• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.959-967
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• 2016

자산의 수익에 대한 분포 가정은 파생 상품의 가치 평가에 매우 중요한 역할을 한다. Elberlein과 Keller (1995)는 오랜 기간에 걸친 주식 자료를 바탕으로 혼합 자산의 분포에 대한 다양한 검정을 수행한 결과, 정규성 가정이 만족되지 않음을 확인한 바 있으며, 일반화 쌍곡분포가 보다 현실을 잘 반영하는 모형임을 확인하였다. 또한, Hu와 Kercheval (2007)은 6년간의 S&P500 지수의 분석에서 정규분포는 VaR (value at risk)을 과소 추정하는 반면, 일반화 쌍곡분포는 잘 적합함을 확인하였다. 일반화 쌍곡분포는, Barndorff-Nielsen (1977)이 처음 소개한 분포로, 첨도가 큰 특징을 가지는 금융 자료의 적합에 유용한 분포이다. 본 연구에서는 일반화 쌍곡분포를 모분포로 하는 선형 포트폴리오의 위험측도를 추정한다. 위험측도로는 VaR과 ES (expected shortfall)를 고려하였으며, 추정 방법으로는 안장점근사를 사용하였다. 안장점근사는 소표본에서도 정확한 근사를 제공하는 근사법으로 알려져 있다. 모의실험을 통해 위험측도에 대한 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.3983-3991
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• 2013

스테레오 매칭 중 센서스 변환은 방사 왜곡과 밝기 변화에 강한 특징이 있다. 본 논문은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스 변환을 동시에 이용한 하이브리드 센서스 변환을 제안하였다. 제안한 하이브리드 센서스 변환 방법은 미니 센서스 변환의 적은 계산량과 일반화된 센서스 변환의 잡음에 강인한 특성을 반영하여 설계되었다. 성능을 평가하기 위하여 후처리 과정까지 포함하여 스테레오 매칭을 수행하였다. 그 결과 하이브리드 센서스 변환은 일반화된 센서스 변환과 성능이 비슷하였고, 계산량은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스의 중간값을 갖는다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.147-160
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• 2020

본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.507-516
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• 2011

상관된 이항자료에 대한 일반화 이항모형들을 비교한 연구들은 고려한 모형과 비교기준에서 결과가 제한적이라는 측면이 있다. 이 연구는 모형선택의 가능한 지침을 제공하기 위해 모의실험을 통하여 모형별 적합도와 베르누이 시행의 성공확률 및 급내상관계수에 대한 ML추정량들을 비교하였다. 모수의 특정영역을 제외하고 포괄적 적합도나 추정량의 MSE 및 편의 등 성분적합에서는 대부분의 모형이 일정 수준의 경쟁적 관계에 있는 것으로 나타났다. 그러나 고려한 모형들 중 특히 일반화 확장베타이항모형 (Prentice, 1986)은 거의 모든 모수영역과 비교기준에 걸쳐 일관되게 양호한 수행력을 가지는 것으로 평가되었다.

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권45호
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• pp.68-72
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• 1997

정보의 중요성이 날로 부각되고 인터넷 사용인구가 급격히 증가함에 따라 국내에서도 정보검색에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 여기에 PC의 보급이 일반화되어 사무실이나 가정에서 쉽게 온라인에 접속하여 정보검색을 할 수 있게 됨에 따라 정보검색이 일부 전문가들의 영역을 벗어나 일반인들 사이로 확산되고 있다. 이제는 정보검색을 전문적인 기능으로 국가에서 관리하는 방안을 검토할 때이다. 전문 검색인의 발굴 및 평가 체제를 일본의 사례를 통해 알아보자.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.339-341
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• 1998

다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.137-151
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• 2017

