• Environmental and Resource Economics Review
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• v.12 no.4
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• pp.687-708
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• 2003

The purpose of this paper is to introduce time-series causality analysis by combining time-series technique with graph theory. Vector autoregressive (VAR) models can provide reasonable interpretation only when the contemporaneous variables stand in a well-defined causal order. We show that how graph theory can be applied to search for the causal structure In VAR analysis. Using Maryland crop cash prices and CBOT futures price data, we estimate a VAR model with directed acyclic graph analysis. This expands our understanding the degree of interconnectivity between the employed time-series variables.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.133-135
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• 2013

장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.10 no.6
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• pp.87-94
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• 2006

Estimating moving vehicle loads is important in modeling design loads for bridge design and construction. The paper proposes a moving force identification algorithm using moment influence lines measured at multi-axes. Density estimation function was applied to estimate more than two wheel loads when estimated load values fluctuated severely. The algorithm has been examined through simulation studies on a simple-span plate-girder bridge. Influences of measurement noise and error in velocity on the identification results were investigated in the simulation study. Also, laboratory experiments were carried out to examine the algorithm. The load identification capability was dependent on the type and speed of moving loads, but the developed algorithm could identify loads within 10% error in maximum.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.863-874
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• 2021

In this paper, we propose a post-selection inference procedure for the fused lasso signal approximator (FLSA). The FLSA finds underlying sparse piecewise constant mean structure by applying total variation (TV) semi-norm as a penalty term. However, it is widely known that this convex relaxation can cause asymptotic inconsistency in change points detection. As a result, there can remain false change points even though we try to find the best subset of change points via a tuning procedure. To remove these false change points, we propose a post-selection inference for the FLSA. The proposed procedure applies a permutation test based on CUSUM statistic. Our post-selection inference procedure is an extension of the permutation test of Antoch and Hušková (2001) which deals with single change point problems, to multiple change points detection problems in combination with the FLSA. Numerical study results show that the proposed procedure is better than naïve z-tests and tests based on the limiting distribution of CUSUM statistics.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.38 no.2
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• pp.185-202
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• 2007

This study examines the application of the FRBR model to an integrated KORMARC format using music materials. To do this, first, we analysed an integrated KORMARC format as well as a KORMARC format for audiovisual materials and then based on its analysis results, constructed an algorithm that allows the transformation from KORMARC to FRBR. Second, we used the algorithm to see whether it fits to the existing KORMARC database. Three suggestions were proposed to support the application of the FRBR model on existing integrated KORMARC library catalogues. This study results can be used not only to improve digital library interfaces but also as basic data in revising cataloging rules for the adaptation of the FRBR model.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.23 no.1
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• pp.149-162
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• 2007

The purpose of this study is to forecast the marine trading volumes using multiplicative seasonal Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA) model. The paper proceeds by comparing the forecasting performances of the unload volumes with those of the load volumes with Box-Jenkins ARIMA model. Also, I present the predicted values based on the ARIMA model. The result shows that the trading volumes increase very slowly.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.29 no.2
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• pp.1-40
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• 2007

This paper mainly estimates a trajectory of GDP induced by variations in fiscal expenditure and taxation policy using three variable structural VAR models. By assigning different combinations of identifying restrictions on the disturbances and measuring the corresponding fiscal multipliers, we compare how robust the estimated values of fiscal multipliers are with respect to the restrictions. Then, considering the dependency of Korean economy on the foreign sector, we extend the three variable SVARs to four variable ones by adding a variable reflecting external shocks. Empirical analyses into the Korean quarterly data (from 1979 to 2000) with the three variable SVARs reveal that the size and the significance of the estimated fiscal multipliers in Korea are very small and low or they decay very fast. Results from the four variable SVARs confirm these results while the significance of the effectiveness of fiscal policy is enhanced in some cases.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.205-208
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• 2009

POD(proper orthogonal decomposition)는 가해지는 하중(입력)의 계측없이 출력(응답)만으로 구조물의 동적특성을 파악할 수 있는 기법이다. 하지만 실제의 경우 측정데이터에 노이즈가 포함되어 있으면 분해가 완전하게 일어나지 않아 동적특성(특히 감쇠비)을 완벽히 파악하기 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 POD기법으로 추출된 각 모드의 자유진동파형에 RD(random decrement)법을 적용하여 노이즈에 의한 영향을 제거하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 먼저 수치모델을 사용하여 계측노이즈가 있을 경우 제안된 방법을 사용하면 노이즈의 영향을 감소시킬 수 있음을 검증한 후 실험실 규모의 구조물모형에서 얻은 자유진동계측치에 제안된 기법을 적용하여 시스템식별을 수행하여 동특성을 파악하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.39.2-39.2
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• 2010

본 논문에서는 프리스트레스트 콘크리트 거더 구조물의 긴장력 손실을 검색하기 위한 유한요소모델 개선기법을 제시하였다. 먼저, 유한요소모델개선 기법의 이론적 배경을 제시하였다. 두 번째로, 다수의 긴장력 조건하의 모형 PSC 거더에 대한 모드파라메터들을 측정하기위해 진동실험을 수행하였다. 세 번째로, 유한요소모델의 구조파라메터 개선을 통해 실험결과와 유사한 고유진동수를 얻기 위한 진동기반 구조식별을 수행하였다. 마지막으로, 다수의 긴장력 조건하에서 실험을 통해 측정된 고유진동수와 수치적으로 식별된 고유 진동수를 이용하여 모델개선 기법의 적합성을 검증하였다.