본 논문에서는 한국직업능력개발원의 "전문대 및 대학 졸업생 경제활동상태 추적조사" 2005년 자료를 주로 이용하여 대학서열화와 노동시장 성과 간의 관계를 지방대 졸업생에 대한 임금차별을 중심으로 분석하였다. 주요 결과로는 첫째, 지방대학 졸업생 월평균 임금은 174.77만원으로 수도권대학 졸업생에 비해 11.5% 낮았으나 지방대학의 낮은 수능점수에 상당 부분 기인하였다. 둘째, 위계선형모형(Hierarchical Linear Model)을 적용하여 학교의 임금효과를 추정한 결과 개인간 임금차이의 12.2%만이 학교간 차이에 기인하는 것으로 나타나 학교효과가 예상보다 작음을 확인하였다. 셋째, 대학 진학시의 선택편의(selection bias)를 고려한 Heckman형 2SLS 임금함수를 추정한 후 Neumark 임금분해를 시도한 결과 수도권대학과 지방대학 졸업생 간 임금격차는 전적으로 수도권대학 졸업생의 인적 속성과 직업 속성상의 우위에 기인하였으며, 특히 수도권에 집중된 상위권 대학의 영향이 결정적으로 작용하였다. 넷째, 분위회귀 기법을 적용하여 임금분위별 지방대생 차별을 분석한 결과 임금분위와 무관하게 대체로 -4.01%~-2.51% 범위의 임금차별이 관찰되었다.
본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.
이상기후로 가뭄이 빈번해짐에 따라 수자원 시설의 가뭄대응력 산정에 대한 필요성이 커지고 있다. 이를 위해서는 신뢰할 수 있는 갈수빈도 유입량 추정 연구가 선행되어야 한다. 본 연구는 기존 K-water의 가뭄 빈도유입량 추정방법인 누가차분법의 세 가지 한계, 즉 음의 값과 역전현상, 그리고 평년 이상으로 과대 산정되는 문제의 발생조건에 대해 각각 2변수 log-normal 분포와 Gumbel 분포를 적용하여 이론적 고찰을 실시하였다. 그 결과, 음의 값은 누가 과정에서 scale parameter보다 location parameter의 변화가 커지는 경우 발생함을 확인하였고, 역전현상 및 평년보다 큰 가뭄유입량은 누가 과정에서 표준편차가 감소하는 경우 발생하는 것으로 분석되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.493-505
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2017
Maximum likelihood estimation (MLE) of the generalized extreme value distribution (GEVD) is known to sometimes over-estimate the positive value of the shape parameter for the small sample size. The maximum penalized likelihood estimation (MPLE) with Beta penalty function was proposed by some researchers to overcome this problem. But the determination of the hyperparameters (HP) in Beta penalty function is still an issue. This paper presents some data adaptive methods to select the HP of Beta penalty function in the MPLE framework. The idea is to let the data tell us what HP to use. For given data, the optimal HP is obtained from the minimum distance between the MLE and MPLE. A bootstrap-based method is also proposed. These methods are compared with existing approaches. The performance evaluation experiments for GEVD by Monte Carlo simulation show that the proposed methods work well for bias and mean squared error. The methods are applied to Blackstone river data and Korean heavy rainfall data to show better performance over MLE, the method of L-moments estimator, and existing MPLEs.
Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.
The primary purpose of this study is to identify various factors that affect farmland prices according to changes in the actual transaction price of farmland over the past decade, and to use this to derive policy implications for price stabilization. To this end, the farmland price model are constructed at the parcel level in the case area (Namwon-si, Jinju-si). The analysis method is based on the Hedonic price function, and the OLS and the quantile regression are used for the parcel level model. As a result of estimating the parcel level farmland price model in the case area, the larger the parcel area, the lower the farmland price, and the higher the farmland price outside the agricultural promotion area. It was found that there was a price difference according to the type of special purpose areas, and the location characteristics showed some differences across the cities. The farmland price models presented in this study are suitable for identifying the factors affecting farmland prices, and are expected to be highly utilized in that it is possible to construct flexible variables suitable for regional characteristics.
'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.
본 연구는 외부기관에 R&D 투자를 위탁하는 외부 R&D 활동이 기업의 생산성에 미치는 영향과 이에 대한 기업규모의 조절효과를 분석하였다. 외부 R&D는 개방형 혁신활동의 한 형태로 혁신의 비용효율성을 제고하고 지식자원을 다양화할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 실증분석에서는 2006년부터 2015년까지의 "기업활동조사"의 제조업 기업 자료를 활용하여 기업별 총요소생산성을 추정하였고, 생산성 결정요인으로 외부 R&D 투자의 효과와 기업규모의 조절효과를 분석하였다. 분석방법으로는 통상최소자승법(OLS)과 함께 분위회귀분석(Quantile regression)을 사용하여 생산성 수준에 따른 외부 R&D 투자 효과의 이질성을 확인하였다. 분석결과, 기업의 외부 R&D 투자는 기업의 생산성을 유의하게 증대시켰으며, 이러한 생산성 증대 효과는 기술수준에 관계없이 제조업 전 부문에서 공통적으로 확인되었다. 외부 R&D 투자의 생산성효과에 대한 기업규모의 조절효과는 내부 R&D 투자의 경우와 비교하여 뚜렷하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 외부 R&D가 기업의 생산성을 높이는 유효한 혁신수단이며, 특히 상대적으로 자체 연구역량이 부족한 중소기업의 경우 중요한 혁신전략일 수 있다는 점을 시사한다.
본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.545-552
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2003
Let X$_1$, X$_2$, … be real valued random variables under linearly negatively quadrant dependent (LNQD). In this paper, we discuss the probability inequality of ennett(1962) and Hoeffding(1963) under some suitable random variables. These results are to extend Theorem A and B to LNQD random variables. Furthermore, let ζdenote the pth quantile of the marginal distribution function of the $X_i$'s which is estimated by a smooth estima te $ζ_{pn}$, on the basis of X$_1$, X$_2$, …$X_n$. We establish a convergence of $ζ_{pn}$, under Hoeffding-type probability inequality of LNQD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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