To guarantee the inter-reviewer reliability is very important in evaluating the quality of large number of clinical research papers by multiple reviewers. We cannot find reports on statistical methods for evaluating reliability for multiple raters in clinical research field. The purpose of this paper is to introduce the statistical methods focused on kappa statistic and five kinds of loglinear models for, which can be applied when evaluating the reliability of multiple raters. We have applied these methods to the result of a project, in which seven reviewers have evaluated the quality of 33 papers with regard to four aspects of paper contents including study hypothesis, study design, study population, study method, data analysis and interpretation. Among the five loglinear models including Symmetry model, Conditional symmetry model, Quasi-symmetry model, Independence model, and Quasi-independence model, Quasi-symmetry model shows the best model of fitting. And the level of reliability among seven reviewers revealed to be acceptable as meaningful.
인터넷기업에 대한 기업가치 평가에 대한 새로운 평가방식의 필요성과 전통적인 기업가치 평가모형의 한계를 인식하여 미래의 기회가치를 나타내고, 시장성, 고객확보 능력, 기술력, 마케팅 능력 등을 종합적으로 대변해 줄 수 있는 변수로써 웹 트래픽(web traffic)이 많은 연구의 대상이 되고 있다. 웹 트래픽 정보는 인터넷기업 가치에 대한 중요한 경제적 의미를 가지고 있다. 왜냐하면 웹 교통량이나 방문객의 확보 없이는 현재 및 미래의 매출로 전환될 수 있는 고객관계를 만들어 가기가 불가능하기 때문이다. 본 연구의 주요 목적은 인터넷기업의 웹 트래픽 정보가 기업가치에 영향을 미치는지 실증적으로 연구하는 것이다. 이를 위해 인터넷기업의 경우 중요한 가치동인이라고 생각되는 웹 트래픽 정보의 가치관련성을 재무정보와 함께 Ye and Finn(1999)의 로그선형모형으로부터 도출된 Hand(2000a)의 분석모형을 이용하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 첫째, 순방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 등 모든 웹 트래픽 변수들이 기업가치에 유의한 양의 결과를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 인터넷기업의 가치 평가시 재무정보와 함께 웹 트래픽 정보도 중요한 결정 요인임을 의미한다. 둘째, 웹 트래픽의 네트워크 효과에 대한 분석에서는 순방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 변수의 네트워크 효과는 기업가치에 유의한 정(+)의 관계를 가지고 있다는 것을 알 수 있었다.
사업체조사에서는 흔히 수정절사법이 사용되며 이 방법을 사용함으로써 표본의 수를 줄이면서도 추정의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 그러나 전수층의 무응답률은 크게 높아지고 있으며 예비표본을 이용한 표본대체가 불가능하기 때문에 전수층에서 발생한 무응답은 추정의 정확성을 크게 떨어뜨리고 있다. 특히 무응답이 관심변수에 영향을 받는 경우에는 편향이 발생할 가능성이 매우 높기 때문에 이를 적절히 처리하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 전수층에서 발생한 무응답을 적절히 처리하는 방법의 하나로 편향보정 추정법을 제안하였다. 특히 Chung과 Shin(2020)에서 제안한 편향보정 추정량을 전수층 편향보정에 적용하였으며 전수층이라는 특수한 경우에 맞는 새로운 추정 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 살펴보았으며 실제 자료 분석을 실시하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
본 연구는 부산지역 오피스텔의 가격을 결정하는데 있어서 영향을 주는 요인들이 어떤 것들이 있는지에 대해 실증적 분석을 하여 오피스텔 시장을 구체적으로 이해하는데 목적이 있다. 시세가를 통해 오피스텔 가격 결정요인을 분석하는 것은 오피스텔 공급자로 하여금 적절한 규모와 입지선택에 도움을 줄 수 있고, 수요자들에게는 목적에 따른 오피스텔 선택에 도움이 되리라 판단하여 본 연구를 실시하였다. 부산지역 오피스텔의 실거래가를 종속변수로 하고 물리적 특성과 입지적 특성, 그리고 지역적 특성을 나타내는 요인들을 독립변수로 하여 OLS선형회귀분석(Ordinary Least Square)과 준로그모형분석(Semi-log model), 그리고 로버스트회귀분석(Robust regression)을 이용하여 오피스텔의 가격결정요인을 분석하였다.
