한계자기회귀모형(TAR)을 응용하여 동시에 해조와 홍수의 영향을 받을 때 삽교천 감조구간의 삽교호수위관측소의 월 최고수위를 예측하는 모형을 구축하였으며, 모형구축과정에서 유전알고리즘으로 한계값과 자기회귀계수의 매개변수를 최적화한다. 계산결과 한계자기회귀모형은 감조하천의 비선형성특성을 모의 할 수 있으며, 예측의 정확도와 예측성능의 안정성을 확보할 수 있다. 연구결과 유전한계자귀회귀모형으로 감조하천구간의 월 최고수위를 예측하는 것이 가능하며, 또한 감조하천구간에서 기타 수문요소의 비선형성 서열예측 중에서도 광범한 실용가치가 있다고 본다.
본 논문에서는 자기회귀 신경망 모형과 지수평활법을 결합(NNARX+ETS 모형)하고 그 성능을 평가한다. 제안된 결합 모형은 시계열 자료를 예측하기 위하여 NNARX 모형의 외생변수로서 ETS 모형의 구성 성분을 활용한다. 이 모형의 주요 아이디어는, 신경망 모형이 원시계열 자료의 과거 시차만을 고려하는 것을 한계를 넘어서서 전통적 시계열 예측 방법인 지수평활법에 의해서 추출된 정제된 시계열 구성 성분까지도 추가로 신경망 모형의 입력값으로 사용하는 것이다. 예측 성능 평가는 2가지 실제 시계열 자료를 사용하였으며 제안된 모형을 NNAR 모형 및 전통적 시계열 분석 방법인 ETS와 ARIMA 모형과 비교하였다.
본 연구에서는 농업용 저수지에서 저수량 예측모형과 함께 저수지의 목표저수량 및 한계저수량을 유지하기 위한 저수지 운영방안을 제시하였다. 대상저수지인 금강저수지에서 1990년부터 200l년까지의 저수량 자료를 이용하여 갈수빈도해석을 적용하고, 2년빈도 한발저수량을 목표저수량(target storage)으로, 10년빈도 한발저수량을 한계저수량(critical storage)으로 설정하였다. 농업용 저수지의 운영의 효율화를 위해서는 우선 합리적인 방법을 통하여 장래 저수량을 예측하여야 한다. 예측된 저수량은 저수지 운영에 관한 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있다. 본 연구에는 저수량 예측모형으로 ARIMA 모형과 자기회귀오차모형을 적용하였다. ARIMA 모형은 과거 저수량 자료만을 근거로 하여 저수량을 예측함으로서 예측정도가 상대적으로 낮은 것으로 나타난 반면, 자기회귀오차모형은 저수량과 관련 있는 설명변수들을 이용함으로써 예측의 효과를 높일 수 있었다. 농업용 저수지의 저수량은 이전 저수량, 강수량, 평균온도, 최고온도, 관개면적, 풍속, 습도의 영향을 받으므로 자기회귀오차모형을 적용하여 저수량과 저수량에 영향을 미치는 요인과의 관계를 분석하였다. 자기회귀오차모형에 의한 저수량 예측 관계식은 저수지의 연속방정식과 유사한 관계식으로 유도되어 실제 적용성이 높을 것으로 판단되며, 금광저수지에서 예측된 2002년도 저수량과 관측된 저수량을 비교한 결과, 양호한 예측결과를 보여 주었다.
센서스 단위의 인구자료는 기초적인 인문사회 자료로 행정구역 단위로 요약되어 공간분석에 시용된다. 정밀한 인구 분포를 추정하기 위해 기존의 연구에서는 위성영상과 회귀분석 모형을 이용하였다. 하지만 회귀식에 의한 추정치는 공간자료의 공간적자기상관과 잔차 때문에 정확도에 있어 한계가 있었다. 본 연구는 회귀모형과 회귀모형에서 추출된 잔차에 대해 공간적자기상관을 고려하도록 크리깅 보간하는 RK모형(Regression Kriging Model)을 이용하여 인구분포의 추정 정확도를 향상하였다. RK모형을 적용하여 서울시의 4개구를 대상으로 사례분석을 하였으며, 모형의 효율성을 검증하기 위해 회귀분석만을 이용한 예측 결과와 RK모형을 이용한 예측 결과를 서로 비교하였다. 비교한 결과로 상관관계 계수 평균제곱근 오차, G 통계량 수치에서 RK모형의 추정 정확도가 기존의 회귀모형에 비해 높게 나온 것을 확인할수 있었다. 향후 정확한 인구추정을 위해 RK모형이 많이 활용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.807-817
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2014
본 논문은 최근 많은 관심을 받는 미세먼지 (PM10)의 일별 평균농도에 대해서 전국 16개 시도에서 2008년부터 2011년까지 관측한 다변량 시계열 자료에 대한 연구이다. 다변량 시계열 모형을 이용해서 시간 및 공간에 대한 상관관계를 동시에 고려, 일변량 혹은 특정 지역에 국한해서 분석한 기존의 연구와 차별성을 두었다. 또한 Davis 등 (2013)이 제안한 부분 스펙트럼 일관성 (partial spectral coherence)을 통해 다른 지역간의 상호 의존성을 파악하고 이를 토대로 변수 선택을 통해 희박벡터자기회귀모형 (sVAR; sparse vector autoregressive model)을 적합하는 방법론을 적용하여 고차원 자료 분석의 단점 및 한계를 보완하였으며 예측력 비교를 통해서 sVAR 모형 적합의 타당성을 검증하였다.
