HAR 모형은 간단한 선형 모형으로 실현 변동성의 장기기억성을 비교적 잘 설명할 수 있어 널리 쓰이고 있다. 하지만, 실현 변동성은 조건부 이분산성, 레버리지 효과, 변동성 집중 등과 같은 복잡한 특징을 보이고 있기에 단순 HAR 모형을 확장할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 조건부 이분산성을 설명하는 GARCH 모형에 임계값에 따라 계수가 달라지는 비선형 모형인 임계 HAR 모형(THAR-GARCH)을 제안하고 그 추정 방법 및 예측 성능에 대해서 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 오차항의 등분산 가정을 벗어났기 때문에 모형의 계수를 추정하기 위해서 반복적인 가중최소제곱추정법을 제안하고 모의실험을 통해 일치성을 보였다. 또한 전세계 21개의 주요 주가 지수의 실현 변동성에 대한 예측 오차를 비교함으로써 제안한 GARCH 오차를 가지는 임계 HAR 모형이 일반적으로 더 우수한 예측력을 보임을 확인하였다.
최근에 Cho와 Shin (2016)가 변동성 예측 모형으로 유명한 HAR (Corsi, 2009) 모형보다 단위근을 부과한 IHAR 모형이 더 우수하다는 것이 보고하였다. 금융시계열에 비대칭 변동성이 존재한다는 것은 널리 알려져 있다. 이 논문에서는 IHAR 모형에 레버리지를 고려한 LIHAR 모형을 제안한다. LIHAR 모형과 IHAR 모형 기존의 HAR 모형, LHAR 모형과의 예측력 비교를 통해 LIHAR 모형의 우수성을 보인다. 모형을 평가하기 위해 Oxford-Man 라이브러리 20개의 실현변동성 데이터를 이용하였다. 특히 DJIA, S&P 500, Russell 2000, KOSPI Composite 데이터는 다양한 분석을 하였다. 주가와 같은 금융지수의 변동성에는 장기기억성과 비대칭 변동성이 존재하고, 이런 특징을 LIHAR 모형이 HAR, IHAR, LHAR 모형보다 적절하게 반영하고 있는 것을 확인 하였다. 또한 예측력도 LIHAR 모형이 가장 우수하였다. 금융시계열의 실현변동성에 장기기억성, 비대칭변동성, 비정상성을 모두 반영하여 예측하는 것이 상당한 가치가 있음을 확인하였다.
이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.
실현변동성(RVs)이 지속적인 장기기억성과 상당히 큰 이상치의 존재로 인해 정상계열과 비정상계열의 경계에 위치한다는 것에 주목하였다. 실현변동성을 예측하기 위해 실현변동성 이상치 관측 유무에 따라 heterogeneous autoregressive (HAR) 모형과 integrated HAR (IHAR) 모형을 번갈아 사용하는 새로운 방법을 제안하였고, 이 방법을 IHAR-O-HAR라 칭하였다. 예측력 비교는 주요 지수인 S&P 500, Nasdaq과 Nikkei 225의 실현변동성 데이터를 이용하였으며 표본 외 예측력 비교에서 새로운 IHAR-O-HAR 방법은 RW 방법, HAR 방법이나 IHAR 방법의 예측력보다 우수함을 확인하였다.
본 연구는 국내 주식시장 변동성에 대한 국제유가의 영향을 실증적으로 분석한다. 분석을 위해 사용된 자료는 2015년 1월 2일부터 2021년 7월 30일까지 KOSPI 지수와 WTI 선물가격의 10분 주기 고빈도 자료이다. 이를 사용하기 위해서는 이질적 자기회귀(HAR) 모형을 사용하였다. 분석 모형에서는 고빈도 자료의 장점을 살려 국제유가의 영향을 수익률뿐 아니라 실현 변동성, 실현 왜도 및 첨도를 통해 확인한다. 추정에는 큰 왜도를 갖는 실현 변동성 분포를 감안하여 Box-Cox 변환을 적용하였다. 추정 결과, WTI 가격의 일간 수익률 변동은 KOSPI 수익률의 변동성에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 WTI 수익률의 변동성, 왜도, 첨도는 KOSPI 수익률의 변동성에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 KOSPI 수익률의 변동성이 거래 시간의 시차를 갖는 WTI 수익률의 일간 변화는 반영하지만 투자자의 일중 거래 행태까지는 반영하지 않기 때문으로 판단된다.
실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.