선진 외국과는 달리 우리나라의 경우 외부효과의 계측과 가치화에 대한 노력이 미미하여, 공학적 뿐만 아니라 경제학적 입장에 입각하여 교통소음 이라는 환경재에 대한 가치화를 대도시 도로주변 아파트가격과 실제 소음측정을 통해 본 논문에서 최초로 분석하였다. 그리고 본 논문의 목적은 자동차 소음이라는 환경재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산하여 아파트 가격에 내재된 소음가치를 특성가격기법과 회귀분석에 의해 추정하는 것이었다. 즉 소음수준에 따라서 아파트 매매가격에 영향을 미치는 정도가 다르므로 소음차이로 인한 아파트 매매가격에 내재된 한계소음가격 도출이 가능하였다. 구체적으로는 평형대별 한계소음가격을 도출함으로써 소음 IdB(A)의 증가(혹은 감소)가 주택가격에 미치는 영향의 정도를 분석하였다. 본 논문에서 도출된 결과를 정리해 보면, 먼저 대도시권의 교통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하기위해 $\ulcorner$준-특성가격기법$\lrcorner$을 이용하였으며, 자료의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표본을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측정한 자료를 활용하여 소음에 의한 주택가격의 한계소음가치를 측정하였다. 선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 회귀모형식을 이용하여 소음수준에 따른 주택가격 차이를 분석하였으며, 그 중에서도 이중로그 함수식이 가장 적합성이 뛰어난 모형으로 나타났다. 한계소음가격은 대상지역과 주택의 평수에 따라 상당히 다른 것으로 분석되었다 즉, 서울시 지역의 소음가격은 경기도 지역보다 높은 것으로 나타났다. 또한, 큰 평수의 주택이 적은 평수의 주택보다 소음가격이 높은 것으로 나타났다. 한편, 서울시와 경기도에 있어서 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 서울시 주택가격이 경기도 주택가격에 비해 거의 3배나 되기 때문에 이들 두 지역에서의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향에는 별 차이가 없었다. 즉, 서울시와 경기도의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 평균 0.3%로 추정되었으며, 평형대별로는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
기술가치평가에서 적절한 할인율의 적용은 가치평가의 신뢰성을 확보하는데 중요한 요소이다. 개별 기술가치평가 할인율은 개별 지식자산에 내재된 위험과 기회를 반영하는 것이기 때문에, 기업가치평가 표준 할인율인 WACC 과 상당히 다르다고 판단된다. 본 연구의 목적은 기술가치평가 할인율 적산모형의 위험구조와 위험프리미엄 추정방법을 제안하는 것이다. 적산모형의 성분은 무위험이자율, 전반적 시장위험프리미엄과 베타, 지식자산위험프리미엄 등 세 가지로 구성하였다. 특히, 본 연구에서 할인율 구성의 핵심인 지식자산위험 수준을 평가할 수 있는 10개 항목을 제안하였고, 위험수준 결과를 위험프리미엄으로 변환하기 위한 추정함수인 선형함수, 자연로그함수, 지수함수 등을 적용하였다. 상기 논리와 결과는 기술가치평가 할인율 추정의 객관성을 개선할 수 있는 실무적 대안이 될 수 있을 것이다.
유류 유출에 의한 잔류 석유계 오염물질들은 높은 소수성으로 인하여 해양 저서 생태계에 축적될 수 있다. 오염 피해를 입은 지역의 생태위해성평가를 위해서는 통상적으로 많은 모니터링 자료가 필요하다. 간단한 먹이연쇄 생물축적 모형을 이용하여 생태계의 잔류 유류오염물질에 대한 노출수준의 평가를 통해서 모니터링에 소요되는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있다. 본 연구에서는 네 종류의 다환방향족탄화수소(페난트린, 안트라센, 피렌, 벤조[a]피렌)에 대하여 가상의 저서생태계를 대상으로 두 개의 노출 시나리오에 대하여 이들 오염물질의 잔류농도를 산정하였다. 해수중 농도를 수용해도의 1/10에 이르는 것으로 가정한 극단적인 시나리오에서 체내 잔류농도는 영양단계에 따라 차이가 있으나, 5~250 mg/kg으로 예측되었다. 또한 대상 생물종들에 대하여 주어진 조건에서 생물농축계수(BCF)와 생물축적계수(BAF)를 평가하였다. 대사과정을 무시할 경우 로그 생물농축계수(log BCF)는 로그 옥탄올-물 분배계수(log $K_{OW}$)가 7.0에 이를 때까지 log $K_{OW}$의 증가에 따라 선형적으로 증가하였고 7.0 이상의 값에서는 점차 감소하였다. 대상생태계에서의 생물증폭 현상은 log $K_{OW}$값이 5.0 이상인 물질에서 두드러졌으며, 이는 많은 석유계 오염물질들의 log $K_{OW}$값이 5.0 이상이므로 오염피해를 입은 생태계내의 생물증폭현상을 예측하기 위해서는 먹이연쇄망의 구조가 매우 중요함을 나타낸다. 지역특이적 노출평가를 위해서는 추가적 연구가 필요하나, 현 상태의 모형은 스크리닝 수준에서의 저서 생태계의 잔류 유류오염물 질에 대한 노출을 평가할 수 있을 것으로 사료된다.