도시표면의 건물정보는 빗물의 유출경로이며 또한 격자기반의 수치해석을 위한 빗물흐름과 건물 외곽을 구분하는 경계조건에 해당한다. 경계조건인 건물자료의 왜곡 최소화는 수치해석 결과의 사실성 확보를 위한 필수적 과정이다. 격자기반의 래스터 전환은 건물자료의 왜곡을 유발하기 때문에 왜곡의 정도를 완화시키기 위한 전처리로 건물 일반화가 필요하다. 본 연구의 목적은 건물 일반화가 일반주거지역의 빗물 유출경로 연속성에 미치는 영향을 분석하고 적정한 일반화 임계값과 수치해석 격자크기를 제시하고자 한다. 빗물 유출경로 연결성 평가를 위한 설명변수로는 일반화 임계값과 수치계산 격자크기를 사용하는 한편 종속변수로는 격자망의 단절 개수와 단절면적을 사용했다. 적정한 격자크기와 일반화 임계값 선정은 임의 격자크기와 임계값을 적용한 일반화 결과로부터 산출된 건물 면적 변화율과 단절 면적 변화율 각각을 비교하고 크기가 가장 낮은 것으로 하였다. 적정 임계값과 격자크기 범위는 각각 3m와 $5{\times}5m{\sim}10{\times}10m$ 이었다. 이를 적용한 결과 건물면적 증가율은 5%이하 그리고 단절면적 감소율은 94.4%이상이었다. 대상지 토지용도를 구분한 건물 일반화 모의 결과, 아파트 단지인 3종의 건물면적과 빗물 유출경로 연결성은 임계값 10m이하에서 크게 변하지 않았다. 한편 개별 주택인 2종 지역에서는 임계값 3m와 격자크기 $5{\times}5m$을 적용한 모의결과는 단절면적의 감소와 양호한 유출경로 연결성을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.947-956
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• 2015

본 연구는 문헌 및 현장에서 얻은 생물자원지식들의 가치를 평가하기 위해 전문가들을 대상으로 실시한 델파이 조사 (Delphi method)의 신뢰성을 평가하였다. 델파이조사는 전문가들이 다른 사람의 의견과 관계없이 독립적으로 전문성 있는 평가를 내린 다음에 다음 단계에서 다른 전문가들의 의견을 참고하며 자신의 의견을 수정하는 절차를 갖는다. 본 연구에서는 문헌에서 얻은 전통지식 100건, 현장에서 취득한 지식 100건 등, 모두 200건을 우선 선정한 후 전문가 6인을 선정하여 각 지식의 가치에 대하여 두 차례 평가하도록 하였다. 그 결과 두 차례의 평가점수는 연관성이 매우 높으면서 2차에서는 다른 전문가들의 의견을 수용해 어느 정도 자체수정이 발생하여 각 문항에 대한 평가점수의 표준편차가 줄어들었다. 본 조사의 신뢰성 (reliability)을 파악하기 위해 일반적인 신뢰도 계수인 크론바하 알파와 함께 일반화가능도 (generalizability) 계수를 구하였다. 이 두 신뢰도 분석을 통해 2차 평가 후 평가의 신뢰도가 상승하여 전문가에 의한 델파이 조사의 신뢰도가 매우 높다는 사실을 지지하였으나 일반화 가능도 분석 결과를 해석하는 과정에서 다른 결과를 유추할 수 있었다. 신뢰도계수가 증가하였음에도 불구하고 평가자간의 편차는 증가하여 신뢰도가 높아진 것은 평가가 상향되고 평균에 회귀하는 경향으로 잔차변동이 줄어서이지 평가자간의 의견수렴이 이루어진 결과로 볼 수는 없다는 사실이었다. 이러한 결과를 토대로 신뢰도 계수와 함께 평가자 간의 분산을 파악하여 델파이조사의 추가적인 단계 (round)가 필요함을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.21-32
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• 2010

그래픽적 회귀는 모형에 대한 가정을 하지 않고 회귀정보를 모두 포함하는 충분요약그림을 찾아내는 분석 방법으로 모든 회귀정보를 저차원의 그림으로 표현할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 잔차산점도를 이용한 모형의 평가는 적용 범위가 선형회귀모형에 국한되는 문제점이 있기 때문에 일반화선형모형에서는 그 대안으로 주변모형 산점도를 이용하여 모형의 적절성을 평가한다. 본 논문에서는 일반화선형모형 중에서 이진반응변수를 갖는 로지스틱모형에서의 그래픽적 회귀 방법과 주변모형 산점도를 이용한 모형평가 방법을 알아본다.

• 출판저널
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• 통권143호
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• pp.13-13
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• 1994

어떤 문학사를 평가하기 위해서는 사적 체계화를 위해 감행한 일반화가 여러 다양한 문학현상을 얼마만큼 체계적으로 서술하는가 하는 점이 살펴져야 한다. 이에 대한 답은 일단 부정적이다. 이 책에서 우선 지적할 수 있는 것은, 한국근대문학의 특수한 전개양상이 거의 부각되지 못했다는 사실이다.