• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.261-270
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• 2009

주식 수익률, 환율 등과 같은 금융 자료를 이해하는데 있어서 최근의 국제 금융위기를 통해 더욱 중요해진 이슈는 바로 변동성(volatility)이다. 변동성(조건부 이분산성)에 대한 모형은 Engle (1982)의 ARCH 모형과 Bollerslev (1986)의 GARCH 모형을 시작으로 수만은 연구가 이루어졌으며 특히 금융 시계열 분석에서는 시계열 자료들 간의 변동성을 함께 모형화 하는 MGARCH(multivariate GARCH) 모형이 널리 이용되고 있다. 추정된 MGARCH 모형들은 그 자체로서 여러 개의 변동성들 간의 시간에 따른 동적인 관계를 설명해주는 데 유용할 뿐만 아니라 추정된 (조건부)상관계수들은 hedge ratio 계산 또는 VaR 계산 등과 같이 금융시장에 대한분석에도 이용되고 있다. 본 논문에서는 국내 14개 최신 주가자료에 대한 MGARCH 분석을 수행하고 연관된 사후검증(back-testing)을 통해 MGARCH 모형들을 평가하고 있으며 사후검증 수치를 얻기 위한 S-PLUS 프로그램을 수록하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.175-183
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• 2019

학습자 중도탈락은 사이버대학이 해결해야 할 과제 중 하나이다. 2019년도 기준으로 사이버대학의 전체 학생 수는 13만여 명에 달하고 있으나, 중도탈락 비율도 매우 높은 편이다. 중도탈락율을 낮추기 위해 사이버대학은 학습 분석에 많은 투자를 하고 있다. 특히 일부 사이버대학에서는 중도탈락 가능성을 정량적으로 분석하여 중도탈락이 우려되는 학생에 대한 지원을 강화하고 있다. 본 논문의 목적은 중도탈락 예측지수에 영향을 미치는 학습데이터를 규명하는데 있다. 분석 결과, 수강 차시(진도율), 이수학점, 평점, 휴학 횟수가 중도탈락에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 사이버대학은 학생 중도탈락 예측지수에 관한 사후검증을 통해 예측 모델의 정확도를 높여나가야 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 기계번역 기술도 많은 진보를 이루었지만 여전히 기계번역을 통한 번역문 내에는 사람이 교정해야 하는 오류가 다수 포함되어있다. 이렇게 번역 모델에서 생성되는 오류를 교정하는 전문인력의 요구를 경감시키기 위하여 기계번역 사후교정 연구가 등장하였고, 해당 연구는 현재 WMT를 주축으로 활발하게 연구되고 있다. 이러한 사후교정 연구는 최근 도메인 특화 관점에서 주로 연구가 이루어지고 있으며 현재 많은 도메인에서 유의미한 성과를 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 기존 번역문의 품질을 얼만큼 향상시켰는가에 초점을 맞출 뿐, 다른 도메인 특화 번역모델의 성능과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지는 밝히지 않기 때문에 사후교정 연구가 도메인 특화에서 효과적으로 작용하는지 명확하게 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 번역 모델과 도메인 특화 사후교정 모델간의 성능을 비교함으로써, 도메인 특화에서 사후교정을 통해 얻을 수 있는 실제적인 성능을 검증한다. 이를 통해 사후교정이 도메인 특화 번역모델과 비교했을 때 미미한 수준의 성능을 보임을 실험적으로 확인하였고, 해당 실험 결과를 분석함으로써 향후 도메인특화 사후교정 연구의 방향을 제안하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권6호
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• pp.664-674
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• 2008

본 연구는 문헌 연구와 전문가집단의 논의를 통해서 가설검증방법 고안의 교수-학습 절차를 개발하였고, 이에 따라 과학교사를 위한 가설검증방법 고안 교수-학습 프로그램을 R&D 방식으로 개발하여 투입하였으며, 과학교사들이 사전과 사후에 고안한 가설검증방법의 유형 및 가설 검증력 변화를 분석하였다. 연구 결과에 의하면 사전 검사에 비교해서 사후 검사의 가설검증방법의 정교성, 설명요소의 다양성, 검증구조의 논리성등이 증가된 유형으로 변화되었다. 그리고 사전 검사에 비교해서 사후 검사의 가설검증방법의 수, 정교성지수, 검증구조지수, 가설 검증력 등의 평균이 향상되었다. 이러한 결과는 가설검증방법 고안 교수-학습을 통해서 과학교사의 가설검증방법이 보다 포괄적이고 정교하게 변화되었음을 의미한다. 뿐만 아니라 이 연구의 결과는 과학교사들의 탐구능력 향상의 가능성, 기존의 수업 모형 개선, 검증방법고안 능력 평가를 위한 도구 개발에 시사점을 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.890-895
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• 2000

