• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.163-176
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• 2006

지역분석 기법에서 지리사상의 공간적인 특성을 가장 잘 반영하는 개념 중 하나인 공간연관성은 "모든 것은 다른 모든 것과 연관되어 있지만, 가까운 것은 먼 것보다 더욱 관련이 있다"고 하는 Tobler의 법칙과 그 맥을 같이 한다. 이 연구는 공간통계와 지리적시각화를 결합하여 공간연관성의 시계열 패턴을 탐색적으로 분석하는 지리정보시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 전역적 및 국지적 공간연관성 분석을 통한 공간현상의 클러스터 탐지나 공간연관성의 시계열 탐색을 통한 사회경제적 변화의 모니터링은 공간정책 투입의 의사결정을 지원하는 수단으로 기능할 수 있다. 전역적 및 국지적 공간연관성을 측정하는 데 반드시 필요한 근린가중치행렬은 행정구역 폴리곤의 기하 및 거리에 기반한 유연한 가중치모형을 구현하여 사용하였으며, 기존의 지리적시각화 기법을 응용 및 개선한 시계열 평행좌표플롯, 시계열 애니메이션지도, 3D 시계열 모란산포도 등을 통해 공간연관성의 시계열 패턴을 효과적으로 표현하였다. 실제 공간현상에 대한 적용 및 평가를 위하여 1995년부터 2004년까지 10년간의 전국 시군구단위 지가변동률 자료를 이용하여 공간연관성의 시계열적 특성을 분석함으로써 시스템의 유용성을 확인하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제34권3호
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• pp.187-214
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• 2012

우리나라 국민소득 통계는 한국은행에 의해 1953년부터 공식적으로 발표되고 있지만 UN이 제시한 매뉴얼인 "1993 SNA"에 의해 작성된 1970년 이후의 현행 계열과 "1953 SNA"에 의해 작성된 1953~70년의 구계열로 시계열이 단절되어 있다. 더구나 2009년에 한국은행이 1970년 이후 현행 계열에 연쇄가중법을 도입하면서 고정가중법에 의한 기존의 시계열과 더 큰 차이를 보이게 되었다. 본고에서는 UN이 발표한 각종 국민계정 매뉴얼, 우리나라의 과거 산업연관표 등을 활용하여 1953년부터 1970년까지의 구계열에도 포괄범위를 일치시키고 연쇄가중치를 적용하여 1953년부터 2010년까지의 장기 시계열을 일관된 기준으로 구해 보았다. 수정 계열은 구계열에 비해 1953년 경상 기초가격 GDP가 3.5% 높아졌고 성장률은 1953~70년 중 평균 1.5%p 상승한 것으로 나타났다. 한편, 수정 계열을 이용하여 지난 60년간의 우리 경제 변화상을 살펴본 결과 경제규모가 50배 이상 커진 것으로 나타났다. 산업별로는 제조업 및 SOC 산업은 크게 확대된 반면 서비스업은 상대적으로 확대 폭이 작았다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.41-48
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• 2004

2002년 10월 유럽통계협회는 품질지수개발을 위해 협회소속국가들이 연합하여 특별연구팀을 발족시켰다. 이 팀의 주목적은 유럽통계협회에서 생산되는 자료의 품질을 측정하기 위해 대표성이 있으며, 계산하기 쉽고, 이해하기 쉬운 지수를 개발하는 것이었다. 유럽 통계협회는 연구팀에서 개발한 지수를 이용하여 내부품질보고서를 작성하도록 결정하였다. 개발된 풀질지수들은 유럽 통계협회 소속 국가에 의해 생산된 통계에 적용하기 적합해야하며 유럽전체를 위해 Eurostat 이 보유하고 있는 통계에도 적합해야한다. 그러므로 지수들은 각 국이 합의한 용어, 공식, 변수, 도메인, 분석의 정도를 고려하여 개발되도록 하였다. 이러한 지수는 정기적으로 생산되도록 규정하고 있으며 이 규정이 지켜지기 위해서는 동일한 변수, 공식 통이 적용되어야함은 물론이고 시계열의 유지를 위해 관련된 메타데이터가 제공되어야한다. 서로 다른 조사결과로부터 관련된 통계량의 측정과 개념들간의 차이를 확인하기 위해서 메타데이터는 반드시 필요하며 품질보고서가 있는 경우 많은 도움이 릴 것이다. 본 연구에서는 동계생산자의 관점에서 본 각각의 품질 요소에 따라서 생산된 다양한 통계의 풀질을 평가하기 위해서 개발된 일련의 표준화된 품질지수를 제시할 것이다. 각 지수들의 정의와 가장 대표적인 지수산출을 제안하고 지수산출을 위해 필요한 메타데이터를 선명한 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2017

