• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.519-533
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• 2004

본 연구에서는 베리오그램 추정을 통한 공간 종속성 추정방법에 있어서 의사우도 사용 방법을 설명하고, 모의실험을 통하여 전통적으로 사용되는 다른 방법들과 그 특성을 비교하고자 한다. 의사우도를 이용한 공간 종속 추정방법들은 그 통계적 성질이 우수할 뿐만 아니라, 전통적인 방법들에서 요구되어지는 관측치가 갖는 래그(lag)들을 미리 지정된 래그로 그룹화하는 과정이 필요 없어서 활용상의 우수성도 함께 가지고 있다. 또한, 이 방법에 대한 로버스트 방법을 개발하고 그 특성을 알아보고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.931-939
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• 2011

일반적으로 일반화 파레토 분포(Generalized Pareto Distribution; GPD)에서 임계치를 결정하는 방법으로는 MEF-그래프나 Hill-그래프를 통한 주관적인 판단을 이용한다는 약점이 존재한다. 본 연구에서는 이와 같은 기존 방법의 약점을 해결하기 위하여 GPD에서 임계치를 결정하는 방법으로 로버스트 추정량을 이용하는 새로운 접근 방법을 제안하였다. 더불어 1987년 1월 5일부터 2009년 8월 3일까지 공시된 KOSPI지수의 일별수익률의 손실부분에 해당하는 왼쪽꼬리부분을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석은 기존의 그래프를 이용한 임계치 결정방법과 본 연구에서 제안한 방법에서 계산된 VaR이 어떤 차이가 존재하는가를 알아보는 방법으로 실시되었다. 분석결과 본 논문에서 제안한 임계치 결정방법에 의하여 계산된 VaR값들은 기존 방법의 VaR과 큰 차이를 보이지 않았다. 아울러 본 연구에서 제안한 임계치 결정방법의 안정성을 파악한 결과 기존 방법과 큰 차이를 보이지 않았다. 이와 같은 결과들을 토대로 본 연구에서 제안한 로버스트 추정량을 이용한 임계치 결정방법은 기존의 그래프를 이용한 주관적인 임계치 결정방법에 대한 대안적인 방법으로 충분히 고려될 수 있을 것으로 생각된다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.397-406
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• 2014

최소밀도함수승간격 추정법은 Baus 등 (1998)에 의해 처음 소개된 이후 많은 관심의 대상이 되었다. 최소밀도함수승간격 추정량은 우수한 로버스트 성질을 갖고 효율성도 최우추정량에 필적한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 생물정보학에서 사용되는 노말-지수 분포에 근거한 추정량을 최소밀도함수승간격 추정법을 사용하여 구하는 방법을 다루고자 한다. 그런데 그 과정에서 간격을 적분을 통해 구하는 것이 매우 어려움으로 인해 직접적인 적분 대신 라플라스 근사를 시도할 것을 제안한다. 그 결과 추정량이 다소 효율성이 줄어들지만 로버스트 성질을 갖고 있음을 수학적 방법과 모의실험을 통하여 보였다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1355-1364
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• 2009

본 논문에서는 다변량 자료의 위치모수에 대한 로버스트 검정 방법으로 유사등변성과 고붕괴성을 만족하는 MVE와 MCD 추정량에 근거한 로버스트 검정방법을 제안하였다. 일반적으로 이들 추정방법은 낮은 효율성으로 인하여 통계적 추론보다는 잠재적 이상치의 발견과 같은 탐색적분석에서 사용된다. 우리는 검정력을 높이기 위하여 MVE와 MCD 추정량에 근거한 일단계 재가중절차를 사용했는데, 가중치 선정과 관련된 임계값을 조절함으로써 현실적으로 사용가능한 높은 효율성과 정확성을 갖춘 검정방법을 제시하였다. 모의실험 결과 본 연구에서 제안한 검정법은 모분포에 관계없이 모두 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타났으며, 이상치를 포함하고 있는 사례를 이용하여 실제로 모평균에 대한 가설검정을 수행한 결과 기존 방법과는 달리 영향을 받지 않았다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1039-1047
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• 2014

시계열 자료를 위한 가장 기본적인 모형인 자기회귀모형을 고려한다. 흔히 시계열 자료에서 정규성 가정이 위배되는 경우가 발생하며, 정규성 가정을 완화하기 위한 방법으로 두꺼운 꼬리를 가지는 분포 또는 비대칭 분포를 고려할 수 있다. 비대칭 지수멱 분포의 사용은 비뚤림이 있는 두꺼운 꼬리를 가지는 자기회귀모형의 이상치의 영향을 줄이고 로버스트한 추론을 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 자기회귀모형에 대한 오차항에 정규분포 보다 첨도와 왜도에 유연함을 가지는 분포를 고려함으로써 정규성 가정을 완화하여 추론하고자 하였다. 정규분포의 대안으로 비대칭 지수멱 분포를 고려하였으며 정규분포의 결과와 비교 하여 비대칭 지수멱 분포의 로버스트함을 보였다. 또한 주어진 분포에 대한 효율적인 베이지안 추론을 하기 위하여 SIR 알고리즘과 격자망 방법을 고려하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.889-898
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• 2019

