• Journal of Labour Economics
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• v.24 no.1
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• pp.67-96
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• 2001

The recent economic crisis started at the end of 1997 has brought about changes in labor market practices. One of them is rapid increase in the ratio of workers with alternative employment arrangement, so-called contingent workers. This type of arrangement, unlike traditional employment arrangement, makes employers properly adjust employment to business cycles and it also makes it possible for employees to solve time and spatial constraints related to labor supply. However, recent experience has revealed its negative characteristics such as lower wage rate, deficient fringe benefits, insufficient job security. Using the data from the first and the second wave of the Korea Labor and Income Panel Survey, this study focuses on change in the tendency of being contingent workers and decomposition of the wage differentials among regular and contingent workers by estimating the switching regression model. Results show that the recent crisis significantly contributed to probabilities of being contingent workers, especially for women, the young, the older, and the lowly educated. Decomposition shows that one quarter or one third of 35% of wage differentials are due to the price effect that the same productive characteristics are differently paid by the types of employment arrangements.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.2
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• pp.15-23
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• 2020

This study aimed to analyze effects of non-regular employment rate and female employment rate on fertility rate in OECD county. We adopted dynamic panel model after classifying OECD county to high and low fertility rate. The results of analysis showed that the higher non regular employment rate, the lower female employment rate, and the lower economy growth rate decrease fertility rate especially in low fertility rate country. While, only the higher house rental decrease in high fertility country. This results indicate that low fertility country including Korea should improve a labor policy such as strengthening employment security and encouraging female employment to increase fertility rate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.403-407
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• 2007

본 연구에서는 개수로 흐름에서의 오염물질 거동 특성에 대해 분석하였다. 이를 위해 개수로 흐름을 등류상태로 가정하여 3차원의 수직모형을 구성하고 운동량 방정식과 스칼라 수송방정식에서의 난류 폐합을 위해 레이놀즈응력 모형 및 GGDH 모형을 사용하였다. 개발된 모형을 이용하여 복단면 수로에서 오염물질이 점으로 주입된 경우에 대해 난류 흐름 및 오염물질의 농도 분포를 수치모의 하고 기존의 실험 데이터와 비교하였다. 그 결과 개발된 모형이 개수로 흐름에서의 평균유속 및 난류구조, 오염물질의 농도 분포 등을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 특히, 이차흐름의 영향으로 인해 최대 농도 값의 위치가 거리에 따라 이동하는 것으로 나타났으며, 농도 분포 역시 정규분포에서 거리에 따라 점차 왜곡되는 것으로 확인되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.953-958
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• 2013

This study suggests a measurement error model based on skewed normal distribution instead of normal distribution to identify slope parameter properties in a simple liner regression model. We prove that the slope parameter in a simple linear regression model is underestimated.

• International Area Studies Review
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• v.13 no.3
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• pp.287-308
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• 2009

This article examines the distributional characteristics of the return of Chinese stock market indices. The majority of previous empirical researches have tended to focus upon the simple stock market index. However, this study focuses on the four indices which represent the characteristics of each stock market index. The empirical findings indicate that the returns of the four chinese indices are not normally distributed at conventional levels. The Ljimg-Box -statistics indicate the returns of the index of A shares are not serially autocorrelated. However, the returns of the index of B shares are serially autocorrelated. The empirical findings also indicate returns of the four chinese indices are not serially autocorrelated. The statistics of Regression Specification Error Test and ARCH indicate the returns of all four indices are not serially linear. The findings also indicate that E- GARCH model is the most fittest model for the returns of the four chinese indices and the forecast error can be reduced by using student t distribution rather normal distribution.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.9
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• pp.1870-1877
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• 2012

Transient signals generally have short duration and variable length with time-varying and non-stationary characteristics. Thus frame-based pattern matching method is useful for classification of transient signals. In this paper, we propose a new method for classification of underwater transient signals using a Gaussian mixture model(GMM). We carried out classification experiments for various underwater transient signals depending upon the types of noise, signal-to-noise ratio, and number of mixtures in the GMM. Experimental results have verified that the proposed method works quite well for classification of underwater transient signals.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.99-111
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• 2002

