• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.93-104
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• 2022

S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.607-615
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• 2020

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 산업수학과 관련한 논문들의 연구 현황 및 동향을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 R로 1970년부터 2019년까지 SIAM Journal on Applied Mathematics 총 4910편 논문의 제목, 초록, 주제어를 수집하였으며, LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 수집된 자료에 대한 coherence score 분석 결과, 토픽의 최적 개수는 20개로 결정하였으며, 핵심 연구 주제들은 Gibbs 샘플링 방법을 기반으로 추출하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해석학과 대수학을 중심으로 계산수학, 기하학, 수학적 모델링, 위상수학, 이산수학, 확률 및 통계학 등 다양한 수학 분야에서 산업수학 관련 연구가 진행되었다. 둘째, 연대별 연구 주제의 동향을 분석한 결과, 상승하는 연구 주제는 수리생물학, 비선형편미분방정식, 이산수학, 통계학, 위상수학으로, 하강하는 연구 주제는 확률론만 나타났다. 셋째, 2015개정 수학교육과정에서 반영되지 않은 분야 중 고등학교 수학교육과정에서 다루어야 할 내용으로 기수법, 행렬, 공간벡터, 복소수가 도출되었다. 마지막으로 분석 결과를 바탕으로 우리나라의 산업수학 활성화 방안과 본 연구의 제한점 및 후속 연구를 제시하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제4권3호
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• pp.79-88
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• 2003

비균질 다공성 매질을 통과하는 선형 흡착 용질의 공간적 거동에 대한 특성이 수치적 기법을 통해 분석되었다. 공간적으로 서로 상관된 투수계수의 대수적 분포를 지구통계학적 기법인 TBM(Turning Bands Method)을 사용하여 2차원 공간 내에 발생시켰으며, 이를 통한 지하수 흐름의 수리수두분포와 유속벡터장은 정상상태의 포화된 2차원 지하수 흐름 방정식에 Galerkin 유한요소법을 적용하여 계산하였다. 또한, 용질이동에 대한 수치모의는 시간간격을 자동으로 보정해주는 CD(constant displacement)기법이 포함된 난보모형(Random Walk Particle Tracking Model, RWPTM)을 통해 수행되었다. 본 연구에서 용질의 공간적 거동의 특성은 종방향 질량중심 이동거리, 종방향 공간 퍼짐 모멘트 그리고 용질분포의 종방향 왜곡계수를 통해 분석되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.293-299
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• 2018

기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층 신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.

• 한방안이비인후피부과학회지
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• 제34권2호
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• pp.21-37
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• 2021

Objectives : Allergic rhinitis(AR) is a common chronic disease that accounts for 10-40% of the world's population. This study aims to analyze the status of claims, prevalence, and medical utilization of allergic rhinitis patients using representative patients sample data. Methods : This study used the National Patients Sample(HIRA-NPS) of the Health Insurance Review and Assessment Service for 7 years(2010-2016). And we defined AR patients as all statements including J30 or a subcategory of J30 as the main disease, using the Korean Standard Classification of Diseases(KCD-7). The trend of AR patients by year was divided into Western medicine(WM) and Korean medicine(KM), and analyzed by subgroup analysis such as inpatient/outpatient, gender, age, insurance type, and care institution. Results : Patients with AR were mainly claimed for first sub diagnosis in WM and major diagnosis in KM, and the number of claims increased about 1.3 times and 1.4 times compared to 2010 in WM and KM, respectively. In addition, the total annual medical expenses in 2016 increased 1.3 times and 1.7 times compared to 2010, respectively. Conclusions : Both WM and KM are showing a steadily increasing trend in medical use due to allergic rhinitis. Further research is needed by considering genetic and environmental factors and individual characteristics, and linking with additional data.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.129-139
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• 2023

