Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.755-765
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1998
그래프 대수선형모형은 계층적 대수선형모형의 부분집합이며 연관 그래프로 모형을 나타낼 수 있다. 또한 그래프 대수선형모형은 연관 그래프에서 엣지를 추가하거나 제거하는 것으로 분석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 그래프 대수선형모형이 가진 이러한 특징을 이용한 분석 시스템을 구현하였으며, 본 논문을 통해 이를 소개하고자 한다. 구현된 시스템은 분석자와 상호작용하며 분석결과를 시각적으로 평가할 수 있는 동적 연관 그래프를 제공하며, 단순한 마우스 조작에 의해 명령어 없이 자료입력만으로도 분석을 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한 시스템은 자바 애플릿과 어플리케이션으로 구현되었기 때문에 월드 와이드 웹에서 운영할 수 있다.
한국증권시장을 포함한 대부분의 지역증권시장이 미국 뉴욕증권시장의 움직임에 반응하거나 동조현상을 보인다는 사실은 이미 경험적으로 혹은 통계적으로 널리 수용되고 있다. 본 연구는 그러한 반응에 비선형성이 존재하는가를 일별 주가수익률을 데이터로 활용하여 우선적으로 검정한다. 그러한 검정결과에 입각하여 비선형성을 내재화시킨 계량분석모형이 주가수익률을 설명하고 예측하는데 도움을 줄 수 있는가를 확인한다. 본 연구에서는 이러한 비선형성에 관련된 정보를 유도하기 위하여 평활전이(자기)회귀분석모형(STR)을 이용한다. STR모형은 국면전환을 야기하는 전이변수를 명시적으로 확인할 수 있고 다양한 국면전환형태를 모형에 수용할 수 있는 장점을 가지고 있다. KOSPI수익률의 비선형성에 대한 검정결과는 귀무가설인 선형성이 기각되는 것으로 나타났으며, 그러한 비선형성의 형태는 미국증권시장이 하강기에 처한 경우에 상승기에 처한 상태보다 민감한 동조현상을 보이는 것으로 나타났다. 하지만 추정된 STR모형이 주가의 변동을 설명하거나 예측하는데 여타의 모형보다 나은 능력을 가지는가에 대해서는 긍정적인 결과를 얻지 못하였다.
지진해일은 진행속도가 빠르고 파장이 길며 파형의 변화 없이 먼 거리를 진행 할 수 있어 주변지역은 물론 멀리 떨어진 지역에도 심한 범람피해를 야기시킨다. 지진해일의 일반적인 특징으로 장파와 단파가 합성되어 있고 먼 거리를 전파할 경우 분산효과의 역할이 중요하게 된다. 특히 우리나라의 동해안에 영향을 주는 지진해일은 단주기파 성분이 강하고 파장에 비해 먼 거리를 전파하기에 분산을 고려하는 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 지금까지의 지진해일 전파모의를 위한 모형은 선형 Boussinesq 방정식의 복잡한 계산과 계산시간이 길다는 단점 때문에 선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하고 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려해왔다. 지진해일 해석 시 일반적으로 사용되어 오던 기존의 leap-frog 유한차분 모형(Imamura et al., 1988; 조용식, 1996)은 지배방정식으로 선형 천수방정식을 사용하고 파의 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려하므로 정해진 시간 간격에 대해 수심에 따라 격자 간격을 적절히 선택해야 하는데 수심이 복잡하게 변하는 경우 격자간격 조정이 불가능하여 분산효과를 정도 높게 고려할 수 없다. 이 문제점을 해결하기 위하여 윤성범 등(2004)은 파동방정식의 인위적인 분산항을 이용하여 Boussinesq 방정식의 분산효과를 고려할 수 있는 능동적인 분산보정기법을 제안하였고 Cho et al.(2007)는 일정한 수심에서 수치적인 분산오차가 Boussinesq 방정식의 물리적인 분산항을 대체하도록 수심, 격자 간격 및 계산 시간 간격 사이의 관계식을 유도하고 Boussinesq 방정식의 분산항과 일치하는 수치분산을 이용하여 실용적인 분산보정기법을 개발하였다. 이에 Ahn(2010)은 현재 컴퓨터의 계산 능력이 향상되어 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 계산하는데 무리가 없다고 판단하여 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 기존의 원해 지진해일 전파모의에 이용되어왔던 선형 천수방정식에 수치분산을 고려한 모형 대신 선형 Boussinesq 방정식의 유한차분 모형을 제안하였으며 기존의 선형 Boussinesq 방정식 모형의 격자와 수심간의 제약을 없애기 위해 차분 기법을 달리 한 2차 정확도의 유한차분 모형을 제안하였다. 검증을 위하여 선형 Boussinesq 방정식의 해석해(Carrier, 1991)와 비교하였다.
