전통적인 매개변수적 목적함수 추정방법은 관측자료의 모든 영역에 걸쳐 선형 또는 지수함수 형태의 가정을 기본으로 매개변수를 추정하는 반면 비매개 변수적 Kernel 가중함수를 이용한 방법은 목적함수의 형태에 대한 가정이 필요 없이 관심 있는 임의의 추정지점에서 이웃하는 자료를 이용하여 목적함수를 국지적으로 근사하는 방법이다. 추계학적 수문학의 전형적인 문제인 "목적함수의 가정"에 의해 발생되는 문제를 줄이려는 노력의 일환으로 비매개변수적 Kernel 가중함수를 이용하는 방법에 연구되었고, 본 지면에서는 Kernel 가중함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수의 기본이론과 빈도해석, 회귀모형 및 비동질성 천이확률 등의 수문학적 응용에 대하여 살펴보았다.
이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.
블랙-숄즈 모형이 실제 기초자산의 움직임을 반영하지 못한다는 사실이 실증연구에 의하여 밝혀진 이후 기초자산의 움직임을 레비확률과정을 이용하여 모형화한 옵션가격결정 모형들이 그 대안 중 하나로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 블랙-숄즈 모형의 대안으로 제시된 레비모형 중 Variance Gamma 모형이 국내 주식시장에서의 기초자산의 움직임을 블랙-숄즈 모형보다 충실히 재현해내는지 알아보고자 한다. 이를 위하여 Madan 등 (1998)의 연구에서와 같이 로그수익률의 확률밀도함수와 옵션 가격 결정식을 바탕으로 KOSPI 200자료를 이용하여 모수를 추정하고 우도비 검정을 실시하였다. 또한, 옵션 가격을 추정한 후 모형 간의 비교를 위하여 다양한 통계량을 계산하고, 회귀분석을 통하여 변동성 스마일 현상이 교정되는지를 살펴보았다. 연구결과로부터 Variance Gamma 모형 하에서 추정된 옵션 가격이 블랙-숄즈 모형 하에서 추정된 그것보다 더 시장가격과 가까우나, 이 모형도 변동성 스마일 현상을 해결해주지는 못함을 확인할 수 있었다.
인공위성을 이용한 강우관측은 지상에서의 강우관측과는 달리 넒은 지역의 관측을 가능하게 하고 또한 해양에서의 강우까지도 관측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이러한 강우관측도 몇가지 문제점을 포함하고 있는데 그 하나로서 관측오차 문제를 들 수 있다. 이것은 관측된 강우가 공간적으로는 연속이지만 시간적으론 불연속이기 때문에 발생하는 구조적인 문제로서 강우의 시간적-공간적 통계특성과 관측계획에 따라 각각 다르게 정량화 된다. 본 논문에서는 인공위성을 이용한 강우 관측시 발생하는 관측오차의 추정식을 소개하고 두개의 다차원 강우모형을 사용하여 적용해 보았다. 현재까지의 관측오차 추정은 강우의 2차원 통계특성만을 고려하기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모델에 따른 차이는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.
본 연구에서는 우리나라의 갯벌에서 조사대상으로 삼는 멸종위기야생생물이자 해양보호생물, 흰발농게(Austruca lactea)의 전체 개체수 추정 방법을 검토하였다. 일반적으로 무한모집단에 대한 전수조사는 불가능하며 이는 갯벌 내 제한된 서식처에서 개체수를 추정하더라도 마찬가지이다. 표본으로부터 추정되는 서식 밀도 역시 다양한 생물학적, 생태학적 요인들로 인해 높은 변동성을 보인다. 서식처 경계와 면적은 측정 오차뿐만 아니라 생물의 주기성이나 리듬 활동(주야, 간만 주기 등)에 따라서도 달라진다. 따라서 밀도와 서식처 면적으로 산출되는 전체 개체수는 일시적인 것으로 간주되어야 한다. 이 같은 추정은 인천 송도 갯벌에서 3년 간 관찰된 흰발농게(A. lactea)의 평균 밀도와 표준오차 범위 그리고 공간분포의 시공간적 변동성에 근거하면 타당한 것으로 볼 수 있었다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형의 출현 확률인 50%를 기준으로, 서식처 보존 가치의 중요성을 반영하는 잠재적 서식처 면적을 전체 개체수 추정의 대안으로 제시하였다. 보편성을 갖춘 모형으로부터 예측되는 잠재적 서식처는 대상종의 주요 환경조건이 급격하게 변하지 않는다면 시간에 따라 일정한 모습을 유지할 것이다. 특정종을 대상으로 개발되는 모형은 추후 서식처 복원/조성 사업에서도 원하는 생물의 정착을 유도하는데도 활용이 가능할 것으로 기대된다.
홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.707-716
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2006
분산함수는 회귀함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 Delgado and Hidalgo (2000)와 Perron (2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였으며 Kang and Huh (2006)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Huh (2005)는 Kang and Huh의 잔차제곱들을 이용한 분산함수의 불연속점의 추정 대신 이차적률함수를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정하였다. 이는 Kang and Huh의 연구에서 잔차제곱들을 구하기 위하여 회귀함수의 추정이 우선되어야 하기에 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 떨어지게 됨으로 반응변수의 표본의 제곱을 이용하여 이차적률함수의 추정으로 불연속점을 추정하는 것이 더 용이하기 때문이다. 이러한 연구를 바탕으로 본 연구에서는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안하였다. 즉, 점프의 크기 추정량의 귀무가설 하의 점근분포가 가지고 있는 장애모수인 불연속점의 위치에서 확률밀도함수와 4차적률함수를 비모수적 방법으로 추정하는 방법을 제안하고 이들의 균일 일치성을 보여 가설검정법을 제안하였다. 불연속점의 추정에 앞서 불연속점의 존재 여부의 가설검정이 우선되어야 하기에 다른 통계적 함수에 대한 불연속점의 연구에서도 이러한 본 논문에서 연구한 방법으로 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안 할 수 있을 것이다.
본 논문은 도로투자 사업성분석시 사업주체의 현금흐름을 결정하는 항목들을 고정값(Deterministic Value)이 아닌 확률적으로 추정함으로써, 사업의 재무적 변동으로 인한 위험도를 민간사업자의 견지에서 사업성분석과정에 내재화하는 모형을 개발하는 것이다. 즉, 확률적 비용추정기법으로 국소적으로 활용되던 위험도분석을 재무모형에 내재화함으로써 사업의 재무적 변동을 보다 포괄적으로 분석할 수 있는 틀을 제공한다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션기법을 이용한 위험도분석(Risk Analysis)을 적용하여 사업성 평가지표와 비용의 확률밀도함수(Probability Density Function : PDF), 누적확률분포함수(Cumulative Distribution Function : CDF)를 산출하고, 그 결과로 해당 사업의 위험도를 고려하여 사업성을 평가한다. 이 모형은 사업의 모든 변동요인을 복합적으로 추정하여 사업기간 내 사업주체의 현금흐름을 분석할 수 있다. 따라서 사업주체는 효용에 따라 합리적인 위험도 관리 목표값(Target Value)을 선정하고, 사업의 위험도를 고려하여 건설비, 예비비를 결정할 수 있다. 본 연구에서 정립된 모형을 서울외곽순환고속도로(일산-퇴계원 구간)와 대전당진고속도로를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 그 결과, 대전당진고속도로의 경우 사업성이 없으며, 서울외곽순환고속도로의 경우, 일부 위험도 발생변수를 합리적으로 관리한다면, 사업성이 충분한 것으로 분석되었다. 본 사례분석은 사업의 위험도를 반영한 사업성분석 방법으로 우리나라 민자유치대상고속도로의 사업성분석의 하나의 지침이 될 것이다.
일반적으로 고속도로는 대용량의 교통량을 높은 수준의 안전성과 효율성을 가지고 고속으로 이동시키기 위해 건설되었다. 국내 경부고속도로와 남해고속도로는 부산항을 기 종점으로 하는 핵심고속도로로 컨테이너차량을 포함한 수출입화물트럭의 집중으로 교통문제가 종종 발생하고 있어서 교통문제 완화를 위해서는 교통특성연구의 필요성이 제기되고 있는 상황이다. 그리하여 본 연구에서는 경부고속도로와 남해고속도로의 8차로 기본구간을 대상으로 차로별 점유율과 평균밀도의 상관관계를 통해 고속도로의 밀도추정모형을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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