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.
Peterson and Mahajan(1978)은 Bass모형을 확장한 종속적 신상품 수요확산모형(contingent diffusion model)을 처음으로 제안하였다. Peterson and Mahajan(1978)이 명명한 상품간의 종속적(contingent) 관계란, 주 상품의 경우는 다른 상품에 독립적이지만 종속적 상품(contingent product)의 경우는 잠재시장이 주 상품의 누적 구매자 수에 의존하는 경우를 말한다. 그런데 Peterson and Mahajan이 제안한 기존 모형은 실질적 활용에 있어서 모형 추정이 불가능하다는 단점을 지니고 있을 뿐만 아니라, Bass(1969) 모형처럼 엄밀한 확률이론에 근간을 둔 모형이라기보다는 직관과 통찰력에 근간을 둔 Bass모형의 단순한 확장 모형이라는 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 확률이론을 바탕으로 종속적 관계를 가지는 상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하는데 목적이 있다. Bass의 신상품확산모형은 hazard 함수 모형의 일종으로 신상품의 확산을 혁신과 구전효과로 설명한 과학적 모형이다. 본 연구에서는 확률이론을 활용함으로써 이러한 Bass의 hazard 함수 모형의 확장이 가능함을 보이고, 이를 토대로 종속적 관계에 있는 신상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형을 한국의 이동전화와 무선인터넷 사례에 적용하여 실증 분석을 수행하였다.
확산모형은 입자의 운동현상과 금융자산의 미시적 가격변동을 설명하기 위하여 사용되는 수리적 모형이다. 확산모형의 추정방법에 관한 논의는 다양한 분야에서 이루어져 왔다. 통계학적 관점에서 우도적 방법에 기반한 확산모형의 추정방법을 개발하려는 시도가 계속되어 왔다. 이산시간 간격으로 관측된 자료를 이용하여 확산모형을 추정할 때 최대우도 추정법을 적용하기 위해서는 확산모형에 대한 전이확률 밀도함수를 구해야 한다. 본 연구에서는 확산모형의 전이확률밀도를 근사하기 위하여, 정규분포를 따르는 확률변수를 이용하여 브라운다리 확률과정에 대한 경로적분을 대체하는 방법을 제안하고, 그 수치적 성질을 다른 방법들과 비교한다.
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
중장기 수요예측을 위해 자주 사용되는 방법으로 확산모형과 성장곡선모형을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 방법론의 성격 및 실제 적용에 있어 모수추정에 따른 문제점들을 살펴보고, 모수추정을 효율적으로 수행하기 위한 전략을 제시한다. 또한 실제 자료에 각 방법론들을 적용하여 예측결과를 비교한다.
본 연구는 첨단기술 제품들에서 볼 수 있는 지속적인 기술혁신으로 인하여 새롭게 시장에 진입하는 신규세대 제품과 이전세대 제품들의 동태적 판매량을 묘사하고 예측할 수 있는 모형들을 제시하고 비교·분석하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 Bass(1969)의 내구성 소비재에 대한 최초구매 확산모형을 기반으로 하여 개발된 기술적 대체를 반영한 확산모형들, 즉 Norton and Bass(1987), Mahajan and Muller(1996), Jun and Park(1999)의 모형들의 이론적인 틀과 가정들을 비교·분석함으로써 기존 모형과는 변수와 계수의 의미가 다른 모형을 제시하고, 전세계 DRAM 반도체 출하량 자료를 사용하여 모형들 간의 경험적 비교를 행하였다. Jun and Park(1999)이 전세계 DRAM 반도체 출하량 자료에 적용하기 위하여 새롭게 개발한 타입 II 모형(즉 JP2)은 본 연구의 경험적 비교의 결과에 비추어 볼 때 그들의 타입 I 모형이 취한 가정들을 변화시켜서 모형을 구성하는 변수들과 계수들의 의미가 달라진 JPI 모형 또는 Norton and Bass(1987)의 모형(즉 NB1)보다 실제 적용에 있어서 열등할 수 있다는 것을 본 연구는 보여주었다.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.
본 연구에서는 온라인 게임을 크게 카드 게임, 플래시 게임, RPG 게임, 캐주얼 게임 등 네 가지 종류로 분류하고 그 중 캐주얼 게임과 MMORPG게임을 하나씩 선정 한 후, 확산 모형 중 Bass의 기본모형을 이용하여 각 장르별 특성을 반영한 수용주기모형을 도출하여 각 게임별 확산 패턴을 분석하였다. 분석결과, 캐주얼 게임 A는 광고 등의 외부효과가 강하게 작용하여 혁신수용자들의 수가 많았고 MMORPG게임 B와 같은 경우, 소비자들의 입소문이 확산에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 온라인 게임의 확산 패턴에 대한 연구를 통해 각 제품수용주기에 따라 변화하는 시장에 소비자의 특성을 파악할 수 있다면 수용주기의 단계마다 달라져야 하는 마케팅 계획과 전략적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.