• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.327-335
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• 2016

2008년 글로벌 금융위기 이후 중국은 위안화 국제화의 점진적 추진을 진행하면서 중국상하이 외환시장과 중국홍콩 외환시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화를 형성시켰다. 본 연구는 위안화 국제화와 점진적인 중국 자본계정 개방에 따라 급변하는 외환시장상황의 변동성을 정확하게 파악하기 위해서 GARCH모형 (일반화된 자기회귀 조건부이분산성모형)에 다단계인공신경망을 결합한 MLP-GARCH 모형과 GARCH모형과 기계학습의 일종인 딥러닝 (deep learning)을 통합한 DL-GARCH을 가지고 위안화 변동성예측을 비교 실험과 분석을 하였다. 비교분석 결과 DL-GARCH 모형은 MLP-GARCH보다 모형 위안화 역내 외 환율변동성 예측 면에서 더욱 더 개선된 예측값을 제공하였다. 그래서 이분산시계열모형을 딥러닝과 결합한 DL-GARCH 모형은 시계열의 환율 변동성 예측 문제에 딥러닝을 응용할 수 있음을 확인하였다. 향후 이분산시계열과 결합된 딥러닝 모형은 다른 금융시계열 데이터에 응용하여 그 일반화 가능성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.155-160
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• 1996

이 논문에서는 약의존성 가산 잡음모형에서 이산시간 알려진 신호검파 문제를 생각하여 이 잡음 모형에서 국소최적검정통계량, 기억소자가 없는 검정통계량, 그리고 기억소자를 하나 갖는 검정통계량을 얻는다. 다음에 이들 검정통계량에 바탕을 둔 여러 검파기의 성능특성을 견주어보고, 약의존성 잡음모형에서 기억소자를 하나 갖는 검파기의 성능이 거의 최적임을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.145-151
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• 2004

SAS의 PROC MIXED procedure는 다양한 형태의 혼합모형에 적합한 자료를 분석하고, 그 자료들이 채집된 모집단의 모수들에 관한 통계적 추론을 하는데 사용된다. 그러나 혼합모형에 해당되는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형안에 나타나는 두개의 분산의 합에 대한 신뢰구간을 구할 때 PROC MIXED의 REML추정량으로부터 계산되는 신뢰구간은 신뢰계수를 지키지 못한다는 것을 시뮬레이션을 통하여 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.305-311
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• 2009

기업부실 및 그에 따른 도산은 직접적으로는 주주, 종업원, 채권자 등에게 막대한 피해를 주고, 더 나아가 금융기관의 부실화를 초래하는 등 파급효과가 매우 크다. 코스닥 시장에 상장된 기업들은 기술력은 높으나 사업화 가능성이 낮고 자본력이 취약하여 부실화 가능성이 높다. 이에 본 연구는 코스닥기업들 가운데 건전기업과 부실기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석을 이용하여 부실예측모형을 개발하고 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 연도별 모형의 분류정확도는 $76.5%{\sim}77.5%$로 나타났으며. 평균모형의 분류정확도는 $70.6%{\sim}83.4%$로 나타났다. 이들 모형 중 분류정확도가 가장 높은 모형은 부실 3년, 2년, 1년전 평균모형으로 83.4%이다. 둘째, 분류정확도가 가장 높은(부실 3년, 2년, 1년 전) 모형을 선정하여 확인 표본을 대상으로 검증한 결과 예측정확도가 부실 3년 전 71.7%, 부실 2년 전 75.0%, 부실 1년 전 90.0%로 부실 3년 전에서 부실 1년 전으로 갈수록 높은 예측력을 보이고 있다. 특히 부실 1년 전의 경우 90.0%의 높은 예측정확도를 나타내 개발한 모형이 우수한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2829-2840
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• 2018

음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.297-307
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• 2017

질병 확산 모형은 질병의 확산 과정을 모형화 함으로써 질병이 발생하고 퍼지는 시간 내에서 통제하기 위하여 활용하고자 하는 모형이다. 본 연구에서는 질병 확산 모형의 가장 대표적인 SIR 모형에 기본적인 확장 접근을 하여 접촉군 (exposed)이라는 단계를 추가한 SEIR 모형을 이용하여 모형 구축을 하였다. 이 모형은 감염 대상군 (susceptible)의 사람들이 질병에 노출 된 잠복기를 거쳐 일정 시간이 경과한 후 감염되어 감염군 (infected)으로 이동한 후 다시 회복군 (removed)으로 이동하는 모형이다. 이와 같이 질병에 감염된 후 감염력이 생기는 잠복기가 있는 경우에 연구에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 2015년 국내에서 발생한 메르스 코로나바이러스 (Middle East respiratory syndrome coronavirus; MERS CoV)에 의한 호흡기 감염증 자료를 수집하였다. 질병의 확산 과정이 결정적이 아닌 확률적인 흐름을 따른다고 가정하여 포아송 확률과정을 따른다고 보고 확률적 화학반응 모형을 이용하여 모형을 구축하였다. 모형을 구현하기 위해서 SEIR 모형의 세 모수인 질병에 노출된 정도를 나타내는 접촉률 (exposed rate), 질병의 감염 정도를 나타내는 감염률 (transmission rate), 질병의 회복정도를 나타내는 회복률 (recovery rate)를 추정함으로써, SEIR 모형에 적합하고 전염병 확산에 대한 예측을 수행하였다. 또한 접촉군이 정확하게 관찰되지 않을 부분을 보완하기 위하여 접촉군을 생성하는 과정을 전체 모형 구축 과정에 추가하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.353-360
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• 2015

