• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.875-887
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• 2021

Value at Risk (VaR) is the most popular measure for market risk. In this paper, we consider the VaR estimation of portfolio consisting of a variety of assets based on multivariate copula model known as vine copula. In particular, sparse vine copula which penalizes too many parameters is considered. We show in the simulation study that sparsity indeed improves out-of-sample forecasting of VaR. Empirical analysis on 60 KOSPI stocks during the last 5 years also demonstrates that sparse vine copula outperforms regular copula model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.277-277
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• 2012

국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기상청 이중편파 레이더 현업운영에 대비하여 2009년 X-band 연구용 이중편파 레이더를 도입하였고, 편파변수의 산출과 대기수상체 분류를 포함한 강수추정 등의 효용 가능성에 대한 연구를 지난 2년간 수행하고 있다. 이중편파 레이더는 반사도( )뿐만 아니라 차등반사도($Z_R$), 비차등 위상($K_{DP}$), 상관계수($_v$)등의 편파 변수의 산출로 강우감쇠보정과 기상에코-비기상의 에코(ground clutter, insects, birds, chaff)의 구별이 가능하다. 이러한 장점들을 이용해 레이더 자료품질 개선과 정량적 강수추정의 상당한 개선에 도움이 된다. 본 연구에서는 강수추정 관계식 R-Z, 감쇠 보정된 R-Z, R-$K_{DP}$ 관계식을 이용하여 레이더 관측 반경 내에 존재 하는 81개의 지상 우량계 자료와 강수량 추정의 정확도 비교 검증을 실시하였다. 그리고 Fuzzy logic 기법을 이용한 대기수상체 분류 알고리즘을 사용하였고 관측사례는 2011년 수도권 관측을 통해 강설/강수 에코 구별과 우박에코 사례를 분석하였다. 본 연구를 통해 이중 편파 레이더에서 산출된 고품질의 레이더기상자료를 기반으로 현업 예보지원 및 정량적 강우예측 향상에도 기여할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.387-389
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• 2022

블랙 스크린은 비디오 월 컨트롤러의 멀티스크린에 정상적인 영상이 아닌 블랙 스크린이 표출되는 현상이다. 비디오 월 컨트롤러에서 블랙 스크린이 발생하는 빈도는 높지 않지만, 운용 중에 발생하게 되면 모니터링 업무를 수행할 수 없게 되므로 치명적인 오류라고 할 수 있다. 따라서 블랙 스크린을 감지하기 위한 시스템이 개발되고 있지만, 거짓 양성의 비율이 높고 블랙 스크린이 발생한 위치를 추정하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN을 이용하여 감지 성능을 향상시키고 블랙 스크린이 발생한 위치를 추정하는 모델을 제안한다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.19 no.1
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• pp.35-40
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• 2014

Hatching date, main spawning period and growth of juvenile marbled flounder (Pseudopleuronectes yokohamae) were determined by analysis of microstructure in otoliths. Marbled flounders were collected by a small beam trawl in Namhae from February 2011 to January 2012. The length (L, mm) was related to body weight (W, g); $W=9.76^*10^{-8}L^{4.39}$ ($r^2=0.93$). The length was also related to otolith radius (R, ${\mu}m$); L=0.0795R+0.2249 ($r^2=0.92$). The growth in length was represented by Gompertz growth curve; $L_t=135{\exp}\{-{\exp}[0.0103(t-116)]\}$ ($r^2=0.83$). The hatching date calculated from the number of daily growth increments in otoliths was between mid-December and mid-February.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1230-1231
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• 2011

이 논문은 전차원 상태 관측기 기반의 EEMF(Extended Electro-Motive Force) 모델을 이용한 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor:매입형 영구 자석 동기 전동기)센서리스 제어 기술을 제안한다. 임의의 ${\gamma}-{\delta}$축 상에서 IPMSM 상태 방정식을 전개하고 이를 전차원 상태 관측기로 구현해 Extended EMF(역기전력)성분을 추정한다. 추정 성분을 이용해 제어각의 오차를 구하고 PI제어기를 사용해 제어각의 오차를 0으로 수렴시켜 전동기 회전 속도를 추정한다. 추정 속도를 적분해 제어각을 얻고, IPMSM 센서리스 제어를 수행한다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.11 no.1
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• pp.72-90
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• 2008

What has been the contribution of industrial innovation to economic growth? Typically, the issue has been approached with growth-accounting methods augmented to include a "stock of knowledge". An independent estimate of the rate of return to R&D is found in order to impute patents granted to the accumulation of knowledge. Griliches(1973) then uses a regression approach to assess the effect of an R&D variable on the computed TFP growth rate. The regression coefficient on the R&D variable would provide an estimate of the social rate of return to R&D. The related studies tend to show high social rates of return to R&D, typically in a range of 20 to 40 % per year. We need to provide multiple equation dynamic system for productivity and innovation in Korean economy in state space form. A wide range of time series models, including the classical linear regression model, can be written and estimated as special cases of a state space specification. State space models have been applied in the econometrics literature to model unobserved variables like productivity. Estimation produces the following results. Considering the goodness of fit, we can see that the evidence is strongly in favor of the range $0.120{\sim}0.135$ for the elasticity of TFP to R&D stock in the period between 1970's and the early 2000's.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1988.10a
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• pp.9-9
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• 1988

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.219-219
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• 2011

순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.112 no.1
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• pp.23-31
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• 2023

Predicting forest productivity is essential to evaluate sustainable forest management or to enhance forest ecosystem services. Ordinary least squares (OLS) and partial least squares (PLS) regression models were used to develop predictive models for forest productivity (site index) from the site characteristics and soil profile, along with soil physical and chemical properties, of 112 Quercus mongolica stands. The adjusted coefficients of determination (adjusted R²) in the regression models were higher for the site characteristics and soil profile of B horizon (R²=0.32) and of A horizon (R²=0.29) than for the soil physical and chemical properties of B horizon (R²=0.21) and A horizon (R²=0.09). The PLS models (R²=0.20-0.32) were better predictors of site index than the OLS models (R²=0.09-0.31). These results suggest that the regression models for Q. mongolica can be applied to predict the forest productivity, but new variables may need to be developed to enhance the explanatory power of regression models.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.1
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• pp.1-13
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• 2002

Estimating the Value-at-Risk (VaR) of a non-listed or newly listed company in stock market is impossible due to lack of stock exchange data. This study employes Case-Based Reasoning (CBR) for estimating VaR's of those companies. CBR enables us to identify and select existing companies that have similar financial and non-financial characteristics to the unlisted target company. The VaR's of those selected companies can give estimates of VaR for the target company. We developed a system called VAS-CBR and showed how well the system estimates the VaR's of unlisted companies.