본 연구에서는 수요가 정규분포의 형태를 따르는 N차 시리얼(serial) 시스템을 대상으로 한다. 최상위 노드는 상위의 공급자로부터 받고자 하는 물량을 제한 없이 받을 수 있으며 하위 노드로 이러한 물량을 공급하게 된다. 최하위 노드에서는 고객의 직접적인 수요가 발생하고 만족시키지 못한 수요는 다음 기간으로 이월된다. 이러한 환경 하에서 전체시스템에서 발생하는 재고유지 비용(holding cost)과 재고이월 비용(backorder cost)의 합을 최소화하는 각 노드별 최적의 기초 재고 수준(base stock level)을 결정하는 문제를 다룬다. 본 논문에서는 모의실험과 계층 재고(echelon stock)의 개념을 통해 수요 분포 내의 적절한 분위수(quantile)를 결정하는 접근방법으로 각 노드의 기초 재고 수준을 구하는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 주택지의 가격결정모형을 추정하여 신도시 주거용 토지의 가격 결정요인 알아보고자 하였다. 이를 위해서 경상남도 김해시 장유신도시 지역에서 택지개발사업으로 조성된 주택지 1,000여 필지의 실거래 가격자료를 대상으로 헤도닉 특성이 주택지 가격에 미치는 영향을 GLS 분석방법과 분위수 회귀분석방법을 이용하여 분석하였다. 본 연구는 주택지 가격과 그 오차가 정규분포를 가질 때 조건부 평균을 추정하는 GLS 추정결과와 비교하기 위해 주택지 가격이 대칭적이지 않고 정규분포를 가지지 아니할 때 조건부 분위수별 추정을 위해 분위수 회귀분석 모형을 사용하였다. 그 결과 가격 분위수별로 해당 특성이 미치는 영향의 차이를 확인할 수 있었다. 경과 연수변수는 음의 영향을 보였지만 일정기간을 경과하면 다시 양의 영향을 보이는 것으로 나타났으며, 그 반전기간은 고가주택지 분위수에서 좀 더 높은 값을 보였다. 신도시 주택지 중에서 점포 겸용택지의 긍정적인 영향이 가장 크게 나타났으며, 주택지의 수요자는 도로에 한면만 접한 토지보다 두면이상 접한 각지의 토지, 부정형토지보다는 사각형의 토지를 선호하는 것으로 나타났다. 각지는 주택지의 일조권 개선에 긍정적이며, 인접대지 경계로부터의 이격거리로 인한 건축면적의 감소가 적기 때문에 이 같은 결과를 보인 것으로 판단된다. 점포겸용택지 변수는 저가 주택용 토지에서 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 저가의 주거용 토지가 대부분 임대형 주택 건부지로 사용되는 경향이 많아 자가 거주용 주택 건부지와 다른 특성을 가지기 때문으로 보인다. 주거용 토지가격은 가격 수준에 따라 다른 특성을 지니며, 담보가지의 평가와 부동산 정책의 입안에 있어서 이를 고려하여야 할 것으로 보인다.
대부분의 공급망 계획에서 사용되는 각 계획 기간 내의 예측수요는 확정적인 것으로 간주한다. 그러나 현실에서 주어진 계획 기간 내의 수요 예측값은 확률적으로 분포를 따르는 것이 일반적이다. 본 연구는 기존의 안전재고를 통한 서비스 수준을 관리하는 방법을 대신하여 고객 수요의 분포내의 특정한 값을 수요 예측값으로 사용하는 수요선택 방법에 대해 다룬다. 수요 분위수와 계층 재고의 개념을 활용하여 서비스 수준 제약이 존재하는 시리얼 재고시스템을 대상으로 비교적 간단하지만 효과적인 수요선택을 위한 휴리스틱 알고리듬을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 비교 실험을 통해 제안된 알고리듬이 최적해와 유사한 매우 정확한 결과를 보임을 입증하였다.
