본 논문에서는 반복적 계속 표본조사에서 일부의 표본을 교체하는 2회 계속조사의 표본 추 출법들을 요약하고 앞 조사시기의 관찰값을 확률측도로 이용한 RHC(Rao-Hartley-Cochran) 유형의 불균등 확률추출법을 제안하였다. 제안된 추출법과 기존의 확률추출법의 비교를 위 하여 둘째 조사시기의 모평균 추정량과 그의 분산을 유도하였으며, 제안된 추출법의 상대 효율은 이론적인 측면과 수치적 시뮬레이션 방법으로 비교 분석되었다. 시뮬레이션 비교를 위하여 한 특별한 시계열 모형을 가정하고 이를 사용하여 인위적인 모집단을 생성하였으며 이 모집단에서 각 추출법에 해당되는 표본을 컴퓨터로 추출하여 각각의 추정치를 계산하여 비교한 결과에서 RHC 유형의 새로 제안된 추출법의 분산과 편차가 일반적으로 적음을 보 였다.
표본조사에서 널리 쓰이는 모집단의 층화는 추정의 효율을 높이는 방법 중의 하나지만, 이상점을 포함하는 변수가 있는 경우에 여러 가지 문제점을 유발시킬 수 있다. 특히, 이상점이 존재하는 다변량 자료의 경우, 층화를 위한 $\kappa$-평균 군집방법은 이상점에 매우 민감하여 추정의 효율을 떨어뜨릴 수 있다. 본 연구에서는 이상점이 존재하는 다변량 자료의 층화를 위해 $\kappa$-평균 군집방법보다 강건하며 이상점을 따로 식별하는 과정이 배제된 $\kappa$-공간중위수 군집방법을 제안한다. 기존 관련연구인 박진우와 윤석훈 (2008)과 동일한 자료에 대한 사례분석을 통해 층화과정들을 비교, 검토하였으며 이들의 효율성을 추정량의 분산을 통해 비교하였다.
기존 교통량 관련 연구는 기상이 양호한 상태에서 진행하였거나 기상에 대한 영향을 제외한 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 강우 강도 따른 일반국도 지방부 지역에서 교통량 변동 특성 및 강우 보정계수를 제시하였다. 일반국도 상시 교통량 조사지점과 자동기상관측 장비 지점을 매칭한 후 지방부 도로에 설치된 256 지점을 선정하여 분석하였다. 평균 일교통량(ADT: Average Daily Traffic) 및 강우 보정계수의 분석결과 평일의 경우 업무통행으로 인하여 강우의 영향을 적게 받으며, 비평일의 경우 여가통행으로 강우의 영향을 상대적으로 많이 받는 것으로 나타났다. 강우 보정계수를 적용하여 연평균 일교통량(AADT: Annual Average Daily Traffic) 추정 시 오차율이 줄어드는 것으로 분석되어 AADT 추정 시 강우에 대한 고려가 필요하다. 강우는 평균 일교통량을 감소시키는 요인으로 작용함에 따라 도로의 설계 및 운영을 위해 강우 강도를 고려한 지속적인 연구가 필요하다.
해양에서 유류유출사고가 발생했을 때 자연 생물자원에 미치는 피해량을 전산모델을 이용하여 추정하였다. 해양에서 이러한 오염물질이 유출되었을 때 피해 조사가 이루어져야 하지만 조사비용 이외에도 현장조사 자체의 어려움이 있다. 조간대를 제외한 해역에서는 현장보존이 어렵고 조사대상도 성체에 한정되기 때문이다. 미국의 경우 이를 위하여 데이터 베이스를 이용한 전산모델(NRDAM/CME)을 개발하였다(Reed et al., 1989). 이 모델에서는 급성 독성실험 데이터를 사용하여 피해량을 추정하였고 성체피해 뿐 아니라 먹이망을 통한 파급효과와 유생 및 치어손실에 의한 가입량 손실도 다루고 있다. 본 연구에서는 NRDAM/CME에 쓰인 논리체계를 응용하였으며 한국 연근해의 데이터 베이스를 사용하여 벙커 C유와 원유가 유출되었을 경우 황해와 남해를 대상으로 하여 유출규모에 따른 자연 생물자원의 피해정도를 추정하였다. 모델의 시험결과 유류의 유출량이 증가했을 때 생물자원의 피해량은 유출량의 증가율 보다 더 높은 율로 증가하였다. 유출된 유류의 화학적 특성, 특히, 점도와 용해도의 차이에 따라 피해량이 큰 차이를 보이는데 이는 유류의 분산을 촉진 시키기 위한 유화제의 사용이 피해량을 증가시킬 가능성이 있는 것으로 생각된다. 또한 생물량의 손실은 가입 손실에 의한 장기적 피해가 단기적 피해보다 더 클 수 있음도 시사하고 있다.
