서울지역에 대해서 6개의 증발접시계수 산정모형들로부터 산정된 증발접시계수를 측정된 증발접시 증발량과 FAO Penman-Monteith 기준증발산량으로부터 산정된 증발접시계수와 비교함으로서 증발접시계수 산정모형들의 활용 적합성을 평가하였다. 적용된 6개의 모형은 Cuenca 모형, Snyder 모형, Pereira 등의 모형, Allen 등의 모형, Orang 모형, 그리고 Raghuwanshi와 Wallender 모형이다. 또한 산정된 증발접시계수를 이용하여 산정된 증발량을 관측된 증발량과 비교분석하였으며, 비교결과를 바탕으로 서울지역에 대해서 증발접시계수 산정모형을 개발하였다. 연구결과에 의하면 기존에 연구자들에 의해서 제안된 6개 증발접시계수 산정모형을 10 m, 15 m 그리고 20 m의 풍역대 거리로 설정하여 적용하는 경우 모든 풍역대 거리에서 Snyder에 의해서 제안된 증발접시계수가 가장 양호한 증발접시계수 산정값을 보였다. 반면에 Pereira 등의 모형으로부터 산정된 증발접시계수 값이 관측값과 가장 큰 차이를 보였다. 따라서 서울지역을 대상으로 Snyder모형을 수정한 증발접시계수 산정모형을 유도하였다. 본 연구에서 제시한 모형을 적용하는 경우 모든 풍역대 거리(10 m, 15 m, 20 m) 조건에서 산정된 월평균 증발량은 동일하게 92.1 mm이고 관측된 월평균 증발량은 91.9 mm로서 다른 모형들과 비교하여 가장 근사한 결과를 보였다.
변화시점 모형은 지금까지 한 시점에서 단 한 개의 관측자료를 갖는 모형만 생각해 왔다. 이러한 모형을 확장시켜 각 시점에 한 개 이상의 관측자료를 갖는 변화시점 모형을 생각한다. 이러한 모형에서 비모수적인 단측 그리고 양측 검정법을 찾았다. 검정 통계량은 지금까지 소개된 검정 통계량 형태를 확장시킨 형태이고 이들의 귀무가설 분포를 구하여 보았다. 또한 Monte Carlo연구를 통해 이들의 검정력을 비교해 보았다.
이 연구는 Tempe 압력셀에서 1-단계 유출법을 이용하여 불포화수리전도도 추정모형인 van Genchten 모형과 Campbell 모형을 비교하고자 수행하였다. 토양 코아(컬럼)는 서울대학교 농업생명과학대학 부속 사과 과수원에 위치한 송정통 (the fine loamy, mesic family of Typic Hapludults) 의 Ap1, B1, C 층에서 채취하였다. 각 층위의 컬럼들에 대해 포화수리전도도를 측정하고 Tempe 압력셀에서 수분보유곡선을 측정한 후 최소좌승법으로 모형의 변수를 도출하였다. 수분보유곡선에서 모형과 측정치는 잘 적합하였고 포화근처에서 Campbell 모형의 적합도가 van Genchten 모형보다 약간 더 좋았다. Campbell 모형의 불포화수리전도도가 van Genchten 모형보다 높게 추정되었으며 1-단계 유출법의 불포화수리전도도는 C층에서 van Genchten 모형과 잘 적합하였고 Ap1층, B1층에서는 두 모형의 중간에서 van Genchten에 약간 더 가까웠다. 따라서 불포화수리전도도 측정범위-10~-75kPa에서 van Genuchten 모형이 실측치와 더 적합하다 할 수 있었고, 포화근처에서는 수분보유곡선과의 적합도가 Campbell 모형이 더 높은 것으로 보아 상대적으로 수리전도도함수의 정확도가 높을 것으로 추측할 수 있었다.
본 연구는 정부가 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 모형을 찾는 것을 첫 번째 목표로 삼고, 그 결과를 이용하여 현재의 선정 지표의 가중치 개선의 방향은 무엇인가를 찾는 것을 부차적 목적으로 삼았으며, 먼저, 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 원래의 지표 변수(10개)를 독립요인으로 변환하여 본 결과 3개의 지표가 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 비교한 3가지 선정 모델은 원 변수 사용모형, 9개 독립 요인모형, 7개 독립 요인모형 이다. 3개의 모형 중에서 7개의 독립 요인으로 추정한 모형의 설명력이 다른 2개의 모형보다 높은 것으로 나타났으며, 기존 선정 지표의 가중치 개선도 이를 반영한 방향으로 개선된다면 모형의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 본다. 7개의 독립 요인으로 추정한 모형을 다시 원래의 10개 변수의 영향력으로 복원하여 그 설명력을 최초의 변수들과 비교한 결과 조직프로세스, 마케팅관리, 관리프로세스, 생산설비 현황, 예측수준 등이 실제 선정 시에는 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 혁신전략, 지식정보관리, 성과수준, 운영수준 등은 실제 측정되는 지표상의 가중치에 비하여 영향력이 적은 것으로 나타났다.
