• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.773-786
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• 2016

분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정의 대표적인 방법들의 특성을 적합식과 계산 알고리즘의 측면에서 살펴보고, 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 그 성능을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.915-922
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• 2013

분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정을 위해 커널 계수에 제약식을 부여하는 순차적 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권4호
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• pp.63-86
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• 2021

Purpose - The purpose of this study is to explore the impact of the application of accounting conservatism on the investment efficiency of listed companies in China under the background of the current rising environmental uncertainty. Design/methodology/approach - This study collected 14,934 observations of A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2013 to 2020, and analyzed the data by means of moderating effect test and multiple regression analysis. Findings - The results show that environmental uncertainty deteriorates the company's investment efficiency. The higher the level of environmental uncertainty, the more prone to over-investment and under-investment. Accounting conservatism plays moderating role between environmental uncertainty and investment efficiency. Among them, the moderating effect of conditional conservatism is to alleviate under-investment of the company under high financing constraints and the over-investment, while it intensifies the under-investment under low financing constraints. The moderating effect of unconditional conservatism is to alleviate the under-investment. Research implications or Originality - This study finds out the internal mechanism of accounting conservatism affecting investment efficiency, which not only helps to understand about the value of accounting conservatism standards, but also helps to improve the investment efficiency of listed companies.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권1호
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• pp.1-8
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• 2000

A spectrum minimizing the frequency-domain Kullback-Leibler information number has been proposed and used to modify a spectrum estimate. Some numerical examples have illustrated the KL spectrum estimate is superior to the initial estimate, i.e., the autocovariances obtained by the inverse Fourier transformation of the KL spectrum estimate are closer to the sample autocovariances of the given observations than those of the initial spectrum estimate. Also, it has been shown that a Gaussian autoregressive process associated with the KL spectrum is the closest in the timedomain Kullback-Leibler sense to a Gaussian white noise process subject to given autocovariance constraints. In this paper a corresponding conditional probability theorem is presented, which gives another rationale to the KL spectrum.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권5호
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• pp.507-518
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• 2017

Volatility plays a crucial role in theory and applications of asset pricing, optimal portfolio allocation, and risk management. This paper proposes a combined model of autoregressive moving average (ARFIMA), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GRACH), and skewed-t error distribution to accommodate important features of volatility data; long memory, heteroscedasticity, and asymmetric error distribution. A fully Bayesian approach is proposed to estimate the parameters of the model simultaneously, which yields parameter estimates satisfying necessary constraints in the model. The approach can be easily implemented using a free and user-friendly software JAGS to generate Markov chain Monte Carlo samples from the joint posterior distribution of the parameters. The method is illustrated by using a daily volatility index from Chicago Board Options Exchange (CBOE). JAGS codes for model specification is provided in the Appendix.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.155-159
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• 2013

본 연구에서는 정적 출력 되먹임 제어기를 구하기 위한 비선형 행렬 부등식 조건과 비선형 최적화 문제를 제안한다. 제안된 최적화 문제는 선형 행렬부등식 제약 조건과 비선형 목적함수를 가지며, 구조적인 제약이 있는 제어기 설계에도 적용할 수 있음을 보인다. 비선형 목적함수를 선형화시키고, 선형화된 최적화 문제를 반복적으로 푸는 방법으로 제안된 비선형 최적화 문제를 풀어 정적 출력 되먹임 제어기를 구할 수 있다. 제안된 방법을 실제 문제에 적용하여 그 유효성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1447-1453
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• 2020

In this paper, we propose a method for no-reference quality assessment of sports videos using 3D shearlet transform and deep residual neural networks. In the proposed method, 3D shearlet transform-based spatiotemporal features are extracted from the overlapped video blocks and applied to logistic regression concatenated with a deep residual neural network based on a conditional video block-wise constraint to learn the spatiotemporal correlation and predict the quality score. Our evaluation reveals that the proposed method predicts the video quality with higher accuracy than the conventional no-reference video quality assessment methods.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1646-1655
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• 1999

본 논문에서는 최적의 control dominated ASIC 설계를 위한 VHDL 중간 표현 그래프 CDDG(Control Dominated Data Graph)와 최소 제한조건 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. CDDG는 VHDL 동작 기술의 조건 분기 및 반복구조 등을 효과적으로 나타낼 수 있는 제어 흐름 그래프로서 하드웨어 설계의 특성을 지원하기 위한 데이터 종속 관계, 하드웨어 자원 제한 및 시간 제한 조건이 표현된다. 제안된 스케쥴링 알고리즘은 CDDG의 부그래프로 표현된 제한조건에 대해, 부그래프들의 최소화하는 과정과 회로 동작의 허용 시간을 검사하는 최대 시간 제한의 검색 및 각 연산 노드들의 동작시간을 결정하는 과정으로 수행된다. 벤치마크 데이터를 사용하여 실험한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 우수함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.233-236
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• 2015

In this paper, a nonlinear optimization problem is proposed to obtain a structured static output feedback controller for discrete time linear systems. The proposed optimization problem has LMI (Linear Matrix Inequality) constraints and a non-convex objective function. Using the conditional gradient method, we can obtain suboptimal solutions of the proposed optimization problem. Numerical examples show the effectives of the proposed approach.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.69-87
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• 2014

이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.