Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제2권
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pp.45-62
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1991
신뢰수명의 검정이나 임상실험에서 대상물에 대한 관측치를 충분히 얻기 위해서는 많은 시간과 경비가 필요하거나 현실적인 제한으로 인하여 관측이 불가능한 경우가 흔히 있다. 이러한 이유로 점진적 임의중단법에 의하여 얻어진 관측치를 이용한 생존함수의 추정은 현실적으로 매우 중요하다고 하겠다. 연구에서는 점진적 임의중단된 자료를 기초로 스플라인함수를 이용하여 생존함수의 비모수적 최우추정량을 제안하고 그것의 성질과 효율성을 비교 연구한다.
강우는 수자원 확보 측면에서 근원이 되는 요소이다. 그러므로 정확한 확률강우량 산정은 미래의 가용 수자원량을 예측하는데 있어 중요한 사항중 하나이며 무엇보다 신중한 결정이 요구된다. 또한 하천의 범람에 의한 침수를 예방하는 수공구조물 등의 설계에 있어서는 신뢰할 수 있는 확률강우량 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 최근 우리나라 극치강우확률분포로서 많은 연구가 이루어지고 있는 GEV 분포(GEV-O)를 기반으로 위치 매개변수에 시간의 함수를 고려한 개선된 GEV 분포(GEV-A)를 이용하여 서울지점에 적용함으로서 GEV-O 분포에 의한 확률강우량과 GEV-A 분포로 산정된 확률강우량을 비교 검토하였다. 먼저 임의의 난수 발생을 통해 최우도추정법과 확률가중모멘트법으로 매개변수를 추정한 GEV-O 분포와 최우도추정법으로 매개변수를 추정한 GEV-A 분포의 상대평균제곱근오차 (R-RMSE)를 계산하여 비교함으로서 GEV-A 분포의 효율성을 판단하였다. 사례연구는 1961년부터 2008년까지 서울강우관측소에서 측정된 연최대 1일 강우량으로 하였으며 $X^2$-검정, PPCC-검정으로 적합도 검정을 실시하였다. 강우빈도분석 결과 GEV-A 분포가 GEV-O 분포로 산정된 결과 보다 대체로 재현기간 200년 이상일 경우, 과다 산정되는 경향을 보였다. 추후 개선된 GEV 분포를 서울 인근 지점에 적용함으로서 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis)을 실행하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다. 또한 확률홍수량 산정 등에도 개선된 GEV 분포를 이용함으로서 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률수문량을 예측하여야 할 것이다.
본 논문에서는 주가예측의 정확도를 향상시키기 위하여 공적분 검정(Cointegration Tests)과 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용한 2단계 하이브리드 예측 모델을 제시한다. 기존의 연구에서는 예측을 시도하고자 하는 종목의 일자별 개별 레코드를 인공 신경망과 같은 방법으로 학습함으로써 주식 데이터가 가지는 시계열적 특성을 충분히 반영하지 못하였는데, 새로 제안한 모형에서는 주식자료의 과거시차들의 값들도 인공 신경망의 속성(feature)으로 사용하여 기존 연구의 한계를 보완하였다. 또한, 예측대상종목의 정보들 외에도 장기적으로 높은 시계열 유사성을 보유한 종목들을 선발한 후 속성으로 사용하여 모형의 예측성능을 향상 시켰다. 구체적으로 1단계는 Johansen의 공적분 검정을 통하여 예측대상종목과 장기적 관계(long-term relationship)에 있는 종목을 추출하고, 2단계는 이 선발된 종목들과 예측대상종목의 시계열 정보 특성을 속성으로 구축한 인공 신경망으로 학습하여 관심 종목을 예측한다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 KOSPI 지수의 방향성을 예측하는 시스템을 구현하였으며, 시가총액 상위 종목군을 대상으로 지수와의 공적분 검정을 하였다. 성능을 살펴보기 위하여 본 연구에서는 시계열 정보가 속성으로 반영된 단순 인공 신경망 모델, 공적분 검정을 통과한 종목들의 시계열 속성이 포함된 모델, 그리고 그 모델과 속성의 개수를 동일하게 하기 위하여 임의로 종목을 선택하여 이들의 시계열 속성이 포함된 모델을 구축하였다. 실험 결과 공적분 검정을 통과한 종목군의 속성이 결합된 모델은 단순 인공 신경망만으로 학습된 기존 모델에 비하여 평균적으로는 11.29% (최대 29.98%) 정확도가 향상되었고, 임의로 선택된 종목군의 속성이 결합된 모델에 비해서는 평균적으로는 10.59% (최대 25.78%) 가 향상된 예측 정확도를 보여주었다.
본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 이용하여 충남지역 임령-바이오매스 모형을 개발하고 임의효과의 적용성을 평가하는데 있다. 충남지역 소나무림의 임령에 따른 바이오매스 모형 개발을 위해 임분 구조를 고려하여 전국의 중부지방소나무 임분에서 30개소(150그루)를 조사하고 임령과 바이오매스 자료를 수집하였다. 모형 개발에서 중부지방소나무의 임령-바이오매스 관계는 고정효과(fixed effect)이고 지역간 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위해 아카이케의 정보기준(Akaike Information Criterion, AIC)을 참고하고 지역간 차이에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 추정하였다. 추정된 공분산은 -1.0022, 오차항은 0.6240이고 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과 모형의 AIC는 377.7을 나타내어 선행 연구와 이질적인 차이는 없었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영된 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 임의효과를 이용하여 일부지역에 국한되어 개발되었던 바이오매스 모형 연구에 활용이 가능하다.