본 논문에서는 인공신경망을 이용한 자모 검증을 HMM 기반 온라인 한글인식 시스템에 적용하는 방법론을 제시한다. 본 시스템에서 각각의 자모는 한 개의 HMM 모델과 한 개의 인공신경망 검증기를 갖는다. 자모 검증기는 HMM 네트웍이 생성한 자모 후보 가정을 입력으로 받은 후, 이 가정의 타당성에 대한 사후 확률을 출력한다. 이 사후 확률은 Viterbi 탐색시 탐색 경로에 반영된다. 기존 HMM 시스템의 국소적 특징의 한계를 보완하기 위하여, 한글 자모의 기본획 분석에서 얻어진 구조적, 전역적 특징이 자모 검증기에 사용되었다. 한글 낱자인식에 대한 실험 결과 HMM 기반 인식기에 자모 검증기를 도입함으로서 38.5%의 인식 오류를 줄일 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.123-133
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• 2018

본 연구의 목적은 노인을 위한 소방안전교육 프로그램을 개발하고, 이 프로그램이 노인의 소방안전지식과 소방안전사고예방실천에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 프로그램은 기초조사와 문헌고찰을 토대로 목적과 목표, 내용, 교수학습방법을 선정한 후 전문가 검증과 예비조사를 거쳐 개발하였다. 효과검증은 65세 이상 노인 48명을 실험군(노인을 위한 소방안전교육 프로그램 실시)과 대조군(인쇄된 강의자료만 제공)으로 나누어 비동등성 대조군 사전사후검사를 실시하였다. 각 집단의 사전-사후 검사점수를 대응표본 t-검증으로 분석한 결과, 프로그램을 실시한 실험군과 인쇄자료만 제공한 대조군 모두 사전-사후 점수 간에 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 그리고 공변량분석(ANCOVA) 결과 실험군의 사후검사 점수가 대조군의 사후검사 점수보다 높게 나타나, 인쇄자료에 비해 프로그램의 효과가 유의미하게 높음을 확인하였다.

• 재무관리논총
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• 제11권1호
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• pp.157-176
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• 2005

본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.541-559
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• 2015

VaR는 금융위험을 측정하고 관리하기위한 중요한 도구로 현재 널리 사용되고 있다. 특히 금융자산 수익률의 변동성에 적합한 모형을 찾는 것은 VaR의 정확한 측정을 위해 중요한 과제이다. 본 연구에서는 한국의 코스피, 중국의 항셍, 일본의 니케이지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR를 측정하기 위한 변동성모형으로 다양한 일변량모형들과 다변량모형들을 함께 고려하여 그 성과를 비교하였다. 사후검증을 통해 전체적으로 일변량모형들보다는 다변량모형들이 VaR의 측정에 더 적합한 것으로 보여 졌으며 특히 DCC와 ADCC모형이 더욱 우수한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.163-185
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• 2013

본 논문에서는 장기기억 변동성 모형의 필요성을 Value-at-Risk(VaR) 추정의 관점에서 알아본다. 이를 위해, KOSPI 수익률의 VaR을 FIGARCH, FIEGACH와 같은 장기기억 변동성 모형과 GARCH, EGARCH와 같은 단기기억 변동성 모형을 적용하여 각각 추정한 후, 각 변동성 모형에 따른 추정의 적절성을 사후검증을 통하여 비교해 본다. 사후검증을 통해, KOSPI 수익률 과정이 장기기억 속성을 가짐을 확인할 수 있으며, 적절한 VaR의 추정을 위해서는 장기기억 변동성 모형을 적용하는 것이 필요함을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.753-771
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• 2016

금융기관의 위험관리를 위한 중요한 도구로서 현재 VaR가 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 코퓰러 함수들을 이용하여 극단치이론과 GARCH 모형을 결합한 일변량분포로부터 구축한 다변량분포들을 바탕으로 코스피, 다우존스, 상하이 그리고 니케이 지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR 추정과 그 성과에 관해 논의하였다. 사후검증 결과 전체적으로 볼 때 가우시안, t, 클레이톤, 프랭크 코퓰러를 사용한 t-분포의 오차항을 가진 변동성 모형들이 포트폴리오 VaR의 측정에 적합한 모형들로 나타났으며, 특히 프랭크 코퓰러의 경우에 가장 우수한 성과를 나타내었다.