재무분석가들은 기업의 파산에 양향을 미치는 예측변수를 탐색하기 위해서 상당한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 기술지향적 중소벤처기업은 일반적으로 역사적 재무자료가 부족하고, 기술경쟁력 수준에 따라 잠재적인 고성장과 고위험이 존재한다. 본 논문에서는 재무자료 대신에 기술력평가 자료를 이용하여 파산을 예측하기 위해서 파산예측 판별모형을 제안하였고, 모형의 정분류율을 통해서 예측력을 검증하기 위해서 교차타당성방법, 최대사후확률방법 등을 사용하였다. 분석결과 중소 벤처기업의 파산예측모형으로 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 적합한 모형이고, 표본자료에 대한 정분류율 추정은 약 69% 이고 정분류율 예측은 약 67% 가 될 것으로 기대된다.
이동통신에서 QAM변조방식은 레일리 페이딩채널의 특성으로 인해 채널의 추정 및 보상의 방법을 사용하여 페이딩에 대한 왜곡을 보정하더라도 페이덩이 심하게 타는 부분에 대해서는 연집에러가 생기게 되어 그 성능은 열악하다. 본 논문에서는 이 연집에리를 bit reversal 블럭 인터리버플 이용하여 분산시키고 컴퓨터 탐색의 방법으로 찾아낸 레일리 채널에 적합한 TCM을 이용하여 레일리 페이딩 채널에서의 3/4 16QAM TCM의 성능 을 분석하였다. 분석결과 인터리버의 효과는 $10^{-3}$의 오율에서 약 2dB, 변형된 비터비 복호기의 사용으로는 2 5 5dB 그리고 다이버시티의 사용으로는 약9dB의 이득이 있음을 얄 수 있었다. 이는 16QAM TCM이 디지틀 이 동통신에서 사용될 수 있음을 보인다.
능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.619-630
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2011
본 연구에서는 두 분포함수의 혼합된 자료에서 적절한 분류점을 추정하고 평가하기 위하여 많이 사용하는 아홉 종류의 분류정확도 측도인 MVD, Youden지수, (0,1)까지최단기준, 수정된 (0,1)까지 최단기준, SSS, 대칭점, 정확도면적, TA, TR을 다섯 개의 조건범주로 군집시킨다. 신용평가분석에서 정상과 부도상태의 스코어 확률변수가 정규분포를 따르며 전체부도율로 혼합되었다고 가정한다. 다양한 정규혼합분포의 상황에서 군집된 측도들의 최적분류점을 발견하고, 그 분류점에 대응하는 제I종 오류율과 제II종 오류율 그리고 두 종류의 오류율 합을 구하여 각각의 오류율이 최소인 경우를 탐색적으로 살펴본다. 현실자료에 적합한 정규혼합분포를 추정하여 본 연구 결과를 적용하면 최소 오류율이 보장되는 분류정확도를 선택할 수 있으며, 이를 사용하여 모형의 판별력을 향상시킬 수 있다.
본 논문은 MIMO-OFDM 시스템을 기반으로 한 Gbps급 차세대 무선전송 시스템에서 m-sequence를 이용하여 효율적으로 훈련심볼을 설계하는 방법을 제안한다. 계산량을 고려하지 않는 일반적인 훈련심볼 설계방법에는 랜덤한 시퀀스에 대하여 시스템 요구사항을 하나하나 비교해가며 모든 사항이 만족되었을 때 훈련심볼로 채택하는 기법이 존재한다. 본 논문에서는 상관관계 특성이 우수하여 대역확산 통신 방식 등에서 사용하는 m-sequence를 기반으로 제한된 탐색공간 내에서 효율적인 MIMO-OFDM 시스템을 위한 훈련심볼의 단계별 설계 및 검증방법을 논의한다. 제안된 방법은 패킷 기반 MIMO-OFDM 무선통신 시스템에서 자동이득제어, 타이밍 동기, 주파수 및 시간옵셋 추정, MIMO 채널추정 등을 포함한 시스템에서 요구하는 조건을 만족시키는 훈련심볼 설계를 목표로 한다.
최근 국내에서는 관로 노후화 및 다양한 수질사고 발생으로 인해 상수도 분야에 대한 관심이 급증함에 따라, 상수도 서비스에 대한 이용자들의 수질민원 또한 증가하고 있다. 수질민원의 경우 실제 수질오염뿐만 아니라 소독을 위한 잔류염소농도에 대한 불편을 포함하고 있으며, 따라서 사용자에게 공급되는 잔류염소농도를 균등하게 유지하기 위해 재염소 처리와 같은 다양한 노력이 시도되고 있다. 본 연구에서는 상수관망 내 잔류염소농도 모의를 위해 적용 대상지역의 수질반응계수를 추정하였으며, 수질기준을 만족시키는 동시에 잔류염소농도 균등화를 고려하기 위한 염소 투입 및 재투입 최적화 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 국내 대규모 지방상수도를 대상으로 적용하였으며, 격자탐색법을 통해 다양한 염소 투입/재투입 계획을 비교 분석하고, 공급 잔류염소농도의 적합성 및 균등성을 중심으로 최적화한 결과를 제시하였다.
