• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.95-105
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• 2000

본 연구의 목적은 기존의 대표적 통행발생모형인 회귀모형과 신경망 이론에 의한 통행발생모형을 비교.분석하여 통행발생모형에 대한 새로운 방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 모형의 검정력과 안정성을 현재적 설명력과 장래 예측력의 결합으로 전제하고, 시나리오에 따른 모형의 검정력 변화를 통한 안정성 평가를 수행하였다. 연구결과 역전파 신경망 모형(Backpropagation Neural Networks)은 회귀모형의 검정력과 안정성을 상회하는 우수한 결과를 보여 주었으며, 이는 향후 통행발생 모형으로 역전파 신경망 모형의 적용 가능성을 의미하는 것으로 해석된다. 특히 복잡해진 교통현상과 다양한 수집자료를 고려할 때 교통분야에서의 신경망 모형의 적용은 더욱 확대될 전망이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.123-132
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• 2000

본 연구에서는 선형인 Nash 모형(1957)과 비선형인 Diskin 모형(1964)을 이용하여 소양강댐 유역에 대해 대표단위를 유도하고 비교, 분석하였다. 본 연구에서는 소양강댐 유역의 14개 호우사상을 이용하였고, 각각에 대해 유출수문곡선의 종거를 가중치로 하는 매개변수의 최적화 방법을 이용 Nash 모형과 Diskin 모형의 매개변수를 추정하였다. 유역의 대표단위도는 이러한 방법으로 추정된 단위도들의 평균적인 형태가 되도록 결정하였다. 각 단위도의 비교에서는 선형인 Nash 모형에 비해 비선형인 Diskin 모형의 경우가 유출을 모의하는데 더욱 적합함을 발견할 수 있었고, 특히 첨두유량의 재현에 Diskin 모형이 우수함을 파악할 수 있었다. 아울러, Diskin 모형의 경우에는 다른 특성을 나타내는 두 저수지의 수를 서로 같게 하는 경우와 다르게 하는 경우 유도된 단위도의 형태에는 큰 차이가 없는 것으로 밝혀졌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.213-217
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• 2010

댐붕괴파 (dam-break flow)나 지진해일에 의해 발생하는 undular bore와 충격파 (shock) 현상을 동수압 및 분산효과를 고려하여 수치모의를 수행하였다. 완전비선형 Boussinesq-type equations 모형을 이용하여, 동수압 및 분산 효과를 고려하였다. 방정식은 4차 정확도의 유한체적법을 이용하여 해석하였고, 시간적으로도 4차정확도의 기법을 이용하여 고차미분항에 대한 수치분산을 억제하였다. 다양한 경우의 1차원과 2차원 공간에서의 수치모의를 수행하고 검증을 수행하였다. 그 결과, 완전비선형 Boussinesq-type equations 모형은 천수방정식 (shallow water equations) 기반의 모형에서 재현이 불가능한 undular bore 등을 재현 하는 등, 전반적으로 천수방정식 기반의 모형 보다 물리적으로도 타당하고 정량적으로도 실험결과와 잘 일치하는 경향을 보였다. 즉, 댐붕괴파나 지진해일 등에 의한 범람 모의에 있어 동수압과 분산 효과의 중요성이 공학적으로도 매우 중요한 고려사항 임이 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1524-1527
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• 2009

본 연구는 주요지천 홍수예측에 적용된 통계적 모형을 개선하여 예측 결과의 정확성 향상을 도모하는 데 목적이 있다. 중랑천, 탄천, 왕숙천 등 한강수계 주요 지천은 홍수예보 지점으로 유역면적이 작고 도달 시간이 짧아 기존의 대하천 홍수예보에 이용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형을 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주요 지천 홍수예측에 통계적 모형인 다중선형 회귀모형을 이용하는 방법이 제안되어 활용되었다. 본 연구에서는 지천홍수예측에 기 적용된 다중선형 회귀 모형의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수를 조정하고, 10분 단위 관측 자료를 활용한 예측 결과를 얻기 위해 매개변수를 재산정하였다. 그 결과 기존 모형에 비해 적은 수의 독립변수와 재 산정된 매개변수를 이용한 통계적 모형으로 예측 수위의 오차를 줄일 수 있었다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제5권3호
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• pp.191-197
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• 1993

