• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권3호
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• pp.27-36
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• 2008

국내 16개 기상관측소에서 채취한 토양 시료에 대한 물성 실험을 통하여 토양의 공극률, 함수비, 밀도 및 입도 분포특성이 열전도도에 미치는 영향을 분석하였다. 상관성 분석결과 열전도도는 공극률이 증가함에 따라 감소하는 부의 상관성을 보이며 함수비가 증가함에 따라 증가하는 정의 상관성을 갖는다. 입도 분포 특성에 의한 열전도도의 변화는 미비하며 토양 입자 밀도가 클수록 열전도도가 다소 증가하는 경향을 보였다. 건조 토양의 경우 동일한 공극률에서도 열전도도의 차이가 크게 나타났다. 실험 자료를 이용하여 열전도도에 주된 영향을 미치는 공극률과 함수비를 변수로 하는 다중선형회귀모형 및 비선형회귀모형을 제시하였으며, 회귀모형의 결정계수는 각각 0.74 및 0.82로 높게 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 공극률과 함수비를 측정하여 토양의 열전도도를 예측하는데 이용될 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.419-425
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• 2010

커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.139-139
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• 2020

Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC)에 따르면 지난 1세기 반 동안 전 세계 평균 기온은 약 1℃가 상승하였으며, 온실가스 축적에 따라 평균기온은 21세기 중반에서 21세기 말까지 1~3℃가 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 기온의 상승으로 인한 하천의 수온 변화는 수중에서 온도에 민감한 생화학적 반응의 변화를 유발하여 수질 및 수생태 변화에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 효과적인 수질 및 수생태 관리를 위해서는 기온과 수온 사이의 명확한 관계 정립을 통해 수질변화를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국내·외로 널리 활용되고 있는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool, SWAT) 모형을 통해 기온-수온 회귀식이 하천 수질변화에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 그러나 기존 SWAT 모형에서의 기온-수온 회귀식은 미국 유역의 환경 특성을 바탕으로 도출되었기 때문에 국내 유역에 적용하기에 한계점이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 유역에서의 실측 기온자료와 수온자료를 사용하여 SWAT 모형 내 기온-수온 회귀식을 재도출하고 적용성을 평가하는 것이다.

• 물과 미래
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• 제33권5호
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• pp.49-55
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• 2000

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.

• 산업융합연구
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• 제16권4호
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• pp.33-46
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• 2018

개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권1호
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• pp.29-36
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• 1998

본 논문은 Eubank (1994, 1997)에 의해 이론적으로 제안된 선형 평활스플라인 추정량에 대한 알고리즘을 개발함으로 선형 스플라인의 추정을 보다 쉽고 효율적으로 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 이 알고리즘을 이용하여 여러가지 모형의 예들에 대하여 추정량의 적합성을 조사하였고, 제시된 선형 평활스플라인 추정량이 비모수 함수 추정의 도구로서 잘 적합됨을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.155-156
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• 2000

대기오염물질 중 오존은 대기성분 간의 화학반응에 의하여 광화학스모그를 형성하는 주요한 가스로서 지금까지 오존의 생성과 대기오염물질 및 기상과의 상관성을 이용한 오존 예측 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 국내에서는 회귀모형을 이용한 오존농도 예측(허정숙등, 1993), 신경회로망을 이용한 오존농도 예측(김용국 등, 1994), Wavelet Transform을 이용한 단기오존농도 예측(김신도, 1998)등이 있고, 국외에서는 단기 오존예측(Feister ＆ Balzer; 1991), 선형모델을 이용한 오존예측(Cox, Chu, 1992), 비선형모델을 이용한 오존예측(Peter et, 1995)등이 있다. (중략)

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.923-936
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• 2021

표본조사에서는 다수의 무응답이 발생하며 이를 적절히 처리하는 다양한 방법이 개발되었다. 특히 무응답이 관심변수에 영향을 받고 이로 인해 발생한 편향은 추정의 정확성을 크게 떨어뜨리며 무응답 처리를 어렵게 한다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2020)은 알려진 모수적 초모집단 모형과 응답률 모형을 이용하여 추정의 정확성을 향상한 추정량을 제안하였다. 본 연구에서는 초모집단 모형의 형태를 일반화하여 비모수적 함수 형태를 설정한 후 이를 기반으로 얻어진 편향을 적절히 처리한 편향 보정 평균추정량을 제안하였다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.