• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1524-1527
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• 2009

본 연구는 주요지천 홍수예측에 적용된 통계적 모형을 개선하여 예측 결과의 정확성 향상을 도모하는 데 목적이 있다. 중랑천, 탄천, 왕숙천 등 한강수계 주요 지천은 홍수예보 지점으로 유역면적이 작고 도달 시간이 짧아 기존의 대하천 홍수예보에 이용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형을 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주요 지천 홍수예측에 통계적 모형인 다중선형 회귀모형을 이용하는 방법이 제안되어 활용되었다. 본 연구에서는 지천홍수예측에 기 적용된 다중선형 회귀 모형의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수를 조정하고, 10분 단위 관측 자료를 활용한 예측 결과를 얻기 위해 매개변수를 재산정하였다. 그 결과 기존 모형에 비해 적은 수의 독립변수와 재 산정된 매개변수를 이용한 통계적 모형으로 예측 수위의 오차를 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.363-363
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• 2021

수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.02a
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• pp.1-22
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• 2004

현재 댐 위험도 분석 등의 사용되는 Monte Carlo Simulation 방법을 이용하는데 있어서 가장 어려운 문제이면서 약점으로 지적되어 온 것이 수리 수문학적 불확실성 변수들에 대해서 정확한 확률분포를 정의할 수 없다는 것이다. 즉 기존 매개변수적 방법들은 모집단 분포의 형태를 가정하고, 분포의 매개변수에 관한 통계적 분석을 하는 방법이다. 조사대상이 되는 모집단 분포에 관한 정보가 부족하기 때문에 어떤 가정이 곤란하거나 부정확한 가정을 전제로 하지 않고, 관측자료로부터 통계량을 분석하여 통계적 추론을 하는 방법이 필요하게 되며, 이를 비매개변수적 방법(nonparametric methods)이라고 한다. (중략)

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.29-35
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• 2000

본 연구는 멀티미디어의 기본 구성요소인 링크와 노드를 처리변수로 하고 사용자의 편의성과 유용성에 대한 인식을 종속변수로 해서 링크의 숫자와 노드의 크기가 사용자의 인식에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 밝히고자 했다. 먼저 2x3 팩토리얼 디자인에 따라 각각 다른 처리변수의 조합을 가진 6개의멀티미디어 자료가 구축이 되었으며 경영대 학생들을 대상으로 실험을 하여 자료를 수집했다. 수집된 자료는 타당성 검사와 신뢰성 검사를 거친 뒤 통계적 분석을 하였다. 종속변수에 대한 상관관계가 검사되었으므로 변량 분산 분석으로 처리변수의 종속변수에 대한 통계적 유의성을 검사했으며 단변량 분산분석 중 이원배치분산분석으로 각각의 종속변수에 대한 처리변수의 영향을 검토했다. 인구통계학적 자료의 종속변수에 대한 상관관계가 발견됨에 따라 다변량 공분산분석과 단변량 공분산분석을 통해 인구통계학적 자료의 영향을 조사했다. 마지막으로 평균차이분석을 통해 실험 참가자들의 선호도를 조사했다. 본 연구의결과를 요약하면 처리변수는 사용자 인식 편의성과 인식 유용성에 영향을 미치고 링크 수와 노드 크기가 멀티미디어의 설계에 중요한 요인인 것이 밝혀졌다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.603-605
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• 1999

본 논문은 통계적 Regression방법인 Alternating Conditional Expectation(ACE) 방법을 적용하여 다중계측기를 이용한 공간 변수의 분포에 대한 추정 혹은 재구성 문제를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 한다. 계측기 설치 비용 및 설치 위치의 한계로 인해 완벽하게 이루어지기 힘든 공간 변수의 연속적인 분포 추정은 공정 시스템이나 안전성 관련 변수의 감시분야에 많이 응용되고 있다. 본 논문은 계측기 추가에 따르는 비용을 줄이거나 동일한 수의 계측기로 측정오차를 감소시킬 목적으로 가상계측기의 개념을 도입하고 이를 적용하기 위한 통계적 추정 방법론을 기술하고 있다. 수치모사를 통한 분석결과 본 방법은 비선형성이 큰 변수분포에 대해서도 Robust한 결과를 주는 것을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.6
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• pp.981-996
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• 2008

