Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권2호
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pp.235-246
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2024
In high-dimensional data analysis, sufficient dimension reduction (SDR) has been considered as an attractive tool for reducing the dimensionality of predictors while preserving regression information. The principal support vector machine (PSVM) (Li et al., 2011) offers a unified approach for both linear and nonlinear SDR. This article comprehensively explores a variety of SDR methods based on the PSVM, which we call principal machines (PM) for SDR. The PM achieves SDR by solving a sequence of convex optimizations akin to popular supervised learning methods, such as the support vector machine, logistic regression, and quantile regression, to name a few. This makes the PM straightforward to handle and extend in both theoretical and computational aspects, as we will see throughout this article.
본 연구는 국내 자본시장에서의 최근 주요 관심이슈 중 하나인 국제금융위기 이후 재벌그룹 소속 계열사들의 수익성 분포 편향가능성과 관련된, 동 지표에 대한 재무적 결정요인의 분석이다. 연구대상으로 공정거래위원회에서 규정한 대규모기업집단과 유사한 의미인 국내 재벌그룹 중심의 소속 계열사들이며 특히, 시장가치 산정을 위하여 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 기업들로만 구성된다. 또한, 동 연구기간은 국제금융위기 이후의 기간인 2009년부터 2012년 사이로 선정되었다. 관련 분석을 위하여 2가지 가설들이 설정되었으며, 전자는 분위회귀모형을 이용한 각 해당 비율 구간별 재벌 계열사들의 수익성 결정요인들을 각각 판명하여 비교분석하는 것이며, 후자는 5가지의 요인들로 구성된 '확장적' 듀퐁공식을 기준으로, 프로빗 모형분석을 이용한 표본기업들의 재무적 차별요인들을 분석하는 것이다. 도출된 결과와 관련하여, 수익성에 대한 재무적 결정요인으로서 부채비율, 비유동자산회전율, 외국인지분율, 그리고 주식거래시장의 구분 등이 통계적인 유의성을 나타냈으며, 두번째 가설검정 결과는 자기자본수익률에 영향을 미치는 요인들로서, 자기자본(시장가치 기준) 대비 매출액 비율과 부채비율 등이 재벌소속 기업들의 금융위기 시점과 최근까지의 변화되는 재무적 특성으로 판명되었다. 또한, 현재 정책적인 측면에서 기업들의 사내유보금에 축소에 대한 논리와 관련하여 본 연구에서는 기업의 유보금과 수익성 증대의 상관관계에서 통계적 비유의성을 보였다.
선박의 접안과정 중 발생하는 접안에너지는 접안속도와 밀접한 관계가 있다. 접안속도가 과다할 경우 선박 및 부두에 손상이 발생하는 접안사고로 이어질 수 있으므로 적절한 접안속도를 설계하는 것이 중요하다. 선박접안속도의 경우, 일반적으로 대수정규분포를 따른다고 가정하고 있으나 국내에서는 이에 대한 검증이나 연구가 없어 해외의 사례를 바탕으로 설계접안속도를 설정하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 부두의 선박접안속도 분석을 통계학적으로 접근하여 실측데이터와 확률분포를 비교하여 가장 적합한 확률분포를 찾고자 하였다. 적합도 검정으로는 K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정, A-D(Anderson-Darling) 검정, Q-Q(Quantile-Quantile) 플롯 등을 이용하여 접안속도 실측치 분포에 적합한 확률분포를 확인하였다. 분석 결과, 접안속도의 빈도분포는 선박의 재화상태에 따라 만재 시, 대수정규분포, 경하 시에는 와이블분포와 적합함을 확인하였다. 또한 적합도 검정 결과를 이용하여 초과확률에 해당하는 접안속도 예측치를 산출하였다. 이 예측값과 해당 부두의 설계접안속도와 비교 해본 결과, 예측값이 설계값을 크게 초과함을 확인하였다. 이를 통해 설계 시의 접안속도가 현실과 맞지 않게 다소 낮게 설정되어 있음을 알 수 있으며, 이 결과를 바탕으로 적정 설계접안속도 산정법 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
농업용수는 우리나라의 용수사용량 중에 61%를 차지하고 있으며, 효율적인 수자원관리를 달성하기 위한 핵심적인 관리목표 중 하나이다. 본 연구에서는 댐과 저수지 등을 관리하는 실무자가 수문상황에 따른 하천에서의 농업용수 임계사용량을 간편하게 추정하기 위한 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여, 4대강 권역의 주요 27개 하천유역을 대상으로 하여 유역의 유출량과 하천수 사용실적을 수집하였다. 하천에서의 농업용수 사용과 예년대비 유출율이 유의미한 상관관계가 있음을 나타내었으며, 분위회귀를 이용하여 농업용수 최대사용을 대표하는 임계곡선으로 제시하고 27개 하천유역에 적용하였다. 최종적으로 예년대비 2개월 유출율에 따른 농업용수 최대사용량대비 사용률로 표현되는 두 가지 임계곡선과 식을 제시하였다. 또한, 유역특성을 비교하여 삼림면적 대비 농지면적의 비를 기준으로 임계곡선 유형을 결정할 수 있도록 하였으나, 추가적인 자료 수집과 분석이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 방법은 하천 농업용수 임계사용량을 간편하게 추정하고 활용할 수 있으므로 수자원관리 실무에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
정보적 표본설계 기법을 적용하여 무응답의 영향을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 초모집단모형(super population model)에 포함된 오차의 분포가 정규분포를 따르고 응답률이 지수함수를 따를 때 지수형 응답률 정보를 모수추정에 사용함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것으로 알려져 있다. 최근 Chung과 Shin (2017)은 정보적 표본설계의 가중치를 구하기 위해 세부 층을 등간격으로 나누는 방법을 고려하였으며 세부 층의 개수가 추정의 정확성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 주어진 표본 규모에 따른 최적의 세부 층 개수와 최적의 층 경계를 구하기 위해 등간격, 분위수, LH 알고리즘을 이용하여 층을 나누는 방법을 살펴보았으며 모의실험을 통하여 각 방법의 결과를 비교하였다. 또한 다양한 형태의 보조변수 분포를 이용하여 실무에서 사용할 수 있는 세부 층 경계와 세부 층 개수를 정하는 기준을 제안하였다.
