• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.105-111
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• 2014

영상 해상도 개선은 저해상도 획득 영상의 해상도를 개선하여 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 영상 해상도 개선을 위해서는 저해상도 획득 영상의 열화 과정에서 발생하는 손실된 화소 정보를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 다중 부족분 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 영상의 부영상 집합에 알려진 열화 및 복원 과정을 수행하여 서로 다른 형태의 다중 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 획득 영상의 보간 영상의 결합을 통해서 결과 영상을 생성하고, 디블러링을 수행하여 최종 복원 영상을 생성한다. 객관적 화질 측정 지표인 PSNR, SSIM, FSIM으로 비교한 결과 제안한 방법이 보간만을 사용하는 방법들보다 높은 값을 가지는 것을 확인하였다. 또한 결과 영상의 시각적 비교 결과 주관적 관점의 화질도 가장 뛰어난 것을 알 수 있었고, 보간만을 사용하는 방법들보다 빠른 계산시간을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.625-636
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• 2013

In this paper we study four kernel machines for estimating expected shortfall, which are constructed through combinations of support vector quantile regression (SVQR), restricted SVQR (RSVQR), least squares support vector machine (LS-SVM) and support vector expectile regression (SVER). These kernel machines have obvious advantages such that they achieve nonlinear model but they do not require the explicit form of nonlinear mapping function. Moreover they need no assumption about the underlying probability distribution of errors. Through numerical studies on two artificial an two real data sets we show their effectiveness on the estimation performance at various confidence levels.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.171-180
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• 2016

바젤 위원회는 시장위험의 측정 도구로 Value-at-Risk(VaR)와 expected shortfall(ES)을 사용할 것을 제안하였다. 여러 문헌에서 VaR와 ES의 다양한 추정 방법들이 연구 되었다. 본 연구에서는 준모수적인 방법인 conditional autoregressive value at risk(CAViaR), conditional autoregressive expectile(CARE) 방법들, 그리고 Gaussian 준최대가능도 추정량(QMLE)를 이용한 방법을 사후 검정을 통해서 비교하고자 한다. 각 방법의 타당성을 확인하기 위해서, VaR에 대한 사후 검정은 unconditional coverage(UC)와 conditional coverage(CC) 검정을 사용하고 ES에 대한 검정은 붓스트랩 방법을 사용한다. S&P500 지수와 현대 자동차 주식가격 지수에 대하여 실증 자료 분석이 수행되었다.

• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.651-668
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• 2010

금융 포트폴리오의 두 위험측도인 VaR와 ES에 대한 여러 추정방법을 1일 후와 10일 후의 경우로 나누어 각각 비교하였다. 2008년 미국발 세계 금융위기 기간을 포함한 KOSPI 자료와 해외 5개국의 종합주가지수 자료를 이용하여 실증적으로 비교하였다. 손실 분포의 두터운 꼬리와 조건부 이분산성을 동시에 고려하는 방법을 중심으로 여러 방법을 추가적으로 고려하였고, 국내 자료에 어떤 방법이 적절하며 종합적인 성능은 어떤가를 살펴보았다.

• 재무관리연구
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• 제24권3호
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• pp.153-186
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• 2007

It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.

• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.189-208
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• 2006

대부분의 국내 선행연구들은 이분산성은 GARCH모형으로, 꼬리위험은 EVT모형으로 따로 고려하였다. 이 경우 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 동시에 고려하지 못한 VaR값은 실제 위험량을 적절히 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려할 수 있는 GARCH-EVT모형이 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 나타내는지 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식수익률은 정규분포보다는 꼬리부분이 두꺼운 형태를 보이고, 이분산성을 가진다. 이 경우 정규분포하에서 산출된 VaR는 실제 손실금액을 과소평가할 위험성이 있어 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 감안할 수 있는 모형의 도입이 필요함을 알 수 있다. 둘째, 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 VaR는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 보였다. 셋째, 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 ES는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 일관되게 보여주지 않았다. 결론적으로 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 동시에 반영한 GARCH-EVT모형하에서 VaR가 금융기관의 위험관리의 유용한 도구가 될 수 있는 가능성을 발견하였다. 비록 상대적으로 높은 성과를 보이지는 않지만 ES는 VaR함께 위험척도로 같이 사용할 때 보수적인 위험관리 차원에 부합될 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제47권2호
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• pp.92-99
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• 2014

The crop growing conditions make accurate predictions of yield ahead of harvest time difficult. Such predictions are needed by the government to estimate, ahead of time, the amount of crop required to be imported to meet the expected domestic shortfall. Corn and soybean especially are widely cultivated throughout the world and a staple food in many regions of the world. On the other hand, the CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model is a process-based model to estimate the land plant NPP (Net Primary Productivity) based on the plant growing mechanism. In this paper, therefore, a methodology for the estimation of corn/soybean yield ahead of harvest time is developed specifically for the growing conditions particular to Iowa and Illinois. The method is based on CASA model using MODIS data, and uses Net Primary Productivity (NPP) to predict corn/soybean yield. As a result, NPP at DOY 217 (in Illinois) and DOY 241 (in Iowa) tend to have high correlation with corn/soybean yields. The corn/soybean yields of Iowa in 2013 was estimated to be 11.24/3.55 ton/ha and Illinois was estimated to be 10.09/3.06 ton/ha. Errors were 6.06/17.58% and -10.64/-7.07%, respectively, compared with the yield forecast of the USDA. Crop yield distributions in 2013 were presented to show spatial variability in the state. This leads to the conclusion that NPP changes in the crop field were well reflected crop yield in this study.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.481-504
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• 2006

금융위험의 측정 및 관리를 위한 도구로서 분포의 꼬리 부분과 관련한 위험척도로 VaR가 현재 널리 활용되고 있다. 특히 VaR의 정확한 추정을 위해 정규분포를 가정한 기존의 방법보다는 극단치이론을 이용한 방법이 최근 관심을 끌고 있다. 지금까지 극단치이론을 이용한VaR의 추정에 관한 연구는 대부분 단변량의 경우에 대해 이루어졌다. 본 논문에서는 코퓰러를 극단치이론에 결부시켜 다변량 극단치분포를 모형화하여 포트폴리오 위험측정을 다루고 있다. 특히 본 연구에서는 포트폴리오 위험 척도로 VaR와 더불어 ES에 대한 추정 방법도 함께 논의하였다. 포트폴리오 위험측정을 위한 방법으로 본 논문에서 논의한 코퓰러-극단치이론에 의한 접근방법이 기존의 분산-공분산 방법보다 상대적으로 우수한지를 실증자료에 대한 사후검증을 통해 살펴보았다.