본 연구는 한국의 수도권 대기질 개선의 편익가치를 CV 방식을 통해 추정한 것이다. 분석에 사용한 질문 형식은 3중양분선택 개방형 질문이다. 결과에 의하면, 최종 개방형 질문에서 표출한 WTP가 양분선택 과정에서 선택한 WTP 구간을 이탈한 경우가 다수 존재하였다. 이는 양분선택형 질문형식은 응답자의 잠재적 WTP를 추출하는 과정에서 편의가 발생함을 의미한다. 3중양분선택 개방형 질문 형식은 응답자가 양분 선택형 질문에 응답하는 과정의 학습 효과를 거쳐 개방형 질문에서 잠재적 WTP를 표출함으로써 개방형 질문의 응답률 저하라는 단점과 양분선택형에서 발생하는 편의를 감소시킬 수 있다는 이점이 있다. 수도권 대기질 개선의 편익가치, 즉 응답자가 사회적으로 바람직한 수준의 대기질 상태를 도달하기 위해 지불할 의사가 있는 금액은 응답자 가구 당 월평균 최소 1만 6,402원에서 최고 1만 9,494원으로 추정되었다.
누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.
본 논문은 장외거래 수익률을 이용하여 추정한 여러 실현변동성들을 실증적으로 비교분석한다. 실제 금융 자산 시장에서는 장외시간이나 휴일에 거래가 적거나 드물게 나타나기 때문에 하루 전체의 실현변동성을 정확히 계산하는데 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안되어진 장외거래 수익률을 여러 가지 방법으로 반영한 다양한 실현변동성의 추정치들에 대한 검토가 이루어진다. 실제 데이터의 실현변동성 추정치들의 예측정확성을 비교하기 위해 미국의 NASDAQ 지수와 S&P500 지수와 우리나라의 KOSPI 지수와 원/달러환율이 분석된다. 적분변동성의 불편추정치인 다음날의 로그수익률의 제곱을 기준으로 일일 실현 변동성의 추정치들은 비교되어지며 비교를 위해 절대평균오차(MAE)와 제곱평균오차근(RMSE)이 이용된다. 또한 통계적 추론을 위하여 Model Confidence Set(MCS) 방법과 Diebold-Mariano 검정법을 사용한다. 세 가지 주가지수 데이터에 대해 동일한 최적 방법이 선택되어지는데, 장외시간 수익률을 이용하여 장내시간 실현변동성의 크기 조정을 한 방법이다.
많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.
생명표는 특정 집단의 사망 경험(mortality expereience)을 반영하여 각 연령에서의 기대여명을 추정하는 통계적 모형이다. 사망 경험은 사망확률(death probability)을 통해 반영되는데, 사망확률을 추정하기 위해서는 세 가지 사항이 고려되어야 한다. 첫째는 사망률(death rate)로부터 사망확률을 추정하는 방법의 선택이며, 둘째는 사망확률의 불규칙성을 해결하기 위한 평활 방법, 셋째는 초고령 자료의 신뢰성 문제를 해결하기 위한 사망확률 추정 및 확장 문제이다. 본 논문에서는 사망확률 추정방법의 선택을 위해 Chiang 방법, 상수방법, Greville 방법, Reed and Merrell 방법 및 Keyfitz and Frauenthal 방법을 비교하며, 평활 방법으로는 Beers 방법, Greville 방법 및 이동평균 방법을 비교하도록 한다. 또한 초고령에서 사망확률 추정 및 확장을 위해 총 12가지 수학적 함수를 비교한다. 본 논문에서는 각 방법들을 비교함으로써 우리나라에 적합한 생명표 작성 방법을 제시하고, 이를 이용하여 2005년부터 2009년까지의 생명표를 작성하도록 한다. 또한 기간별 성별 기대여명의 역전현상(cross-over)현상을 해결하기 위한 방법을 제시한다.