변동성의 예측은 자산의 리스크에 대비하는 데에 중요한 역할을 하기때문에 필수적이다. 인공지능을 통하여 이러한 복잡한 특성을 지닌 변동성 예측을 시도하였는데 기존 시계열 예측에 적합하다 알려진 LSTM (1997)과 GRU (2014)은 기울기 소실로 인한 문제, 방대한 연산량의 문제, 그로 인한 메모리양의 문제 등이 존재하였다. 변동성 데이터는 비정상성(non-stationarity)과 정상성(stationarity)을 모두 가지고 있는 특성이 있으며, 자산 가격 하방 쇼크에 더 큰 폭으로 상승하는 비대칭성과 상당한 장기 기억성, 시장에 큰 사건이 발생할 때 기존의 값들에 비해 이상치라 할 수 있을 정도의 예측할 수 없는 큰 값이 발생하는 특성들이 존재한다. 이렇게 여러 가지 복잡한 특성들은 하나의 모형으로 구조화되기 어려워서 전통적인 방식의 모형으로는 변동성에 대한 예측력을 높이기 어려운 면이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 1D CNN의 발전된 형태인 causal TCN (causal temporal convolutional network) 모형을 변동성 예측에 적용하고, 예측력을 최대화 할 수 있는 TCN 구조를 설계하고자 하였다. S&P 500, DJIA, Nasdaq 지수에 해당하는 변동성 지수 VIX, VXD, and VXN, 에 대하여 예측력 비교를 하였으며, TCN 모형이 RNN 계열의 모형보다도 전반적으로 예측력이 높음을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.337-347
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• 2018

농업활동의 위험은 대부분은 기상에 의해 발생한다. 효율적인 농작업을 위해선 기상정보를 활용해야 한다. 현대 농업은 첨단 기술인 ICT와 융합을 통해 고부가가치를 창출하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 고랭지배추의 효율적인 재배를 위한 USN 관측장비를 통한 기상관측장비의 품질관리 알고리즘을 다룬다. 기상관측에서 정확한 관측이 중요하다. 이를 위해서 기상청에서는 기상관측 장비별로 품질관리 알고리즘을 개발하여 기상정보의 정확성 검증을 통해 정상자료 여부를 판정한 후 이를 활용한다. 연구자료는 2015년부터 2017년까지 3년간 대표적인 고랭지배추 재배지인 안반덕, 귀네미에 설치된 5개 USN 자료이다. 품질관리 알고리즘은 지속성검사, 기후범위검사, 시간변동성검사, 공간분포검사로 구성되어 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 품질관리 알고리즘은 기상자료의 공간적 특성을 고려한 잠재적 이상관측 여부도 확인할 수 있다. 또한 품질관리를 거친 자료를 토대로 고랭지배추와 기상관측자료의 상관성을 분석함으로써 효율적 농산업 관리에 도움이 될 것으로 보여진다.

• 비교교육연구
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• 제28권3호
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• pp.291-307
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• 2018

평생학습의 가치가 부각 되면서 각국은 평생학습의 시스템을 구축하는 데 노력을 경주하고 있다. 이러한 경향에 따라 논문에서는 평생학습 참여율, 학습성과, 학습지원 인프라, 학습비 지원, 평생학습 결과 인정 등을 국제 비교하고자 한다. 비교교육학적 접근을 위하여 Bray와 Thomas(1995)의 비교교육학적 프레임인 지리적/지역 수준, 비지정학적 인구 통계학 집단, 사회와 교육측면의 큐브를 활용하였다. 우리나라의 평생학습 참여율은 2017년 34.4%로 OECD국가 평균 46%보다 낮다. 성인의 역량을 측정하는 PIAAC 조사에서는 언어능력, 수리력, 컴퓨터 기반 문제해결력 3영역 모두 OECD국가 평균보다 낮았다. 사전학습 인증에서 EU국가는 EQF를 개발하여 모든 비형식, 무형식 학습의 결과에 가치를 부여하고 있다, 반면 한국은 학점은행제에 의하여 자격을 학점은행제 학점으로 인정하고 있다. 평생학습의 국제비교는 한 국가의 평생학습의 실태를 진단하고 향후 평생학습 정책을 수립하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다, 유럽의 시민사회 형성과 맥락을 같이 하였다. 따라서 평생학습의 비교교육학적 접근은 근대국가의 형성 과정과 특성 등 역사적 맥락과 사회경제적 성격, 인구 동태 등에 따라 다르다는 것을 견지할 필요가 있다.

