• 재무관리연구
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• 제17권1호
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• pp.91-110
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• 2000

충격이 경제에 가해질 때 이 충격이 경제 내에 일시적으로 존속하는 경우도 있고 이 충격이 영구히 존속하는 경우도 있다. 이 양극단 사이의 과정도 존재할 수 있다. 이것을 표상한 것이 stopbreak 과정이다. 충격의 효과가 영구적 효과와 일시적 효과 사이에서 파동하는 시계열을 모형화한 것이 이 과정인 것이다. 이 과정에서는 일정한 기간에는 영구적인 평균이동이 발생하여 구조변화가 발생한다. 다른 기간에 발생하는 충격은 그 효과가 급속히 소멸한다. 밀접한 관계를 맺고 있는 두 주가의 비율은 한 주가의 변동이 제시하는 것을 분석하고 이것을 이용하여 다른 주가를 예측할 수 있는 정보를 제공한다. 한 주가의 변동이 발생하면 이 두 주가의 비율은 변동한다. 그러나 한 주가의 변동의 정보성이 인정되어 이 정보가 다른 주가에 반영되어 조정되면 두 주가의 비율은 변동이전의 수준으로 회귀할 것이다. 변동이 영구적이면 두 주가비율은 동일한 수준을 유지할 것이다. 반면 다른 주가에 영향을 미치지 못하는 정보이면 두 주가의 비율은 변동된 상태에서 지속될 것이다. 일정기간은 영구적 구조변화가 발생하고 그 이외의 기간에는 구조 변화가 발생하지 않고 있는 것이다. 따라서 stopbreak 과정을 사용하여 정확한 예측을 수행할 수 있다. 주가지수들이 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 발견되었다. 즉 주가지수들은 확률적 영구구조변화가 발생하고 있는 시계열들이다. 종합주가지수/제조업지수 역시 확률적 영구구조변화를 가지는 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 밝혀졌다. 이 과정을 실제에 적용하여 주가의 움직임을 파악하면 예측이 가능하다. 특히 연관성이 깊은 두 주식의 주가비율을 사용할 때 효과적이라 할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권1호
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• pp.47-63
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• 2018

무형자산의 가치평가에 많이 사용되고 있는 수익접근법과 시장접근법의 특성을 모두 가지고 있는 로열티공제법을 사용하여 지식재산권의 경제적 가치를 평가할 때, 로열티공제법의 중요한 투입변수인 로열티율을 객관적으로 산정하는 수리적 모형을 제시한다. 이를 위하여 미국의 특허침해 손해배상액을 로열티율로 산정한 판례를 참고로 하여 로열티율을 종속변수로, 당해 특허권의 특허지표를 독립변수로 하여 로열티율 산정 회귀모형을 적용한다. 또한 미국의 당사자계재심(Inter-Partes Review)판례를 참고로 하여 특허무효거절 결과를 종속변수로 하고 당해 특허권의 특허지표를 독립변수로 하여 로지스틱회귀 모형을 적합시킨다. 최종 로열티율은 위의 로열티율 산정 회귀모형에서 산출된 로열티율과 로지스틱회귀모형에서 산출된 특허무효거절 확률을 결합하여 산정한다. 마지막으로, 본 논문에서 구축된 모형에 의해 산정된 로열티율과 기준 방식에 의해 산정된 로열티율을 비교하여 제안된 모형의 객관성과 신뢰성을 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.433-433
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• 2022

수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권3호
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• pp.707-716
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• 2006

분산함수는 회귀함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 Delgado and Hidalgo (2000)와 Perron (2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였으며 Kang and Huh (2006)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Huh (2005)는 Kang and Huh의 잔차제곱들을 이용한 분산함수의 불연속점의 추정 대신 이차적률함수를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정하였다. 이는 Kang and Huh의 연구에서 잔차제곱들을 구하기 위하여 회귀함수의 추정이 우선되어야 하기에 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 떨어지게 됨으로 반응변수의 표본의 제곱을 이용하여 이차적률함수의 추정으로 불연속점을 추정하는 것이 더 용이하기 때문이다. 이러한 연구를 바탕으로 본 연구에서는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안하였다. 즉, 점프의 크기 추정량의 귀무가설 하의 점근분포가 가지고 있는 장애모수인 불연속점의 위치에서 확률밀도함수와 4차적률함수를 비모수적 방법으로 추정하는 방법을 제안하고 이들의 균일 일치성을 보여 가설검정법을 제안하였다. 불연속점의 추정에 앞서 불연속점의 존재 여부의 가설검정이 우선되어야 하기에 다른 통계적 함수에 대한 불연속점의 연구에서도 이러한 본 논문에서 연구한 방법으로 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안 할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.764-769
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• 2006

