• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.69-83
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• 1996

본 논문에서는 날씨가 좋은 날의 주식수익률이 날씨가 나쁜 날의 주식수익률보다 높다는 이른 바 날씨효과가 우리나라 주식시장에 존재하는 지의 여부를 검증하였다. 본 논문에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 날씨가 좋은 날과 날씨가 궂은 날의 주식수익률의 차이분석에서는 전체표본기간동안 날씨효과가 존재하였다. 그러나, 주식시장 장세별로 보면 날씨효과는 주가변동성이 높은 상승기와 침체기에 나타났을 뿐, 주가변동이 낮은 안정기와 회복기에는 나타나지 않았다. 둘째, 비동시거래효과, 계절효과, 그리고 요일효과 등을 통제하고 순수하게 날씨 효과만을 검증한 회귀분석에서도 차이분석에서 보다 미약하지만 날씨효과가 존재하였으며, 이는 상승기에 집중되었다. 본 논문에서 발견된 실증분석 결과는 우리나라 주식시장의 정보적 효율성을 기각하는 새로운 증거로 해석될 수 있으며, 주식투자자들의 효율적 투자전략 수립에 의미있는 시사점을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.364-364
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• 2012

수자원 연구의 주요 목적인 효과적인 홍수 및 가뭄관리를 하기 위해서는 그 연구의 기초가 되는 자료를 관측하고 정도(accuracy, 精度)를 향상시키는 연구 또한 매우 중요한 부분이라고 볼 수 있다. 이러한 점에서 수위-유량측정의 경우, 관측자의 숙련도와 계측기 오차에 따라 관측값에 미치는 영향이 큰 특징을 갖고 있어 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정 단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하고, 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 측정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 문제는 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 불확실성을 정량화시키기 위한 방법으로 Bayesian MCMC 기법을 활용하며 수위-유량 관계곡선식의 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수의 최적화 및 불확실성을 평가하였다. 앞서 언급되었듯이 저수위 및 고수위로 분리하여 수위-유량 곡선식을 도출하고 있으나 저수위 및 고수위를 분리하는 기준이 경험적이기 때문에 신뢰성이 저해되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 수위-유량 곡선식의 매개변수들을 최적화 하는 동시에 Poisson 분포 기반의 변동점 분석이 연동되어 저수위 및 고수위를 분리할 수 있는 Bayesian 기반 통합 수위-유량 곡선 해석 방법을 개발하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.749-755
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• 2022

Electricity is essential energy in modern society, such as being used in various industries. However, the rate of fires occurring on electric wiring to deal with it is very high. In this work, we implemented a system to predict the temperature change of an electric circuit through analysis using various regression models. To do so, we collected the temperature data of 27 types of magnetic switches which control electric circuits as well as trained the regression models by using the collected temperature data. In our experiments, we confirmed that the regression models can be trained at a sufficiently usable level since the difference between the actual temperature and predicted temperature is about 4℃. The results of our work will be useful to predict the temperature of electric circuits and preventing fires on them.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.25 no.6
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• pp.605-609
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• 2004

Blood pressure (BP) is one of the important physiological parameters for diagnosing cardiovascula diseases by means of noninvasive method. Existing noninvasive methods for measuring arterial BP have to use cuff and difficult in measuring arterial BP continuously. Systolic blood pressure (SBP) and pulse transit time (PTT) have a kind of inverse relationship. We acquired PTT data when subjects were in relaxation and also after exercise. We performed the linear regression analysis for making the regression equations for each subject and the regression equation for all subjects. We compared the estimated SBP with the measured SBP to check the accuracy of our regression equations. From the result, the regression equations for each subject was appropriate according to the American National Standards Institute of the Association of the Advancement of Medical Instrument (ANSI/AAMI) which says that BP devices should have ±5mmHg mean of error and 8mmHg standard deviation of error. However, the regression equation for all subjects was not proper to ANSI/AAMI recommendation. The result means that, without cuff, we can continuously estimate each subject's SBP through PTT and indivisual calibration.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.3
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• pp.339-353
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• 2024

In cases where the response variable in proportional data is confined to a limited interval, a regression model based on the assumption of normality can yield inaccurate results due to issues such as asymmetry and heteroscedasticity. In such cases, the beta regression model can be considered as an alternative. This model reparametrizes the beta distribution in terms of mean and precision parameters, assuming that the response variable follows a beta distribution. This allows for easy consideration of heteroscedasticity in the data. In this paper, we therefore aim to analyze proportional data using the beta regression model in two empirical analyses. Specifically, we investigate the relationship between smoking rates and coffee consumption using data from the 6th National Health Survey, and examine the association between regional characteristics in the U.S. and cumulative mortality rates based on COVID-19 data. In each analysis, we apply the ordinary least squares regression model, the beta regression model, and the extended beta regression model to analyze the data and interpret the results with the selected optimal model. The results demonstrate the appropriateness of applying the beta regression model and its extended version in proportional data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.180-180
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• 2020

