선형계획법은 경영과학 (Operations Research)에 있어서 가장 널리 활용되고 있는 모형중에 하나이다. 그래서 선형 계획법과 같이 깊이 연구된 모형도 없을 것이며 이 모형과 같이 다양한 전산프로그램이 있는 모형도 없을 것이다. 전산기 제조회사는 거의 모두 자체 선형계획법용 프로그램을 제공하고 있으며 예를 들면 IBM MPSX/370, CDC APEX III, UNIVAC MPS, HONEYWELL ALPS, FACOM LIPS 등이 있으며 전산기 제조회사가 아니더라도 독자적으로 선형계획법 프로그램을 개발하여 제공하는 곳도 있다.(중략)
일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.
개입효과가 포함된 시계열 자료에 대한 여러 시계열 모형에 의한 예측 방법들이 비교 분석된다. 개입이 있는 선형 ARIMA 모형, 비선형 ARCH 모형 및 개입이 있는 비선형 ARCH 모형 그리고 TONG 이 제안한 결합예측방법들이 소개되고, 실증분석으로 개입이 있다고 생각되는 한국건축허가면적 자료로부터 그 예측 수월성이 비교된다.
공간적으로 관측되는 연속형 자료를 분석하는 모형으로 공간적 상관관계를 고려한 다양한 정규모형이 지난 수십 년간 제안되었다. 그 중에서 공간효과를 랜덤효과로 모형화하는 공간선형모형(Spatial Linear Mixed Model; SLMM)이 가장 널리 활용되는 모형 중 하나일 것이다. 연결함수(link function)을 사용하면 SLMM을 비정규 데이터도 적용할 수 있는 일반화된 공간선형모형(Spatial Generalized Linear Mixed Model; SGLMM)으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 논문에서는 가장 널리 활용되는 SGLMM을 알아보고 실제 데이터 적용사례를 R 패키지를 활용하여 제시하고자 한다.
주가가 과연 예측가능한가의 여부는 이론적으로나 실무적으로 매우 중요한 의미를 가져 이 부분에 대해 많은 연구가 이루어져 왔으나 많은 기존연구들은 주가가 예측 가능하다는 결론을 얻지 못하고 있으며, 예측 가능하다는 연구에서도 예측력이 크지 않게 나타나고 있다. 이러한 실증결과는 실증모형의 선택이 적절하지 못한데서 나타날 수 있다는 가능성을 배제할 수 없다. 기존연구들이 실증분석에서 선형모형을 사용했는데, 선형모형으로는 주가의 예측가능성을 정확히 검증하기 어려운 현실적 요인들이 존재할 수 있다. 증권시장에는 시장실패를 방지하기 위한 규제나 제도 및 시장의 불완전성으로 인해 주가움직임에 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 발생할 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 특이패턴이 존재한다는 가능성을 전제로 비모수적 모형, 그 중에서도 인공신경망모형을 이용하여 주가예측 가능성을 재검증해 보고자 한다. 특히 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 동일한 구조를 가지는 선형모형의 성과와 비교함으로써 특이패턴의 고려가 주가예측에 어떤 개선을 제공할 수 있는지를 검증해 보고자 한다. 분석결과를 요약하면, 인공신경망모형이 예측력을 가질 수 있으며, 특히 유사한 구조를 가지는 선형모형보다 우월한 성과를 제공할 수 있다는 가능성을 발견하였다. 이는 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 주가움직임에 존재하며, 따라서 이러한 패턴을 반영할 수 있는 인공신경망모형이 주가예측에 유용하게 사용될 수 있다는 것을 보이는 결과라 볼 수 있다.
제조셀에서의 기계배치 문제는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 제조셀에서의 기계매치 형태는 크게 선형배치 방법과 네트워크형배치 방법의 두 가지가 있다. 본 논문에서는 선형배치 방법에 대하여 검토한다. 선형배치를 위한 가장 일반적인 방법은 to/from 비율에 의한 방법이다. 본 논문에서는 최소역흐름모형을 제시하여 to/from 비율에 의한 방법과 비교한다. 비교 결과 최소역흐름모형에 의한 선형기계배치의 경우가 to/from 비율에 의한 방법보다 총역흐름 이동거리를 상당히 감소시키는 것으로 나타났다.
시계열 모형은 통신망 트래픽의 예측과 분석에 유용하게 쓰여 왔다. 본 논문에서는 통신망 트래픽의 예측을 위하여 다양한 시계열 모형을 소개하고 성능평가를 하고자 한다. 이를 위하여 실제 통신망 트래픽 자료에 선형 및 비선형 시계열모형을 적합 시키고 비선형 시계열모형이 선형 시계열 모형보다 예측의 정확도가 우수함을 보이고자 한다.
일반화된 선형 혼합 모형(GLMM)은 자료가 계수의 형태로 나타나는 범주형 자료의 경우, 혹은 집락의 형태나 과산포된 비정규 자료, 또는 비선형 모형에 따르는 자료를 다루기 위한 모형 설정에 사용된다. 본 연구에서는 이에 대한 개요와 더불어, 이 모형의 적합을 위해 제시된 통계적 기법들중 의사가능도(quasi-likelihood: QL)를 이용한 추정 방법 및 Monte-Carlo 기법을 이용한 추정 방법들에 대해 조사하였다. 또한 GLMM에 대한 현재의 연구 방향 및 앞으로의 연구 가능 주제들에 대해서도 언급하였다.
본 연구에서는 비선형계획법을 이용하여 해공간의 비선형성을 적절히 제어하고, 예측유입량의 불확실성을 고려하면서 하나의 최적 의사결정을 내릴 수 있는 다목적댐 최적 연계운영 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역에 모형을 적용하고 2020~2021년 이수기에 대해 가상으로 운영하여 보았으며, 적용결과 의사결정평균모형에 비해 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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