공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.
이 연구에서는 통계적 변동시점 분석을 통해 한국 상륙태풍의 빈도가 1981년 이후로 급격하게 증가함이 확인되었다. 이러한 증가는 북태평양 고기압의 동쪽으로의 이동에 의해 동아시아 대륙에 저기압 아노말리가 강화되는 반면, 북서태평양에는 고기압 아노말리가 강화되어 결국 저위도로부터 한반도 부근 지역으로 남풍의 아노말리가 형성되었기 때문이었다. 이 남풍의 아노말리는 아열대 서태평양에서 발생한 태풍을 한반도로 이동시키는 지향류의 역할을 하였다. 이렇게 동아시아 대륙에 저기압 아노말리가 강화된 원인을 알아보기 위해 이전 봄(3-5월)동안의 적설량을 분석하였다. 그 결과 동아시아 대부분의 지역에서 1981년 이전보다 적은 적설량이 관측되었다. 따라서 봄부터 시작된 동아시아 대륙의 가열로 인해 여름철 이 지역에 저기압 아노말리가 발달할 수 있었으며, 결국 태풍을 한반도로 이동시킬 수 있는 남풍 아노말리의 지향류가 형성될 수 있었다.
본 논문에서는 KOSPI 200 주가지수 선물의 만기효과와 베이시스의 행태를 체계적으로 헤지 의사결정에 반영하기 위한 몇 가지 방법을 실증분석하였다. 우선 베이시스의 동태적 운동형태를 명시적으로 설정하지 않고 통계적인 방법을 통하여 헤지해제시점이 선물만기에 접근함에 따라 베이시스가 변동되는 양상을 반영한 헤지비율을 산출한다. 그 다음에는 헤지기간 전체에 걸친 베이시스의 운동형태를 명시적으로 설정하여 이에 입각한 헤지비율을 계산한다. 명시적인 베이시스의 운동형태는 비확률적인 과정과 확률적인 과정으로 다시 구분하고, 이 각각에 입각하여 최적헤지활동을 결정한다. 모든 헤지활동은 가장 최근까지의 정보를 이용하여 사전적으로 미래 헤지기간에 대한 의사결정을 하게 된다. 그러한 헤지활동의 사후적인 결과는 베이시스 행태를 별도로 고려하지 않고 단순선형회귀분석만을 이용하여 산출된 헤지성과와 비교되고, 변동성 감소 및 손실감소의 측면에서 각 접근방법이 가지는 특징 및 효율성을 평가한다. 실증 분석 결과, 헤지의 성과를 제고하기 위하여 선물의 만기효과와 베이시스의 행태변화를 체계적으로 반영한 세 가지의 시도 중 어느 것도 위험-수익의 2차원적인 비교에서 베이시스의 행태변화를 명시적으로 반영하지 않은 전통적 단순회귀분석을 압도하지 못하였다.
2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 한국 동해 강구항 전면해역에서 계절풍이 탁월한 3월과 태풍 우쿵(WUKONG) 내습시 8월에 수압식 파고계를 이용하여 파랑관측을 실시하였다. 관측파랑자료의 해석을 통해 관측시점에서의 계절풍 및 대풍내습시의 기상현황과 파랑과의 상호관련성, 발생파랑의 통계적 특성을 분석하였다. 그 결과에 따르면 관측기간동안 강구항 전면해역에서는 직립방파제 설계식의 관계식 $H_{max}\;=\;1.8H_S$를 초과하는 고파랑이 태풍 내습시 발생하며, 계절풍이 발달한 시기에는 약 3m 파고의 파랑이 발생하였다.
노동부에서 시행하는 $\ll$노동력수요동향조사$\gg$와 $\ll$임금구조기본통계조사$\gg$를 기초로 새로운 조사표와 조사방법의 도입으로 인한 영향을 분석하고 평가하는 간편한 통계적 방법을 제안한다. 두 조사 모두 매우 유사한 표집틀(sampling frame)과 표집법을 공유하고 있기 때문에 두 조사 중 어느 하나를 기준으로 다른 하나의 변동성을 측정할 수 있다. 여기서 제시하는 영향 평가는 연도별로 동일 범주에 속하는 두 독립적인 추계치들의 비를 기초로 진행되며 또한 새로운 조사의 도입 시점을 기준으로 전과 후로 분할된 비 데이터(ratio data)의 변동성을 통계적으로 비교하는 형식을 갖는다.
