• 물과 미래
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• 제29권6호
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• pp.167-178
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• 1996

수문자료 시계열의 모의기법은 수자원 시스템의 설계라든지 저수지의 최적운영, 저수지의 홍수조절 설계등을 목적으로 개발되어 왔다. 추계학적 모형들은 주로 수문자료 시계열의 모의발생을 위해 사용되어 왔으나, 연속지수모형 기법(indexed sequential modeling, ISM)은 단기간의 수문 관측자료를 일정한 규칙에 의해 혼합함으로서 수문자료 시계열을 모의 발생시키기 위해 1980년도 초반이후에 미국서부지역에서 실무해결에 적용되어 왔으며 그 성과에 대한 긍정적인 평가가 보고 되어 왔다. 본 연구에서는 홍천강에 계획되어 왔으며 그 성과에 대한 긍정적인 평가가 보고 되어 왔다. 본 연구에서는 홍천강에 계획되어 있는 홍천댐 지점에서의 연 평균 유입량기록을 바탕으로 하여 연속지수 모형과 1차 자기회귀모형에 의해 장기간의 연 평균 유입량 자료를 모의 발생시켜 한발 특성치들을 각각 구하고 이를 상호 비교, 검토함으로써 연속 지수 모형의 적용성을 검토하고자 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권1호
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• pp.45-54
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• 1997

수돗물, 송배수펌프의 운전 등 상수도시설을 합리적인 운용을 위해서는 일, 또는 시간 단위의 급수량 사용량의 추정이 필수적이다고 할 수 있다. 급수량의 추정방식은 회귀모형식 및 시계열 분석방법이 있는데, 본 연구에서는 시계열 분석방법인 ARIMA모형을 이용하여 일일 급수량을 추정하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 일일 급수량을 추정하는데 있어서 시계열장을 15, 30. 60, 90일로 나누어 각각의 시계열장에 대해 시행착오법으로 각 모형에 적용하여 최적의 시계열장을 결정하여, 상수도 일일 급수량을 추정할 수 있는 모형을 제안하고 그 유효성을 잔차분석을 통해 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 제외하고는 실측치와 모형의 추정치와의 오차율이 최대 약 12%, 평균 3% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 일일 급수량의 추정에 필요한 시설에 적용 가능하다고 판단된다.

• 한국인구학
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• 제27권1호
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• pp.57-80
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• 2004

이 연구에서는 1970년부터 2002년까지의 시계열 자료를 이용하여 우리나라의 사회경제상황이 이혼율 증가에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하였다. Land and Felson(1976)의 거시 동태 사회지표 모형을 바탕으로 경제상황과 남녀 성비, 그리고 이혼 관련법의 개정 등을 분석모형에 포함시켰다. 경제상황에는 여성의 경제활동 참여율, 실업률 그리고 1인당 국내총생산으로 측정된 소득수준을 포함시켰다. 분석의 결과는 실업률과 소득수준이 이혼율의 증가 추이에 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 1인당 국내총생산의 수준이 높을수록 이혼율도 증가하는 분석의 결과는 경제적 호황기에는 이혼율이 증가하고 경제적 쇠퇴기에는 이혼율이 감소한다는 선행연구의 주장을 실증적으로 뒷받침해주고 있다. 그러나 실업률이 증가할수록 이혼율도 높아지는 것으로 분석되고 있는데 이는 혼인의 결정 요인과 관련한 남성 중심의 가설을 뒷받침하고 있다. 이러한 연구의 결과는 경제상황을 구성하는 하위요인(소득수준과 실업률)이 이혼율의 변화에 미치는 영향의 기제가 다름을 보여주고 있다. 사회경제상황 자체보다는 경제상황의 변화가 이혼율의 변화에 어떤 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 회귀분석의 모형에 변화율을 변수로 포함시킬 경우에는 1977년의 가족법 개정만이 이혼율의 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석에서 이혼율에 영향을 미치는 모든 거시적 요인을 통제하지 못하고 있는데, 이는 이 연구의 내적 타당도를 저해하는 요인이 된다. 우리나라의 경우 이혼율은 경제적 상황보다는 오히려 문화적 또는 사회적 요인에 의해서 결정될 수도 있기 때문에 이혼율을 결정짓는 경제적, 문화적, 그리고 사회적 요인들을 모두 포함하는 분석 모형의 개발과 실증 자료를 이용한 검증은 향후의 연구 과제로 남는다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.60-60
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• 2022

본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.437-445
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• 2000

국내 주가시계열을 분석하기 위해 기존의 비선형시계열모형인 분계점을 가진 자기외귀모형(TAR)과 일반화 이분산자기회귀모형(GARCH)을 비교 분석한 후, 이 두가지 모형을 결합시킨 새로운 모형 TAT-GARCH모형을 제안하였다. 이 모형은 그 자체로도 이론적인 관삼의 대상이 되어 연관된 모수추정 기법을 제시하였고 국내 개별 주가시계열 자료의 분석에 있어서 제안된 모형이 기존의 모형들 보다 상대적으로 더 좋은 예측치를 제공할 수 있음을 특정 9개 회사의 주가분석을 통해 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.123-132
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• 2016

패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 재무관리연구
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• 제19권1호
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• pp.1-32
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• 2002

한국 종합주가지수는 한국증권거래소에 상장된 모든 기업들의 가치 가중치에 의한 포트폴리오의 가격의 시계열이라고 할 수 있다. 따라서 이 지수는 한국 경제의 현재의 활동과 미래의 활동에 대한 예상의 총합의 반영 또는 표상을 표현하는 정보라 할 수 있다. 본 논문에서는 시차변수가 독립변수로 도입될 수도 있으며, 시차변수가 아닌 변수가 독립변수로 도입되는 것이 허용되는 회귀모형을 통하여 구조변화의 회수와 구조변환점을 검정할 수 있는 통계량과 이 통계량의 확률분포를 분석하고 한국 종합주가지수에 적용하여 한국 종합주가 지수의 일별수익률에 구조변화가 발생하였는지의 여부와 발생했다면 발생회수와 변환점들을 발견하는데 그 목적이 있다. 한국 종합주가지수의 일별수익률은 분산의 변화 그리고 평균 및 분산의 동시변화가 1997년 9월 27일에 발생하였다. 자기회귀모형에 의할 때 증권시장의 구조변화는 1999년 11월 16일에 이루어졌다. 평균과 분산의 변화가 일어나 구조변화의 단계를 시작하고 구조변화에 알맞는 환경조성에 2년이 소요된 후에 1999년 11월 16일에 구조변화가 정착되었다. 정착이 이루어진 후에야 비로서 이 두 기간은 서로 다른 경제구조와 증권시장구조가 이루어지고 이에 입각하여 시장의 새로운 운동법칙이 전개되고 있다고 할 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.521-534
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• 2006

횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.53.2-53.2
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• 2010

국내 홍수빈도해석 지침서 제공을 위한 기초 연구로서 미국 홍수빈도해석 지침서인 Bulletin 17B과 같이 국내 적합한 홍수빈도해석 기법을 제시하고자 하였다. 홍수빈도해석 지침서의 핵심은 확률분포형과 매개변수 추정법을 제시하는 것이며 이에 GEV(Generalized Extreme Value), GLO(Generalized Logistic) 분포, B-GLS(Bayesian Generalized Least Square) 기법을 대상으로 다양한 연구를 수행하였다. B-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS(B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 B-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다. 또한 수행된 연구의 내용을 공론화하는 노력이 계속된다면 공감대가 형성된 가이드라인을 제정되는데 일조를 하리라 확신한다.