본 논문에서는 기존 오 결측 데이터 분석 기법인 평균 대체법, 상관계수 수치분석, 그래프 상관성 분석 및 통계 전문가 분석 등 통계적 방법으로 대체 가능성을 조사하여 정수처리 공정에서 계측되는 각종 이상 데이터를 정제하기 위한 방법을 다양한 분석연구로 진행하였다. 또한 물 정보 데이터 오 결측 저감 정제 알고리즘의 신뢰성 및 검증에 있어 분위수 패턴과 딥러닝 기반의 LSTM 알고리즘으로 동작하는 시스템을 모델링하고, Keras, Theano, Tensorflow 등의 오픈 소스 라이브러리로 구현할 수 있는 체계를 연구하였다.
최근 전 세계적으로 해저터널 건설이 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서도 본토와 제주도를 연결하기 위한 해저터널 건설에 관심이 집중되고 있다. 해저터널의 안전한 건설을 위해서는 설계 및 시공 단계에서 단층과 같은 지질구조의 파악이 매우 중요하다. 그러나 해저터널의 경우 육상터널과는 다르게 지반조사의 한계로 인하여 지질구조의 분포에 대한 정보를 취득하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 지구통계학적 방법을 이용하여 해저지반에 발달하는 대규모 지질구조를 자동으로 도출하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구에서 가장 중요한 것은 최적 이동창의 크기, 최적 공간통계량 종류, 최적 백분위수 기준의 결정이다. 최종적으로 도출된 최적 분석 알고리즘으로 R을 이용하여 사용자 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램은 다양한 공간통계량의 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 공간통계량의 종류와 백분위 기준을 손쉽게 지정할 수 있도록 하여 공간통계량의 변화에 따른 지질구조 분석을 용이하게 하였다. 따라서, 지질구조선 도출 알고리즘에서 공간통계량은 이동 분산값, 분위수 기준은 상위 10%, 이동창의 크기는 $3{\times}3$ 일 때 대규모 지질구조선의 선형적인 형태가 시각적으로 가장 잘 나타나는 것을 확인할 수 있다. 특히 분위수 기준을 상위 0.5%로 할 경우 등고선 그림에서 오류값들이 거의 제거가 되는 양상을 보여준다.
본 연구에서는 금융시장 통합화에 따른 금융 시장 전염을 생물학적 전염개념에 기초하여 분석하는 검정 방법론을 제시하였다. 금융 시장 통합화를 측정하기 위하여 U-통계량을 사용하였고, 금융 시장 전염 검정을 위하여 단일방정식 오차수정 모형을 중심으로 잠재 요인모형, 분위수 회귀모형과 런검정을 사용하였다. 시뮬레이션결과 단일방정식 오차수정 모형이 자기상관을 갖는 오차항을 포함한 선형 회귀모형에서 비교적 높은 수준의 적합도를 일관성 있게 보여 주고 있다.
본 연구의 목적은 혁신활동이 기업의 경영성과에 미치는 영향을 밝히는 데 있다. 이러한 연구는 1960년대 이후 활발하게 진행되어 왔는데, 이론과 달리, 실증분석에서는 혼재된 결과가 나타났다. 실증분석 결과가 이론과 다론 이유는 많이 있지만, 사용되는 통계와 분석 방법의 차이에 기인하는 바가 크다. 본 연구는 이러한 문제의식의 연장선상에서 통계문제를 최소화하기 위해 노력하였다. 특히, 이용 가능한 통계를 최대한 활용하기 위해, 특허청에서 제공되는 특허 출원건수의 전수통계(1990~2008)를, 연구개발은 한국신용평가기관에서 제공되는 연구개발비용 통계(1990~2008)를 사용하였다. 본 연구의 가장 큰 의의는 바로 방대한 통계작업이라 할 수 있다. 적절한 지표 산정을 위해, 주성분 분석을 활용하여 혁신성 지수를 산출하였고, 기업 패널분석과 고성장 기업의 분석에 적절한 분위수 추정을 함께 사용하여 다양한 유형의 기업들에게 미치는 효과를 측정하였다. 분석결과를 보면, 패널 분석에서는 혁신활동이 기업의 경영성과에 미치는 영향이 유의적이지 않지만, 분위수 추정에서는 이와 다른 결론을 도출하였다. 특히, 하위 10%에 해당하는 저성장기업에게는 혁신이 유의하지 않지만, 상위 10%의 고성장 기업에게는 혁신활동이 매우 중요한 영향을 끼치는 것으로 나타난다. 혁신활동이 대기업보다 중소기업에 보다 큰 영향을 미치는 것으로 나타난 점 역시 커다란 시사점이라 할 수 있다.