본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.
목적: 의료환경의 변화와 교육환경의 변화에 신속하게 대처하기 위하여 대학에서는 필요한 실습 장비를 갖추고 있어야 한다. 그러나 재정적인 부담과 그것들을 유지 관리하는데 생기는 어려움으로 인해 국내의 대학들이 고가의 방사선 치료 장치를 설치하기는 불가능하다. 이로 인한 실습의 제약을 해소하기 위하여 김천대학 방사선과에서는 모형 선형가속기 및 모형 부속기구를 제작하여 학생들의 실습 시간에 활용하고 있으며 그 유용성에 대해 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 우리가 자체 제작한 모형 선형가속기(DLINAC-001)는 실제 선형가속기와 동일한 회전지지축(gantry)과 조사 head의 회전이 가능하도록 제작하였다. 또한 실습교육의 극대화를 위해 우리는 자체적으로 모형 맞춤블록, 모형 쐐기필터, 모형 전자선 조사통과 환자고정기구를 제작 하였다. 결 과: 선형가속기의 기계적인 기능과 동일하게 모형 선형가속기를 활용할 수 있으며, 다양한 용도의 모형 부속기구들을 실습 시 활용할 수 있다. 결 론: 김천대학 방사선과에서 제작된 모형 선형가속기와 부속기구를 제작하여 학생들의 실습시간에 활용함으로서 다양한 영역의 임상실습이 가능하다. 또한 현장감 있는 실습을 시행함으로서 학습 효과를 극대화 할 수 있으며, 임상에서 요구하는 실무능력을 함양할 수 있다.
이 연구는 도시고속도로의 진입연결로 접속부내 선형의 밀도예측모형 구축에 관한 연구로서 실시간 교통특성분석과 선형의 밀도예측모형 구축 및 검증을 통해 밀도예측모형 구축에 있어서 결정계수($R^2$)값이 대체적으로 0.7이상으로 나타나 선형회귀모형구축에 상당히 높은 설명력을 보이는 것으로 나타났고, 선형모형검증에 있어서 상관계수(r)값도 대체적으로 0.8 이상으로 상당히 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 향후 선형의 밀도예측모형을 이용하여 도시고속도로의 진입연결로 접속부내 차량의 밀도추정 및 지체분석에 상당히 유효할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 선형모형인 Nash 모형(1957)과 비 선형모형인 Diskin 모형(1964)의 매개변수를 최적화 기법을 사용하여 구하고 모형의 적용성을 검토하였다. 최적화 기법 중에서 최근 들어 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 비선형 계획법(Non-linear Programming)을 사용하여 Nash 모형과 Diskin 모형의 매개변수를 추정하였으며, 이를 소양강댐 유역의 호우사상에 적용하여 보았다. Nash 모형과 Diskin 모형에서 각각 유전자 알고리즘과 비 선형 계획법으로 구한 매개변수는 다소의 차이를 나타내며, 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Diskin 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출 수문곡선이 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Nash 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출수문곡선에 비해 실제 유출수문곡선에 더 근접한 결과를 나타냈으며 특히, 첨두치를 더 정확히 모의하였다.
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.
본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.
본 연구에서는 지진해일의 전파 과정을 모의함에 있어 선형 천수방정식의 수치분산을 이용하는 기법이 아닌 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하는 유한차분기법을 제안하였다. 기법의 정확성을 검증하기 위하여 Gauss 분포의 초기 자유수면변위를 갖는 문제에 착용하여 선형 Boussinesq 방정식의 해석해와 비교하였다. 그 결과 기존의 선형 천수방정식을 차분화한 수치모형에 비하여 정확한 결과를 제공하였고 분산보정기법을 이용한 수치모형과 동일한 정확도를 보였으나 본 수치모형을 이용했을 때 계산 효율이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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