한강유역의 면적 확률강우량을 산정하는데 있어서 자료기간이 충분하고 신뢰할 수 있는 지속기간별 연최대치 강우자료를 구축하는 것은 매우 중요하다. 현재 이를 만족하는 강우자료는 9개 기상청 자료이며, 면적 강우량을 산정하기에는 그 분포가 너무 적은게 사실이다. 이를 해결하기 위하여 건설교통부와 수자원공사 산하 강우관측소 자료 (59개소)의 공간적 상관관계를 이용하여 기상청 강우관측소의 관측소밀도를 보정하였으며, 회귀분석을 실시하여 소유역별 면적 확률강우량을 산정하였다.
As occurrence of gradually increasing extreme temperature events in Jeju Island, a hybrid downscaling technique that simultaneously applies by dynamical method and statistical method has implemented on design rainfall in order to reduce flood damages from severe storms and typhoons.As a result of computation, Case 1 shows a strong tendency to excessively compute rainfall, which is continuously increasing. While Case 2 showed similar trend as Case 1, low design rainfall has computed by rainfall in A1B scenario. Based on the design rainfall computation method mainly used in Preventive Disaster System through Pre-disaster Effect Examination System and Basic Plan for River of Jeju Island which are considering climatic change for selecting 50-year and 100-year frequencies. Case 3 selecting for Jeju rain gage station and Case 1 for Seogwipo rain gage station. The results were different for each rain gage station because of difference in rainfall characteristics according to recent climatic change, and the risk of currently known design rainfall can be increased in near future.
최근 기후변화에 대한 관심이 급증하면서 기후변화로 인한 여러 가지 문제점들이 드러나며 가뭄에 대한 관심도 증가하고 있다. 수자원 관리에 있어 가뭄 예측은 반드시 필요한 항목이다. 우리나라는 기후변화로 인해 강수량과 기온이 변화할 것으로 보이며, 이는 증발산량의 변화를 초래한다. 증발산량은 가뭄에 대한 중요한 인자 중 하나이며, 따라서 효율적인 수자원 관리를 위해 잠재증발산량(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 예측하는 것은 반드시 필요하다고 할 수 있다. 미래의 잠재증발산량을 분석하고 예측하기 위해서는 주로 기후모델을 이용한 미래예측자료가 사용된다. 이에 본 연구에서는 다중 RCMs를 이용하여 미래 잠재증발산량의 변화를 추정하고자 하였다. 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model)인 MPI-ESM-LR를 기반으로 다양한 지역기후모델(Regional Climate Model)로부터 생산된 미래 자료를 사용하였다. 사용된 RCM은 MM5, RSM, WRF이며, RCP 8.5 시나리오에 대하여 부산 지점에 해당하는 격자로부터 잠재증발산량 추정을 위한 기온, 풍속, 일사량, 상대습도를 추출하였다. 추출된 각 기상자료에 대해 Penman 방법을 적용하여 미래 잠재증발산량을 산정한 후 Quantile Mapping 기법을 이용하여 편의보정을 수행하였다. 산정된 미래 잠재증발산량을 분석한 결과, 부산지점의 경우 미래 잠재증발산량이 현재대비 다소 증가 할 것으로 나타났다. 따라서 이에 대한 대비가 필요할 것으로 판단된다.
국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.
최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 인해 강우량 증가에 따른 이상홍수 발생 및 댐 여유고 부족 등 다양한 위험인자가 노출되고 있다. 이러한 예상치 못한 이상홍수는 실제 거주하고 있는 사람들을 위협할 수 있으며, 하천 범람으로 인해 2차 3차 피해가 일어날 가능성이 존재하고 있다. 이에 다양한 자연재해로부터 인명 및 재산 피해를 방지 및 저감하기 위한 목적으로 다양한 수공구조물이 존재하며, 수자원 관리계획 수립의 목적에 따라 다양한 강수량이 활용되고 있다. 특히, 지구온난화에 따른 기후변화 영향을 고려한 연최대 강수량 및 확률강수량 산정이 필요한 시점이며, 온도변화에 따른 증기압 계산식인 Clausius-Clapeyron 관계에 따르면 대기 온도가 $1^{\circ}C$ 상승할 때 대기수분량이 6~7% 증가하여 평균 온도상승에 따라 극치강수량 발생 잠재력이 향상 될 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 온도상승에 따른 극치강수량의 변화를 베이지안 다중분위회귀분석모형을 통해 산정하여 CORDEX 온도자료 기반의 미래 극치강수량을 전망하였다. 본 연구결과 100년 이상 빈도의 강수량은 온도상승에 따라 급격히 증가하는 추세를 확인하였으며, 2100년까지 온도상승을 고려한 최대 극치강수량은 1500mm를 넘을 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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