정보적 표본설계 기법을 적용하여 무응답의 영향을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 초모집단모형(super population model)에 포함된 오차의 분포가 정규분포를 따르고 응답률이 지수함수를 따를 때 지수형 응답률 정보를 모수추정에 사용함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것으로 알려져 있다. 최근 Chung과 Shin (2017)은 정보적 표본설계의 가중치를 구하기 위해 세부 층을 등간격으로 나누는 방법을 고려하였으며 세부 층의 개수가 추정의 정확성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 주어진 표본 규모에 따른 최적의 세부 층 개수와 최적의 층 경계를 구하기 위해 등간격, 분위수, LH 알고리즘을 이용하여 층을 나누는 방법을 살펴보았으며 모의실험을 통하여 각 방법의 결과를 비교하였다. 또한 다양한 형태의 보조변수 분포를 이용하여 실무에서 사용할 수 있는 세부 층 경계와 세부 층 개수를 정하는 기준을 제안하였다.
Q-Q 플롯은 자료에 대한 분포적 가정을 평가하기 위해서 사용되는 편리하고 효과적인 그래프 방법이다. Q-Q 플롯은 자료의 분포와 이론적 분포를 비교하기 위한 확률플롯으로 자료에서의 분위수와 이에 대응하는 이론적 분위수를 각각 수직축과 수평축으로 해서 그린 산점도의 형태를 취한다. 본 논문에서는 확률변수 X가 위치모수 ${\mu}$와 척도수 ${\lambda}$를 가지는 역가우스분포를 따르면, 변환된 확률변수 $Y={\mid}\sqrt{\lambda}(X-{\mu})/{\mu}\sqrt{X}{\mid}$는 평균이 0이고 분산이 1인 표준반접정규분포를 하게 되는 분포적 결과를 활용하여 역가우스분포 Q-Q 플롯의 구축방법을 소개한다. 역가우스분포와 다른 분포를 따르는 자료를 대상으로 그린 Q-Q 플롯에서 나타나는 점들의 형태를 알아보고자 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다. 실제 자료에 대한 사례분석을 통해 제안한 Q-Q 플롯의 유용성을 보인다.
금융시장 위험관리 수단으로 많이 사용하는 기법 중의 하나는 Morgan이 제안한 최대손실금액을 추정하는 VaR (Value at Risk)이다. VaR은 한 산업의 금융위험 측정도구로 사용되어지지만 실제 생활에서는 여러 회사 또는 국내 전체의 산업의 VaR를 추정하는 경우가 많다. 따라서 투자할 여러 산업에 대하여 특정한 포트폴리오가 설정된 경우에 다변량분포에 대한 VaR를 추정하는 문제가 필요하다. 본 연구에서는 다변량분포에 대한 VaR를 추정하기 위하여, 다차원 분위 벡터를 제안하고, 이를 바탕으로 다차원 공간에서의 Vector at Risk를 정의한다. 다변량분포에 대하여 특정한 포트폴리오가 설정된 경우에, Vector at Risk 중에서의 한 점을 가장 적절한 VaR로 설정하는 방법을 제안한다. 이를 대안적인 VaR이라고 정의하고, 다변량 분포에 대한 이 방법에 대하여 토론한다. 2변량과 3변량의 예제를 통해 본 연구의 대안적인 VaR과 Morgan의 VaR를 각각 구하고, 비교 설명하면서 대안적인 VaR의 특징을 탐색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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