한반도의 기후변화는 전 세계 평균보다도 빠르게 진행되고 있다. 최근 빈발하고 있는 태풍 및 극한 강우, 폭설과 한파, 온난화 현상 등이 그 예이다. 특히 북한지역은 오랜 식량난과 에너지난으로 산림생태계가 훼손되어 홍수 및 이수와 같은 기후변화 관련 자연재해에 매우 취약하다. 이렇게 예상되는 대규모 자연재해를 대비하고 기후변화에 효율적으로 대처하기 위해서는 체계적이고 과학적인 기상 및 기후 예측 정보의 활용이 매우 중요하다. 하지만 북한지역은 우리가 수문자료를 구하기가 힘들고, 직접 측정을 할 수 없으므로 수문자료의 수집에 한계가 있기 때문에 기후변화관련 수문연구에 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 WMO에서 제공하고 있는 북한의 27개 기상관측소의 강수량, 기온자료와 기상청의 RCP8.5기후변화시나리오를 제공 받아 각 관측소별 미래 잠재증발산량을 산정하였다. 또한 lumped conceptual model인 WASMOD 모형을 이용하여 북한의 대표유역(금야강, 대동강, 두만강, 압록강, 예성강, 임진강, 장연남대천)에 적용하여 부족한 수문시계열자료를 산정하였다. 이렇게 산정된 북한의 미래 수문순환요소의 시계열자료를 이용하여 통계분석, 변화점분석, 유황분석등 시계열 분석 등을 통해 RCP8.5기후변화시나리오 기반의 기후변화가 북한지역의 수문순환과정에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 유역규모의 수자원에 미치는 영향을 전망하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.549-557
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• 2016

장기간의 기후 자료가 누적되다 보면 자료의 수집과정에서 시스템적 오류나 측정 장비의 고장 등으로 인하여 연속적 결측이 종종 발생하게 된다. 연속적인 결측 형태를 갖는 경우 시계열 결측 자료를 대체하는 것에 어려움이 따른다. 이러한 경우 참조시계열을 이용하여 결측값을 대체할 수 있다. 참조시계열은 결측이 발생한 시계열과 관련성이 높은 주변지점의 시계열로 구성할 수 있다. 본 연구에서는 결측값을 대체시킬 수 있는 3가지 결측복원 기법-수정된 정규화비율 방법, 회귀 방법, IDW 방법-을 비교하는 시뮬레이션을 수행하였다. 우리나라 14개 지점의 기후관측소의 일평균기온값을 대상으로 비교한 결과 남쪽 해안가에 위치한 기후관측소의 자료에 대해서는 IDW 방법이 가장 정확한 것으로 나타났으며, 그 외 지역의 기후관측소 자료에 대해서는 회귀 방법이 가장 정확한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.667-675
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• 2018

초고빈도(ultra high frequency; UHF)시계열의 함수적 변동성 측정을 위한 최신 기법인 함수적 변동성 functional GARCH : fGARCH(1, 1) 모형을 소개하고 설명하였다. 실증분석을 위해 R-code fGARCH(1, 1) 프로그램을 KOSPI/현대차 초고빈도 수익률 자료에 적합하여 예시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.79-87
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• 2011

공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.1019-1032
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• 2009

도시가스 수요량은 강한 계절성을 보이는 자료이다. 따라서 도시가스 수요량을 예측하기 위한 모형 구축에서 가장 중요한 요인은 계절성이다. 또한, 실제 도시가스 수요량에는 추가적 인 여러 요인들에 의하여 영향을 받을 수 있는데, 온도, 요일효과, 명절효과, 유효일 수, 수용가수 등이 영향 요인들이다. 본 연구에서는 이와 같은 요인들이 도시가스 수요량에 미치는 영향력의 정도를 파악하고 효율적으로 향후 도시가스 수요량 예측을 위한 시계열 모형을 구축하였다. 적용된 모형은 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였으며 실제 자료를 이용한 예측결과 매우 우수한 예측력을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1013-1024
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• 2015

본 논문에서는 다변량 DCC(dynamic conditional correlation) GARCH 모형에서 동태적 상관계수를 추정하기 위한 대표적 방법인 쌍별 추정법과 다차원 추정법의 효율성을 비교한다. 이를 위하여 금융 시장의 변동성을 반영하는 다변량 시계열을 생성하고 이에 대한 DCC GARCH 모형을 수립 및 추정하는 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 KOSPI 200 섹터지수를 이용하여 포트폴리오를 구성하고 이의 변동성 추정 및 VaR 계산을 통하여 동태적 상관계수 추정에 대한 정확성을 평가하였다. 그 결과로서, 전반적으로 다차원 추정법이 쌍별 추정법보다 우수함을 발견하였다. 특히, 다차원 추정법에서 상대적으로 상관관계가 낮은 시계열을 추가할수록 쌍별 시계열에 대한 동태적 상관계수 추정의 정확성을 높여줌을 발견하였다.