본 연구에서는 세가지 통계적 기법을 적용하여 고산에서 측정한 TSP (Total Suspended Particle) 농도 특성을 해석하였다. 우선 황사와 비황사시의 평균농도를 비교하는 t-검정의 기본가정을 점검하였다. 모집단을 정규분포화 하기 위해 당량농도를 Log 변환하였고 이로써 1992~1999년 봄철 황사시 평균농도가 비황사시 평균농도보다 높은 이온 성분은 NH$_4$$^{+}$ 뿐임을 확인하였다. 통계적 검정을 수행함에 있어서 기본 가정을 확인하는 것은 중요한 과정이다. 또한 봄철에 집중되어 있는 TSP측정기간이 평균값에 미치게 될 영향을 제거하기 위해 측정일수를 유사하게 맞추었다. 측정일수를 맞추어 산정한 평균값과 측정일수가 다른대로 산정한 평균값을 비교해본 결과, 기간별 측정일수가 다름은 평균값에 영향을 미치나 큰 변화는 보이지 않았다. 마지막으로 비모수 통계기법을 이용해 nss-SO$_4$$^{2-}$ NO$_3$$^{-}$ 과 S/N 비의 경향성을 분석해본 결과, nss-SO$_4$$^{2-}$ 의 경우 통계적으로 그 경향성은 나타나지 않고 NO$_3$$^{-}$만이 증가경향을 나타내었으며, 따라서 증가하는 경향성을 보인 S/N 비는 NO$_3$$^{-}$ 에 의한 감소의 경향을 나타냄을 통계 적으로 확인하였다.
경관의 비균질성은 원격 탐사에 의한 지면 특성 관측에 필연적으로 영향을 준다. 본 연구에서는 주요 지면 모수의 경관 비균질성을 정량적으로 해석할 수 있는 지구통계기법을 소개한다. 연구지역은 두 곳의 KoFlux 연구지로서 (1) 복잡지형의 온대 혼합림으로 구성된 광릉 연구지와 (2) 비교적 평탄한 농경지인 해남 연구지이다. 복사 모수인 지면온도(LST)와 알베도의 공간적 비균질성을 특성화하기 위하여 세미베리오그램과 프랙털 분석을 수행하였다. 이 두 모수는 두 연구지의 상향 장파 및 단파 복사를 결정하는 중요한 인자들이다. 이 모수들은 2001년 9월 23일과 2002년 2월 14일의 두 지역의 고해상도 Landsat ETM+영상에서 추출하였다. 분석 결과, 광릉과 해남 연구지는 알베도의 특성 규모가 각각 1 km 이상 그리고 약 0.3 km 이었다. 지면온도의 경우, 특성 규모는 광릉이 1 km 이상 그리고 해남이 0.6-1.0 km 이상이었다. 두 지면 모수의 특성 규모는 두 지역에서 모두 계절 변화를 보이지 않았다.
이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
국내 주가시계열을 분석하기 위해 기존의 비선형시계열모형인 분계점을 가진 자기외귀모형(TAR)과 일반화 이분산자기회귀모형(GARCH)을 비교 분석한 후, 이 두가지 모형을 결합시킨 새로운 모형 TAT-GARCH모형을 제안하였다. 이 모형은 그 자체로도 이론적인 관삼의 대상이 되어 연관된 모수추정 기법을 제시하였고 국내 개별 주가시계열 자료의 분석에 있어서 제안된 모형이 기존의 모형들 보다 상대적으로 더 좋은 예측치를 제공할 수 있음을 특정 9개 회사의 주가분석을 통해 알아보았다.
본 연구에서는 낙동강 주요 지류지천의 수질 모니터링 자료를 이용하여 수질지수를 산정하고 우선 관리가 필요한 지류지천을 파악하기 위해 장기 경향성 분석을 수행하였다. 환경부에서 시행하고 있는 실시간수질지수 방법을 적용하여 수질지수를 산정하고 모수 통계기법인 선형회귀와 비모수 통계기법인 Mann-Kendall Test와 Sen Slope Test를 적용하여 경향성을 분석하였다. 미전천2, 서교천2 지점을 제외한 주요 지류지천의 수질지수는 Fair 등급 이하의 범위에 있으며 북안천, 천내천, 호계천, 용덕천을 제외한 나머지 지점에 대해서는 유의성을 가진 경향이 나타나지 않았다. 따라서 본류에 대한 수질개선을 위해서는 지류에 대한 관리가 선행되어야 할 것으로 검토되었다.
