• Title/Summary/Keyword: 모형식별

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Estimation Methods for Linear Spatial Model on Lattice (Lattice형 공간정보의 선형모형 추정방법)

  • Gwon, O-Ryong;Yeom, Jun-Geun
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.3 no.1
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    • pp.153-159
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    • 1996
  • Linear models for spatial data are proposed by example in the paper. This method was introduced to Korea for the first time in the early part of 1990's. The correlation of spatial patterns is computed by Moran Index., and then correlogram is proposed as the method to identify correlation of spatial patterns. Due to computational difficulties with ML, an alternative estimator has been used as an eigenvalue method.

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Test of Linearity in Panel Regression Model (패널회귀모형에서 선형성검정)

  • 송석헌;최충돈
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.16 no.2
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    • pp.351-364
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    • 2003
  • This paper derives Lagrange multiplier tests based on Double-Length Artificial Regression and Outer-Product Gradient for testing linear and log-linear panel regressions against Box-Cox alternatives. The proposed DLR based LM tests are easy to implement in an error component model. From the Monte Carlo study, the DLR based LM tests are recommended for testing functiona forms.

The Development of the Time Series Analysis System for EEG Signal using SAS Package (SAS패키지를 이용한 EEG신호 시계열분석 시스템)

  • 김진호;이현우;임성식;황민철
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.2 no.1
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    • pp.53-60
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    • 1999
  • EEG 생리신호의 분석은 국내에서도 최근에 활발하게 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 통계학의 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 연구에 많은 어려움이 있다. 그러므로 감성과학 연구자들이 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 Tool의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 EEG 생리신호 분석을 위한 모형분석 시스템과 생리신호 분류를 위한 판별분류 시스템을 구축하였다. 이 시스템에서는 신호분석을 위한 그래프 작성, 자극 신호에 대한 모형식별 방법의 제시, 모형에 대한 추정 및 진단 기준에 따른 최적의 모형선정 방법 등을 지원한다. 또한 선정된 모형에 이해 모수를 추정하고 이를 이용하여 통계에 대한 지식이 없이도 쉽게 각 뇌파 신호들을 판별 분류할 수 있다.

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광양만의 해수 교환

  • 최병호;김동철;고진석
    • Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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    • 1996.10a
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    • pp.84-88
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    • 1996
  • 본 연구에서는 전회의 남해도해역조석수치모형(최 등, 1995)을 확장하여 가막양이 포함되도록 조석수치모형을 수립하였다. 개체 식별 가능한 다수의 입자가 M$_2$ 조석 주기 동안 이동되도록 수치실험을 행하였고 여수해만 입구와 노량수도 및 창선해협과 대방수도를 경계로 교환량을 평가하고 광양만 및 진주만의 해수 교환률을 산정하였다. 95년 7월의 씨프린스호 사고에 이어 7월 17일 호남정유의 호남 사파이어호의 누출유 사고는 18일 밤부터 여수시 돌산대교를 거쳐 청정해역인 가막양으로까지 확산되었는바 본 고에서는 광양만 일대의 오염물질 확산거동을 수치적으로 연구하기 위한 초기단계의 과업을 수행하였다. (중략)

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A Categorization Model Based On Information Structure of HTML Documents (구조 정보를 이용한 웹 문서 범주화 모형)

  • 조이영;최상희;정영미
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2000.08a
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    • pp.147-152
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    • 2000
  • 본 연구는 다양한 웹 문서를 효과적으로 범주화 할 수 있는 모형을 구축하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 웹 문서가 가지고 있는 구조 정보인 링크(link)와 문서 단계(level)를 활용하여 문서 유형을 식별한 후, 각 유형별로 범주화 과정을 달리 적용하여 범주화 성능을 개선시키는 방법을 고안하였다.

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Vulnerability Assessment for Information System (정보시스템 취약성 평가)

  • Kim, Ki-Yoon;Yang, Dong-Gu
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2003.05a
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    • pp.347-354
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    • 2003
  • 현업무연속성 관점에서 IDEF 접근방법에 의해서 주요 업무 프로세스를 파악하고, 관련 정보자산을 Skandia 모형으로 식별 한 후에, OCTAVE 접근방법에 의해서 위협을 단계적으로 분석하기 위해서, Nessus Version 1.4.2 를 이용하여 도서관 정보시스템 중에서 가장 중요한 자산인 서버에 대해서 취약성을 평가했다. 기존 OCTAVE 접근방법에 IDEF 접근방법과 Skandia 모형을 동시에 이용하는 수정된 OCTAVE 접근방법을 이용한 취약성 평가 사례를 제시했다.