본(本) 연구(硏究)는 한국증권시장(韓國證券市場)에서 무위험자산이 존재하지 않을 경우에 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性) 검증(檢證)을 다변량(多變量)의 검증방법(檢證方法)에 의해 실시하고자 하였다. 검증을 위하여는 첫째로 제로베타수익률을 구하고자 하였으며 이는 Kandel(1984)과 Shanken(1985)의 연구에 기초하여 추정하는 방법을 제시하였다. 둘째로 Jobson-Korkie(1982,1989), Handel(1984,1986)과 Shanken(1985,1986)의 논문(論文)에 의거 대용시장포트폴리오의 효율성을 검증하는 과정을 유도하고 이의 검증(檢證) 통계량(統計量)을 유도하였다. 효율성 검증에 사용된 대용시장포트폴리오들은 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數), 한경(韓經)다우지수(指數)와 2개의 동일가중지수(同一加重指數)이었다. 실증적 연구결과, 전기간(全期間)의 경우에 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)와 한경(韓經)다우지수(指數)의 평균수익률은 GMVP의 수익률보다 낮을 뿐만아니라 평균-분산(平均-分散)프론티어의 외부(外部)에 위치하여 이 대용시장지수(代用市場指數)들이 효율적(效率的)프론터어상에 있는가에 대한 검증(檢證)은 불가능하였다. 그리고 하위기간별분석(下位期間別分析)에서도 이 대용시장지수(代用市場指數)(후반기(後半期)의 한경(韓經)다우지수(指數) 제외)들은 평균-분산프론티어의 내부(內部)에 있어 효율성 검증은 가능하였다. 그러나 이는 대용시장지수(代用市場指數)가 효율적 프론티어상에 있는가에 대한 효율성 검증이 아니라 단순히 평균-분산프론티어상에 있는가에 대한 검증에 불과하였으며 이러한 검증 결과는 효율적(效率的)인 것으로 나타났다. 한편 한국증권거래소(韓國證券去來所)에 상장(上場)된 전 종목(種目)을 대상으로한 동일가중지수(同一加重指數)와 본 연구의 기준시점인 1980년도에 한국증권거래소에 상장된 종목을 대상으로 구성한 동일가중지수(同一加重指數)는 이들의 평균수익(平均收益)이 GMVP의 수익률보다 높을 뿐만 아니라 대용시장지수(代用市場指數)가 효율적(效率的) 프론티어 상에 있는가에 대한 효율성 검증에서 모두효율적(效率的)인 것으로 나타났다. 이러한 사실은 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)를 근거로 기관투자자들이 투자수익율(投資收益率)의 관점에서 포트폴리오를 구성하거나 CAPM의 실증적(實證的) 연구시에 대용시장지수(代用市場指數)로 사용하는 것은 문제점이 있는 것으로 판단되며 따라서 동일가중지수(同一加重指數)를 선택함이 바람직할 것으로 사료된다.
표본조사를 하는 경우에 사전에 전체 표본의 크기를 정하여 놓고, 표본설계를 하는 경우가 많다. 이 때에는 조사 비용은 고려의 대상이 안되고 주어진 전체표본 크기로 각 층별로 표본을 할당하여 분산을 최소로 하는 문제가 된다. 이 논문에서는 pps 집락추출과 각 집락에서 같은 크기의 부표본(subsample)을 추출하여 자체 가중이 되도록 표본설계를 하는 경우에 표본의 크기 $m_{0}$가 사전에 주어졌을 때에 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 표본추출율을 구하고. 이러한 $m_{0}$값들 중에서 최적의 $m_{opt}$값을 구한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.629-638
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2016
최근에 많이 활용되고 있는 데이터 분석을 위한 연관성 규칙 마이닝은 대용량 데이터베이스에 많이 활용되고 있는 서 두 항목간의 관계를 측도화 함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주는 기법이다. 연관성 규칙의 여부를 판단하기 위한 연관성 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등이 있으며, 이들 세 가지 기준을 이용하여 연관성 규칙 생성 여부를 판단하게 된다. 이에 대한 기존의 연구 결과는 결정함수를 이용하는 방법과 회귀모형을 이용하는 방법으로 분류할 수 있다. 회귀모형을 이용하여 수행한 연구에는 지지도와 신뢰도에 의한 모형, 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 표준화 향상도를 포함한 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 그리고 세 가지 평가 기준 전부를 고려한 모형 등이 있다. 본 논문에서는 기존의 연구를 확장하는 의미에서 표준화 향상도를 포함한 세가지 평가 기준 전부를 고려한 비선형 회귀모형을 이용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안에 대해 강구하고자 한다. 또한 분산분석에서의 F 통계량과 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 유의한 정도를 비교하는 동시에 분산팽창계수에 의한 공선성 문제를 진단함으로써 가장 유용한 회귀 모형을 탐색하고자 한다.