인터넷통신 서비스업체는, 최상위 기업경영 성과지표중 하나인 고객만족지수 향상을 위해, 전사적 품질경영을 전개하고 있다. 이와 관련, 고객만족지수와 연관성이 강한 기업내부 주요 인터넷통신 네트워크 품질특성에 대한 관리의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는, 인터넷통신 네트워크 품질특성 모니터 링을 위한 I-MR 관리도 활용체계를 제안한다. 네트워크 품질특성이 관리상태인지 모니터링하고, 네트워크 품질특성이 이상변동을 보이면, 이상원인 조사시점을 결정할 목적으로, 일정간격 연속 측정시점별; 1) 개별측정값 (individual measurements): 및 2) 연속 2개 개별측정값간 이동범위 (moving ranges)를 이용한 통계적 품질관리 체계인 I-MR 관리도를 활용한다. 사례분석에서는, 이상변동 발생시점에서 이상원인이 완전히 제거된다는 가정에 근거하여, 네트워크 품질특성의 실현가능한 치대 기대품질개선율이 계산된다. 인터넷통신 2개 Service A. B. Service별 7개 네트워크 품질특성 대상, 11개 측정지역의 기대품질개선율 평균, 표준편차를 분석, 1-MR 관리도 활용체계의 효과를 검토한다. 사례분석 결과, 기대품질개선율 범위는 다음과 같다. 1) Service A, (1) 평균 (0.31%-11.44%), (2) 표준편차 (9.82%-71.10%); 2) Service B, (1) 평균 (0.29%-17.64%), (2)표준편차 (8.05%-60.59%). 그러므로, 본 연구에서 설계·제안된 I-MR 관리도 활용체계는, 네트워크 품질특성의 평균 산포 개선 및 관리상태 유지에 효과적일 것으로 판단된다.
주가지수는 경제 및 정치적 상황을 포함한 다양한 주변 환경에 영향을 받는 관계로 정확한 주가지수 예측모형의 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는, 신경회로망과 통계적인 방법을 이용하여 종합주가지수(KOSPI)를 예측하는 에이전트 시스템 기법을 제안한다. 예측오차의 평균 및 편차를 최소화하기 위해서, 에이전트시스템은 특징추출, 변수선정, 예측 엔진선정 및 분석을 위한 부(sub)에이전트 모듈들을 포함하고 있다. KOSPI(Korea Composite Stock Price Index) 예측을 위한 에이전트시스템 구현의 첫 번째 단계로서, 주성분분석을 이용하여 22개의 표준기본경제지표에서 12개의 경제지표를 추출하였다. 열두 개의 추출된 경제지표들은 예측하고자하는 예측일에 따라 최량부분적합법을 이용하여 다시 한 번 입력 변수들을 선정하게 된다. 성능평가를 위해 주가지수의 변동폭이 다른 두 종류의 실험데이터를 대상으로 예측을 진행한 결과 30일의 연속적인 종합주가지수예측에 있어 11.92포인트의 평균오차율을 보였다. 또한, 예측시점에 따라 관련이 높은 기본지표의 종류 및 개수가 다르게 나타나므로 제안한 주가예측 에이전트시스템 구조가 유용함을 보였다.
본 연구는 첫째, 우리나라 상장기업들의 소유구조결정요인을 식별하기 위하여 이론적 모형을 설정하고, 상장기업들의 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료를 이용하여 이론적 모형을 실증적으로 분석하며, 둘째, 주식시장의 개방이라는 환경 요인이 우리나라에서 소유구조의 결정요인에 영향을 주는가를 확인하고, 주식시장의 개방 전후를 구분하여 기업의 소유구조를 결정하는 요인이 어떻게 변화하였는지를 분석하였다. 분석 결과, 본 연구에서 제시된 모형이 상당한 의미를 가지나, 모형의 설명력은 비교적 낮아 제시된 결정요인들이 대주주1인 지분율의 변동을 $9\sim11%$ 정도 설명하고 있으며, 본 연구에서 제시된 타인자본의존도, 배당, 자산특이성, 수익성, 성장성, 위험, 기관투자가 지분율, 재벌여부 가변수 등의 결정요인들이 통계적으로 의미있는 변수가 되고 있으나 다만 규모 변수만이 표본기간에 따라 통계적 유의성과 회귀계수 부호에 일관성을 보이고 있지 못하다. 또한 본 연구에서 제시된 주식시장의 개방이라는 환경적인 요인이 소유구조를 설명하는 의미 있는 변수가 되고 있으며, 주식시장의 개방을 전후 한 시점으로 나누어 소유구조결정요인의 변화를 분석한 결과 주식시장 개방이라는 환경변수는 소유구조결정요인에 긍정적인 영향을 미치고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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