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Conditional Foreign Exchange Risk Premium in Korean Stock Market (한국주식시장에서 조건부 환위험프리미엄)

  • Yu, Il-Seong
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.19 no.1
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    • pp.107-131
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    • 2002
  • 본 연구에서는 국내 자본시장의 개방이 광범위하게 진전된 1997년 외환위기 이후 기간을 대상표본으로 하여 한국주식시장에서 달러환위험에 대한 노출과 그 가격화 여부를 실증분석한다. 본 연구에서는 투자자들이 국내 주식시장 및 채권시장의 동향에 추가하여 미국신장의 움직임을 중요한 조건부 정보에 포함시켜 투자의사결정을 한다고 전제하고, 이에 상응하는 조건부 다중 베타위험 가격결정모형을 검정하였다. GMM추정의 초과식별조건을 이용하여 국내시장위험과 달러환위험 두 위험 요인을 포함한 가격결정모형의 모형설정오류를 검정한 결과 가격결정모형이 실제 주식수익률 자료와 배치되지 않는 것으로 나타났다. 조건부 달러환을 베타위험과 조건부 달러환위험 프리미엄은 모형에서 사전적으로 설정한 정보대용변수인 상수항과 한 시점 앞의 다우존스 주가지수 수익률, 국내시장 주가수익률 및 회사채 유통수익률에 의하여 설명이 이루어질 수 있고, 둘 다 시간가변적임이 결정되었다. 주식가격결정에 참여하고 있는 두 요인, 국내시장위험요인과 달러환위험요인의 상대적 중요성을 개략적으로 검정한 결과, 모든 포트폴리오에 걸쳐 국내시장위험요인이 더 큰 비중을 차지하고 있지만, 달러환위험요인도 무시할 수 없는 중요성을 가진 것으로 나타났다.

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우리나라 채권수익률(債券收益率)의 이분산성(異分散性)에 관한 연구

  • Jang, Guk-Hyeon;Lee, Jin
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.13 no.1
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    • pp.203-220
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    • 1996
  • 본 연구에서는 우리나라 채권시장의 변동성 분석과 추정을 위하여 Markov-Switching ARCH (SWARCH)모형과 GMM모형 및 I-GARCH모형을 적용하였다. 관측된 자료는 1993년 1월에서부터 1996년 4월까지의 주별 91일물 양도성 예금증서 수익률이다. 본 연구에서 채권 수익률 분산과정의 추정을 위해 사용하는 SWARCH 모형은 경제나 채권시장의 국면전환으로 말미암아 채권수익률의 변동성이 이질적인 분포에서 오는 경우 서로 다른 분산 국면의 확률적 식별이 가능할 뿐만 아니라 지속성이 GARCH모형보다 작아서 조건부 변동성의 예측력이 뛰어난 모형으로 알려져 있다. 또한 SWARCH모형은 베이즈이론에 의한 확률의 개념으로 국면전환을 추정하기 때문에 주관적인 국면전환시점의 판단이 불필요하다는 장점을 가진다 여러 가지 모형들의 추정결과 I-GARCH 모형과 SWARCH 모형등이 우리나라 단기 채권수익률의 조건부 변동성을 비교적 잘 설명해 내는 것으로 나타났으며 우리나라 단기 채권시장은 1993년 6월부터 1993년 12월초까지, 1994년 7월경부터 1995년 5월경까지 비교적 높은 변동성을 유지하였으며 그후로는 변동성이 등락을 계속하는 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과 아직은 태동단계에 머물러 있는 한국 채권시장의 시계열적 특성을 체계적으로 문서화하고 정교하고 다양한 최근 계량기법을 체계적으로 정리하고 응용하여 시장 참가자들의 기회비용과 시행착오의 기간을 단축시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

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A Study on the Real Time Forecasting for Monthly Inflow of Daecheong Dam using Seasonal ARIMA Model (계절 ARIMA모형을 이용한 대청댐 유역 실시간 유입량 예측에 관한 연구)

  • Kim, Keun-Soon;Ahn, Jae-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1395-1399
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    • 2010
  • 최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.

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An empirical evidence of inconsistency of the ℓ1 trend filtering in change point detection (1 추세필터의 변화점 식별에 있어서의 비일치성)

  • Yu, Donghyeon;Lim, Johan;Son, Won
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.35 no.3
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    • pp.371-384
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    • 2022
  • The fused LASSO signal approximator (FLSA) can be applied to find change points from the data having piecewise constant mean structure. It is well-known that the FLSA is inconsistent in change points detection. This inconsistency is due to a total-variation denoising penalty of the FLSA. ℓ1 trend filter, one of the popular tools for finding an underlying trend from data, can be used to identify change points of piecewise linear trends. Since the ℓ1 trend filter applies the sum of absolute values of slope differences, it can be inconsistent for change points recovery as the FLSA. However, there are few studies on the inconsistency of the ℓ1 trend filtering. In this paper, we demonstrate the inconsistency of the ℓ1 trend filtering with a numerical study.