Harris(1986)[22]는 주식가격에 있어서의 요일효과(曜日效果)(day-of-the-week effect)의 증거는 광범위한 시장지수에서의 일별(日別) 종가(終價) 대 종가(終價)수익률(收益率)에 대한 연구들에서 나타난다고 한다. 이러한 연구들은 결론적으로 체계적 수익률 행태를, 특히 음(陰)의 월요일 수익률을 증명한다. Harris(1990)[24]는 군집현상(群集現象)은 가격이산성(價格離散性)이 추정량(推定量)에 미치는 영향을 분석할 때 고려되어야 한다고 주장한다. 특히, 군집현상(群集現象)이 거래자가 규정된 최소가격변동에 기초한 집합보다 더 큰 이산적(離散的)가격집합(價格集合)을 사용하기 때문에 결과한다면, Gottlieb 와 Kalay(1985)[21] 및 Harris(1990)[24]에서 확인된 분산(分散)과 시계열공분산(時系列共分散) 추정량(推定量) 편의(偏倚)는 훨씬 더 심각할 것이라고 한다. 또한 모든 연구들은 이산성(離散性)이 거래가격의 유의한 특성이기 때문에 군집현상(群集現象)을 고려하여야 한다고 한다. 주식시장의 경우 요일효과가 존재한다면, 관찰주가의 이산성(離散性)으로 인한 요일별 주가의 끝자리가격의 분포가 월요일과 다른 요일에 있어 차이가 있는지와 요일별 가격결정의 정도가 (1) 주가의 수준, (2) 주가수익률의 기복 및 (3) 시장에서의 주식거래량에 있어 차이가 있는지 둥에 대하여 의문을 갖게 한다. 따라서 본 연구는 이산성으로 인한 요일별 관찰주가의 군집현상에 관한 거래자료를 연구하기 위하여 한국 주식시장에서의 입수가능한 최근년도인 1990년 1월 4일에서 1994년 6월 30일까지의 4년 6개월 동안의 일별주가변동(日別株價變動) 거래자료(去來資料)를 조사하고 실증분석을 수행하였다. 본 연구의 결과에 의하면 주식가격에 있어서의 요일효과는 관찰가격의 이산성 특히, 호가(呼價)의 가격단위(價格單位)에 기인하는 것 같지는 않다. 그러나 본 연구의 결과에 의하면 최돈일(1993)[7]의 연구 결과에서와 같이 Gottlieb 와 Kalay(1985) [21] 및 Ball(1988)[9]의 주장을 받아들이기 어렵다. 최돈일(1993)[7]의 연구를 확장한 본 연구의 결과는 최돈일(1993)의 연구 결과와도 상이하다.
결점나무 분석에서 불확실설 중요도 측도는 basic event 확률 ($q_i$)의 불확실성이 top event 확률 (Q)의 불확실성에 얼마나 많이 기여하는지를 나타내는 측도로서, top event 확률의 불확실성을 감소시키기 위하여 어떤 basic event 확률의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. $q_i$의 분산 $\upsilon_i$가 백분율 단위로 한 단위 변화될 때 Q의 분산 V의 변화량을 평가하는 측도가 불확실성 중요도 측도로서 많은 저자들에 의해 제안되었으며, 이 측도를 계산하기 위해서는 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$를 해석적인 방법이나 몬테칼로 시뮬레이션을 사용하여 계산해야 한다. 그러나 대규모 결점나무에 대해서 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$를 해석적인 방법으로 계산하는 것은 매우 복잡하며, 몬테칼로 시뮬레이션을 사용하여 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$의 안정적인 추정치를 얻는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 불확실성 중요도 측도를 실험적인 방법을 이용하여 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하는 방법에 비해 계산량이 매우 적으며, 불확실성 중요도의 안정적 인 추정치를 제공한다.
전력시스템 주파수는 주파수 계전기용도 이외에 전력시스템에 대용량 집중전원 및 소규모 분산전원이 연계될 때 동기 검정 계전기와 발전기 및 소내 변압기의 과여자 상태를 감지하는 V/F 계전기에서도 사용된다. 주파수 계측장치는 주파수 및 주파수 편이를 실시간으로 정확하고 신속하게 측정함으로서 정규 주파수를 유지시키고 더 나아가 사고파급방지에 대한 책무를 수행해야 한다. DFT필터는 광범위하게 사용되었으나 주파수가 편이하게 되면 오차가 발생된다. 근래 웨이브릿 변환이 새로운 주목을 받고 것은 지속적인 연구 결과, 단일 반복 방정식 형태로 연산 부담이 적어 실시간 신호 처리에 적당한 고속 반복 이산 웨이브릿 변환이 제시되었기 때문으로 생각된다. 본 논문에서는 FRDWT에 의한 주파수 추정 기법을 제시하고자 한다. 제시된 기법의 성능 평가는 발전기 내부사고와 외부사고 데이터에 의해 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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