전산기술의 발달에 힘입어 근래에 모의실험을 이용한 연속교통류의 미시적 분석이 활발히 수행되고 있고 다양한 모의실험 전산모형이 소개되고 있다. 미시적 연속교통류 전산모의실험은 차량추종모형과 차로변경모형을 적용하여 다양한 운전자들의 차량운행행태를 모사하여 분석하는 실험이다. 전산모형은 난수를 토대로 차량의 자유속도와 초기 발생 차로를 배정하기 때문에 낮은 자유속도를 할당받은 차량이 높은 속도의 차로(예:1차로)로 발생되는 경우가 발생한다. 많은 모의실험모형이 사용하고 있는 차로변경의 가정이 "운전자는 자신이 원하는 속도(자유속도)를 유지한다"는 것이며 그러한 가정만의 적용으로 인해 현실적이지 않은 차로 이용률이 결과되고, 따라서 전산모형을 통한 교통류 흐름분석에 문제를 제공하고 있다. 본 논문에서는 미국 도로국에서 20여년 동안 개발되고 수정되어왔으며 현재 실용적으로 가장 많이 사용되고 있는 Freeway Simulation(FRESIM) 전산모형이 내재한 차로변경모형을 토대로 고속도로 기본구간에서의 선택적 차로변경모형을 제시한다. 제시된 모형에서는 (1)저속의 선행차량이 고속의 후행차량에게 차로를 양보하는 가정이 새롭게 추가되고 (2)FRESIM모형에서 사용하는 상수값을 국내 현장조사를 통하여 도출된 분포식을 통한 값으로 대체하였다. 수집된 자료분석결과 연속 교통류에서의 15% 차두시간은 1.34초이며 차로변경시간은 평균 2.22초인 F분포를 따르고, 자유속도는 정규분포를 따르는 것으로 결과되었다. 모의실험결과 무작위난수를 토대로 배정된 차로로 생성된 차량들이 새롭게 제시된 차로변경모형의 적용으로 현장 차로이용률을 95% 신뢰수준에서 모사하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1164-1168
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• 2010

수자원이 우리 생활의 전반적으로 중요한 역할을 차지하면서 댐의 효율적인 운영과 안정적인 용수공급에 대한 연구는 지속적으로 수행되어지고 있다. 1990년대 이후 비선형적인 특성을 잘 모의하는 장점을 가진 인공신경망(ANN)을 이용하여 유입량 예측에 대한 많은 연구가 수행되었다. 하지만 ANN 모형을 포함한 회귀모형은 월 강우 및 유입량의 예측에 대해 간편하게 사용을 할 수 있지만, 예측의 정확성에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 ANN 모형과 회귀모형의 예측오차를 후처리 과정을 통하여 오차를 줄임으로써 예측모형의 성과를 향상시키는 방법을 제안하였다. 연구지역은 금강수계의 대청댐 유역으로, 1982년 9월부터 2005년 12월에 해당하는 유역 내 11개 지점의 강우관측소에서 관측한 월 강우와 댐 유입량을 수집하여 모형을 구축하였다. 강우량과 유입량 자료에 대해 자기상관함수와 교차상관함수를 이용하여 입력변수를 결정하였고, 정규화를 통한 전처리 과정을 거쳐 ANN 모형과 회귀모형을 이용한 예측모형을 구축하였으며, 예측성과의 향상을 위하여 군집 분석을 이용하여 오차를 재조정하였다. 이러한 오차 후처리 과정을 포함한 모형은 RMSE와 상관계수를 이용하여 비교 평가한 결과, 예측성과를 약 40% 정도 향상시켰다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1263-1274
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• 2013

VaR (value at risk), which represents the expectation of the worst loss that may occur over a period of time within a given level of confidence, is currently used by various financial institutions for the purpose of risk management. In the majority of previous studies, the probability of return has been modeled with normal distribution. Recently Chen et al. (2010) measured VaR with asymmetric Laplacian distribution. However, it is difficult to estimate the mode, the skewness, and the degree of variance that determine the shape of an asymmetric Laplacian distribution with limited data in the real-world market. In this paper, we show that the VaR estimated with (symmetric) Laplacian distribution model provides more accuracy than those with normal distribution model or asymmetric Laplacian distribution model with real world stock market data and with various statistical measures.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.99-109
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• 2019

We compared the confidence intervals of estimators using various bootstrap methods for a Random Coefficient Autoregressive(RCA) model. We consider a Quasi score estimator and M-Quasi score estimator using Huber, Tukey, Andrew and Hempel functions as bounded functions, that do not have required assumption of distribution. A standard bootstrap method, percentile bootstrap method, studentized bootstrap method and hybrid bootstrap method were proposed for the estimations, respectively. In a simulation study, we compared the asymptotic confidence intervals of the Quasi score and M-Quasi score estimator with the bootstrap confidence intervals using the four bootstrap methods when the underlying distribution of the error term of the RCA model follows the normal distribution, the contaminated normal distribution and the double exponential distribution, respectively.