항목 무응답(item missing)이 발생한 설문조사에서 결측이 포함된 변수에 이상치(outlier)의 존재와 다른 설문문항 항목과의 논리적 한계(boundary) 조건들이 유의미하다면 결측치 대체문제는 매우 복잡해진다. 한계가 있는 결측값들을 포함한 변수에 이상치가 존재하는 경우, 기존의 회귀분석에 근거한 결측치 대체방법은 편향된 대체값 그리고 한계를 만족하지 않은 대체값을 제시할 가능성이 있다. 이에 본 논문은 회귀모형에 기반을 두고 결측치들을 대체를 함에 있어 이상치와 논리적 한계조건이 자료에 존재하는 경우, 다양한 로버스트 회귀모형과 다중대체 방법의 조합을 통해 해결점을 모색하고자 한다. 이를 위해 이들 방법들의 최적의 조합을 다양한 시나리오별로 모의실험을 통하여 찾아보고 이에 대하여 논의하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.991-1001
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• 2015

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.94-94
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• 2012

기후변화 대응은 온실가스 배출의 감축 및 흡수원을 확대하는 완화(mitigation)와 기후변화로 인한 영향과 취약성을 평가하여 피해를 최소화하는 적응(adaptation)이 상호 균형을 이루어야 한다. 지금까지 우리나라를 포함한 국제사회는 대부분 완화를 위해 노력해 왔지만 최근에 들어 완화만으로는 기후변화의 영향을 회피하기 어렵다는 사실이 인식되면서 적응 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 이러한 상황 가운데 적응 계획의 실현화를 위해서 기후변화의 불확실성을 고려한 의사 결정에 관한 연구가 반드시 뒷받침 되어야 한다. 기존의 일반적인 의사결정은 다양한 미래 시나리오들 하에 가장 높은 효용을 가져오는 최적(Optimal)의 대안을 채택하는 고전적 결정분석(Classical Decision Analysis)의 프레임을 사용하였다. 그러나 기후변화로 인해 미래 기후 예측 시나리오의 불확실성이 증대되면서 최근에는 최적의 대안을 선정하는 것에 대한 의문이 제기되며 새로운 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 기후변화의 불확실성을 고려하기 위한 새로운 의사결정 기법인 로버스트 의사결정(Robust Decision Making, RDM)을 실제유역의 적용을 통해 제안하고자 한다. 로버스트 의사결정은 RAND에서 개발한 것으로 최적의 대안을 채택하는 것 대신 모든 가능한 시나리오 가운데 가장 안정적인 전략을 채택한다는 것에서 기존의 의사결정 체계와 차이가 있다. 연구의 적용은 안동-임하댐 유역을 대상으로 온실 가스 배출 시나리오 A1B, A2, B1시나리오에 대해 15개의 GCMs에서 산출된 기후자료를 기반으로 기후변화의 시나리오를 작성하였으며, 다양한 측면의 대안을 설정하여 용수공급량을 평가하였다. 연구의 결과로 산정될 각 대안 별 안정적인 정도와 취약한 시나리오에 대한 정보는 기후변화의 불확실성을 전제한 의사결정을 할 때 로버스트 의사결정이 갖는 장점이 될 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.133-140
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• 2019

콘크리트 타설현장의 조건은 콘크리트 강도에 커다란 영향을 주며, 따라서 콘크리트 배합은 콘크리트 타설시 현장조건을 반영할 수 있도록 설계되어야 한다. 즉, 콘크리트 배합은 현장양생온도, 작업환경, 타설방법 등을 고려하여 최적화하는 노력이 필요하다. 본 연구목적은 현장 콘크리트 타설시 발생하는 양생온도와 작업지연 등 외부영향인자를 고려하여 가장 대응을 잘 할 수 있는 콘크리트 배합설계를 제공하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해서 본 연구에서는 로버스트 설계방법을 콘크리트 배합설계에 적용했다. 사례분석에서는 양생온도와 작업지연 등 외부영향요인과 함께 콘크리트 성분의 조합을 적용하여 콘크리트 실내 테스트를 실시했다. 실험결과 로버스트 설계방법을 적용할 경우 외부영향요인이 주어 졌을 때 가장 효과적으로 대응을 할 수 있는 콘크리트 배합설계를 선정할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.631-644
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• 2022

본 논문은 고차원 시계열 자료에 이상점이 존재하는 경우 희박벡터자기회귀모형(sparse VAR; sVAR)의 모수를 강건하게 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 먼저 Xu 등 (2008)이 독립인 자료에서 밝혔듯이 adaptive lasso 방법이 sVAR 모형에서도 어느 정도의 강건함을 가짐을 모의 실험을 통해 알 수 있었다. 하지만, 이상점의 개수가 증가하거나 이상점의 영향력이 커지는 경우 효율성이 현저히 저하되는 현상도 관찰할 수 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해서 최소절대편차(least absolute deviation; LAD)와 Huber 함수를 기반으로 벌점화 시키는 adaptive lasso를 이용하여 sVAR 모형을 추정하는 방법을 본 논문에서는 제안하고 그 성능을 검토하였다. 모의 실험을 통해 제안한 로버스트 추정 방법이 이상점이 존재하는 경우에 모수 추정을 더 정확하게 하고 예측 성능도 뛰어남을 확인했다. 또한 해당 방법론들을 전력사용량 데이터에 적용한 결과 이상점으로 의심되는 시점들이 존재하였고, 이를 고려하여 강건하게 추정하는 제안한 방법론이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.