• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.365-368
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• 1998

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.207-218
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• 2010

일반화가법모형은 기존 선형회귀모형의 문제점을 대부분 해결한 통계모형이지만 의미있는 독립변수의 수를 줄이는 방법이 적용되지 않을 경우 과대적합 문제가 발생할 수 있다. 그러므로 일반화가법모형에서 변수 축소방법을 적용하는 연구가 필요하다. 회귀분석에서 변수 축소방법으로 최근에는 Lasso 계열의 접근법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 활용성이 높은 통계모형인 일반화가법모형에 Lasso 계열의 모형 중에서 Group Lasso와 Elastic net 모형을 적용하는 방법을 제시하고 이들의 해를 구하는 절차를 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 모의실험과 실제자료인 회계년도 2005년 자동차보혐 자료에 적용을 통해 비교하여 보았다. 그 결과 본 논문에서 제안한 Group Lasso와 Elastic net을 이용하여 변수 축소를 통한 일반화가법모형이 기존의 방법보다 더 나은 결과를 제공하는 것으로 분석 되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.357-362
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• 2012

본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2003년도 제43회 학술발표회논문집
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• pp.75-93
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• 2003

Hub-and-spokes전략은 교통분야에서 널리 이용되는 네트워크전략이지만, 철도의 경우 대개 이 전략을 이용하기 어려운 네트워크구조를 가지고 있어 그 적용사례를 찾아보기 어렵다. 그러나 유럽에서는 철도망이 도로망처럼 조밀하게 형성되어 있다는 점과 환적 처리기술의 발달로 90년대 초부터 이 전략이 철도화물운송부문에도 도입되기 시작했다. 이러한 관점에서 본 논문은 철도화물운송망에서의 hub-and-spokes전략을 구현하는 서비스네트워크 디자인모형을 개발하고, 모델의 실제철도망에의 적용성을 평가한다. 개발되는 모형이 전략모형임에도 불구하고 모형에서는 일반화된 운영비용 외에 열차속도, 서비스빈도, 터미널에서의 화물처리속도 등에 따른 시간지체비용도 고려되었다. 시간지체비용의 고려에 따라 야기되는 비선형 목적함수는 빈도별 서비스결정변수의 설정을 통해 선형화되어 결과적으로 모형은 선형 binary정수 최적화문제로 표현되었다. 규모가 큰 네트워크의 경우 해도출의 어려움 때문에 본 논문은 전체문제의 분할(decomposition)에 기초한 휴리스틱방법((heuristic method)으로 해결한다. 해도출의 효율성을 높이기 위해 서비스빈도개선과 관련하여 세 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘은 유럽의 실제네트워크를 기초로 도출한 4개의 테스트문제에 적용되어, 해의 정확도와 해 도출의 효율성이 비교·평가되었다.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.351-362
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• 2012

일기 산출기 모형은 가상의 일기 자료를 생성하는 통계 모형이다. 본 연구는 시공간 상관성이 고려된 다중지점에서의 일기산출 모형을 제안하고, 온실가스 배출 미래 시나리오에 따라 강수량과 평균 기온 일기산출이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 다단계 일반화 선형모형 하에서 필요한 모수들을 추정하고, 적합된 모형 하에서 일기변수들을 랜덤하게 산출하는 절차이다. 과거 30년간 관측된 우리나라 4대강 유역의 일 강수량 자료와 평균 기온 자료를 가지고 모형을 적합하고, 미래 일별 일기자료 산출에 적용하였다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제5권3호
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• pp.191-197
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• 1993

수심이 일정치 않은 지역에서 임계치에 가까운 속도로 이동하는 교란에 의해 발생되는 비선형파의 수학적 모형에 대해 논의하였다. 임의파고를 갖는 파랑의 2차원 모형이 개발되었다. 미소교란의 경우, 비선형 파향선법이 일반화된 Korteweg-de Vries 식을 얻는데 적용될 수 있음을 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.475-485
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• 2014

일반화 선형모형(GLM)에 기초한 확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 가장 일반적으로 사용되는 방법인다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 기존의 GLM weather generator에 공간구조를 소개하였다. 계절별 총강우량의 overdispersion 현상을 효과적으로 제거하기 위해서 smoothing된 계절별 총강우량을 모형에 포함하였고 공간구조를 소개하기 위해서 Stochastic weather generator의 모형계수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 가정하였다. 그리고 제안된 공간구조를 가지는 GLM weather generator 모형을 우리나라 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권2호
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• pp.431-437
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• 1998

본 논문의 목적은 계층적 베이즈 일반화 선형모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하는 것이다. 구체적으로 계층적 베이즈 변량효과 모형을 소개하고 무정보적 사전분포 하에서 사후분포가 진(proper)인지에 대한 충분조건을 찾는다 또한, 깁스(Gibbs) 표본자를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 절차의 수행에 관해 논의한다. 현실자료를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 분석을 예시하고, 이에 대응하는 경험적 베이즈 분석과 비교한다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 2002년도 제54차 추계 학술대회 연제집
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• pp.441-441
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• 2002

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권9호
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• pp.589-601
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• 2019

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적인 레이더 반사도-강수강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 추정하기 때문에 실제 지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형을 연계하여 불확실성을 고려한 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정 기법보다 우수한 통계적 효율기준을 제시하였다. 추가로 지형학적 특성에 따른 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 결과는 레이더와 관련된 다양한 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.