• 국제지역연구
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• 제14권1호
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• pp.55-76
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• 2010

본 연구는 1995년 1월 04부터 2009년 8월 30일까지 일본의 주식시장과 외환시장의 일별자료를 이용하여 두 시장의 수익률, 변동성 및 상관관계를 분석하였다. 특히, 전체 분석대상 기간을 아시아 금융위기 이전시기, 아시아 금융위기 시기, 그 이후부터 서브프라임 사태에 의한 금융위기 발발이전 시기 그리고 서브프라임사태에 의한 금융위기시기로 각각 구분하여 비교분석하였으며, 실증모형은 이변량(Bivariate) GJR-GARCH(1,1)을 가정하여 추정하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 시기별로 수익률의 평균방정식과 분산방정식의 추정결과가 상당히 다르게 나타났으며 둘째, 금융위기 시기에 주식시장의 시장비효율성이 증가하고 과거의 예측하지 못한 변동성 충격에 시장이 훨씬 민감하게 반응하며, 특히 나쁜 뉴스에 의한 변동성 충격에 훨씬 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 셋째, 금융위기의 시기 중에서도 변동성 충격, 비대칭성 등의 측면에서 보면 아시아 금융위기 보다는 최근에 발생한 전 세계적 금융위기의 기간에 보다 뚜렷하게 나타났다. 넷째, 전체적으로 두시장의 상관관계는 대체로 정의 관계가 있는 것으로 나타났으며 이는 일본경제가 상대적으로 금융투자처로서의 매력보다는 일본 경제 전체에 실물부문의 중요성이 상대적으로 높기 때문에 나타난 현상으로 보인다. 특히 최근의 서브프라임 사태에 의한 전세계적 금융위기 기간 동안 두시장의 정의 상관관계는 더욱 심화되는 것으로 나타났다.

• 한방안이비인후피부과학회지
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• 제34권2호
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• pp.38-52
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• 2021

Objectives : The purpose of this study is to analyze the use of insured herbal extracts and Korean medicinal treatments, which are mainly used to treat allergic rhinitis in Korean medicine. Methods : Among all HIRA(Health Insurance Review and Assessment Service) claims data in 2016, we included all statements that included J30(vasomotor and allergic rhinitis) or a subcategory of J30(J30.0, J30.1, J30.2, J30.3, or J30.4) as the main disease, using the Korean Standard Classification of Diseases(KCD-7). This study analyzed the most frequently used insured herbal extracts and Korean medicinal treatments for allergic rhinitis in Korean medicine. We performed a frequency analysis on subgroups based on treatment type(inpatient or outpatient), sex, age, insurance type, and medical institution type. Results : The result shows the 10 most frequently used insured herbal extracts and Korean medicinal treatments for allergic rhinitis. The total number of insured herbal extracts prescriptions was 82,533, and the most commonly prescribed insured herbal extracts was socheongryong-tang(35,131 prescriptions), followed by hyeonggaeyeongyo-tang(18,157 prescriptions), samsoeum(6,257 prescriptions), and galgeun-tang(4,465 prescriptions). The total number of Korean medicinal treatments prescriptions was 1,878,541, of which the most common Korean medicinal treatments was acupuncture(922,977 prescriptions), followed by moxibustion(372,120 prescriptions), cupping(242,094 prescriptions), and segmental acupuncture(161,553 prescriptions). Conclusions : It is expected that the results of this study can be used as a basis for establishing the priorities of evidence-based clinical research topics in the field of Korean medicine and making health care policy decisions to strengthen coverage in the future.