본 연구에서는 최근에 빈번히 발생하는 단시간 집중호우양상의 변화와 자료기간의 누적에 따른 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하였다. 분석 대상 지점으로는 서울지점을 선정하였다. 강우자료는 기상청 산하의 강우관측소 자료를 이용하였으며 확률강우량 산정을 위한 강우지속시간은 10분, 20분, 30분, 40분, 50분 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440분을 지속시간으로 선정하였고 재현기간은 5년, 10년, 15년, 20년, 25년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년으로 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 재현기간을 선정하였다. 먼저 최근의 강우양상의 변화와 확률강우량의 경년변화 양상을 비교 분석하기 위하여 서울지점의 강우자료에 대한 장기 변동성을 분석하였고, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성을 분석하였다. 다음으로 통계적 분석을 통하여 확률강우량의 경년변화 양상을 지속시간 및 재현기간별로 분석하였다. 연강우량과 지속시간별 연최대강우량의 상관성 분석은 상호상관분석과 회귀분석을 실시하여 분석하였다. 확률강우량의 경년변화 분석 방법은 기본자료기간을 20년으로 산정하여 매해 강우자료를 추가하면서 확률강우량을 산정하여 경년변화를 살펴보았다. 확률강우량의 산정은 국립방재연구소와 연세대학교가 공동으로 제작한 FARD모형을 사용하였다. 분석결과 최근 강우량이 증가 추세에 있는 것을 확인 할 수 있었으며, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성은 없는 것으로 나타났다. 또한 확률강우량의 분석결과에서는 자료의 누적에 따른 확률강우량의 지속시간 및 재현기간에 따라 차이가 상이하며, 변동폭은 20% 내외로 나타났다. 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감

• 대한교통학회지
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• 제29권3호
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• pp.73-82
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• 2011

최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.230-239
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• 2005

유역특성을 충분히 고려한 비홍수량 산정 공식을 유도하여 개략적인 홍수량 산정 및 홍수량 범위 예측 등을 가능하게 하는 것의 실무적 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 홍수량 산정의 주요 입력인자 조건을 설정하고 이들 조합에 의한 홍수량 산정 결과를 회귀분석함으로써 유역특성을 충분히 고려하고 일종의 지역빈도해석 개념의 비홍수량 산정 공식을 제시하고자 한다. 이를 위하여 유역형상은 타원형, 강우량은 50년빈도 전국평균 확률강우량, 강우분포는 Huff 방법의 전국평균 4분위, CN은 80, 유입시간은 10분, 평균유속은 3.0m/sec의 조건을 기준조합으로 채택하고, 홍수량 산정 모형은 Clark 단위도법 및 Sabol 공식을 적용하여 기준조합의 비홍수량 회귀식을 유도한 다음, 각종 인자들의 변화에 따른 비홍수량의 변화를 추가로 고려할 수 있는 회귀 식을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.99-112
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• 2021

