• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2006.04a
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• pp.506-512
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• 2006

다양한 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 추정하고 예측하는 연구 또한 많이 존재하고 있는 실정이다. 그렇지만 이러한 연구들 대부분이 회귀모형에 지나치게 의존하고 있는 실정이다 그러나 회귀모형은 단점보다 장점이 많은 모형이다. 본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점들을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 도입할 필요성에 의해서 본 연구를 수행한 것이다. 다양한 아파트 특성들에 대하여 신경망모형을 이용하여 아파트 가격을 예측하고, 기존의 회귀모형과 비교하는 것이 본 연구의 주목적이다 또한 회귀모형과 신경망모형의 상호 보완적인 측면을 규명하는 것은 본 연구의 부차적인 목적이 된다 아파트 특성들은 주변에서 쉽게 이용 가능한 데이터를 위주로 하였다. 2004년 6월 기준으로 서울시 송파구와 도봉구의 아파트 매매가격들과 12개의 아파트 특성들을 수집하였다. 아파트 매매가격들 (즉, 매매 하한가, 일반 거래가, 매매 상한가) 을 새로운 측정방법을 이용하여 하나의 매매가격으로 추정하였으며, 대표성을 가지도록 하였다. 신경망모형을 도입하여 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하고, 기존의 회귀모형들과 비교하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다 하겠다. 그리고 주택에 관한 기존의 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.345-352
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• 2006

현 기상의 시점에서 강수 확률 예측을 위해 가장 적절한 모형은 공간적 종속성과 시간적 종속성을 고려한 모형이 선택되어져야 한다. 보통 마크프 연쇄 모형과 예보인자를 이용하는 회귀 모형이 모두 고려된 모형을 사용한다. 본 논문에서는 강수 형태를 세 개의 상태로 나눈 경우, 즉 맑은 경우, 흐린 경우, 비온 경우로 나누어 마코프 로지스틱 회귀모형을 세우고 강수확률을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 서울 지역의 강수 자료를 이용하여 기존의 마코프 회귀모형과 마코프 로지스틱 회귀모형을 서로 비교하여 실제적 적용 문제를 다루었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.3
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• pp.475-483
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• 2009

In this paper we introduced a class of nonlinear time series models to analyse KOSPI data. We introduce the Generalized Power-Transformation TGARCH (GPT-TGARCH) model and the model includes Zakoian (1993) and Li and Li (1996) models as the special cases. We showed the effectiveness and efficiency of the new model based on KOSPI data.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.287-292
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• 2002

최근 여러 분야에서 로지스틱 회귀에 대한 필요성과 그 응용이 급증하면서 이를 분석하기 위한 통계패키지가 많이 개발되어 사용되고 있다. 이 논문에서는 자료의 유형에 따라 활용할 수 있는 여러 형태의 로지스틱 회귀모형을 간단히 살펴보고, SPSS, SAS, STATA, MINITAB과 같은 통계패키지를 사용하여 로지스틱 회귀모형에 적용할 때 각각 다룰 수 있는 범위와 그 특징에 대해 다룬다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.220-226
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• 2009

본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 소개하고자 본 연구를 수행하였다. 현재까지 인공지능 분야에서 널리 이용되어 왔던 신경망모형(Neural Network Model)은 입력변수가 불완전하고 변동폭이 넓은 경우에도 해석이 가능하며, 데이터 수가 적거나 불규칙한 경우라도 사례의 반복학습을 통해 오차를 줄여나가기 때문에, 데이터 수에 민감한 영향을 받는 회귀모형보다 정밀한 산정이 가능하다(박우열, 차정환, 강경인, 2002). 이러한 신경망모형에 아파트 특성들을 도입하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다. 그리고 주택에 관한 기존 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2010.04a
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• pp.379-385
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• 2010

본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 소개하고자 본 연구를 수행하였다. 현재까지 인공지능 분야에서 멀리 이용되어 왔던 신경망모형 (Neural Network Model)은 입력변수가 불완전하고 변동 폭이 넓은 경우에도 해석이 가능하며, 데이터 수가 적거나 불규칙한 경우라도 사례의 반복학습을 통해 오차를 줄여나가기 때문에, 데이터 수에 민감한 영향을 받는 회귀모형보다 정밀한 산정이 가능하다(박우열, 차정환, 강경인, 2002). 이러한 신경망모형에 아파트 특성들을 도입하여 아파트 가격을 정말하고 유효하게 예측하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다. 그리고 주택에 관한 기존 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.2
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• pp.321-332
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• 2013

Because of the continuous low birthrates, the number of the elementary students will decrease by 17% in 2020 compared to 2011. The purpose of this study is to forecast the number of elementary school teachers until 2020. We used the data in education statistical year books from 1970 to 2010. We used the time-series regression model, time series grouped regression model and exponential smoothing model to predict the number of teachers for the next ten years. Consequently time-series grouped regression model is a better model for forecasting the number of elementary school teachers than other models.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.13 no.2
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• pp.231-251
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• 2010

The numbers of SCI paper or patent in science and technology are expected to be related with the number of researcher and knowledge stock (R&D stock, paper stock, patent stock). The results of the regression model showed that severe multicollinearity existed and errors were made in the estimation and testing of regression coefficients. To solve the problem of multicollinearity and estimate the effect of the independent variable properly, principal component regression model were applied for three cases with S&T knowledge production. The estimated principal component regression function was transformed into original independent variables to interpret properly its effect. The analysis indicated that the principal component regression model was useful to estimate the effect of the highly correlate production factors and showed that the number of researcher, R&D stock, paper or patent stock had all positive effect on the production of paper or patent.