• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.55 no.6
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• pp.1-9
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• 2013

미래 기후 정보를 이용한 수문 환경의 단기 미래 예측은 안정적 수자원 공급을 위한 필수적 과제이다. 미국 플로리다 주 중서부 템파지역에서는 주요 수자원 중 하나인 지하수의 효과적 활용을 위해 지하수위 인공신경망 모델 (GWANN)을 개발하여 피압 대수층과 비피압 대수층에 대한 주 단위 평균 지하수위를 월별로 예측하고 그 결과를 수자원 공급 의사 결정에 반영하고 있다. 본 논문은 템파지역에 대한 GWANN 모델을 이용한 지하수위 예측 시스템을 소개하고 모델의 기후 입력 자료의 민감도를 분석함으로써 양질의 기후 정보에 대한 현 시스템의 활용성을 검토하였다. 2006년과 2007년에 대한 연구 결과, 관측 자료를 최적 예측 시나리오 (the best forecast)로 가정하여 적용한 결과는 지하수위 관측 지점에 따라 큰 차이를 보였지만 일반적으로 현 시스템 (현 시점의 실시간 주 단위 평균 강우량을 향후 4주간 동일하게 적용함) 에 비해 예측 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 더불어 강우 관측 자료의 백분위 (percentile forecast; 20분위, 50분위, 80분위)를 강우 예측 자료로 활용한 경우에도 현 시스템과 비교하여 일부 나은 결과를 보여주었다. 그러나 지하수위 예측 모델을 활용하지 않고 현 시점의 지하 수위가 지속된다고 가정하는 경우 (na$\ddot{i}$ve model) 향후 2주간의 예측 결과가 best forecast 경우에 비해 높은 정확도를 보이는 등, GWANN 모델의 단기 예측에 대한 양질의 강우 예측 정보의 활용성은 낮으며, 향후 3주 이상에 대한 예측 성능에 있어 best forecast결과가 na$\ddot{i}$ve model 결과에 비해 높은 정확도를 보이기 시작하는 것으로 나타났다. 또한 GWANN 모델의 예측 성능은 적용 기간과 지역 및 지하대수층의 특성에 따라 큰 다양성을 가지는 단점을 보여 강우 예측 자료 활용에 앞서 모델 개선의 필요성이 있다고 판단된다. 본 연구는 단기수자원 공급 계획 수립을 위하여 사용되는 지역 모델링 시스템에 대한 기후 예측정보의 활용성 평가를 위한 방법론으로 고려될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.3
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• pp.543-558
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• 2012

Our study examines if the existence of a housewife in a family increases private education fees or not, which have continued to burden the family expenditure in Korea. Main findings are as follows: First, the existence of a housewife in a family have an positive impact on the private education expenses, irrespective of the model. Second, the higher decile the less the effect of the housewife on the private education cost. However, the first decile is an exception. Third, the housewife effect of a laborer family is stronger than that of a non-laborer family. It implies that laborers who earn the income regularly expend more money on their children's private education than nonlaborers.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.27 no.1
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• pp.195-214
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• 2018

This study estimates the price elasticity of residential water demand in Korea. For that, annual panel data from the year of 2010 to 2013 for 161 local water services is estimated by using panel quantile model. As a result, the price elasticities of residental water demand in Korea are estimated to be between -0.156 and -0.189 depending on its quantile. In addition, the study finds that the estimated elasticity of residential water demand by traditional conditional mean regression is relatively more influenced by high demand areas because the distribution of residental water demand in Korea is left-skewed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.4
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• pp.444-453
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• 2018

The study addresses the analysis on the financial determinants of corporate research and development (R&D) expenditure in finance. Overall level of R&D spending was estimated as one of the top-tier on a global basis and a majority of the expenditure was invested by large domestic firms in private sector. Consequently, financial factors that influence R&D intensity were empirically tested in the first hypothesis by using conditional quantile regression model for firms listed in KOSPI stock market in the post-era of the global financial turmoil. Firms in the groups of high- and low-R&D intensity were statistically compared to detect financial differences in the second hypothesis which was accompanied by the test of multi-logit model that included firms without R&D outlay. Concerning the results of the hypothesis tests, R&D spending of the prior fiscal year, firm size, business risk and advertising expense overall showed statistically significant impacts to determine the level. As an extended study of [1] that had examined financial factors of R&D intensity at the macro-level, the results of the present study are anticipated to contribute to maximizing shareholders' wealth in advance or emerging capital markets, when applied to find an optimal level of R&D expenditure.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.27 no.2
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• pp.94-104
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• 2015

Population and urban development along the coast is growing in South Korea, and particularly sea level rise is likely to increase the vulnerability of coastal areas. This study aims to investigate the sea level rise through Mann-Kendall(MK) test, ordinary linear regression(OR) and quantile regression analysis(QRA) with sea level data at the 20 tide stations along the coast of Korean Peninsula. First, statistically significant long-term trends were analysed using a non-parametric MK test and the test indicated statistically significant trends for 18 and 10 stations at the 5% significance level in the annual mean value of sea level and the annual maximum value of sea level, respectively. The QRA method showed better performance in terms of characterizing the degree of trend. QRA showed that an average annual rise in mean sea level is about 1-6 mm/year, and an average rise in maximum sea level is about 1-20 mm. It was found that upward convergent and upward divergent were a representative change given the nine-category distributional changes. We expect that in future work we will address nonstationarities with respect to sea level that were identified above, and develop a nonstationary frequency analysis with climate change scenarios.