공간적으로 관측되는 연속형 자료를 분석하는 모형으로 공간적 상관관계를 고려한 다양한 정규모형이 지난 수십 년간 제안되었다. 그 중에서 공간효과를 랜덤효과로 모형화하는 공간선형모형(Spatial Linear Mixed Model; SLMM)이 가장 널리 활용되는 모형 중 하나일 것이다. 연결함수(link function)을 사용하면 SLMM을 비정규 데이터도 적용할 수 있는 일반화된 공간선형모형(Spatial Generalized Linear Mixed Model; SGLMM)으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 논문에서는 가장 널리 활용되는 SGLMM을 알아보고 실제 데이터 적용사례를 R 패키지를 활용하여 제시하고자 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권4호
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• pp.349-361
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• 2008

국내 항만 간 수출입 물동량 처리실적은 지속적으로 변화하고 있다. 수출에서는 부산항의 비중이 크고 빠르게 감소함과 더불어 국내 여타 항만들의 비중이 증가하고 있으며, 수입에서는 인천항의 비중이 빠르게 높아지고 있다. 이에 본고는 DEA모형을 이용하여 도출한 국내 항만의 수출효율성과 수입효율성을 종속변수로 하여 패널분석을 한다. 또한 패널 분석의 단점을 보완하기 위하여 효율성 척도를 종속변수로 하여 이분산 토빗모형을 적용한다. 먼저 모형을 설정하고 모형의 안정성을 담보한 후 패널분석을 실시하여 고정계수모형과 확률계수모형에 관계없이 항만수출비중은 음의 부호로 유의하나 항만수입비중은 유의하지 않다는 것과 지역수출비중은 음의 부호로 유의하나 지역수입비중은 효율성과 유의한 관계를 갖지 않는다는 것을 보인다. 규모더미변수를 투입하여 부산항을 제외한 광양항, 평택항, 인천항, 울산항과 같은 대규모 항만의 효율성이 목포항과 군산항과 같은 소규모 항만의 효율성보다 높지 않다는 것도 밝힌다. 이분산성을 고려한 type II 토빗모형을 적용하여 지역의 수출은 효율성에 부정적 영향을 미치는데 비해 지역항만의 수출은 긍정적 영향을 미치며, 지역내총생산은 수출효율성에 별다른 영향을 미치지 않는다는 것을 보인다. 이러한 결과를 통해 배후단지 조성과 항만의 효율성이 동의어가 아니라는 것도 보인다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.291-299
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• 2008

동일 개체가 여러 시점에서 반복되어 측정될 때, 측정값들 간에 종속성을 예상할 수 있다. 본 논문은 한 개체의 이가 반응변수가 g개 시점에서 관측될 때, 종속적인 g개 이 가변수들의 다변량 분포로부터 각 시점에서의 주변분포의 동질성을 파악하기 위한 로짓모형을 제시하고 자료분석 방법을 제공하고자 한다. 모형과 관련된 가정으로 반복측정이 행해지는 g개 시점은 각기 서로 다른 요인 또는 공변량의 결합수준들로 구성된다고 가정한다. 또한, 모형에서 고려된 처치들이 반복측정에 기인하는 서로 다른 크기의 실험 단위들에 행해질 때 모수들을 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱법을 다루고 있다. 여기서 가중최소제곱법은 반응변수들의 종속성으로 인한 공분산 구조에 근거한 모형내 모수들의 효과를 효율적으로 추론하기 위해 이용된다. 제시된 모형은 주변로짓을 이용함으로써 단순히 주변확률분포의 동질성에 대한 검정뿐만 아니라 모형의 타당성 및 요인들의 수준변화에 따른 효과를 파악하기 위한 효과적인 모형임을 보여준다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제7권3호
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• pp.103-114
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• 2002

불포화토양내 물의 흐름과 유기오염물질의 이동현상을 예측하기 위해서는 불포화토양의 토양수분곡선을 구하는 것이 필수적이다. 입자크기분포로부터 토양수분곡선을 직접 구하는 물리경험적 방법이 많은 연구자들에 의해 제안되고 적용되어왔다. 이 방법은 공극크기분포가 직접적으로 입자크기분포와 상호 연관되어있다는 개념을 이용한 것으로, 입자크기분포곡선을 산정하는 방법이 토양수분곡선추정에 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 Arya-Paris 모형을 이용한 토양수분곡선 추정이 어떠한 입자크기분포모형을 선택하는가에 따라 영향을 받는지를 알아보고자 하였다. 1∼4의 추정변수를 갖는 4개의 입자분포곡선 모형을 사용한 결과 단지 1개의 추정변수를 갖는 Jaky모형이 더 많은 추정변수를 가진 모형보다 토양수분곡선을 잘 예측하였다. Jaky모형의 우월한 예측력은 아마도 현장토양이 가지는 구조적 특성 때문인 것으로 사료된다.