• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.2
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• pp.211-231
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• 2002

본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.21 no.1
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• pp.39-44
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• 2009

To improve the accuracy of numerical simulation of wave trans- formation across the surf zone, nonlinear shoaling effect based on Shuto's empirical formula and breaking mechanism are induced in the elliptic modified mild slope equation. The variations of shoaling coefficient with relative depth and deep water wave steepness are successfully reproduced and show good agreements with Shuto's formula. Breaking experiments show larger wave height distributions than linear model due to nonlinear shoaling but breaking mechanism shows a little bit larger damping in 1/20 beach slope experiment.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.17 no.1
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• pp.3-22
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• 2008

We study nonlinearities of $CO_2$ emissions and economic growth m Korea using the Smooth Transition Autoregressive (or STAR) model. We find evidence for nonlinearities and cyclical regime changes of both time series. In the extended nonlinear empirical work, we characterize dynamic properties of the two time series and then find mutually significant Granger causality between $CO_2$ emissions and economic growth. All these empirical evidences together reinforce long standing concern that economy-wide restrictions on $CO_2$ emissions would hurt economic growth for Korean styled medium industrialized countries.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.1
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• pp.173-184
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• 2004

A statistical software for nonlinear regression analysis, NLIN2000, is introduced. This software, operated tinder the Window systems, has many user-friendly functions and Provides various statistics. As an upgraded version of the Previous Program operated under the DOS system, NLIN2000 provides easier steps for model specification and fitting process than any other statistical packages. Also it has a database system for model functions which has addition and deletion options. While it can be a useful research tool for statisticians, NLIN2000 can be used practically also by researchers in many other scientific fields, who needs nonlinear regression analysis for their study.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.34 no.1
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• pp.51-58
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• 2013

An appropriate determination of time step is one of the important problems in atmospheric modeling. In this study, we investigate the sensitivity of numerical solutions to time step in a nonlinear atmospheric model. For this purpose, a simple nondimensional dynamical model is employed, and numerical experiments are performed with various time steps and nonlinearity factors. Results show that numerical solutions are not sensitive to time step when the nonlinearity factor is not influentially large and truncation error is negligible. On the other hand, when the nonlinearity factor is large (i.e., in a highly nonlinear regime), numerical solutions are found to be sensitive to time step. In this situation, smaller time step increases the intensity of the spatial filter, which makes small-scale phenomena weaken. This conflicts with the fact that smaller time step generally results in more accurate numerical solutions owing to reduced truncation error. This conflict is inevitable because the spatial filter is necessary to stabilize the numerical solutions of the nonlinear model.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.25-28
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• 2002

비선형모형분석의 초기 단계에서 초기값(starting value, initial parameter value)를 결정하는 문제는 비선형모형의 모수추정을 위한 반복기법의 수렴속도나 국소값(local minimum)문제에 영향을 주게 된다. 본 논문을 통하여 탐색적 자료분석이 초기값를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음을 보이고자 한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.13 no.1
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• pp.46-55
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• 2001

An approach using the nonlinear wave model in predicting wave-induced currents is presented. The model results were compared with those of the conventional model using phase-averaged radiation stress, and in addition with experimental data captured by a PIV system. As a result of comparison of wave-induced currents generated behind the surface-piercing breakwater and submerged breakwater, eddy patterns appeared to be similar each other but in general numerical solutions of both models were underestimated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1516-1519
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• 2011

예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.3
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• pp.475-483
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• 2009

In this paper we introduced a class of nonlinear time series models to analyse KOSPI data. We introduce the Generalized Power-Transformation TGARCH (GPT-TGARCH) model and the model includes Zakoian (1993) and Li and Li (1996) models as the special cases. We showed the effectiveness and efficiency of the new model based on KOSPI data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.660-665
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• 2004

본 연구에서는 비선형적인 메커니즘을 갖는 수문현상의 불확실성을 해석하고자 하는 목적으로 새로운 개념의 지배방정식이 유도된다. 제안된 모형의 불확실성은 토양 특성치의 공간적 변동성에 기인하고 있는 것으로 가정하여, 유도된 방정식은 Fokker-Planckl 방정식의 형태를 가지고 있다. 실제 유역단위에서 토양 내 수분 흐름의 연직방향 흐름을 모의하기 위해 미소단위에서 유도된 Richards 방정식은 토양의 공간적 변동성으로 말미암아 불확실한 매개변수를 갖는 비선형 추계학적 편미분방정식의 형태를 갖게 된다. 이는 먼지 수직 방향적분을 통하여 단순화된 비선형 추계학적 상미분방정식으로 전환되고, 이렇게 전환된 비선형 추계학적 상미분방정식은 다시 추계학적 Liouville 방정식을 이용하여 선형 추계학적 편미분방정식으로 전환되어진다. 최종적으로 cumulant 급수방법을 이용하여 상기 방정식을 선형 결정론적 편미분방정식으로 전환시킴으로써, 강우 시 토양 내 수분 침투현상을 모형화할 경우 유역단위에서 토양의 공간적 변동성을 설명할 수 있는 지배방정식을 유도할 수 있다.