Statistical matching techniques whose aim is to achieve a complete data file from different sources. Since the statistical matching method proposed by Rubin (1986) assumes the multivariate normality for data, using this method to data which violates the assumption would involve some problems. This research proposed the statistical matching method using robust regression as an alternative to the linear regression. Furthermore, we carried out a simulation study to compare the performance of the robust regression model and the linear regression model for the statistical matching.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.137-148
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• 2009

The purpose of this study is to implement variable selection algorithm which helps construct a reliable linear regression model. If we use all candidate variables to construct a linear regression model, the significance of the model will be decreased and it will cause 'Curse of Dimensionality'. And if the number of data is less than the number of variables (dimension), we cannot construct the regression model. Due to these problems, we consider the variable selection problem as a combinatorial optimization problem, and apply GA (Genetic Algorithm) to the problem. Typical measures of estimating statistical significance are $R^2$, F-value of regression model, t-value of regression coefficients, and standard error of estimates. We design GA to solve multi-objective functions, because statistical significance of model is not to be estimated by a single measure. We perform experiments using simulation data, designed to consider various kinds of situations. As a result, it shows better performance than LARS (Least Angle Regression) which is an algorithm to solve variable selection problems. We modify algorithm to solve portfolio selection problem which construct portfolio by selecting stocks. We conclude that the algorithm is able to solve real problems.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.3
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• pp.401-411
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• 2013

This study investigates the controversial chickens-eggs dilemma and empirically performs statistical tests to examine if there exists a causality between them. Granger and Hsiao tests are applied to both level and stationary variables to identify the lead-lag relationships. Each of these test is found to have the robust result where the causality runs from eggs to chickens; in addition, the explanatory power of one variable in variations of the other appears to remain time invariant. The outcome is proved to be valid as the hypothesis test for no structural change in their relationship fails to be rejected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.835-838
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• 2010

본 논문에서는 공공기관의 효율적인 보안 진단을 위하여 금융 위험평가 시스템에 사용되는 통계적 CAEL 모델을 적용하여 보안평가 모델(SAM)을 설계하였다. SAM은 통계적 CAEL 모델을 기반으로 조직과 관련된 보안변수와 보안지표를 평가요소로 하여 요소별 평가등급 선정 방식과 최종 종합평점 산출 방법으로 보안평가 결과값을 도출한다. SAM은 조직의 보안수준 결과에 중요하게 영향을 미칠 수 있는 모든 요소들을 평가대상으로 하고 정량적인 방법인 보안평가 모델을 활용하여 결과를 산출한다. SAM은 조직의 규모, 특성 등에 따라 보안변수를 변경할 수 있으며, 각 보안 지표별 통계적 자료 값을 수집하여 요구되는 변수만 입력하면 되기 때문에 사용 용이성도 우수하다.

• Knowledge Management Research
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• v.24 no.1
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• pp.245-271
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• 2023

The change to the data economy requires a new analysis beyond ordinary research in the management field. Data matching refers to a technique or processing method that combines data sets collected from different samples with the same population. In this study, statistical matching was performed using random hotdeck and Mahalanobis distance functions using 2020 Survey of Korea Venture Firms and 2020 Korea Innovation Survey datas. Among the variables used for statistical matching simulation, the industry and the number of workers were set to be completely consistent, and region, business power, listed market, and sales were set as common variables. Simulation verification was confirmed by mean test and kernel density. As a result of the analysis, it was confirmed that statistical matching was appropriate because there was a difference in the average test, but a similar pattern was shown in the kernel density. This result attempted to expand the spectrum of the research method by experimenting with a data matching research methodology that has not been sufficiently attempted in the management field, and suggests implications in terms of data utilization and diversity.