• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.243-261
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• 1999

본 논문은 순이익의 시계열 속성을 조사하고, 순이익의 시계열이 랜덤워크 모형과 일치하는지를 단위근 검증방식을 사용하여 조사하며, 시계열 속성에 근거하여 도출된 예측모형과 흔히 사용되어 온 랜덤워크 모형의 예측능력을 비교하여 선행연구에서 사용되고 있는 랜덤워크 모형에 실증적 타당성을 제시하는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 연구는 한국신용평가주식회사의 데이터 베이스에 1980년부터 1996년까지 17년간 자료가 연속적으로 포함되어 있는 금융기업을 제외한 모든 기업(272개)을 표본으로 사용하고 있다. 표본기업의 순이익 시계열에 가장 적합한 과정은 랜덤워크나 AR(1) 또는 AR(2) 모형이다. 또한 본 논문은 대부분의 기업에 때해 순이익이 랜덤워크 과정을 따른다는 가설을 기각할 수 없음을 보였다. 이들 상이한 모형의 표본외 예측력(out-of-sample predictive ability)을 비교한 결과 상수항을 포함한 랜덤워크 모형이 가장 작은 평균 절대 예측오차(mean absolute forecast error)를 갖는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 기존의 연구가 순이익 시계열의 불안정성(nonstationarity) 문제를 무시하거나 명시적으로 다루고 있지 않은 것과는 달리 단위근 검증(unit root test)을 통해 연간 순이익이 대체로 불안정하다는 것을 보였으며, 또한 상이한 모형의 표본외 예측능력을 비교한 결과 선행연구에서 사용하여 온 랜덤워크 모형의 우월성에 대한 실증적 증거를 제공하였다는 데 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1121-1131
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• 2015

의학이나 사회과학에서 이진 데이터 분석 시 랜덤 절편(random intercept)을 갖는 로지스틱 모형이 유용하게 쓰이고 있다. 지금까지는 이러한 로지스틱 모형에서 랜덤 절편이 정규분포와 같은 모수 모형(parametric model)을 따른다는 가정과 설명변수와 랜덤 절편이 독립이라는 가정 하에 실행된 데이터 분석이 전반적이었다. 그러나 이러한 두 가지 가정은 다소 무리가 있다. 이 연구에서는 설명 변수와 랜덤 절편의 독립성을 가정하지 않고, 비모수 랜덤 절편을 따르는 로지스틱 모형의 방법론을 기존에 널리 쓰인 방법과 비교하여 설명하도록 한다. 케냐의 초등학생들의 영양 섭취 및 질병의 발병을 조사한 데이터에 이 방법을 적용하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.111-115
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• 2003

소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.287-301
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• 2018

0이 과도하게 많이 나타나는 자료는 여러 다양한 분야에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 자료들을 분석할 때 대표적으로 영과잉 포아송 모형이 사용된다. 특히 반응변수들 사이에 상관관계가 존재할 때에는 랜덤효과를 영과잉 포아송 모형에 도입해서 분석해야 한다. 이러한 모형은 주로 빈도론자들의 접근방법으로 분석되어왔는데, 최근에는 베이지안 기법을 사용한 분석도 다양하게 발전되어 왔다. 본 논문에서는 반응변수들 사이에 상관관계가 존재하는 경우 랜덤효과가 포함된 영과잉 포아송 회귀모형을 베이지안 추론 방법을 토대로 제안하였다. 이 모형의 적합성을 판단하기 위해 모의 실험을 통해 랜덤효과를 고려하지 않은 모형과 비교 분석하였다. 또한, 실제 지역사회 건강조사 흡연 자료에 직접 응용하여 그 결과를 살펴보았다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.111-116
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• 2015

우리는 딥펜나노리소그래피에서 일어나는 박막 성장에 관한 잉크 확산 모형을 랜덤 워크 방법을 사용해 구현하였다. 분자동역학 연구를 바탕으로 제안된 hopping down, serial pushing, 단일 밀림 길이를 고려한 모형에 따른 박막 성장 특성을 비교하였다. 모형에 따라 그 박막 성장 특성에 확연한 차이가 있음을 발견하였으며, 잉크 분자와 기판 사이의 결합력이 중요한 변수임을 확인할 수 있었다. 그리고 원자힘현미경 탐침에서 떨어지는 잉크 분자의 속도와 단일 밀림 길이에 따른 박막 성장 차이를 알아보았다. 단일 밀림 길이가 커질수록, 탐침에서 떨어지는 잉크 분자의 속도가 빨라질수록 가지 모양의 박막이 형성됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.713-714
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• 2021

소상공인은 우리나라 경제의 중요한 역할을 하는 경제적 근간이루고 있지만 상대적으로 영세하고 경영여건이 불안하다. 정부정책적인 자금지원이 필요하나 재원의 한계로 효율적인 자본분배가 필요하다. 따라서 본 논문은 랜덤포레스트 모형을 활용하여 소상공인 정책자금 대출에 관한 부실예측모형을 개발함으로써 부실징후를 사전에 파악하고 예방함으로써 사회적비용을 절감하고 자원의 효율적 분배에 기여하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.291-300
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• 2019

본 논문에서는 반응변수가 이진형인 분류모형에 대한 평가측도들의 특성을 파악하고 사용하기 적합한 평가측도인가를 살펴보았다. 고려한 측도는 정분류율, 민감도, 특이도, 정밀도, F-measure, HSS (Heidke's skill score)의 6개이다. 각 측도들은 이원분할표에서 x(실제로 1인 비율), y(1로 예측되는 비율), z(실제와 예측이 모두 1인 비율)을 사용하여 표현하였다. 본 연구는 평가측도가 사용하기 적합한 측도가 되기 위한 조건으로 두 가지를 제안하였다. 제1조건은 랜덤모형인 경우에 평가측도는 x와 y에 대해 상수이고, 제2조건은 평가측도의 식이 세 변수들(x, y, z) 모두로 이루어지고 z에 대해서 증가함수이고 x와 y에 대해서 감소함수이어야 한다는 것이다. HSS는 두 조건을 모두 만족하므로 이진형 반응변수의 분류모형에 대한 평가측도로 항상 사용이 적합하고, 다른 측도들은 제한된 범위 내에서만 사용하는 것이 좋다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권6호
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• pp.925-936
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• 2009

자료의 독립성 가청 하에서 EM 알고리즘에 의한 경측치 대체 (imputation of missing values) 기법은 잘 알려져 있다. 그러나 공간자료를 다루는 응용문제에서는 독립성 가정이 확장된 마코프 랜덤 필드 (Markov random field; MRF) 하에서 다루어져야 할 것이다. 이에 본 논문에서는 마코프 랜덤 필드 모형 궁에서 다변량 자료 중에 다중의 결측치의 대체를 위한 EM 알고리즘을 제공한다. 이 기법은 몇 가지 현실척 가정하에서 결국 혼합모형에 의한 대체 기법 임을 보인다. 그리고 제공된 기법으로 3-변량으로 구성된 색조영상(color image)의 결측화소값 대체문제에 적용하여 그 유용성과 문제점을 밝히며, 문제정의 개선방안에 대해 논의한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.413-416
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• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.153-166
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• 2021

약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.