• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.5
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• pp.210-219
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• 2010

Consumers differ in both horizontally and vertically. Market segmentation aims to divide horizontally different (or heterogeneous) consumers into more similar (or homogeneous) small segments. A specific consumer, however, may differ in vertically. He (or she) may belong to a different market segment from another one where he (or she) belonged to before. In consumer panel data, the vertical difference can be observed by his (or her) choice among brand alternatives are changing over time. The consumer's vertical difference has been defined as 'dynamics'. In this research, we have developed a binary probit model with random-walk coefficients to capture the consumer's dynamics. With an application to a consumer panel data, we have examined how have the random-walk coefficients changed over time.

• Water for future
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• v.29 no.4
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• pp.149-160
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• 1996

The parameters of the storage function model (SFM) are taken as constants, while they have different values every rainfall events and time of the runoff. Therefore, the results of the SFM show remarkably large errors in general. In this study, the modified sorage function model (MSFM), in which the time variant parameters are introduced, is proposed to improve the SFM which is a conceptual rainfall-runoff model. The fuzzy reasoning is applied as a real-time control method of the time-variant parameters of the proposed model. The applicability of the MSFM was examined in the Bochung river, a tributary of Geum river in Korea. The pattern of predicted outflow hydrograph and peak outflow by the MSFM with fuzzy control are much similar to the measured values in comparison with the results produced by the SFM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.33-33
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• 2016

산사태 발생 예측은 재해를 예방하고 대처하기 위한 가장 근본적이며 효과적인 방법이나, 과학기술의 발전과 많은 노력에도 불구하고 아직 산사태의 발생 장소와 시기를 예측하는 것은 매우 어려운 일이다. 산사태 발생 예측 기법은 크게 경험론적 지수기법, 통계적 해석기법, 물리적 해석 기법으로 나뉠 수 있다. 이 세 방법은 각기 장단점이 있으나 일반적으로 후자로 갈수록 많은 데이터가 요구되고, 해석에 시간이 필요하며, 보다 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있다. 경험론적 지수 기법은 국내에서 실무적으로 널리 활용되고 있으며, 통계적 해석기법에 관한 연구도 수행된 바 있다. 하지만 이 두 방법론은 일정량 또는 일정강도 이상의 강우 발생 시 산사태의 발생 위험도를 공간적으로 예측할 수 있으나, 산사태의 발생 시점과 연속적인 강우량 또는 강우강도의 관계를 정량적으로 분석하기 힘든 한계가 있어 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 무한사면안정 모형과 토양수분침투 모형을 결합한 시변 사면안정모형들이 활용되기 시작하고 있다. 대표적으로는 TRIGRS가 있으며, 이 모형에서는 선형화한 1차원 Richards 방정식의 해석해를 활용하여 토양수분량을 계산한 후 이 정보를 무한사면안정모형에 반영하여 시변적인 사면안정도를 구하고 있다. 하지만 Richards 방정식을 선형화하기 위해서 제한된 토양수분-압력 관계식이 사용되며, GUI가 제공되지 않아 전처리 및 후처리가 번거로운 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 개선하기 위해 3차원 Richards방정식을 수치적으로 계산하여 보다 다양한 토양수분-압력 모형과 초기조건을 반영할 수 있게 하였다. 또한 GUI를 지원하여 사용자가 보다 손쉽게 해석모형을 사용할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.689-700
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• 2016

We study estimation and inference of the joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. For the estimation of marginal models we consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using nonparametric empirical copulas. Regression parameters in the transformation model can be obtained as the solution of estimating equations and our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are not good enough. Nonparametric copulas combined with time-varying transformation models may allow quite flexible modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.2
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• pp.203-213
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• 2017

We study estimation and inference of joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. We consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using Gaussian copulas to estimate the joint models. Our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are inadequate. Gaussian copulas combined with time-varying transformation models may allow convenient and easy-to-interpret modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.33 no.2
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• pp.135-157
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• 2024

In this study, we analyzed the changes in copper consumption according to copper price fluctuations and identified the domestic copper price elasticity. A total of 408 time series data from January 1989 to December 2022 were analyzed using the vector autoregressive (VAR) model with net import volume, price, and production index as variables. In addition, to identify changes in the correlation between variables over time, the dynamic relationship between variables was identified using the time-varying vector autoregressive (TV-VAR) model. As a result of the analysis, it was confirmed that the negative price elasticity for copper is -0.1835. In addition, the interquartile range was -0.3130 ~ 0.0886, with no consistent trend over time, but mainly negative elasticity. This study can be used to quantify the expected impact of various policy proposals and changes related to minerals.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.3
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• pp.423-436
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• 2011

Many of the theoretical studies have considered herd behavior as a source of the volatility in financial markets, but there have been few empirical studies on the dynamic herding due to the technical difficulty of detecting herd behavior with time-series data. In this context, this paper proposes a new method for measuring time-varying herd behavior based on QR-GARCH model. Using daily data of KOSPI stocks, this paper provides some empirical evidence for strong and volatile herding among traders of stocks of medium firms, and shows that time-varying herd behavior in traders of some stocks has persistent autocorrelation.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.186-186
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• 2010

개별 블레이드 피치 제어(individual blade pitch control)는 각각의 로터 블레이드의 피치각을 독립적으로 조정함으로써 블레이드에 작용하는 공력을 변화시키는 원리로 풍력 터빈 구조물에 발생하는 동적 피로하중을 저감시키기 위한 제어기법이다. 그러나 개별 피치 제어에 의해 발생하는 각 블레이드의 독립적인 피치 운동은 풍력 터빈 회전자에 비대칭성을 야기하고 구조물의 동적 불안정 현상을 발생시킬 수 있기 때문에 이에 대한 정확한 동적 해석이 선행되어야 한다. 하지만 블레이드의 피치 운동이 반영된 풍력 터빈은 시변계로 간주되어 기존의 시불변계 해석기법을 직접 적용할 수 없기 때문에 동적 해석에 어려움이 있다. 이 논문에서는 각각의 블레이드 피치운동을 주기함수로 근사화 함으로써 풍력 터빈을 주기 시변계로 모형화한다. 그리고 효율적으로 주기 시변계의 근사해를 구하기 위한 변조 좌표 변환(modulated coordinate transformation)기법을 적용하여 블레이드의 피치운동이 반영된 풍력 터빈의 동적 안정성 해석을 수행하였다. 그리고 현재 풍력 터빈의 동적 해석에 활용되는 대표적인 해석 기법인 다중 블레이드 좌표변환(multi-blade coordinate transformation)기법을 이용한 해석보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2007.04a
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• pp.221-223
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• 2007

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.22 no.2
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• pp.43-69
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• 2005

This study provides empirical evidence that the stochastic beta model based on Bayesian analysis outperforms the existing conditional beta model and GARCH model in terms of the estimation accuracy and the explanatory power in the cross-section of stock returns in Korea. Betas estimated by the stochastic beta model explain $30{\sim}50%$ of the cross-sectional variation in stock-returns, whereas other time-varying beta models account for less than 3%. Such a difference in explanatory power across models turns out to come from the fact that the stochastic beta model absorbs the variation due to the market anomalies such as size, BE/ME, and idiosyncratic volatility. These results support the rational asset pricing model in that market anomalies are closely related to the variation of expected returns generated by time-varying betas.