옵션의 가격을 결정하는 문제에서 블랙-숄즈 모형이 가지는 단점을 보완하기 위해 블랙-숄즈 가격을 선도항으로 하여 보정항을 구하는 근사적 옵션가격의 결정방법을 고려하였다. 이러한 근사적 가격결정 방법들은 비교적 적은 자료를 가지고 간단한 계산으로 다양한 형태의 위험중립 확률분포에 의한 옵션가격을 계산할 수 있다. 이 논문에서는 일반적으로 관찰되는 시장상황을 모사한 모의실험과 실제 시장에서 관측되는 KOSPI200 옵션가격 자료를 통해 몇 가지 근사방법들의 적합성과를 비교, 평가하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier, C-type Gram-Charlier 방법, NIG 분포를 이용하는 방법, 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 고려되었다. 모의실험에서는 순수 점프 레비 확률과정 가운데 옵션가격이 닫힌 해의 형태로 존재하는 Variance gamma 과정을 가정하여 자료를 생성하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 분포함수를 먼저 근사하여 가격을 계산하는 것보다 근사적 가격식을 유도하여 직접 가격을 근사하는 방법들의 성능이 좀 더 좋았으며, 그 가운데 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 상대적으로 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 대표적 선로용량 부족구간인 경부선 서울~금천구청 구간을 분석대상으로 열차운행횟수에 따른 열차 지연도착 발생확률을 추정하고, 이를 통해 정시성 개선 편익을 반영할 수 있는 방안을 마련하였다. 코레일의 열차운행자료를 기초로 연도별/월별/시간대별 지체발생수준을 분석하였고, 고속 및 일반열차의 열차운행횟수에 따른 지연발생확률을 선형회귀분석으로 모형화하였다. 분석결과, 해당구간 지연발생확률에 일반열차 운행횟수가 고속열차 운행횟수 보다 1.4~2.8배 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 기초로 정시성 개선 편익의 산정방법론을 제시하였고, 실제 서울~금천구청간 선로용량 확충사업에 대하여 사례분석을 수행한 결과, 연간 42~45억원 규모의 편익이 발생하는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 선로용량 부족구간에 대한 용량확충사업의 편익과 경제적 타당성을 제고시킬 수 있을 것으로 기대된다.
우주측지 정밀도 향상을 위해 대류층 지연오차의 정확한 산출은 필수적이다. 한국천문연구원은 GPS 자료를 이용하여 대류층 지연오차 요인인 대기 중의 수증기량을 정확히 산출하는 연구를 수행하고 있다. 또한, 1999년부터 GPS 관측을 시작한 이래로 10년 이상의 연속 관측자료를 보유하고 있다. 이 연구에서는2000년부터 2008년까지 한국천문연구원의 GPS 상시관측소 5곳(서울, 대전, 목포, 밀양, 속초)의 GPS 가강수량을 산출하고 이들의 다년간 변화경향을 분석하였다. 산출된 GPS 가강수량을 라디오존데 관측값과 비교하여 신뢰도 검증하였다. 선형회귀방법을 통하여 GPS 가강수량에 대한 경향을 분석하면 관측 지역마다 기울기의 차는 있으나 전체적으로 시간이 지날수록 GPS 가강수량이 증가하는 경향을 보였다. 해당 기간동안 GPS 가강수량의 연간 변화량은 평균 0.20mm 증가하였고 목포의 경우 0.25mm로 가장 큰 변화량을 보였으며 서울이 0.16mm로 가장 작은 변화량을 보였다. 여름철 연간 변화량은 평균 0.32mm 증가하였고 겨울철은 평균 0.08mm 감소하였다. 일반적으로 기온이 상승하면 상대습도가 내려가 수증기의 증발이 활발해져 대기중의 수증기량이 증가한다. 최근 10년간 기상청의 기온은 매해 평균 $0.16^{\circ}C$씩 증가하였으며 대기 중의 수증기량과 직접적으로 연관되어 있는 GPS 가강수량의 변화 경향과 유사함을 확인하였다.
본 논문은 보험 손실 추정을 위한 회귀 설정에서 다양한 분포 가정의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교 분석합니다. 감마 분포는 일반적으로 보험의 손실 분포의 비대칭성을 처리하는 데 사용됩니다. 그러나 최근 연구는 보험자료의 분석에 있어서 손실 분포의 두꺼운 꼬리의 중요성을 강조합니다. 실제 주택 화재 보험 데이터 분석을 통해 우리는 회귀 방법에서 다양한 분포 가정의 효과를 비교합니다. 우리의 결과는 보험손실에 대한 분포 가정의 선택이 "초과 손해 보험" 및 "한도 보험"을 포함한 다양한 보험 상품의 보험료 결정에 중요하다는 것을 보여줍니다. 또한 주택 화재 보험의 통계적 모형설정에 있어서 실제 고려 사항에 대해 논의합니다.
본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.