H.264표준으로 압축된 동영상들은 IPTV, DMB, 디지털콘텐츠서비스 등 다양한 응용분야에 사용되고 있다. 기존 MPEG-2표준으로 압축된 동영상들은 H.264표준을 따르는 디바이스에 적합한 트랜스코딩 방법들이 연구되어왔다. 반대로 H.264표준으로 압축된 동영상은 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 시청할 수 없게 되었다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 H.264표준을 이용할 수 있는 H.264 to MPEG-2 트랜스코딩을 제안한다. 제안한 알고리즘은 H.264부호기의 특징인 가변블록의 움직임벡터를 MPEG-2의 매크로블록에 적합한 한 개의 움직임벡터를 예측하여 MPEG-2부호기의 계산량을 향상시키는 방법을 제안한다. 이때 H.264표준의 매크로블록안에 존재하는 다양한 움직임벡터들 간의 거리에 따라 MPEG-2부호기에서 최적의 움직임벡터를 예측한다. 실험결과, 제안한 방법의 PSNR은 MPEG-2 부호기의 "전역탐색"과 거의 비슷하면서, 부호화 계산 시간은 평균적으로 약 68% 감소하였다.
기상청에서는 강우량을 관측하기 위하여 평균 13km 해상도의 자동기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 자동기상관측망은 육지에서만 관측이 가능하므로 기상레이더 관측망을 추가로 운영하여 해상을 포함한 우리나라 전역을 전천후로 관측하고 있다. 일반적으로 레이더로부터 추정하는 강우강도는 레이더 반사도(Z)와 지상관측자료의 강우강도(R)의 관계를 추정한 Z-R 관계식을 구하여 사용하고 있다. 하 지 만 이 관 계 식 은 경험식에 의존하고 있어 한반도의 강우특성에 맞게 최적화 할 필요가 있다. 이 연구에서는 마이크로 유전알고리즘을 병렬화하고 2014년도 여름철에 대한 Z-R 관계식의 최적화를 수행하였다. 마이크로 유전알고리즘을 이용하여 최적화한 Z-R 관계식은 기존에 사용하던 관계식과는 다르게 $Z=120R^{1.56}$이 추정되었다. 하지만 마이크로 유전알고리즘의 최적화과정에서 탐색한 적합도 함수의 위상공간이 평평한 고원의 형태에 가까웠다. 이러한 결과는 1.5km 고도와 지상 사이에 복잡한 강수의 발달과 소멸과정이 포함되어 있어 정교한 추정에 한계가 있음을 보여주고 있다.
주택시장 분석에 널리 사용되는 헤도닉 방법은 OLS(ordinary least squares) 모형을 이용하는데, 이는 오차가 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하다는 가정에 기초한다. 그러나 공간 자기상관이 존재할 경우에는 이러한 가정에 위배되며, 공간효과를 제대로 반영하지 않으면 왜곡된 추정결과를 가져오게 된다. 최근 이에 대한 대안으로 공간계량모형이 도입되고 있는데, 이 연구에서는 OLS 모형과 공간계량모형의 적합도를 비교 평가하고자 한다. 부산시 실거래 주택매매 가격자료를 이용하여 분석한 결과, OLS를 이용한 기존의 헤도닉 모형보다는 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들이 보다 설명력이 높았다. Dubin이 제시한 기준과 Log Likelihood 기준을 통해 볼 때 공간계량모형 중에서는 공간자기회귀모형(spatial autoregressive model: SAR)모형의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 주택가격에 있어서의 공간효과를 확인할 수 있었으며, 재건축 추진여부가 아파트 매매가격에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 적절한 공간계량모형의 선택은 정부의 주택정책에 있어서도 매우 중요하다고 하겠다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.173-191
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2008
본 연구의 목적은 최근의 서울시 아파트 가격 추세를 동적선형모형에 적합하여 분석하는 것이다. 이를 위하여 국민은행에서 제공하는 "KB 아파트 시세" 자료의 서울시 30평대별 아파트 평당 매매가를 이용하였다. 시점은 2003년 6월 24일부터 2006년 8월 28일까지로 제한하였다. 탐색적 자료분석을 통해 서울시 30평대 아파트 가격의 추세는 크게 두 지역으로 구분되어지는 것을 알 수 있었다. 아파트 가격은 구분된 지역의 공통 추세와 각구별 특성으로 표현될 수 있다고 가정하고, 베이즈적 방법인 MCMC를 이용하여 동적선형모형을 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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