주식 시장에서 안정적으로 높은 수익을 얻기 위하여 많은 트레이딩 알고리즘에 대한 연구들이 이루어졌다. 트레이딩 알고리즘들이 미국 주식시장의 거래량에서 차지하는 비율은 80 프로가 넘을 정도로 많이 사용된다. 많은 연구에도 불구하고 항상 좋은 성능을 나타내는 트레이딩 알고리즘은 존재하지 않는다. 즉, 과거에 좋은 성능을 보이는 알고리즘이 미래에도 좋은 성능을 보인다는 보장이 없다. 그 이유는 주가에 영향을 주는 요인은 매우 많고, 미래의 불확실성도 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 알고리즘들의 수익률에 대한 과거 기록을 바탕으로 미래의 수익률을 잘 예측하고 수익률도 높을 것으로 추정되는 알고리즘을 선택하는 TimeGAN을 활용한 모델을 제안한다. LSTM기법은 미래 시계열 데이터의 예측이 결정론적임에 반하여 TimeGAN은 확률적이다. TimeGAN의 확률적인 예측의 이점은 미래에 대한 불확실성을 반영하여 줄 수 있다는 점이다. 실험 결과로써, 본 논문에서 제안한 방법은 적은 변동성으로 높은 수익률을 달성하고, 여러 다수의 비교 알고리즘에 비해 우수한 결과를 보인다.
신교통수단의 도입은 통행 대안 간의 수단분담률에 영향을 미친다. 그러나 수단분담률을 추정하는 데에 일반적으로 사용되는 다항로짓 모형은 통행자 선택의 다양성을 반영하기 어렵기 때문에 수단선택 특성을 정확하게 파악하는 데에 한계가 있다. 이러한 문제는 교통수단의 도입 효과를 과다 또는 과소추정하는 결과를 야기하며, 이는 심각한 사회적 손실을 초래할 수 있다. 본 연구는 선호의 동질성 문제를 극복할 수 있는 방법론을 모색하는 것을 목적으로 한다. 전체모집단을 직접수혜자와 간접수혜자로 구분하는 시장분할 구조를 적용하여 선호의 이질성을 반영할 수 있도록 한다. 제주도의 조사 자료를 활용하여 수단 선택 모형이 추정되며, 통계적 검정이 수행된다. 분석 결과, 신교통수단의 통행특성이 고급화됨에 따라 도심부에 거주하는 직접수혜자의 수단 전환율이 증가하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 수단전환 패턴의 다양성을 반영함으로써 신교통수단 도입시 수요예측의 정확성을 제고하는 데에 기여할 것으로 사료된다.
석유/천연가스 저류층 특성화는 사용 가능한 현장자료를 이용하여 여러 저류층 물성의 공간적 특성을 정량적으로 추정하는 과정이다. 저류층 물성 중 특히 공극률과 유체투과율은 저류층 내의 유체 함유 공간의 크기와 유체 유동 능력을 나타내며, 저류층 평가와 운영에 있어 가장 중요한 특성변수이다. 불균질 저류층에 있어 코어가 채취되지 않은 구간이나 시추공에서 일반적인 물리검층 자료로부터 기존의 통계적 방법을 통해 공극률과 유체투과율을 추정하는 것은 매우 어렵고 복잡한 작업이므로, 이 연구에서는 물리검출 자료를 이용한 저류층 물성결정 방법으로 퍼지이론과 신경망을 이용한 지능형 기법을 제시하였다. 퍼지이론을 기초로 한 퍼지 곡선법으로 코어 공극률, 유체투과율 자료와 상관성이 높은 물리검층 자료를 선택하고, 선택된 물리검층 자료와 코어분석 자료를 이용한 신경망 학습을 통해 저류층의 공극률과 유체투과율을 추정하고자 하였다. 이 연구에서 제시한 지능형 저류층 특성화 기법을 이용하여 국내대륙붕 시추공의 유정자료를 분석하여 기존 방법 보다 정확하고 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 지능형 저류층 특성화 해석기법은 국내외 석유/천연가스 개발사업에 있어 보다 신뢰성 있는 물리검층 자료를 이용한 저류층 특성화 도구로 활용할 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.73-80
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2011
본 연구의 목적은 상품판매 비중과 금리가 해약률에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 본 연구의 동인은 최근 국제회계기준 및 현금흐름방식의 도입으로 해약률과 관련된 이슈가 중요해지고 있는데서 찾을 수 있다. 패널자료를 적용하여 고정효과모형 및 확률효과모형을 추정하고 하우스만 검정으로 모형을 선택하는 분석방법을 사용한다. 분석 결과 첫째, 확률효과모형이 선택되었으며, 상품 포트폴리오 중 저축성 보험, 질병보험, 사망보험의 구성비가 높고, 금리가 높을수록 해약률이 상승하는 것으로 나타나고 있다. 둘째, 건강보험이나 변액보험의 상품비중이 높을수록 해약률은 감소하는 결과를 보이고 있다.
본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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