본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사적추론 방법에 대해 연구하였다. 이차형식에 대한 안장점근사의 결과를 이용한 이 근사법은 여러 형태의 추정량들에 대해 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.
수분 장애시 목초 발아 특성을 검토하기 위하여, 삼투압 0, -5 bar 두 수준에서 tall fescue, orchardgrass, Kentucky bluegrass 및 alfalfa의 총 발아율, 발아속도계수를 구하였으며, 누적 발아율의 경시적인 변화를 logistic 및 Weibull 함수를 이용하여 비선형회귀 잔차에 의하여 함수간 비교를 하였고, 각 함수로부터 추정된 계수를 조사 하였던바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 삼투압 수준 -5 bar에서 대조구 대비 총발아율은 감소, 발아속도계수는 감소하였으며, alfalfa는 다른 초종에 비하여 그 변화정도가 적었다. 2.비총형회귀잔차 분석에 의하면 tall fescue, Kentucky bluegrass 및 orchardgrass는 삼투압 조건에 관계없이 logistic과 Weibull 함수간에 차이가 없었으나, Weibull 함수에 의한 alfalfa의 누적 발아율 곡선추정시 분석잔차가 logistic 함수보다 적었다. 3. 각 함수로 부터 20% 발아율 도달 일수를 추정한바, 수분장애에 의한 발아지연을 감지할 수 있었으며 함수들간의 유의적인 차이가 인정되었다. 4. logistic 함수로부터 추정된 비율계수는 alfalfa를 제외한 전 초종에서 수분장애에 의해 감소되었고, Weibull 함수로 부터 추정된 규모 및 형상 계수는 일반적으로 증가하는 경향이었다.
본 연구는 원유 구매자가 원유를 구매함에 있어 이윤율헤징 전략이 항상 헤징하거나 모두 현물 구매하는 전략에 비해 최적의 구매전략이 될 수 있는지 기대목표효용 함수를 이용하여 이론적으로 분석하고 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 선물가격이 평균회귀할 때 이윤율헤징이 최적의 전략이 된다는 이론적 증명을 바탕으로 원유 선물가격의 평균회귀성에 대한 실증분석을 수행하였다. 기대목표효용함수에 대한 시뮬레이션 결과, 원유를 구매함에 있어 이윤율헤징 전략을 사용할 경우 다른 전략을 사용해 구매하는 경우에 비해 더 높은 기대효용을 가져오는 것으로 나타났다. 원유 선물가격의 평균회귀성에 대한 실증분석 결과 평균회귀성을 가진다는 것은 입증할 수 없었다. 그러나 이론적 분석과 시뮬레이션 결과, 원유 선물시장에서 이윤율 헤징을 통한 구매전략이 원유 구매의 최적 전략이 된다고 판단할 수 있었다.
경제적인 공정분석과 최적화를 위해서는 컴퓨터를 이용한 플라즈마 예측모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마 증착공정 모델을 개발한다. GRNN의 예측성능은 패턴층 뉴런의 가우시안 함수를 구성하는 학습인자, 즉 spread에 의존한다. 종래의 모델에서는 모든 가우시안 함수의 spread가 동일한 값에서 최적화되었으며, 이로 인해 모델의 예측성능을 향상시키는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (GA)를 이용하여 다변수 spread를 최적화하는 기법을 개발하였으며, 그 성능을 PECVD 공정에 의해 증착된 SiN 박막의 증착률에 적용하여 평가하였다. $2^{6-1}$ 부분인자 실험계획법에 의해 수집된 데이터를 이용하여 신경망을 학습하였고, 모델적합성 점검을 위해 별도의 12번의 실험을 수행하였다. 가우시안 함수의 spread는 0.2에서 2.0까지 0.2간격으로 증가시켰으며, 최적화한 GA-GRNN모델의 예측성능은 6.6 ${\AA}/min$이었다. 이는 종래의 방식으로 최적화한 모델의 예측성능 (13.5 ${\AA}/min$)과 비교하여 50.7% 향상된 예측성능이며, 이러한 향상은 제안한 GA-GRNN 모델이 플라즈마 공정 모델의 예측성능을 증진하는데 매우 효과적임을 보여준다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.171-177
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2011
실생활에서 얻어지는 자료에서 근사함수를 구성하기 위하여 모델링을 하기 전에 측정된 원자료로부터 이상치를 제거하는 것이 필요하다. 기존의 이상치 진단의 방법들은 시각화나 최대 잔차들을 이용해왔다. 그러나 종종 다차원의 입력자료를 가지는 비선형함수에 대한 이상치 진단은 좋지 않은 결과를 얻었다. 다차원 입력자료를 갖는 비선형함수에 대한 전형적인서포트 벡터 회귀에 기초한 이상치 진단방법들은 좋은 수행능력을 얻어지지만, 계산비용이나 모수들의 보정 등의 실질적인 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 계산비용을 감소하고 이상치의 문턱을 적절히 정의하는 서포트 벡터회귀를 이용한 이상치 진단의 실질적인방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제자료들에 적용하여 타당성을 보일 것이다.
국내 풍화암 터널현장에서 수집한 RMR 평점, RMR* 평점 그리고 천단침하량의 자료를 이용하여 통계적 분석을 실시하였으며, 분석된 자료를 이용하여 회귀분석, 지수함수, 그리고 인공신경망(ANN)으로 천단침하량을 예측하였다. 예측 결과, ANN, 지수함수에 의한 근사함수, 그리고 회귀분석의 천단침하량 예측 순으로 실측치에 근접하였다. 회귀분석으로 추정된 천단침하량의 범위는 매우 넓게 분포하였으며, 계측치에 비하여 과대한 침하량을 예측하였다. 또한 모든 방법에서 RMR 평점을 사용한 예측이 RMR* 평점을 사용하여 예측한 결과보다 계측 침하량에 더 가까운 예측을 하였다.
최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
교통량 예측은 지방 행정의 의사결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 줄이고 지역경제를 활성화 함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출할 수 있다. 교통량은 미지의 확률적 규칙하에서 시간의 흐름에 따라 궤적을 가지며 변화하는 함수데이터의 일종이다. 본 논문에서는 세 가지 함수회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 미래의 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 소개하는 세가지 방법은 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 적용한다. 각 영업소 별로 세가지 방법의 예측오차를 비교함으로써 영업소별 최적 교통량 예측모형을 찾는다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.587-594
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2009
이 논문에서는 선형회귀모형의 오차항에 대한 변화점 검정 문제를 다룬다. 고정 혹은 변동 모형의 독립 변수와 약한 종속성을 가지는 오차항을 가정하는 관계로 통상적인 중회귀모형뿐만 아니라 ARMA 등의 시계열 모형까지 본 논문에서 포괄한다고 하겠다. 오차항의 분포 변화를 검정하기 위하여 회귀모형의 잔차에 기초한 확률밀도함수 추정값을 이용한다. 적절한 가정하에서 잔차를 이용한 검정이 실제 오차를 이용한 경우와 동일한 극한 분포를 가짐을 보였다.
병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 따른 치료효과간의 차이를 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료분석을 위한 한가지 방법으로 본 논문에서는 비동형의 Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수, 그리고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하고 아울러 이들 추정량들의 대표본 성질들을 셈과정(Counting process) 기법을 이용하여 알아 보았다. 그리고 본 논문의 결과에 대해 실제 예를 들어 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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