• 한국수자원학회논문집
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• 제50권1호
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• pp.1-15
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• 2017

최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통하여 편의가 보정된 시계열 레이더 강우자료 효율을 통계적으로 분석한 결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 Copula 기법을 이용하여 지상강우 및 레이더 강우자료를 확충한 결과 기존의 강우특성을 현실적으로 재현하는 것을 확인하였다. Copula 기법을 통한 강우자료 확충기법은 레이더 강우의 오차분포를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권3호
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• pp.463-466
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• 2013

이 연구에서는 1963년부터 2012년까지 과거 50여 년간 우리나라 전역에서 발생한 478건의 산사태를 대상으로 시간단위 강우자료와 분위회귀분석을 토대로 산사태 유발강우의 강도(I, mm/hr)-지속시간(D, hrs) 관계를 해석하였다. 그 결과, I-D 한계식 "$I=9.64D^{-0.27}$, $4{\leq}D{\leq}76$" 이 도출되었고, 발생확률별 강우강도-지속시간 관계식을 제시할 수 있게 되었다. 따라서 이 연구의 결과는 광역적 산사태 예 경보 시스템의 개선 및 실효성 향상에 필요한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권5호
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• pp.61-72
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• 2020

The purpose of this study is to investigate the determinants of the capital structure of firms operating in a developing economy, Pakistan. The quantile regression method is applied on a sample of 183 non-financial companies listed on the Pakistan Stock Exchange during the period of 2008-2017. Specifically, the empirical analysis focuses on changes in the coefficients of the determinants according to the leverage ratio quantiles of the examined listed firms. The findings show that the capital structure of Pakistan listed firms differs between firms in different quantiles of leverage. These differences are significant with the sign of explanatory variables changes with the level of leverage. The research result found tangibility, profitability and age to be positively related to leverage among listed firms in Pakistan. However, size, liquidity and non-debt tax shield (NDTS) are negatively related to leverage. A firm's growth and risk are found to be insignificant predictors of capital structure in Pakistan listed firms. Moreover, the study also found a significant impact of industry characteristic on leverage. The findings of this study indicate that an individual firm's finance policy needs to be responsive to the firm's characteristics and should match with the different borrowing requirements of listed firms.

• 가정간호학회지
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• 제18권2호
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• pp.81-87
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• 2011

Purpose: The aim of this study was to estimate optimization model of stay time in EMC. Methods: Data were collected at an EMC in a hospital using medical records from June to August in 2007. The sample size was 8,378. The data were structured by stay time for doctor visit, decision making, and discharge from EMC. Descriptive statistics were used to find out general characteristics of patients. Average mean and quantile regression models were adopted to estimate optimized stay time in EMC. Results: The stay times in EMC were highly skewed and non-normal distributions. Therefore, average mean as an indicator of optimal stay time was not appropriate. The total stay time using conditional quantile regression model was estimated about 110 min, that was about 166 min shorter than estimated time using average mean. Conclusion: According to these results, we recommend to use a conditional quantile regression model to estimate optimal stay time in EMC. We suggest that this results will be used to develop a guideline to manage stay time more effectively in EMC.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제32권3호
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• pp.71-99
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• 2010

Adrian and Brunnermeier(2009)가 제안한 CoVaR는 위기의 파급효과를 측정하는 데 유용한 도구이다. 특히 어떤 금융기관이 금융시스템에 대해 어느 정도의 잠재적 리스크를 갖고 있는지를 측정할 수 있다. 본 연구는 CoVaR를 추정하는데 있어서 Adrian and Brunnermeier(2009)가 사용한 분위수 회귀방식이 아니라 이변량 정규분포 및 $S_U$-정규분포 등 모수적 분포함수를 이용하여 CoVaR를 추정하는 방법을 제안한다. 이들 모형을 이용하여 국내 은행산업을 대상으로 CoVaR를 추정하고, 이를 통해 CoVaR의 현실적 유용성을 점검함과 동시에 각 모형들의 추정 성과를 비교한다. 추정 결과, 은행들이 시스템리스크에 양(+)의 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. 모형별로는 $S_U$-정규분포모형에 비해 분위수 회귀와 정규분포모형이 CoVaR를 (절댓값에서) 크게 과소평가하며, 위기수준을 높일수록 그 정도가 심해지는 것으로 나타났다.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권2호
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• pp.157-169
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• 2018

This study explores the long?term trends of extreme temperatures of 270 observation stations in East Asia (China, Japan, and Korea) for 1961?2013. The 5th percentile of daily minimum temperatures (TN05%) and 95th percentile of daily maximum temperatures (TX95%), derived from the quantile regression, are particularly examined in term of their linear and nonlinear trends. The warming trends of TN05% are typically stronger than those of TX95% with more significant trends in winter than in summer for most stations. In both seasons, warming trends of TN05% tend to amplify with latitudes. The nonlinear trends, quantified by the $2^{nd}$?order polynomial fitting, exhibit different structures with seasons. While summer TN05% and TX95% were accelerated in time, winter TN05% underwent weakening of warming since the 2000s. These results suggest that extreme temperature trends in East Asia are not homogeneous in time and space.

