• International Journal of Safety
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• 제3권1호
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• pp.1-5
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• 2004

This study discusses frequency analysis based on autoregressive (AR) time series model, and the characterization of surface quality in orthogonal cutting of a fiber-matrix composite materials. A sparsely distributed idealized composite material, namely a glass reinforced polyester (GFRP) was used as workpiece. Analysis method employs a force sensor and the signals from the sensor are processed using AR time series model. The experimental correlations between the fiber pull-out and AR model coefficients are then established.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권2호
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• pp.41-50
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• 1995

In this paper, an iterative procedure, which detects the location of the outliers and the joint estimates of the outliers effects and the model parameters in the autoregressive moving average model with two types of outliers, is proposed. The performance of the procedure is compared with the one in Chen and Liu(1993) through the Monte Carlo simulation. The proposed procedure is very robust in the sense that applies the procedures to the stationary time series model with any types of outliers.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1990년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.79-84
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• 1990

The modal parameter estimations of linear multi-degree-of-freedom structural dynamic systems are carried out in time domain. For this purpose, the equation of motion is transformed into the autoregressive and moving average model with auxiliary stochastic input (ARMAX) model. The parameters of the ARMAX model are estimated by using the sequential prediction error method. Then, the modal parameters of the system are obtained thereafter. Experimental results are given for a 3-story building model subject to ground exitations.

• 한국가족복지학
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• 제55호
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• pp.31-58
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• 2017

본 연구는 가족갈등과 가구주 우울수준의 종단적 상호관계를 탐색하는 연구이다. 한국복지패널자료(2006-2009년)를 활용하여 가족갈등과 가구주 우울수준을 측정하였고, 다중회귀분석(multiple regression analysis)과 자기회귀교차지연모형분석(autoregressive cross-lagged model)을 통해상호영향력을 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 가족갈등수준이 가구주의 우울수준에, 가구주의 우울수준이 가족갈등수준에 미치는 단일방향의 회귀계수는 관련 변수들을 통제한 상태에서도 각각 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 가족갈등수준과 가구주 우울수준은 4년 동안 자기회귀계수와 교차지연회귀계수가 모두 유의한 것으로 나타났다. 이는 가족체계이론에서 제시하는 가족문제의 상호 순환론적 인과관계가 가족갈등과 가구주 우울수준의 관계에도 적용이 가능함을 시사한다. 이러한 결과를 바탕으로 가족갈등과 가구주 우울수준의 부정적 상호 순환 관계를 차단하기 위해 개인과 가족에 대한 동시적 접근의 필요성이 강조되었다. 본 연구의 이론적, 실천적, 정책적 함의가 논의되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1085-1092
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• 2009

지표오존 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 파주시 오존농도를 자기회귀오차모형과 신경망모형으로 분석하였다. 오존 분석을 위한 설명변수로는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 프로메툼10 등의 대기자료와 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 운량, 수증기압 등의 기상자료를 사용하였다. 분석 결과 전반적으로 신경망모형이 좋은 모형으로 나타났고, 자기회귀오차모형도 오존에 영향을 주는 설명변수를 첨가하면 좋은 모형이 될 것으로 생각된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.791-799
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• 2015

랜덤워크가설이란 금융시장의 많은 시계열자료가 과거의 값과 관계없이 독립적으로 움직인다는 이론이다. 랜덤워크가설은 ARMA 모형에서 단위근 존재여부 문제로 해석되는데 대부분의 연구는 AR(1) 모형에서 ${\rho}$ < 1 여부를 검정하는 문제에 집중되어 왔다. 그러나, ${\rho}$ > 1인 폭발자기회귀모형을 따르면 거품경제의 위험이 있게 되므로 이를 구분하는 것이 필요하다. 폭발자기회귀모형에서 모수 추정량의 점근분포에 대해 알려져 있으나 그 형태가 모수를 포함하고 있어 통계량으로 부적절하거나 모수에 특정한 구조를 가정하고 있어 사용하기 쉽지 않다. 본 연구에서는 소규모자료에서도 사용할 수 있는 기울기부호를 이용하여 폭발자기회귀모형에 대한 검정을 제시한다. 모의실험을 통해 검정통계량의 성질을 확인한 결과, 오차항의 종속 정도에 따라 통계량의 분포가 일정한 경향을 따르는 것을 알 수 있었다. 대립가설이 참일 경우 통계량의 값이 커지는 성질을 이용하여 검정할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국사회복지학
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• 제62권2호
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• pp.161-185
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• 2010