이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.293-299
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2009
이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다.
기존의 Mualem의 Model III-1에서 공기가 공극으로 진입할 때 이에 대한 공극들의 방해효과를 설명하는 가중치(加重値) $P_a({\theta})$가 무차원 공극반경과 선형적 관계를 가진다는 가정을 바탕으로 하여 모형의 검정을 위하여 한 개의 주곡선이 필요한 새로운 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 모형의 검정을 위하여 기존에 제시된 바 있는 한 개의 주곡선이 필요한 모형들보다 실측치를 잘 모의하며, 한쌍의 주곡선이 필요한 영역모형중에서 이력현상을 모형화하는 목적에 가장 부합한 Model III-1과의 비교에서 개발된 모형은 거의 같은 정확성을 가지면서 실측자료를 재현하고 있음을 알 수 있었다. 또한 개발된 모형은 비포화 흐름을 해석할 때 효율적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
의사결정 나무라고 불리우기도 하는 나무모형은 결과 해석의 용이성으로 데이터마이닝의 분류예측 모형으로서 큰 각광을 받고 있다. 현재 나무모형으로 가장 많이 사용되는 CART(Breiman et al., 1984)나 C4.5(Quinlan, 1993) 모두 생성된 노드들의 자료 구성이 목표변수(target variable)를 기준으로 각 수준 구성비 측면에서 순수해지도록 진행된다. 그러나 CRM(Customer Relationship Management)에 있어 가장 흔한 주제인 해지예측을 위한 모델링을 실시하는 경우 관심의 대상인 해지자가 전체 자료에 극히 일부를 차지하여, 기존의 분할 방법에서와 같이 분할되어 생성되는 모든 노드의 순수성을 동시에 고려하기란 불가능하다 Buja와 Lee(1999)는 목표변수 중 소수의 관심에 대상이 되는 부류를 찾아내기 위한 나무모형 생성방법을 소개하였다. 즉, 해지자 관리가 중요한 경우 해지자와 비해지자 구분을 진행하는 기존의 방법과는 달리 전체 자료 중 해지자를 집중적으로 찾아가는 탐색적 분할 기준인 단측 순수성(one-sided purity)을 제안하였다. 본 연구에서는 단측 순수성에 의한 나무모형을 모 PC통신 회사의 해지자 자료에 적용하여 기존의 방법과 비교하였고 몇 가지 시뮬레이션 자료를 통해 단측 순수성의 문제점과 앞으로 해결하여야 할 과제에 대하여 살펴보았다.
J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 미래 경기상황을 반영할 수 없는 단점으로 인해 불안정한 경기상황에서는 손실이 VaR을 초과하는 결정적인 문제점을 내포하고 있다. 어느 기업의 미래의 주가는 해당 기업만의 고유요인은 물론 모든 기업의 주가에 공통적으로 영향을 미치는 경기변동 공통요인에 의해 결정된다. 따라서 본 연구에서는 주가의 변동요인을 기업의 고유요인과 경기변동 공통요인으로 구분하여, 미래 경기변동 공통요인에 대해서는 현재시점에서 예측한 값을 사용하는 원-팩터(One-factor) VaR 모형을 제안한다. 이와 같은 원-팩터 VaR 모형은 미래의 예측된 경기상황을 반영을 반영하여 손실이 VaR을 초과하는 현행 VaR 모형의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 자산의 목표보유기간을 증가시켜 경기변동에 따른 손실을 최소화하기 위한 포트폴리오에 대한 자산구성과 자금이전을 선제적으로 실시할 수가 있다.
본 논문에서는 지진하중에 의한 1경간 1층 강재골조구조에 대한 하이브리드 실험을 수행하였다. 오른쪽 기둥 1개소와 상부의 트러스요소 또는 보요소는 수치해석모형으로, 왼쪽기둥 1개소는 물리적 부분구조모형으로 선택하여 요소의 성능 및 거동을 평가하였다. 실험은 1자유도 또는 3자유도만을 고려하여 실시간으로 하이브리드 실험을 수행하였으며, 이를 위한 제어 알고리즘은 MATLAB/Simulink를 이용한 방법과 OpenSees, OpenFresco와 xPCTarget를 이용하는 방법으로 나누어 수행하였다. 그리고 수치해석모형과 물리적 부분구조모형의 실시간 데이터 통신을 위하여 SCRAMNet을 사용하였다. 파이버단면을 이용한 구조해석이 가능한 OpenSees를 사용하여 수치해석을 실시하였으며, 실시간 하이브리드 실험결과를 이와 비교하였다. 단순한 구조모형을 이용하여 제어시스템의 유효성을 검증하고자 실시간 하이브리드 실험이 실시되었으며, 추후 심각한 비선형성을 갖거나 복잡한 구조물의 하이브리드 실험으로 확장할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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