본 연구의 목적은 치위생과 학생을 대상으로 학업성취도와 대학생활적응과의 관련성을 파악하여 학업 및 진로진도의 효과성 향상을 위한 기초자료로 활용하고자 수행되었다. 치위생과 재학생 245명을 임의추출하여 자기기입식 설문조사를 시행하였으며 수집된 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 빈도분석, 카이검정, 독립표본 평균검정, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 학년이 올라갈수록, 학업성취도가 높을수록 대학생활적응이 높았고, 입학전형은 유의하지 않았다. 치위생 전공 학생의 대학생활적응 관련요인을 제시함으로써 학업 및 진로지도 관련 프로그램 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각한다.
본 연구는 각종 수공구조물의 수문학적 설계기준으로 사용되고 있는 확률강우량을 전국에 걸쳐 산정하고, 그에 따른 확률강우량도를 작성함으로써 이를 토대로 우리나라의 각종 수공구조물 설계시 적합한 계획강우량을 채택할 수 있도록 하고자한다. 현재 일반적으로 제방, 하천횡단구조물 등 하천시설물과 도로의 암거 및 측구, 하수도 등 소형구조물 설계시 한국확률강우량도(건설교통부, 2000)를 활용하고 있다. 최근 기후변화로 인한 집중호우가 빈발함에 따라 증가된 홍수량을 감안하지 않고 기존 확률강우량도 만을 활용하는 경우 과소 설계의 우려가 있다. 본 연구에서는 수집된 강우자료를 이용하여 자료 년에 따른 지속기간별 시계열 자료를 구축한 후, 분석 검토된 강우자료를 바탕으로 확률강우량 산정 지점을 결정하고, 이에 포함된 지점에 대하여 지속기간별 자료연한에 따른 임의시간 시계열 자료를 구축하였다. 수집된 임의시간 강우량 자료를 강우지속기간별로 연최대치 계열을 작성하여 강우량 자료를 검정하고, 지점별로 조사 정리된 사상별 강우자료의 통계적인 특성치를 분석하여 자료의 일관성과 지점간의 동질성 등을 검토하였다. 자료특성에 따라서 빈도 해석을 위한 최적확률분포형을 결정한 후, 지점별 강우지속기간별로 확률강우량을 산정하여 기존의 확률강우량도를 개선 및 보완하였다.
우리나라의 기온변화의 연 추세 및 월 추세를 분석하기 위해서 현재 기상청에서 운영중인 지상기상관측소 76개소 자료를 사용하였다. Mann-Kendall 검정을 이용하여 자료의 추세를 분석하였다. 그 결과는 기온의 전체적으로 상승추세를 볼 수 있었고, 비도시 지역에 비하여 도시 지역의 증가율이 크게 나타났고 100년간의 자료를 가진 지점인 인천, 부산 지점에서 최근 30년간의 기온증가가 지난 100년간의 기온증가에 대부분을 차지함을 볼 수 있다. 또한 월별 추세를 분석한 결과 우기인 7, 8월 동안에는 기온의 상승추세가 강우 현상 등 임의성에 의해 통계적 유의성을 가진 상승 추세가 약화됨을 보여준다.
본 연구에서는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona) 매개변수 최적화 기법을 이용하여 TANK 모형의 매개변수를 추정할 경우 SCE-UA 기법의 적용성을 검토하고 실제 관측유량에 대해 적용하고자 한다. 이를 위해 임의매개변수를 4단 TANK 모형의 유출결과를 관측치로 가정하고 역으로 SCE-UA 기법을 이용하여 전역 최적해 추정 능력을 검증하였다. 또한 실제 유역에 대한 적용성 평가를 위해 소양강 댐 상류 유역을 대상유역으로 선정 하였으며 관측유량을 보정과 검정기간으로 나누어 추정된 매개변수의 정확도를 평가하였다. 향후 수문성분 분리 과정을 통해 각 유출 성분별 매개변수 최적화를 수행하고자 하며 이러한 결과는 유출 성분자료가 부족한 우리나라에서 보다 정확한 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.405-414
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2012
층화확률추출은 모집단을 어떤 층화기준에 의해 여러 층으로 분할한 다음 각 층으로부터 독립적으로 표본을 임의추출하는 방법으로 여러 가지 장점을 가지고 있어 실제 조사에서 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대규모 표본조사에서 많이 사용하고 있는 층화확률추출을 사용하여 추출된 표본을 통해 모평균에 대한 붓스트랩 추정량과 신뢰구간 및 가설검정 등 통계적 추론에 대하여 연구하였다. 층화모집단에서의 모평균의 추정량과 관련된 극한 분포이론들을 기초로 붓스트랩 일치성을 근거로 층화 모평균에 대해 표준 붓스트랩 방법, 백분위수 붓스트랩 방법, 스튜던트화 붓스트랩 방법을 활용한 신뢰구간과 붓스트랩 가설검정 방법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 신뢰구간 추정 방법들의 유효성을 확인하였다.
기업에서 보유한 전문 지식 정보가 급속도로 증가함에 따라 대량의 문서에 저장된 지식 정보를 효과적으로 탐색하여 기업 경영에 활용하기 위한 지식경영시스템 도입이 확산되고 있다. 이러한 지식경영시스템에서 핵심적인 구성 요소는 전문 분야의 지식 정보를 체계적으로 분류하고 효율적으로 검색하기 위한 지식 탐사 기법이다. 본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 문서를 자동적으로 분류하기 위한 새로운 모델을 제안하였다. 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 학습용 문서 집합으로부터 세부 분야를 대표하는 색인어 집합을 구성하였다. 세부 분야별 색인어 집합에 대하여 전체 문서에 대한 비중에 따라 가중치 배열을 구성하여 문서를 자동으로 분류하기 위한 기준으로 삼았다. 임의의 문서를 자동적으로 분류하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 검정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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