본 연구는 기존 연구에서 수행된 전국 단위의 정량적 산지면적 변화량을 공간적으로 배분하여 광역시도별 산지면적 변화를 추정함으로써 지역산림계획의 수립을 지원하기 위해 수행되었다. 토지를 산지, 농지, 도시 및 기타지로 구분하고 토지이용 형태별 변화 여부를 종속변수로, 지형요소, 이용 제한요소, 사회·경제적 요소, 개발 인프라를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀모형을 개발하였다. 우리나라 전체를 30m×30m 격자로 분할하여 각 Cell에 해당하는 독립변수 자료를 구축하였고, 로지스틱 회귀모형을 이용하여 각 토지이용 형태가 타 유형으로 변화하는 확률을 추정하였다. 추정된 토지이용 변화확률을 기반으로 변화순위 지도를 구축하였고, 연도별 토지이용 변화량을 변화순위에 따라 순차적으로 배분함으로써 토지이용 변화의 공간적인 변화를 분석할 수 있었다. 경사도와 지자체별 개발 가능한 경사도 기준이 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 경사도와 개발 가능한 경사도 기준이 낮을수록, 토지가격과 인구밀도가 높을수록 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률이 높아졌다. 그 결과 2027년까지 수도권과 대도시의 산지가 도시 및 기타지로 변화하여 산지면적이 크게 감소하였다. 그러나 2028년 이후 2050년까지 서울, 경기, 제주를 제외한 대부분의 지역에서 산지면적이 빠르게 증가하는 것으로 예측되었는데, 이는 지방 소도시의 급격한 인구감소에 기인하는 것으로 분석되었다. 이에 중앙정부에서는 변화하는 산지면적에 대응하기 위해 산지관리 정책의 전환이 필요하고, 지자체 단위에서는 인구의 감소 정책과 그에 따른 산지를 포함한 토지의 효율적 보전 및 이용체계를 수립하는 것이 필요할 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.157-166
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• 2008

본 연구에서는 실시간으로 수집되는 고속도로의 검지기 자료를 이용하여 교통사고 발생 가능성을 확률적 관측값으로 나타낼 수 있는 모형을 개발하였다. 사고발생 지점을 기준으로 상류부 및 하류부에서 수집된 사고발생 이전의 교통자료를 모형의 독립변수로 설정하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 기법을 적용하여 교통사고 발생을 유발할 잠재력이 높은 교통상황을 교통사고와는 무관한 교통상황으로부터 추출하는 분류문제(classification problem)로 설정하고 모형을 개발하였다. 최근 3년간 서해안 고속도로에서 발생한 사고자료와 검지기 자료를 맵핑하였으며, 유효한 검지기 자료를 모형에 적용하기 위하여 이상치 제거 및 결측치 보정을 위한 자료처리 과정을 별도로 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모형에서 산출되는 계량화된 교통사고 발생가능성은 고속도로상에서 실시간 경고정보 제공 및 다양한 교통운영관리 전략의 교통안전 측면에서의 효과를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.723-736
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• 2022

본 연구에서는 금강권역을 대상으로 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 월 강수량 예측모형을 구축하였으며, 예측모형 구축에는 다중회귀분석과 인공신경망의 두 가지 통계적 기법을 적용하였다. 예측인자 후보로 NOAA에서 제공하는 글로벌 기후패턴 39종과 금강권역에 대한 기상인자 8종 등 총 47종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상월을 기준으로 과거 40년간의 월 강수량과 기후지수와의 지연상관성 분석을 통해 상관도가 높은 기후지수를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 구축하였다. 1991~2021년에 대해 매월 예측결과의 평균값과 관측값과의 적합도를 분석한 결과, 다중회귀모형은 PBIAS -3.3~-0.1%, NSE 0.45~0.50, r 0.69~0.70으로 분석되었으며, 인공신경망모형은 PBIAS -5.0~+0.5%, NSE 0.35~0.47, r 0.64~0.70로, 다중회귀모형에 의해 도출된 예측치의 평균값이 인공신경망모형보다 관측치에 좀 더 근접한 것으로 나타났다. 각 월의 예측범위 안에 관측치가 포함될 확률을 분석한 결과에서는 다중회귀모형이 57.5~83.6%(평균 72.9%), 인공신경망모형의 경우에는 71.5~88.7%(평균 81.1%)로 인공신경망모형 결과가 우수한 것으로 나타났다. 3분위 예측확률을 비교한 결과는 다중회귀모형의 경우에는 25.9~41.9%(평균 34.6%), 인공신경망모형은 30.3~39.1%(평균 34.7%)로 비슷하며, 두 모형 모두 평균 33.3% 이상으로 월 강수량에 대한 장기예측성을 확인 할 수 있었다. 이상과 같이 두 모형의 예측성 차이는 비교적 크지 않은 것으로 나타났으나, 예측범위에 대한 적중률이나 3분위 예측확률로부터 판단할 때 예측성에 대한 월별 편차는 인공신경망모형의 결과가 상대적으로 작게 나타났다.