• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.127-135
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• 2009

한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-136
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• 2015

문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.

• 응용통계연구
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• 제4권2호
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• pp.179-193
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• 1991

이 논문에서는 1960년대에 S. Warner에 의해 제시되었던 다양한 PR 기법을 소개하고 그 것들에 대한 최우추정량을 검토하였다. 이 논문의 주요 주제 중 하나는 Warner 모형, 무관질문 모형, 다앙응담모형을 선형모형으로 표현하는 것이다. 또 다른 주제는 PR 모형의 추론을 연구함에 있어서 베이지안 접근 방법을 이용하여 고찰하는 것이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.97-103
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• 2004

인력계획업무를 체계적이고 과학적으로 수행하기 위해서는 다양한 계량적인 모형이 요구된다. 이 중에서 핵심적인 모형은 미래의 인력운영을 시뮬레이션 할 수 있는 인력운영예측모형, 인력구조, 인사제도, 인력흐름간의 수리적인 관계를 분석하는 인력구조 분석모형, 인력운영 목표를 달성하기 위한 진급계획 최적화 모형 등이다. 본 논문에서는 이러한 모형 개발 시 적용한 통계적 방법론을 설명하고 주요 통계적 이슈를 제기하였다

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.81-96
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• 2000

본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.

• 응용통계연구
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• 제12권1호
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• pp.109-124
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• 1999

일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.261-267
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• 2003

표본의 크기가 작은 경우 추정치의 정도에 문제가 발생한다. 본 연구에서는 대규모 조사에서의 표본을 소지역 혹은 소도메인에 할당하였을 경우 발생하는 추정치의 문제점을 해결하는 방안으로서 회귀모형을 도입하였다. 회귀모형을 기계산업 표본설계 자료에 적용하여 소지역추정의 가능성을 확인하였으며, 고전적인 추정방법과의 비교도 함께 이루어졌다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.349-360
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• 2023

동적 넬슨-시겔 모형은 채권과 같은 기간 구조를 갖고 있는 금융상품의 이자율 곡선모형에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 동적 넬슨-시겔 모형을 상태 공간 모형의 관점에서 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 베이지안 접근법에 대해 알아보고자 한다. 그리고 SOFR 기간 데이터를 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형에 적용하여 그 성능을 확인하고 바시첵 모형, 빈도주의 접근법을 활용한 동적 넬슨-시겔 모형, 2요인 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형과 같은 다른 경쟁 모형들과 성능을 비교해보고자 한다. 우리는 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형이 SOFR 기간 데이터에 대해서 다른 모형들보다 우수한 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.785-799
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• 2018

신재생에너지 산업이 발전함에 따라 태양광 발전에 대한 중요성이 확대되고 있다. 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위해서는 일사량 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 태양광 패널이 존재하는 청주와 광주 지역을 선정하여 기상포털에서 제공하는 시간별 기상 데이터를 수집하여 연구하였다. 일사량 예측을 위하여 시계열 모형인 ARIMA, ARIMAX, seasonal ARIMA, seasonal ARIMAX, ARIMA-GARCH, ARIMAX-GARCH, seasonal ARIMA-GARCH, seasonal ARIMAX-GARCH 모형을 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 예측 성능을 비교하고자 mean absolute error와 root mean square error를 사용하였다. 모형들의 예측 성능 비교 결과 일사량만 고려하였을 때는 이분산 문제를 고려한 seasonal ARIMA-GARCH 모형이 우수한 성능을 나타냈고, 외생변수를 활용한 ARIMAX 모형으로 일사량 예측을 한 경우가 가장 좋은 예측력을 나타냈다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.237-252
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• 2013

보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.