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.
마크업은 Hall(1988)에 의해 한계비용에 대한 가격의 비율로 정의된 이후, 신케인지언들은 시장구조와 경기변동 사이의 관계를 설명하는 데에 마크업의 개념을 이용하여 왔다. 여러 문헌에서 마크업이 경기역행적임을 나타내는 이론모형이 제시되었으며, 실증증적으로 대부분의 연구는 마크업이 경제전체적으로 또는 산업별로 경기역행적임을 밝히고 있다. 또한 한국의 경우 마크업에 관한 대부분의 연구에서 분석대상은 주로 제조산업에 집중된 반면, 특히 서비스산업에서 산업구조의 특성을 밝히는 실증적 분석은 연구가 매우 저조하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문은 한국의 5개 서비스산업을 대상으로 마크업의 실증모형을 작성하고 직접적으로 5개의 서비스 산업의 마크업을 측정하고 마크업의 결정요인들을 자기회귀시차모형(ADL(1,1))을 이용하여 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.701-710
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2016
네이버 무선포털 패킷량을 분석하기 위해 2012년 9월 3일부터 2015년 10월 26일까지 조사하였으며, 한번 접속 시 6회 반복 측정하여 2,004개 자료를 수집하였다. 분석방법으로는 자기회귀오차모형을 사용하였으며, 종속변수는 패킷량이며 독립변수는 반복접속 횟수, 접속날짜, 접속시간, 접속요일, 접속월이다. 모형선택 기준은 AIC 기준과 $R^2$기준으로 오차가 AR(36)을 따르는 모형이 선택되었다. 선택 모형으로부터 발견한 점들은 첫째로 날짜가 지남에 따라 평균 0.0752Kbyte 증가하고 있고, 둘째로 첫 번째 접속 시 다운로드되는 패킷량이 평균 156.965Kbye로 재접속 시 다운로드되는 패킷량보다 평균 134.995Kbyte 많으며, 재접속 시 재사용률은 평균 82.76%라고 추정되었다. 셋째로, 시간대별 차이는 없었고, 넷째로 요일별 차이는 모두 유의하게 나타났다. 금요일이 가장 패킷량이 많았으며, 다음은 목요일이었으며, 수요일과 토요일은 비슷하였다. 다음으로 일요일이었으며 월요일이 가장 적었다. 다섯째로 월별 패턴에서는 5월과 8월이 각각 평균 13.98Kbyte, 12.48Kbyte적었으며 그 외 달은 유의한 차이를 보이지 않았다. $R^2$에 의하면 우리의 모형은 실제 데이터 변동의 81.34%를 설명하고 있다. 연구의 한계는 패킷량에 영향을 많이 주는 데이터를 분석하지 못한 점이고 본 연구의 중요성으로 볼 때 다른 무선 포털을 분석 등 지속적인 연구가 요구된다.
본 연구는 재정수입 및 지출 그리고 국민소득의 세 변수를 구조적 벡터자기회귀(Structural VAR) 모형에 대입하여 재정의 경기조절기능을 분석하고자 하는 시도에서 비롯하였다. 이를 위해 우선 교란항에 다양한 형태의 선험적 제약을 부여하여 재정승수를 추정한 후 그 결과를 제약식별로 비교 검토한다. 다음으로는 3-변수모형을 확장하여 외부경제로부터의 충격을 반영하는 변수를 추가한 4-변수 SVAR을 분석한다. 이는 다른 나라와 비교하여 우리나라 경제의 해외부문 의존도가 큰 것을 감안한 까닭이다. 1979년부터 2000년까지의 한국은행의 "조사통계월보" 자료를 이용하여 3-변수 SVAR을 실증분석한 결과에 따르면, 추정된 재정승수의 규모와 지속기간이 매우 작거나 짧을 뿐 아니라 추정값의 통계적 유의성도 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 또한 해외부문을 포함한 4-변수 SVAR 모형을 계산한 결과도, 추정된 재정승수의 통계적 유의성이 일부의 경우에서 다소 높아짐에도 불구하고, 3-변수 SVAR 모형의 결과와 대체적으로 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 해외부문으로부터의 외생적 충격의 고려 여부와는 상관없이 재정정책의 유효성이 우리나라에서는 통계적으로 유의한 수준에서 확인되지 않는 것으로 보인다. 하지만 이 결과를 받아들임에 있어 사용된 "조사통계월보" 자료 및 분석모형의 한계에 대해서도 고려하여야 할 것이다.
본 연구는 자본과 노동의 요소투입물 증가가 환경오염의 증가를 유발하고 기술축적자체도 환경오염을 유발한다는 가설모형을 설정하고, 사회계획자모형과 환경오염방지활동이 이루어지지 않는 시장경제모형을 구축하여 이론모형을 도출한다. 도출된 이론모형을 이용하여 환경오염변수와 경제성장률(또는 국민소득 수준) 간에 선형이 아닌 비선형동학(nonlinear dynamics) 관계가 존재하는지를 분석하기 위하여 변수의 부드러운 곡면전환이 이루어지는 평활전이자기회귀모형(Smooth Transition Autoregressive : STAR)을 사용하였다. 서울시 산업생산지수와 대기오염도를 이용한 실증분석에서 경제성장률과 환경오염변수 간에 비선형 동태적인 관계와 비선형 그랜저 인과관계가 존재하는 것으로 나타나 서울지역에서의 환경쿠즈네츠곡선가설이 성립하고 있음을 간접적으로 확인하였다. 그러나 그 해석에는 한계가 있음을 지적하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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