수심이 일정치 않은 지역에서 임계치에 가까운 속도로 이동하는 교란에 의해 발생되는 비선형파의 수학적 모형에 대해 논의하였다. 임의파고를 갖는 파랑의 2차원 모형이 개발되었다. 미소교란의 경우, 비선형 파향선법이 일반화된 Korteweg-de Vries 식을 얻는데 적용될 수 있음을 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.221-230
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• 2015

전통적으로 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석에서는 선형 혼합 모형이 사용되어 왔다. 그러나 그 모형은 관심있는 표현형과 연관된 유전자좌를 찾는 것에 있어서 검정력이 문제가 되는 것으로 지적되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이러한 검정력 문제를 개선하는 방법으로 감마 혼합 모형을 고려하였고, 검정력과 제 1종 오류의 관점에서 선형 혼합 모형과 성능을 서로 비교하여 보았다. Genetic Analysis Workshop 13에서 제공된 자료를 이용하여 살펴본 결과, 감마 혼합 모형이 검정력에 있어서 큰 이득을 볼 수 있는 것으로 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제17권30호
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• pp.59-65
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• 1994

선형회귀모형에서 새로운 변수가 모형에 도입될때 몇몇 비정상적인 관찰치들은 변수들 간에 내재되어 있는 다공선성을 감추거나 혹은 오히려 더욱 크게 부풀림으로써 도입변수에 대한 해석을 매우 어렵게 만든다. 본고에서는 이러한 관찰치들을 식별할 수 있는 방법을 제안하였는데, 이와 같은 식별법은 postulated model의 회귀계수추정치에 대한 도입변수의 섭등(perturbations)을 분해함으로써 가능하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.279-289
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• 2006

최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권2호
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• pp.1-13
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• 2009

환율 결정 모형의 근간이 되는 이론으로 널리 알려져 온 화폐모형은 두 국가 간의 환율이 각국의 통화량과 소득 수준에 의해 결정된다고 설명하고 있다. 그러나 이 이론이 성립하려면 이 모형에 내포된 변수 간에 공적분이 성립해야 하는데, Rapach and Wohar(2002)의 논문은 10개 국가의 자료 중 대 여섯개의 자료에만 (선형) 공적분이 존재한다는 결과를 제시하였다. 본 논문은 그들이 사용한 100년간에 걸친 자료를 사용하되, 환율 결정과정에서 발생할 수 있는 비대칭적 조정과정을 감안하여 비선형 공적분이 성립하는가를 검증하였다. 또한 독립변수가 불안정적이 아닐 경우에는 공적분 관계를 설정하기 곤란하다는 이유로 누락시키는 경우가 많은데 본 논문에서 사용되는 방법론에서는 그러한 문제가 제기되지 않는다. 본 논문에서는 선형 공적분 검정 결과에 비해 더 많은 경우에 있어서 비선형 공적분 관계가 있다는 검정 결과가 산출되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.65-75
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• 2015

본 논문에서는 전문대 및 4년제 대졸 신규취업자의 임금을 결정하는 요인을 분석하기 위해 개인수준의 인적특성 변수들과 업종수준의 특성변수들을 사용하였다. 본 논문은 개인수준의 임금이 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 업종 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조 (multi-level)를 가지게 된다는 점을 주목하였다. 이와 같이 위계적 자료 특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석에서와 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 보다 타당하게 분석하기 위한 방법으로 위계선형모형 (HLM; hierarchical linear model)을 이용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인수준과 업종수준 변수들 모두를 포함한 다중대응분석의 결과에 의하면, 개인수준의 임금이 서로 다른 그룹에 대응되는 개인 특성 변수값과 업종 특성 변수값이 그룹별로 서로 상이하여 개인특성 변수만이 아니라 업종특성 변수도 개인수준의 임금에 영향을 미치고 있다는 점이 발견되었다. 둘째, 개인수준과 업종수준 변수들 모두를 포함한 의사결정나무분석의 결과에 의하면, 개인수준의 임금에 가장 많은 영향을 미치는 변수가 업종별 임금이고, 그 다음으로는 업종별 근로시간, 연령, 성별 등의 순으로 나타났다. 이와 같이 개인수준의 임금을 결정하는 데 있어서 업종의 특성이 매우 중요한 것으로 나타났다는 점은 위계적 선형모형의 활용이 타당하다는 것을 시사하는 것이다. 셋째, 개인수준의 인적특성과 업종 수준의 산업특성 변수들을 모두 포함한 모형이 다른 모형들에 비해서 모형 적합도가 가장 개선되어 위계적 선형모형이 적합한 것으로 나타났다.