• 한국사회정책
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• v.23 no.3
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• pp.17-47
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• 2016

This paper aims to analysis working-time of Korea focusing on "the difference and the distribution" by a stratum. Classifying working-time into four categories including marginal part-time, part-time work, standard-time work and long-time working, it compares the relative distribution by income quintile. The outcome is as following : 20% of low-ranking income quintile are (marginal) part-time working, 60% from income quintile 2 to 4 are in long-time working and 20% of top-ranking income quintile are in the standard-time working in overall. Working-time classes can be divided up into three: short time-low income of type 1, long time-medium income of type 2 and standard time-high income of type 3. Analysing working time type, the low wage-short time, medium wage-long time and high wage-standard time by the wage per month and low wage-very long time, medium wage-long time and high wage-standard time by the wage per hours are confirmed. Also, stratification of working-time has been intensified in terms of age, jobs and work status. Policy implication from this study is that the increase of minimum wage to the lowest income class and creation of employment by the reduction of working-time to the medium income class could be effective policies.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.6
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• pp.1095-1106
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• 2016

The quantile regression method proposed by Koenker et al. (1978) focuses on conditional quantiles given by independent variables, and analyzes the relationship between response variable and independent variables at the given quantile. Considering the linear programming used for the estimation of quantile regression coefficients, the model fitting job might be difficult when large data are introduced for analysis. Therefore, dimension reduction (or variable selection) could be a good solution for the quantile regression of large data sets. Regression tree methods are applied to a variable selection for quantile regression in this paper. Real data of Korea Baseball Organization (KBO) players are analyzed following the variable selection approach based on the regression tree. Analysis result shows that a few important variables are selected, which are also meaningful for the given quantiles of salary data of the baseball players.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.4
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• pp.579-590
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• 2017

The multivariate empirical distribution function could be defined when its distribution function can be estimated. It is known that bivariate empirical distribution functions could be visualized by using Step plot and Quantile plot. In this paper, the multivariate empirical distribution plot is proposed to represent the multivariate empirical distribution function on the unit square. Based on many kinds of empirical distribution plots corresponding to various multivariate normal distributions and other specific distributions, it is found that the empirical distribution plot also depends sensitively on its distribution function and correlation coefficients. Hence, we could suggest five goodness-of-fit test statistics. These critical values are obtained by Monte Carlo simulation. We explore that these critical values are not much different from those in text books. Therefore, we may conclude that the proposed test statistics in this work would be used with known critical values with ease.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.16 no.2
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• pp.141-170
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• 1994

지금까지 사회보장제도(社會保障制度)의 경제적(經濟的) 효율성(效率性)에 대한 많은 논의가 있어 왔다. 그러나 그중 생애주기(生涯週期)(life-cycle)에 바탕을 둔 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)(AGE : Applied General Equilibrium)에 의환 경험적 분석은 미진하였다. 본(本) 연구(硏究)의 목적(目的)은 사회보장제도(社會保障制度)의 세대내(世代內) 생애소득분위간(生涯所得分位間) 재분배효과(再分配效果)와 경제적(經濟的) 효율성(效率性)을 분석하는 데 있다. 연구방법으로서 Fullerton and Rogers(1993) 모형을 수정한 일부문(一部門), 다소비자(多消費者) 생애주기(生涯週期) 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 이용하였다. 본 연구는 미국을 대상으로 한 정상상태(定常狀態)(steady state)의 분석이며, 소비자(消費者)를 생애소득별(生涯所得別)로 5분위(分位)로 나누어 기존 사회보장세(社會保障稅) 및 급여(給與)가 경제적(經濟的) 효율성(效率性)뿐만 아니라 계층간(階層間)의 분배(分配)에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 본(本) 연구(硏究)의 주요한 기여사항(寄與事項)은, 첫째 사회보장제도(社會保障制度)의 부담귀착분석(負擔歸着分析)에 새로운 연구방법(硏究方法)을 시도하였다는 점, 둘째 재정정책(財政政策)의 하나인 사회보장제도(社會保障制度)의 실질적(實質的) 부담(負擔)의 귀착문제(歸着問題)를 생애주기모형(生涯週期模型)으로 분석하였다는 점, 셋째 부담(負擔)의 귀착(歸着)은 사회보장세(社會保障稅)와 아울러 사회보장급여(社會保障給與)를 고려하여 분석하지 않으면 편향(偏向)(biased) 될 수 있다는 점을 지적한 점, 넷째 분석결과(分析結果) 기존 사회보장제도(社會保障制度)는 생애주기적(生涯週期的) 소득분배(所得分配)의 관점에서 누진적(累進的)(progressive)인 제도이지만 경제적(經濟的) 비효율성(非效率性)(efficiency cost)을 내재하고 있다는 점 등을 밝힌 것이다.