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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.385-392
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2014
랜덤워크 가설은 금융시장의 예측 어려움을 이론적으로 설명하는 가설이다. 현재까지 다양한 랜덤워크 검정방법들이 개발되어 왔으나 낮은 검정력과 유의수준 왜곡 등의 문제를 보이는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해 부호검정에 기초한 랜덤워크 검정방법을 제안하였다. 랜덤워크와 관련하여 흔히 사용되고 있는 Dickey와 Fuller (1979) 검정과 모의실험을 통해 성능을 비교하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.459-462
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2006
스트랩다운 관성항법장치에 사용되는 대표적인 광학식 자이로인 링레이저 자이로(Ring Laser Gyro ; RLG)는 회전체가 없어 기존의 기계식 자이로가 가지고 있던 g-sensitive 오차가 발생하지 않지만 RLG 내부에 부착되어 링레이저를 반사시키는 기능을 하는 반사경의 산란에 의해 일정 크기의 작은 입력 각속도를 측정하지 못하는 lock-in이 발생한다. 이러한 lock-in을 제거하기 위해 정현파 진동을 RLG 몸체에 인가하며 이 진동에 의하여 자이로 출력에 랜덤워크 성분이 유발되어 RLG 성능저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 RLG 랜덤워크에 의한 관성항법장치의 초기정렬 기법에 따른 초기정렬 성능을 분석하고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시한다.
랜덤워크는 그래프 기반의 랭킹 기법들에서 빈번히 사용되지만, 그래프 간선에 음수 가중치를 가지는 부호 그래프는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 하이더의 균형 이론을 적용하여 랜덤워크수행 시 음수 가중치를 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 추천 시스템에 적용되었으며, 사용자가 선호하지 않는 아이템을 걸러내는 데 효과가 있음을 실험을 통해 보인다. 제안한 모델의 성능을 위해 기존의 Top-k 랜덤워크 계산 기법인 BCA를 확장한 Bicolor-BCA 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 임계값이 필요한데, 실험을 통해 임계값에 따른 정확도와 성능의 변화를 살펴본다.
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1499-1506
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2014
랜덤워크는 다양한 분야에서 랜덤현상을 기술하는데 이용되고 있으나, 현재까지 개발된 랜덤워크 검정법에는 유의수준 왜곡과 낮은 검정력 등의 문제가 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 Kim 등 (2014)은 부호검정에 기초한 랜덤워크 검정 (${\rho}=1$)방법을 제안하였다. 본 논문에서는 보다 개선된 랜덤워크 검정법을 제안하고자 부호검정보다 검정력이 우수한 것으로 알려진 윌콕슨 부호순위검정을 이용한 랜덤워크 검정법을 제안하고, 모의실험을 통해 부호검정, 윌콕슨 부호순위검정, 확장 Dickey-Fuller 검정의 성능을 비교하였다. 모의실험 결과 소표본에서 비모수 검정기법들이 ADF 검정보다 우월하다는 사실을 재확인하였다. 새롭게 밝혀진 사실은 부호검정이 윌콕슨 부호순위검정에 비해 높은 검정력을 가지며, 또한 비모수 검정기법들은 ${\rho}$가 양의 부호를 가지는 경우 (0 < ${\rho}$ < 1) 정규분포보다 이중지수분포에서 낮은 검정력을 가지게 되나, ${\rho}$가 음의 부호(-1 < ${\rho}$ < 0)를 갖는 경우에는 정규분포보다 이중지수분포에서 높은 검정력을 보인다는 사실이다.
메신저 사용의 증가와 함께 관련 범죄와 사고가 증가하고 있어 메시지 사용자 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 인스턴트 메세지 분석 모델을 제안하여 채팅 사용자를 검증하고자 한다. 사용자 검증은 주어진 두 개의 텍스트의 작성자가 같은지 여부를 판단하는 문제다. 제안 모델에서는 사용자의 이전 대화를 토대로 n-gram 전이 그래프를 구축하고, 작성자를 알 수 없는 메세지를 이용해 전이 그래프를 순회한 랜덤워크의 특성을 추출한다. 사용자의 과거 채팅 습관과 미지의 텍스트에 나타난 특징 사이의 관계를 분석한 모델은 10,000개의 채팅 대화에서 86%의 정확도, 정밀도, 재현율로 사용자를 검증할 수 있었다. 전통적인 통계 기반 모델들이 명시적 feature를 정의하고, 방대한 데이터를 이용해 통계 수치로 접근하는데 반해, 제안 모델은 그래프 기반의 문제로 치환함으로써 제한된 데이터 분량에도 안정적인 성능을 내는 자동화된 분석 기법을 제안했다.
현재 이종 그래프에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 추천 및 검색 분야에서 이종 그래프를 활용하여 성능을 높이는 성과가 두드러진다. 이종 그래프는 다양한 정보를 갖고 있으며, 특히 2단계 랜덤 워크 확률은 여러 유용한 정보를 가지고 있다. "어떤 사용자가 많이 본 영화를 많이 본 사용자", "어떤 사용자의 이웃이 많이 구입한 상품" 등이 그예이다. 하지만 이러한 정보를 실시간에 계산하기는 어려우며, 미리 계산해두는 것도 시간이 많이 든다. 이에 따라, 본 연구에서는 모든 출발 노드-도착 노드 쌍에 대한 2단계 랜덤 워크를 빠르게 미리 계산하는 알고리듬을 제시한다. 동일한 이웃 노드를 다수 가진 두 노드에서 출발하는 랜덤 워크 확률 값은 서로 비슷하다는 사실을 이용하여, 이전 계산 결과를 활용하여 근접 노드 목록에 대한 임의 접근 횟수를 줄인다. 더불어 본 알고리듬과 관련된 현안을 몇 가지 소개한다.
본 논문에서는 무선전력 센서 네트워크에서 다수의 센서 노드가 하베스팅한 에너지를 이용하여 데이터를 기지국으로 전송하고자 할 때, slotted ALOHA 기반의 랜덤 접속 프로토콜을 제안하고 채널 처리율을 최대화하는 최적의 랜덤 슬롯의 개수를 도출한다. 수학적 분석을 통하여 처리율이 랜덤 슬롯 개수에 따라 concavity를 가짐을 밝히고 최적의 슬롯 개수를 구한다. 시뮬레이션을 통하여 고려하는 무선전력 센서 네트워크에서 제안하는 slotted ALOHA 기반의 랜덤 접속 프로토콜이 최적 랜덤 슬롯 개수를 사용할 때 처리율이 최대화됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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