본 연구의 목적은 아동의 우울과 공격성간의 인과적 관계를 검증하는데 있다. 이를 위해 한국청소년 패널자료 중 초등학교 4학년 2,670명을 대상으로 수집된 4년간의 종단자료를 사용하였다. 자기회귀 교차지연모델을 통한 분석결과 아동의 우울과 공격성은 초등학교 4학년부터 중학교 1학년까지 유의미하게 안정적으로 지속되었다. 또한 이전시점의 공격성은 이후시점의 우울에 정적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마찬가지로 이전시점의 우울은 이후시점의 공격성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 그 방향은 부적인 것으로 나타났다. 즉, 공격성이 높을수록 이후 아동의 우울은 증가하지만, 우울이 높을수록 이후 아동의 공격성은 낮아지는 것을 의미한다. 이러한 두 변인간의 관계성에 있어 남녀 차이는 존재하지 않았다. 끝으로 본 연구결과에 대한 논의와 제한점을 지적하고 후속연구에 대해 제안 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1141-1148
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• 2013

가정용수의 용도별 사용량은 주거형태, 거주자 생활양식, 주택구조 등의 내부적인 요인과 온도, 날씨, 수도요금 등과 같은 외부요인들의 영향을 받게 된다. 장기적으로는 거주민의 생활양식, 주거형태, 수도관련 시설의 변화에 따라 사용량이 점진적으로 변화하게 되며, 단기적으로는 기온이나 가뭄과 같은 기후조건이나 절수정책과 같은 인위적인 영향에 의해 사용량이 크게 변화하기도 한다. 본 연구에서는 가정에서 사용하고 있는 변기 및 세탁기 용수의 물 사용량 특성을 파악하기 위하여 전국을 대상으로 실측자료를 모니터링하고 각 사용량의 기준이 되는 원단위 (${\ell}pcd$; liter per capita day)를 도출하였으며 향후 가정용수 사용량 예측을 위하여 변기 및 세탁기 용수를 대상으로 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였다. 분석결과, 자기회귀오차 모형으로 변기 및 세탁기 용수의 사용량을 71% 정도 설명할 수 있다.

• Human Ecology Research
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• 제52권3호
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• pp.301-312
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• 2014

The purpose of this study was to examine whether a temporal relationship would develop between the overuse/addictive use of mobile phones and depression in adolescents. For this study, we used the 4-year longitudinal data (2004-2007, Study 1, which measured the overuse of mobile phones and depression) and the 2-year longitudinal data (2010-2011, Study 2, which measured the addictive use of mobile phones and depression) of the Korea Youth Panel study. In addition, the study explored gender differences with respect to the above mentioned relationship. Autoregressive cross-lagged modeling was carried out, along with a multiple group analysis across genders. The findings showed that the overuse/addictive use of mobile phones and depression in adolescents had a significant effect on the future selves of these adolescents over time. Moreover, the overuse/addictive use of mobile phones had a significant influence on subsequent depression, rather than vice versa. This means that as the overuse/addictive use of mobile phones by adolescents increases, their depression intensifies later on; however, as depression among adolescents intensifies, the overuse/addictive use of mobile phones by adolescents' does not increase. Further, the study showed there were significant gender differences in the longitudinal relationship between the overuse/addictive use of mobile phones and depression. Study 1 shows that, prior to the release of smartphones, the overuse of mobile phones had a definite effect on the depression of only males. However, Study 2 shows that, after the release of smartphones, the effect of the addictive use of mobile phones on depression in females was greater than that in males.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.61-73
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• 2016

본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.