• 한국연안방재학회지
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• 제4권3호
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• pp.119-131
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• 2017

Global warming under the influence of climate change and its direct impact on glacial and sea level are known issue. However, there is a lack of research on an indirect impact of climate change such as coastal structure design which is mainly based on a frequency analysis of water level under the stationary assumption, meaning that maximum sea level will not vary significantly over time. In general, stationary assumption does not hold and may not be valid under a changing climate. Therefore, this study aims to develop a novel approach to explore possible distributional changes in annual maximum sea levels (AMSLs) and provide the estimate of design water level for coastal structures using a multiple non-crossing quantile regression based nonstationary frequency analysis within a Bayesian framework. In this study, 20 tide gauge stations, where more than 30 years of hourly records are available, are considered. First, the possible distributional changes in the AMSLs are explored, focusing on the change in the scale and location parameter of the probability distributions. The most of the AMSLs are found to be upward-convergent/divergent pattern in the distribution, and the significance test on distributional changes is then performed. In this study, we confirm that a stationary assumption under the current climate characteristic may lead to underestimation of the design sea level, which results in increase in the failure risk in coastal structures. A detailed discussion on the role of the distribution changes for design water level is provided.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.823-835
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• 2021

지역별 인구의 분포에 영향을 미치는 요인의 파악은 국가의 사회, 경제, 문화적 발전 위한 정부의 인구정책 수립에 매우 중요하다. 본 연구에서는 2019년 인구주택 총조사 자료를 기반으로 대한민국 국토를 서울, 대도시, 기타지역의 세 지역으로 나누어 각 지역에서 소지역의 인구 크기에 영향을 미치는 요인들을 살펴 보았다. 인구 자료의 특징은 매우 비대칭적이며 이분산성을 가지므로 조건부 평균에 초점을 맞추는 일반적인 회귀모형 대신 분포에 대한 가정이 필요하지 않은 분위회귀모형을 사용하여 인구의 크기에 따라 변화하는 각 요인의 세부적인 영향을 살펴보았다. 분석결과 서울, 대도시, 기타지역에 따라 그리고 같은 지역 내에서도 세부 지역의 인구크기에 따라 요인의 영향이 매우 달라짐을 확인하였다. 이 결과들은 인구관련 변수들이 지역 마다 매우 이질적인 성질을 가지고 있으며 따라서 획일적인 인구정책이 아닌 지역 특성에 맞는 맞춤형 인구정책을 수립해야 할 필요성을 시사한다.

• 대한지리학회지
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• 제49권5호
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• pp.690-704
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• 2014

단독주택은 전통적인 인간의 주택 유형이다. 그럼에도 불구하고 이들 단독주택에 대한 관심이 적어 연구가 부족한 편에 속한다. 본 연구는 서울시에 소재하는 단독주택을 대상으로 분위회귀분석을 적용하여 가격형성요인을 분석하였다. 통상최소자승법의 경우 종속변수와 독립변수의 평균적인 관계를 파악하기 때문에 단독주택처럼 고가 주택과 저가 주택의 차이가 큰 경우에는 한계가 존재할 수 있다. 서울시 단독주택에 대한 분위회귀분석 결과 통상최소자승법의 유의미한 변수와 대체로 유사하였으며, 건폐율, 용도지역, 소재 지역, 경과연수, 지하층 유무, 고저, 형상이 도출되었다. 그러나 건폐율, 고저의 경우 저가 주택에서, 중가의 주택에서는 지하층 유무가, 고가 주택에서는 소재지역이 더욱 중요하다는 것을 알 수 있었다. 아울러 접근성은 단독주택에 유의미한 변수가 아니지만, 고가주택은 오히려 버스정류장과 멀어질수록 가격이 높아지는 것으로 나타났다. 강남지역에 대한 분석결과 건폐율과 접근성은 저가의 주택에 중요한 요인으로 작용한 반면, 고가의 주택에서는 녹지지역일수록 그리고 대중교통수단과 먼 지역일수록 가격이 높아지는 것을 알 수 있었다. 강북지역에서 건폐율 중요도는 모든 분위에서 일정하였으며, 용도지역이 강남지역보다 단독주택의 가겨에 영향을 많이 주지만, 상위 30% 주택에서는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 아울러 강북지역에서는 지하층 유무가 음의 영향을 주는 변수로 도출되었다. 그리고 경과연수의 경우 중 고가의 단독주택에 긍정적인 영향을 주었다. 서울시 및 강남 그리고 강북지역의 분석에서도 접근성 요인은 단독주택에 큰 영향을 주지 못하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.51-56
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• 2005

There are many sources of systematic variations in cDNA microarray experiments which affect the measured gene expression levels like differences in labeling efficiency between the two fluorescent dyes. Print-tip lowess normalization is used in situations where dye biases can depend on spot overall intensity and/or spatial location within the array. However, print-tip lowess normalization performs poorly in situation where error variability for each gene is heterogeneous over intensity ranges. We proposed the new print-tip normalization methods based on support vector machine regression(SVMR) and support vector machine quantile regression(SVMQR). SVMQR was derived by employing the basic principle of support vector machine (SVM) for the estimation of the linear and nonlinear quantile regressions. We applied our proposed methods to previous cDNA micro array data of apolipoprotein-AI-knockout (apoAI-KO) mice, diet-induced obese mice, and genistein-fed obese mice. From our statistical analysis, we found that the proposed methods perform better than the existing print-tip lowess normalization method.