 이를 활용하여 이상점을 탐지하였다. 모의실험 결과 우리가 제안한 방법론이 기존 VARMA에 기반한 방법론보다 이상점 탐지에 더 효과적임을 살펴볼 수 있었다. 주가지수에 대한 실증자료 분석에서도 기존의 방법론은 탐지하지 못하는 추가 이상점을 찾음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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