차선의 밝기를 나타내는 반사성능은 교통량, 도색 후 경과시간, 차선재료, 색상 등에 따라 지역별로 차이가 발생한다. 본 연구에서는 고속도로에서 조사된 차선 성능의 자료를 바탕으로 교통량과 차선의 공용수명을 독립변수로 하고 차선의 성능을 종속변수로 하는 회귀식을 산정하였다. 전국의 고속도로를 대상으로 모바일 차선반사 성능 차량을 사용하여 $2005{\sim}2006$년의 2년동안 3개월 간격으로 차선의 성능을 추적 조사하였다. 축적된 DB에는 차선의 성능뿐 아니라 차선의 재료, 색상, 기하구조, 교통량, 도색시기 등이 포함되어 있다. 본 연구에서 추적 조사된 차선성능을 기초로하여 다양한 환경에서의 차선재료의 성능을 비교 분석하여 여러 인자에 의한 차선성능 곡선을 도출하였다. 차선성능 곡선을 통해 지역별 교통량과 도색 이후의 시간의 경과에 따른 차선의 성능을 예측할 수 있었다. 선형함수, 로그함수, 지수함수, 음지수함수 등을 이용하여 차선의 성능을 나타내는 회귀식과 변동을 추정한 후, 결정계수가 가장 높고, 현장측정치와 가장 유사한 모형을 차선의 성능 예측모형으로 결정하였다. 현장조사 결과와의 검증결과, 차선성능 예측 모델은 90% 신뢰도에서 유의함을 볼 수 있었고, 특히 누적 교통량의 증가에 따라 현장 데이터와 높은 연관성을 보여주었다. 따라서 본 방법론에 의한 차선수명 예측 모델을 통해 차선의 공용수명과 잔존수명을 예측하여 도색시기를 결정할 수 있다.
국내 아스팔트 포장 도로는 전체 포장의 약 90%이상을 차지하고 있으며, 건설구조물 중에서는 가장 광범위하게 시공되어지고 있다. 아스팔트 포장의 열전달 특성은 도심지 열섬효과(Heat island effect)에 원인이 되고 있으며, 높은 아스팔트 표면 온도 증가로 인해 파손에 원인이 되고 있다. 이처럼 본 연구에서는 열 변화에 민감한 포장 재료인 아스팔트 혼합물에 태양열 에너지 누적에 따른 열전달 특성 인자를 평가하였다. 평가한 아스팔트 혼합물은 3종류로 밀입도인 WC-2와 배수성 입도인 PA-13, 순환골재를 적용한 WC-2 입도에 대해서 열전달 특성인자(열전도도, 비열용량, 열확산율)와 열에너지 누적에 따른 열전도도변화를 평가하였다. 해당 연구에서 진행한 열누적에 따른 열전도도 실험과 HFM실험 비교 결과, 1.2~2.0배의 차이를 나타냈다. 이는 아스팔트혼합물이 열에너지 누적에 따라 열전도도가 변화한다는 것을 의미한다. 실험결과를 이용하여 아스팔트 혼합물의 표면온도와 입도에 따른 열전도도의 상관관계를 분석하였으며, WC-2 입도의 경우 로그형태의 상관관계를 PA-13의 입도의 경우 선형상관관계를 나타내고 있다. 향후 이러한 열전달 특성 인자는 열에너지에 의한 아스팔트 혼합물의 파손평가 및 모형 개발 연구에 활용 가능한 선행연구가 될 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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