• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.7
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• pp.197-204
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• 2002

교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.2
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• pp.229-250
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• 2022

Since the publication of Markowitz's (1952) mean-variance portfolio model, research on portfolio optimization has been conducted in many fields. The existing mean-variance portfolio model forms a nonlinear convex problem. Applying Dantzig's linear programming method, it was converted to a linear form, which can effectively reduce the algorithm computation time. In this paper, we proposed a Dantzig perturbation portfolio model that can reduce management costs and transaction costs by constructing a portfolio with stable and small (sparse) assets. The average return and risk were adjusted according to the purpose by applying a perturbation method in which a certain part is invested in the existing benchmark and the rest is invested in the assets proposed as a portfolio optimization model. For a covariance estimation, we proposed a Gaussian kernel weight covariance that considers time-dependent weights by reflecting time-series data characteristics. The performance of the proposed model was evaluated by comparing it with the benchmark portfolio with 5 real data sets. Empirical results show that the proposed portfolios provide higher expected returns or lower risks than the benchmark. Further, sparse and stable asset selection was obtained in the proposed portfolios.

• Journal of Energy Engineering
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• v.23 no.4
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• pp.150-159
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• 2014

Since the release of mid-term domestic GHG goals until 2020, in 2009, some various GHG reduction policies have been proposed. There are two types of modeling approaches for identifying options required to meet greenhouse gas (GHG) abatement targets and assessing their economic impacts: top-down and bottom-up models. Examples of the bottom-up optimization models include MARKAL, MESSAGE, LEAP, and AIM, all of which are developed based on linear programming (LP) with a few differences in user interface and database utilization. In this paper, we suggest a simplified LP formulation and how can build it through step-by-step procedures.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.923-932
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• 2014

The Hurdle model can to analyze zero-inflated count data. This model is a mixed model of the logit model for a binary component and a truncated Poisson model of a truncated count component. We propose a new hurdle model with a general heterogeneous random effects covariance matrix to analyze longitudinal zero-inflated count data using modified Cholesky decomposition. This decomposition factors the random effects covariance matrix into generalized autoregressive parameters and innovation variance. The parameters are modeled using (generalized) linear models and estimated with a Bayesian method. We use these methods to carefully analyze a real dataset.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.3
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• pp.229-243
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• 2022

The effects of monthly meteorological data measured at 11 stations in South Korea on pan coefficient were analyzed to develop the four types of multiple linear regression models for estimating pan coefficients. To evaluate the applicability of developed models, the models were compared with six previous models. Pan coefficients were most affected by air temperature for January, February, March, July, November and December, and by solar radiation for other months. On the whole, for 12 months of the year, the effects of wind speed and relative humidity on pan coefficient were less significant, compared with those of air temperature and solar radiation. For all meteorological stations and months, the model developed by applying 5 independent variables (wind speed, relative humidity, air temperature, ratio of sunshine duration and daylight duration, and solar radiation) for each station was the most effective for evaporation estimation. The model validation results indicate that the multiple linear regression models can be applied to some particular stations and months.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1B
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• pp.9-20
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• 2012

Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1009-1020
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• 2010

In this study, we applied a hierarchial linear model to Anyang city data because students and their schools are hierarchial data structure. As a result, main factors which affect parents' satisfaction to school which their children go to are parents' satisfaction to Anyang city's education policies and areas which their schools located at. We suggest based on the analysis by this hierarchial linear model that if Anyang city make educational policies more efficient and effective in order for students to study in public school without private education and if Anyang city improve environment related with school like those of new cities, parents' satisfaction to school which their children go to will be increased.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.57-57
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• 2019

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적으로 설정된 레이더 반사도-강우강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 산정하기 때문에 실제지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 고해상도의 레이더 강수량을 활용한 신뢰도 높은 수문해석을 위하여 레이더 강수량의 편의보정이 필수적으로 선행되어야한다. 본 연구에서는 불확실성을 고려한 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형(generalized linear model)을 연계하여 레이더 강수량 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정(mean field bias) 기법에 비하여 통계지표가 개선된 레이더 강수량 편의보정 결과를 도출하였다. 추가적으로 지형학적 특성에 따른 레이더 강수량 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 연구는 레이더 관측전략 수립과정에 유용한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.424-428
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• 2005

본 연구에서는 임의로 변화하는 지형상에 적용시에 보존 특성이 성립하는 쌍곡선형 천수방정식 해석 기법을 개발하였다. 일반적으로 쌍곡선형의 천수방정식은 상류와 사류를 쉽고 정확하게 해석할 수 있고, 또한 Euler 방정식 해석기법을 이용한 다양한 해석기법이 개발되어 있다는 장점을 지니고 있다. 그러나 바닥지형이 변화하는 경우, 생성항과 플럭스항 사이에 수치적 해석기법 차이에서 발생하는 수치적 불균형이 발생하여 수치모형의 적용성이 현저하게 저하된다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 현상을 개선하기 위하여, 기존의 표면경사법을 개선한 기법을 제시하였다. MUSCL-Hancock 기법과 HLLC 근사 Riemann 기법을 이용하였으며, 플럭스항과 수치적 균형을 이루기 위한 이산화기법을 제안하였다. 모형의 검증을 위하여 정상류 상태의 상류와 사류 해석을 수행하였고, 마른바닥에서의 댐붕괴파와 수직한 지형 변화를 갖는 수로상의 서지의 진행 등과 같은 부정류에 대하여 적용하였다. 적용결과, 매우 정확하고 수치적으로 안정된 계산결과를 얻었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.11 no.1
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• pp.73-96
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• 1994

본 연구는 비선형적 제반 특성을 종합적으로 반영하는 chaos모형을 우리나라의 종합 주가지수 수익률의 시계열 자료에 적용하여 주식 수익률의 비선형적 행태를 실증적으로 분석하였다. 실증분석의 결과, 종합 주가지수 수익률은 내재차원이 14이고, 상관차원이 5에서 6사이인 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 상관차원이 5에서 6사이라는 것은 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 주요 변수가 약 6개라는 것을 의미한다. 특히 리야푸노프 지수에 의한 분석 결과는 주별 및 일별 수익률에서 이들 값이 공히 양의 값에 수렴하고 있어 우리나라 주식 수익률은 이상한 끌개(strange attractor)를 갖는chaos적 행태를 보인다고 결론 지울 수 있다. 콜모고로프 엔트로피에 의한 분석 결과는 주별 수익률 및 일별 수익률의 경우에 모두 $0.25{\pm}0.05$의 유한한 값으로 나타나고 있으며, 또한 이들 일별 및 주별양 수익률이 유사한 값을 보이고 있어 서로 유사한 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알게되었다.