관측치의 개수보다 변량의 개수가 더 많은 다변수 상황에서 정규혼합모형을 이용하여 군집분석을 하기 위해서는 비정보적인 변수들을 제거하는 과정이 필수적으로 요구된다. 이와 같은 변수선택과 군집의 동시 처리를 위한 기존 연구의 대부분은 군집별 등분산 가정 하에서 이루어져 왔으며, 비정보적인 변수를 제거하기 위해 주로 벌점화 우도 기법이 이용되었다. 본 연구에서는 약간 변형된 정규혼합모형을 기반으로 비현실적인 등분산 가정을 탈피하면서 효율적으로 비정보적인 변수를 제거하는 새로운 방법을 제공한다. 이 모형에 대한 타당성을 설명하였고, 모수 추정을 위한 EM 알고리즘을 유도하였다. 그리고 모의실험 및 실자료 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 보였다.
급변하는 국내외의 교역환경 변화에 따라 의류산업에도 새로운 경영 전략 수립이 요구되고 있다. Quick Response(QR)는 의류제품을 생산하는 기업의 경쟁력을 증가시키기 위해 소개된 새로운 경영 전략으로서, 유통 채녈 사이에 정보와 상품의 흐름을 효울화시켜 최대의 소비자 만족을 제공한다. 본 연구의 목적은 QR technologies의 사용현황을 밝히고 기업 특성과 QR technologies 사용수준과의 관계를 조사하였다. 종족변수는 QR technologies의 사용 수준이며, 선별된 독립변수들은 기업크기 (firm size), 기업전략 (organizational strategy), 제품종류(product category) , 패션변화(fashion change), 주기 적변화(seasonal change)였다. 조사대상은 미국 전역에서 무작위로 추출된 306개의 의류업체를 대상으로 하였으며, 1차 우편과 2차 전화로, 설문지를 통해 자료수집을 하였다. 설문 응답률은 47%(n=103)였고, 자료의 분석은 기술통계(i, e., 빈도, 퍼센트)와 비모수통계기법을 사용하였다. 가장 많이 사용되고 있는 QR technologies는 소량주문(small lot orders) , 단기 사이클 재단 계획 (short cycle cut planning)과 고객의 견이 반영 된 생산계획 (Production planning with customers)이였다. 가장 적게 사용되고 있는 QR technologies는 전자 재주문(electronic reorder)과 단위 생산 시스템 (unit production system)이 였다. QR technologies 사용수준에 관계가 있는 것은 기업크기 (firm size), 기업전략 (organizational strategy), 패션변화(fashion change) 임으로 나타났다. 의류업체의 크기가 클수록, 혁신적 선도기업 일수록, 패션변화가 큰 제품을 취급할수록 QR technologies의 사용수준이 높은 것으로 나타났다. 의류업체는 자원과 생산하는 제품종류에 따라 경영전략과 QR technologies의 사용수준이 다양하였다.
분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 2016년 7월부터 2017년 6월까지 인천 소재 A 대학교의 15분 단위의 일일 전기 사용량 시계열 데이터에 대해 functional data analysis 기법을 적용하여 군집화하고 각 군집의 특성을 파악하고 예측에 활용하고자 한다. 하루동안의 A 대학교의 전기 사용량은 패턴은 주중과 주말 에 큰 차이를 보이며 스플라인 기저함수로 FPCA 구한 후 이들에 대한 가우시안 분포의 혼합모형 기반 군집분석으로 3개의 군집화가 적절해 보인다. 각 군집에 대해 평균 함수, 확률밀도함수, 일들의 분포 등을 정리해 각 군집에 대한 정보와 특징을 보여준다.
공공사업 타당성 평가나 대안 선정에서는 대부분 AHP 기법을 활용하여 대안별 가중합 방식으로 최종 점수를 산정하고 그 값이 가장 큰 대안을 선택하고 있다. 특히 타당성 분석과 같은 경우에는 최종 점수가 0.5보다 큰 대안을 선택하게 되는데, 그 값이 0.5보다 얼마나 커야 의사결정이 의미있고 설득력있는 판단이라고 할 수 있는지에 대한 합리적인 기준 없이 적용되고 있다. 한국개발연구원(KDI)에서 제시한 방법론에는 사업진행 대안의 종합 점수가 0.5 근처에 있는 경우를 회색 영역으로 구분하여 신중한 결정을 하도록 제시하고 있는데, 세부기준에 관한 이론적 검토는 빈약하다. 반면, 통계적 검정의 개념을 도입하여 시도된 분석사례에서는 가중합 평가 점수의 확률분포로서 정규분포 또는 베타분포를 가정하였으나, 이에 대한 분포적 타당성은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 현재 다양한 분야에서 적용되고 있는 가중합 평가 방식의 사례를 검토하여 그 결과의 통계적 검정의 필요성을 제기하고, 통계적 검정을 위하여 특정 분포를 가정하지 않는 비모수적 검정 방법을 제시한다. 그리고 본 연구에서 제시한 방법을 국방 분야의 사례에 적용하고 그 함의와 함께 향후 연구의 발전방향을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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