1급 발암물질인 미세먼지 중 44.3%를 차지하고 있는 도로 비산먼지는 효과적인 미세먼지 농도 저감 대책의 방안 중 하나이다. 도로 비산먼지 제거는 일반적으로 특수 차량을 이용, 정해진 경로와 주기에 따라 운행된다. 이러한 운행방식은 도로의 오염 현황에 따른 효과적 경로 선정 및 운영이 어렵다. 본 논문에서는 도로 비산먼지 제거의 효율적인 경로 제안을 위해 대구지역에 분포된 KISTI 이동형 도시센싱 테스트베드에서 수집되는 고해상도의 실시간 지역별 오염 현황 데이터를 활용하여 실시간 오염도를 분석하고, LSTM(LONG SHORT-TERM MEMORY) 알고리즘을 활용하여 미래의 미세먼지 농도를 예측하였다. 기존 연구와 달리 지역별 상황을 고려한 데이터를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행하였다. 실험 결과, 시간 속성을 고려한 LSTM이 MLP 보다 평균 제곱근 오차 값이 경우에 따라 최대 30% 더 작음을 확인했다. 본 연구를 기반으로 고해상도 사물 데이터 기반 예측 연구의 가능성을 보였으며, 미세먼지 예측 결과를 활용 유연하고 효과적인 도로 청소차량의 운행 경로를 설정에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 음파를 이용하는 유속계로부터 관측된 후방산란강도와 실측된 부유사농도의 상관관계를 해석하여, 두 인자 사이의 관련 매개변수를 정량적으로 산정하고 관계식을 도출하는데 있다. 이를 위해 층별 유속계인 Aquadopp Profiler를 사용하여 사질 퇴적물 및 고령토 부유퇴적물 관측센서 검보정 챔버 실험을 수행하였다. 두 인자의 상관관계는 선형회귀분석을 통해 해석하였으며 그 결과로 도출된 접합곡선의 기울기는 각각 안목 A1 이 2.065, 안목 A2가 1.576, 고령토시료일 때 2.588의 값을 갖는데 이러한 차이는 시료 특성으로 설명될 수 있다. 서로 다른 입경을 갖는 시료는 후방산란 민감도에 차이가 있으며 이러한 영향으로 두 시료에서 산정된 계수 값에 차이가 발생한다. 본 연구를 통하여 도출된 측정 결과들은 후방산란강도에 미치는 수층 부유입자들의 영향이 매우 큼을 잘 보여준다. 일반적으로 수층 부유입자는 저면 퇴적물이 부유된 것으로 간주될 수 있으며, 또한 저면 퇴적물은 각 해역별로 site-specific 하다고 할 수 있다.
최근 들어 고강도 콘크리트의 사용이 꾸준히 증가하고 있지만 현행 국내 콘크리트구조설계기준은 보통강도 콘크리트에 기초한 등가직사각형 응력매개변수를 사용하고 있어 응력분포가 일반 강도 콘크리트와 상이한 고강도 콘크리트의 설계 시 문제점을 야기할 수 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 고강도 콘크리트에 대한 새로운 등가응력 매개변수 값이 제시되어져야 할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 새로운 등가응력 매개변수를 제안하기 위해 기존 연구자들의 실험데이터를 토대로 선형 및 다중회귀분석을 수행하여 40~80 MPa 까지의 고강도 콘크리트에 대한 등가응력 매개변수를 이론적으로 추정하고 제안된 등가응력모델을 휨과 압축 부재설계에 적용시켜 기존의 국내 콘크리트구조설계기준과 비교검토 하였다. 제안된 등가응력모델로 구조설계를 수행한 결과, 콘크리트 강도 40~70 MPa 까지는 기존 모델에 비해 콘크리트 단면 감소 효과가 있었으며 또한 압축부재의 경우, 제안된 모델이 기존 모델 보다 콘크리트의 압축력을 더 보수적으로 평가하는 것으로 나타났다.
본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.
최근 기후변화에 따라 강우의 패턴이 변화하고 있다. 강우일수는 줄어드는 반면, 강우강도는 증가하여, 홍수로 인한 많은 피해에 직면하고 있다. 이러한 기상이변은 홍수방어시스템을 위한 수공구조물에도 많은 영향을 미친다. 수공구조물을 설계할 때, 일반적으로 강우 기록들의 통계적 특성이 정상성을 가진다고 가정한다. 하지만 최근의 강우 자료를 분석하면, 시간에 따라 평균, 분산, 왜곡도와 같은 기본 통계량이 변화하는 것을 알 수 있다. 따라서, 수공구조물의 설계를 위한 확률 강우량은 이러한 기후변화에 따른 자료의 특성을 반영할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 강우 자료의 비정상성의 특성을 이용하여 확률강우량을 산정하는 것이다. 최근 비정상성 강우빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이들 연구는 대부분 목표연도까지 경향성의 기울기가 증가, 또는 일정하다고 가정한다. 하지만, 현재는 경향성이 있지만, 목표연도에는 경향성이 없을 경우도 있고, 또는 경향성이 있어도 그 기울기가 적어지는 경향을 보일 수도 있다. 본 연구에서는 현시점과 목표연도의 시점에 대한 경향성 기울기의 변화를 고려하여 비정상성 강우빈도해석을 수행하였다. 대상지점 선정은 통계적 경향성 검정, Mann-Kendall test를 이용하여 1994년(현재시점)에 경향성이 있다고 판단되는 관측지점을 대상지점으로 선정하였다. 분석 방법은 24시간 임계지속시간의 연최대강우자료를 구축하였다. 자료를 현시점까지 선형회귀식을 이용하여 잔차 계열을 산정하고, Gumbel 분포를 이용하여 확률 잔차를 산정하였다. 확률강우량을 추정하기 위해 추세요소를 산정하였다. 기울기의 증가 혹은 감소 경향을 회귀모형을 이용하여 추세요소를 산정하였고, 잔차의 확률빈도와 추세요소의 합으로 비정상상 확률강우량을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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