• Asia Marketing Journal
• /
• 제11권1호
• /
• pp.29-38
• /
• 2009

시계열 확산 데이터를 활용하여 Bass 확산모형을 최소자승법(OLS)으로 추정하면, 초기에는 과다 추정하고 변곡점을 지나서는 수요를 낮게 추정하는 경향이 있다. 또한 확산모형에서 필요한 변수가 모형에서 빠짐으로 인해 발생하는 설정오류는 잔차의 자기상관을 발생시킬 수 있다. 자기상관이 오차항에 있을 경우, 추정된 모형의 모수들은 불편추정치이나 비효율적 추정치가 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하는 확산모형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 자기상관 오차항을 고려한 수정된 확산모형을 제안하였다. 모형의 검증을 위해 미국의 CT-스캐너와 우리나라의 FPD TV 판매량를 제안된 모형에 응용하였다. 분석결과, 제안된 모형이 기존 모형에 비해 적합도와 모형의 주요 추정 통계량에서 우수함을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제17권3호
• /
• pp.367-376
• /
• 2010

최근 확산모형의 추정을 위한 매우 다양한 방법론들이 제시되고 연구 되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 확산모형의 추정 방법 중에서, 안장점근사법을 이용한 확산모형의 모수 추정방법에 대하여 살펴보게 되고, 가장 단순한 형태의 안장점근사법인 단일항 안장점근사법의 사용을 제안하게 된다. 단일항 안장점근사법은 오일러근사법과 마찬가지로 계산속도가 빠르고, 다양한 모형에 적용이 가능하면서도 최대우도추정량과 마찬가지로 성능이 우수한 특성을 갖고 있음을 살펴보게 된다. OU 확산모형을 대상으로 한 시뮬레이션 연구를 통하여 단일항 안장점근사를 이용한 추정량과 다른 추정량들과의 성질을 비교한다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권6호
• /
• pp.801-810
• /
• 2018

확산은 금융이나 물리적 현상의 모형화에 이용되는 확률과정이다. 반복적으로 관측된 확산과정에 대하여 통계적인 모형을 구축할 때, 확률효과를 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 Ornstein-Uhlenbeck 확산모형과 geometric Brownian motion 확산모형에 대하여 확률효과를 도입한다. 모형모수에 대한 최도우도추정법을 적용하기 위하여, 확률효과에 대한 적절한 분포를 가정하여 닫힌 형태로 우도함수를 얻는 방법을 탐색하였다. 1991년부터 2017년까지 27년간 일일 단위로 기록된 다우존스 산업지수에 대하여 확률효과 모형을 적용하였다.

• 재무관리논총
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-17
• /
• 2007

고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권10호
• /
• pp.421-428
• /
• 2014

파킨슨병은 뇌의 흑질 영역에서 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환이다. 현재까지 병을 완치시킬 수 있는 치료법은 없지만 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 바이오마커를 이용한 것으로 이러한 방법은 파킨슨병 환자를 높은 정확도로 진단할 수 있지만 정상인에 대한 진단은 상대적으로 낮은 성능의 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 바이오마커인 뇌척수액 내의 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치와 영상학적 바이오마커인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합하여 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 진단을 위해 개발된 모든 모델은 10-fold cross validation 성능평가에서 정확도가 최고 91.3%의 높은 성능을 보였으며, test 성능평가에서는 확산 텐서 영상의 모수들 중 FA와 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치가 결합된 모델, MO와 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치가 결합된 두 모델에서 최고 72%의 정확도 성능을 보여 파킨슨병의 진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 파킨슨병의 진단을 위해 개발된 모델의 영상학적 특징 벡터를 통하여 파킨슨병 환자와 정상인의 신경섬유 경로의 특징을 분석하였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.117-126
• /
• 2006

본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권2호
• /
• pp.301-312
• /
• 2015

본 연구는 전염병의 확산 과정을 설명하기 위한 질병 확산 모형을 구축 하고자 하였다. 질병의 확산 과정은 결정적인 과정과 확률적인 과정으로 크게 분류할 수 있다. 대부분의 연구가 질병의 확산 과정을 결정적 과정으로 움직인다고 가정을 하고 상미분방정식을 이용하여 모형을 구축하였다. 본 연구에서는 질병 확산 모형인 SIR (Suspectible - Infectious - Recovered) 모형을 기반으로 하여 질병의 확산 예측 모형을 구현하고자 하였다. 최소제곱법을 이용하여 모수를 추정한 후, 상미분방정식을 이용한 결정적 모형 방법과 더불어 Gillespie가 제안한 방법에 기반하여 확률적인 과정을 따르는 모형 적합을 함께 시도하였다. 본 연구에서 소개된 방법들은 질병관리본부의 2001년 1월부터 2002년 3월까지의 국내 말라리아 주별 발병자 수 자료를 이용하여 모형 적합을 시도 하였으며, 그 결과 구현된 모형이 실제 질병의 확산과정을 잘 설명하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제24권1호
• /
• pp.31-38
• /
• 1999

원자력시설의 사고시 신속한 방재대책 결정지원 체계를 수립하기 위하여 실시간 방사선 피폭해석 시스템(FADAS : Following Accident Dose Assessment System)을 개발하였다. 개발된 시스템의 정확도 향상 및 국내 부지 특성자료의 모수화를 위하여 복잡한 지형상에 위치한 영광 원자력발전소 주변에서 야외 확산실험이 수행되었다. 확산실험을 통하여 얻어진 바람의 평균 및 난류장 성분은 부지 특성별 변수로 실시간 방사선 피폭해석 시스템에 반영되었다. 확산모형의 계산결과와 실험을 통하여 관측된 추적자 가스의 농도분포를 상호 비교한 바 어느 정도 일치하고 있었다. 개발된 시스템은 현재 구축중인 국가 규모의 비상대응지원체제에 기본 모듈로서 활용 중에 있으며 지속적인 확산실험을 통하여 부지 특성 변수들이 반영된 확산모형을 개선할 예정이다.

• 정보와 통신
• /
• 제12권7호
• /
• pp.88-95
• /
• 1995

신상품이나 신규 통신서비스의 수요 예측은 사업의 경제성 분석과 초기 시설투자 계획을 수립함에 있어 필수적이다. 그러나, 과거 자료가 없는 경우에 적용할 수 있는 기존의 수요예측방법은 비계량적인 방법들로서 객관성이 떨어지므로 가능한 한 주관적인 요소나 임의성을 배제할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 연구는 저궤도 이동위성통신 서비스의 수요예측 사례를 중심으로 계량적인 모형에서 추정이 불가능한 모수들을 비계량적인 방법을 통해 추정함으로써 계량적인 방법과 비계량적인 방법을 결합한 수요예측방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존 통신서비스와의 비교유추를 통하여 확산계수를 도출하고 설문자료로부터 잠재시장규모를 추정함으로써 신규 통신서비스의 확산과정을 예측하고 가격에 대한 수요의 탄력도를 도출한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.753-756
• /
• 2014

파킨슨병은 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 생체지표를 이용하는 것이었지만 이러한 방법에는 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 생체지표인 뇌척수액 내의 ${\alpha}-synuclein$ 단백질 수치와 영상학적 생체지표인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합한 융합 생체지표를 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 10-fold cross validation 에서 모든 성능지표에 대해 최고 100%를 보였으며, cross validation 의 과적합을 감안하더라도 파킨슨병의 조기진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.