항내 파랑모형의 여러 가지 요인을 종합해서 다를 수만 있다면 항만시설의 적절한 배치의 관건인 항내 정온도 판정에 기여하는 바가 매우 클 것이다. 본 논문은 시간의존 완경사방정식을 기본방정식으로 하고, 실제 항만의 반사조건에 적합한 임의반사율 환경조건을 도입하여, 파랑의 굴절, 회절, 천수효과 및 반사 등을 모두 고찰할 수 있는 수치모형을 확립하였다. 본 수치모형을 후포항에 적용하여 그 계산결과와 수리모형실험 및 Takayama 모형의 결과와 비교함으로 써 본 모형의 타당성을 검토하였다. 수리모형실험 결과와는 비교적 잘 일치하였고, Takayama 모형(1981)의 결과와도 유사한 결과를 보여주었다. 따라서, 본 수치모형은 항내 정온도를 판정함에 있어서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
본 연구는 객관적인 화질 평가 요소들과 선호도를 기반으로 한 주관적 화질 평가 모형을 구축하여 감상자들의 화질에 대한 선호도를 객관적 요소들로 분석할 수 있도록 하였다. 즉 제조사들이 이해하기 쉬운 객관적 화질 평가 요소들을 선정하고, 이와 같은 요소들을 질문하는 문항을 기반으로 하여 사진의 품질을 평가하는 방식으로 주관적 화질 평가 모형을 구축하였다. 또한 화질 평가에 사용되는 실제 사진을 일반인들이 주로 촬영하는 장면인 인물사진으로 선택하여 실험결과의 일반화와 타당성을 추구하였다. 본 실험의 주관적 화질 평가 모형을 통하여 감상자들이 선호하는 화질을 평가하고 그 결과가 최종적인 사진의 선호도에 어떠한 상관관계를 갖으며 영향을 미치는지 분석하였다. 이와 같은 상관관계 분석을 통하여 감상자가 선호하는 화질에 대해 파악하고 화질을 향상시키는 요소를 분석할 수 있었다. 그 결과 선호도와 가장 상관관계가 높은 변수는 색재현력, 다이내믹 레인지, 노이즈, 해상도 순이었으며, 인물 사진 자극의 특성상 색재현력과 선호도가 가장 높은 수준의 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 단순 수치화된 객관적 화질 평가 요소들을 언어로 확장시켜, 선호도에 기반을 둔 주관적 화질 평가 모형을 제시함으로써 일반 사용자와 제조사 모두가 쉽게 이해할 수 있는 새로운 방식의 접근이라고 할 수 있다.
본 연구는 인물사진의 평가 요소들과 감상자들의 일반적인 선호도와의 관계를 통하여, 감상자 중심의 제품 개발 및 설계를 위한 이미지 측정 프로그램 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 사전 연구에서 개발된 프로그램을 분석하여 개선을 필요로 하는 항목과 이미지 평가 시에 필수적으로 포함해야하는 사항을 신규 항목으로 추가하였다. 본 연구에서는 첫 번째 단계로 얼굴의 초점을 확인하였고, 객관적, 주관적 화질 평가 항목으로 나누어 인물사진을 평가하였다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지를 선정하였고, 통계학적 분석방법으로 각 이미지의 수치를 평가할 수 있었다. 주관적 평가 항목에는 얼굴의 노출, 구도, 위치, 비율 그리고 아웃포커스를 선정하였다. 또한 새로운 얼굴 인식 알고리즘을 통하여 사람의 감정을 판단할 수 있어, 이미지 관련 제조사가 사람의 감정 콘텐츠로 인물사진을 분석할 수 있는 정보를 제시하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 인물사진을 평가할 때 고려해야하는 평가 항목들을 정량적, 정성적으로 규합하였다. 이를 통하여, 일반인 사용자들의 필요에 보다 부합할 수 있는 제품을 만들기 위한 평가 모형을 개발하는데 필수적인 데이터로 활용가능하다.
최근 들어 전자상거래의 급속한 발달로 전 세계적으로 수송 물동량이 급격히 증대되고 있고, 이로 인해 택배사업이 대단히 활성화되고 있다. 출발지와 목적지가 서로 상이한 무수히 만은 수송 요구가 들어오면 수송 요구화물의 신속한 집배송을 위한 배차계획 및 수송계획을 세우는 것이 택배회사의 주요 업무이다. 이러한 배차 계획 및 수송 계획을 어떻게 수립하느냐에 따라 전체 수송비용뿐만 아니라 고객들의 서비스 수준에 상당한 영향을 미치게 된다. 그러나 이러한 운영적 차원에서의 의사결정 이전에 훨씬 중요하게 고려해야 할 내용이 택배네트워크의 설계 문제이다. 이러한 택배네트워크의 설계에는 터미널 개수 및 위치를 결정하는 전략적 문제와 영업소들을 터미널에 할당하는 전술적 문제로 구분될 수 있다. 현재 우리 국내에는 크고 작은 수많은 택배사업자들이 있으나, 그 중에서 비교적 규모가 큰 주요 택배회사들은 대부분 전국에 걸쳐 다수의 터미널을 설치하여 두고 수송화물의 집배송을 위한 물류거점으로 운영하고 있다. 이와 같은 터미널 위치 및 개수가 정해진 상태에서 전국에 걸쳐 분포되어 있는 영업소들을 어떤 터미널에 할당하여 처리되도록 하느냐의 여부는 수송비용 측면에서뿐만 아니라 고객들에 대한 서비스 측면에서 대단히 중요한 의사결정 중의 하나이다. 본 연구에서는 비용과 시간을 고려하여 전국에 걸쳐 분포되어 있는 영업소들을 어떤 터미널에 할당해야 하는지를 결정하기 위한 수리적 모형을 제시하고, 이에 대한 탐색적 해법을 제시하며, 국내의 택배회사 사례를 대상으로 모형을 적용해 보고자 한다.무가 많이 발생하는 유통 분야의 프랜차이즈 산업을 대상으로 기업정보시스템 구현 및 경쟁력 강화를 뒷받침하기 위해서, 기업간 프로세스 협업(collaboration) 부분의 데이터 및 서식, 이를 취급하는 기능과 프로세스에 대란 분석을 통해 업무 프로세스 모델링 방법론과 관련한 모델링 지침 및 메타모델을 이용한 표준 업무 프로세스 모델을 개발하여 기업간 업무 프로세스 표준화에 대한 체계적인 관리에 대한 방안을 연구하고자 한다.의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각
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[게시일 2004년 10월 1일]
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