최근 인구 증가, 도시화 및 산업의 발달로 인해 생활·공업용수의 수요가 증가하면서, 상대적으로 농업용수의 비율은 감소하고 있는 추세이다. 하지만 수자원이용 현황 중 농업용수는 전체 물 사용량의 48%로 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 환경부 중심의 물관리 일원화 관련법 시행으로 국가 통합물관리 정책이 본격 추진됨에 따라 농업용수 가치의 재평가가 요구되고 있으며, 현재 수원공 확대의 경우 환경보호와 같은 이유로 농업용수 확보에 대한 많은 제약이 발생하고 있다. 공급된 농업용수 중 작물에 의해 소비되지 않고 하천으로 회귀되는 회귀수량은 하천 건천화 방지, 용수공급계획, 하천 유황예측 등 기여하는 바가 크다. 하지만 관개량과 회귀수량의 비로 나타내는 회귀율의 경우 지역에 따라 38.1%에서 70.5%로 큰 차이를 보이고 있으며, 지역별 회귀율 정량화에도 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 안성에 위치한 관개면적 429ha인 마둔 저수지를 대상으로 회귀율을 산정하고 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 저수지 수위 자료를 활용하여 마둔 저수지의 4월부터 9월 관개기 강수량, 저수율, 증발산량을 구축하였다. 물수지 분석 기반 회귀수량 산정모형으로부터 회귀율을 추정하였으며, 수로 네트워크 기반의 SWMM (Storm Water Management Model)과 비교를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율을 산정하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율 자료가 구축된다면, 농업용수의 재이용, 환경용수 및 하천유지용수, 용수공급계획 등 효율적인 농업 수자원관리에 기초자로로써 활용 가능할 것이라 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.5
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• pp.573-585
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• 2018

In this study, we fit the logistic regression model and naïve Bayesian classifier model using 11 risk factors to predict the incidence rate probability for type 2 diabetes mellitus. We then introduce how to construct a nomogram that can help people visually understand it. We use data from the 2013-2015 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). We take 3 interactions in the logistic regression model to improve the quality of the analysis and facilitate the application of the left-aligned method to the Bayesian nomogram. Finally, we compare the two nomograms and examine their utility. Then we verify the nomogram using the ROC curve.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.3
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• pp.275-285
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• 2001

Since the majority of streamflow during dry periods is provided by groundwater storage, the streamflow depends on a basin moisture state recharged from rainfall during wet periods. This hydrologic characteristics dives good condition to predict long-term streamflow if the basin state like groundwater recharge is known in advance. The objective of this study is to examine groundwater recharge effect to monthly streamflow, and to attempt monthly streamflow prediction using estimated groundwater recharge. The ground water recharge is used as an independent variable with streamflow and precipitation to construct multiple regression models for the prediction. Correlation analysis was performed to assess the effect of groundwater carry-over to streamflow and to establish the associations among independent variables. The predicted streamflow shows that the multiple regression model involved groundwater recharge gives improved results comparing to the model only using streamflow and precipitation as independent variables. In addition, this paper shows that the prediction model with the effect of groundwater carry-over taken into account can be developed using only precipitation.

• Journal of Families and Better Life
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• v.12 no.2
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• pp.50-59
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• 1994

본 연구에서는 가사노동분배에 영향을 준다고 믿어지는 결혼여부가 남녀임금격차에 미치는 영향을 조사하기 위하여 계속해서 직장에 근무하고 있는 기혼남녀와 미혼여성들의 임금수준과 인적자본의 수익들을 비교분석하였다 미국의 NLSY 데이터를 이용하여 Probit 분석과 최소자승법에 의한 회귀분석으로 자교를 분석하였으며 임금격차를 분리하는 과정은 Oaxaca(1973) 등이 사용한 절차와 같은 방법을 이용하였다 Probit 분석결가 기혼남성의 경 우 많은변수들이 지속적인 전일제 근무자가 될 가능성을 높이거나 낮추는 반면에 단지 소수의 변수들만이 기,미혼여성들에게 유의한 효과를 나타냈다 회귀분석결과 결혼여부보다는 성별관계가 임금을 낮추는 것으로 나타났으며 기혼남녀간 임금차액의 38~39%를 기혼남성과 미혼여성간 임금차액의 61~65%가 인적자본의 특성에 의해 설명되었다 본연구결과는 가정내 의 노동분배가 임금격차의 중요한 요소라는 Becker의 가설을 증명하지 못하고 있다 이는 여성의 미래 경제적지위를 염려해야 할 상당한 근거를 제시하며 인적자본의 양을 통제하였 을 때에도 임금격차가 만연하였기 때문에 인적자본의 질적인 면이 포함된 연구가 필요하다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.1
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• pp.111-133
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• 1992

본 연구는 미국과 일본의 주식시장(株式市場)을 연구대상으로 하여 주식시장에서의 분산성(分散性) 변화(變化)의 시점(時點)을 찾고 이 분산성 변화가 주가(株價)에 미치는 영향(影響)과 분산성의 평균회귀속도(平均回歸速度)에 대해 실증적으로 살펴보았다. 분산성(分散性)의 비교구간을 월 단위, 주 단위 및 하루 단위로 하여 분산성(分散性)이 변화(變化)한 시점을 찾고 이 변화 시점을 기준으로 하여 각 단위구간(單位區間)에서의 분산성(分散性) 변화(變化)에 대한 주가(株價)의 반응을 분석하였다. 또한 각 단위구간별로 분산성(分散性)이 변화(變化)한 시점(時點)이후로 이 분산성 변화 블럭 다음의 블럭에 대한 투자자의 반응도 살펴봄으로써 분산성(分散性) 변화(變化)의 평균회귀과정(平均回歸過程)(mean-reverting process) 및 평균으로의 회귀가 얼마나 빨리 되는가의 여부를 알아보았다. 분산성(分散性) 증가(增加)나 분산성(分散性) 감소(減少)와 같은 분산성 변화가 주가(株價)에 미치는 영향은 분산성(分散性) 비교 구간의 장단기(長短期)에 따라 다른 결과를 보였다.