• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.38 no.3
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• pp.111-111
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• 1996

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.85-100
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• 2023

The stochastic volatility (SV) model is one of the main methods of modeling time-varying volatility. In particular, SV model is actively used in estimation and prediction of financial market volatility and option pricing. This paper attempts to model the time-varying volatility of the bitcoin market price using SV model. Hidden Markov model (HMM) is combined with the SV model to capture characteristics of regime switching of the market. The HMM is useful for recognizing patterns of time series to divide the regime of market volatility. This study estimated the volatility of bitcoin by using data from Upbit, a cryptocurrency trading site, and analyzed it by dividing the volatility regime of the market to improve the performance of the SV model. The MCMC technique is used to estimate the parameters of the SV model, and the performance of the model is verified through evaluation criteria such as MAPE and MSE.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.1
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• pp.123-132
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• 2014

Inflation uncertainty is known to have deleterious effects on facilities investment by disturbing the corporate decision on the opportunity cost of investment. In this paper, we test the validity of this hypothesis in Korea by estimating the inflation uncertainty with both a time-varing parameter model with GARCH disturbances and the relative price volatility and then, estimate the facilities investment equation which includes those uncertainty indicators. The uncertainty indexes estimated by the above-mentioned methods continue to fluctuate even after the inflation rate has dropped dramatically reflecting the structural changes of Korea's economy since the financial crisis in 1997. As a result of estimation of the investment equation by both OLS and GMM, we find the inflation uncertainty has a negative effect on facilities investment with a statistical significance. Moreover, by means of Markov-switching regression model utilized to verify the non-linearity of this relationship, we draw a conclusion that this negative effect of inflation uncertainty heightens asymmetrically during the downturn periods of business cycle.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.8
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• pp.3391-3397
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• 2011

These excavators have been widely used due to their flexibility in handing various tasks via simple changes of their attachments. Since the performance of manually-operated excavators heavily depend on the operators' skill level, there is a strong need for developing automatic excavators in the industry. In order to achieve such goals, exiting approaches have studied direct modification of existing hydraulic systems in the excavator for feed back control of each link. This paper presents a miniaturized automatic excavator that can be used for the development and demonstration of advanced control algorithm for excavators under a safer environment with reduced cost. Two PCs were installed and connected to the excavator through wireless communications for its control and monitoring. Tracking control of each link using a time varying sliding mode controller was performed through experiments on the developed system to demonstrate its ability.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.6
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• pp.689-699
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• 2000

This paper presents the integrated storage function model (ISFM) to improve the accuracy of the storage function model (SFM) which is widely employed for flood runoff analysis and its forecasting in Korea. In order to achieve this objective, the optimization method is applied for estimation of parameters of the model which dominate the accuracy of the analysis, which is usually taken by empirical formulae, and they are treated as time dependent variables. The fuzzy control technique is used to detennine the time variant parameters. In addition, the ISFM can be applied to the combined routing of the watershed and the channel with a residual watershed.ershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.35-35
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• 2016

수문학적 빈도해석은 일반적으로 단변량 형태에 해석이 주를 이루고 있으나, 최근 다변량 해석에 대한 이해와 더불어, 해석 기술 발달에 따라 빈도해석에서도 다변량 해석적 접근이 이루어지고 있다. 기존 다변량 해석 방법으로는 Copula방법 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 특히 가뭄해석에 있어 지속시간과 심도를 동시에 평가하는 2변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 이루어지고 있다. 그러나 기존 해석 방법은 정상성 해석 모형으로서 기상변동성과 같은 시변동성을 고려하는데 한계가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 Bayesian 기반 Copula 함수의 매개변수를 추정함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 2변량 비정상성 빈도해석 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 최근 우리나라와 미국에서 발생한 2013-15년 가뭄빈도에 대한 평가와 동시에 이에 따른 불확실성을 정량적으로 평가하는 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.381-381
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• 2020

자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.83-83
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• 2017

수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.21 no.2
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• pp.183-209
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• 2004

This paper uses both the bivariate GARCH type BEKK error correction model and Bivariate-AR(1)-Markov-Switching-VECM model to estimate the volatility, time-varying correlation and hedge ratio for the KTB spot and futures indexes, sampled daily over 1/4/2000-10/30/2003. This study suggests that the volatility regime has more significant influence on KTB markets than incline/decline regime does. The results support the importance of the bivariate model in stead of univariate model between KTB spot and futures markets, which may consider not only individual variance process but also covariance process at the same time.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.5
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• pp.655-669
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• 2018

In this study, we developed a hybrid forecasting model based on a four-parameter distribution which allows a simultaneous season-ahead forecasting for both seasonal rainfall and sub-daily rainfall in Han-River and Geum-River basins. The proposed model is mainly utilized a set of time-varying predictors and the associated model parameters were estimated within a Bayesian nonstationary rainfall frequency framework. The hybrid forecasting model was validated through an cross-validatory experiment using the recent rainfall events during 2014~2017 in both basins. The seasonal precipitation results showed a good agreement with the observations, which is about 86.3% and 98.9% in Han-River basin and Geum-River basin, respectively. Similarly, for the extreme rainfalls at sub-daily scale, the results showed a good correspondence between the observed and simulated rainfalls with a range of 65.9~99.7%. Therefore, it can be concluded that the proposed model could be used to better consider climate variability at multiple time scales.