본고(本稿)에서는 공적분방법(共積分方法)을 이용한 우리나라의 수출함수(輸出函數) 추정(推定)을 시도하였다. 이를 위하여 수출물량(輸出物量), 교역상대국(交易相對國)의 소득(所得), 수출품의 상대가격(相對價格)으로 이루어지는 수출수요함수(輸出需要函數)를 가정하고 각 변수에 대한 단위근(單位根) 검정(檢定)과 추정식의 공적분(共積分) 검정(檢定)을 실시하였다. 단위근(單位根) 검정(檢定) 결과(結果) 해당 변수 모두가 단위근(單位根)을 갖는 것으로 판명되었으나, 이들 사이에 유의한 공적분관계(共積分關係)는 발견되지 않았다. 공적분(共積分)이 존재하지 않는다는 것은 수출수요함수(輸出需要函數)에 누락된 변수(變數)가 있을 가능성을 시사하는 것으로 해석할 수 있다. 본고의 후반부에서는 이같이 누락되어 있는 변수들의 총체를 비가격경쟁력(非價格競爭力) 변수로 명명하고 이를 Kalman Filtering 방법으로 추정하고자 하였다. 추정결과, 얻어진 비가격경쟁력(非價格競爭力) 계열의 시간경로 모습은 대체적으로 선험적 기대에 부합하였으나 이로 인한 소득(所得) 및 가격탄성치(價格彈性値)의 변화는 몇가지 이론적인 근거에서 기대하였던 크기에 미흡하였다.
논문은 주식가격의 변동성과 거시경제변수 및 파생상품거래와의 관계를 실증적으로 분석한다. 이전 연구들에서 밝혀진 바와 같이 주식수익률의 변동성은 거시 경제변수의 변동성에 비해 훨씬 크게 나타날 뿐 아니라, 변수의 설명력도 약해서 거시경제변수-주식가격 변동성의 이론적 관계를 확인하기에 충분하지 않다. 1980년 이후의 한국 데이터를 사용한 분석의 결과도 이런 결과를 확인해 준다. 그러나 이들 결과는 금융활동 변수들이 누락되었기 때문일 수 있다. 이 논문은 특히 파생상품 거래의 변동성이 주식수익률 변동성을 상당 부분 설명할 수 있을 뿐 아니라, 거시경제 변수의 설명력도 복원시킬 수 있음을 확인해준다.
우리는 유머문서의 추천을 위해서 문서 정보, 사용자 정보, 공통 등급매김 정보 등을 모두 이용하는 4 개의 관찰 변수와 이들간 관계의 학습을 위한 은닉변수를 사용한 확률모델을 구축하였다. 이 모델은 학습된 은닉 변수와 가시 변수 간의 관계를 통해 누락 관찰 데이터에 대해서도 추정값을 유도해 낼 수 있으므로 등급매김 정보가 부족하거나 새로운 사용자와 문서의 도입시에 안정적인 추천 성능을 보여 줄 수가 있다. 또한 확률 모델의 학습을 위해서 EMl 알고리즘을 이용하였는데 저평가된 데이터의 이용도를 높이기 위해서 추천을 반대하는 확률 모델을 따로 두고 이들간에 분류모델(classification model)을 두어서 추정값을 분류해내는 방식을 취한다.
지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 Porter 가설을 기반으로 내생성을 고려한 환경규제가 한국 제조업의 생산성에 미치는 영향을 2003년부터 2013년까지의 "광업 제조업조사", "과학기술통계" 및 "환경통계 포털" 자료를 이용하고 패널고정효과 모형을 사용하여 분석했다. 기존 연구들에서 발생할 수 있는 내생성 중 누락변수편의를 없애기 위해 시장경쟁정도, 산업별 R&D 투자금액, 시장개방도 및 진입 퇴출율과 같이 생산성에 영향을 미치는 요인들을 설명변수로 포함하여 분석했으며, 측정오차 및 역인과성을 제거하기 위해서 도구변수 추정법을 이용했다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 환경규제는 장기적으로 한국 제조업의 생산성을 개선시켜 Porter 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 둘째, 누락변수에 의한 내생성은 분석결과에 큰 영향을 미치지 않았으나 측정 오차 및 역인과성에 의한 내생성은 환경규제의 효과를 과소평가 시키는 것으로 분석되었다. 마지막으로 환경기술 R&D은 단기적으로 생산성을 감소시켰다.
집적결상법으로 3차원 영상을 재생하는 경우 재생영상의 일부분이 중복 또는 누락되는 왜곡현상이 나타난다. 본 논문에서는 이러한 왜곡현상의 원인을 분석하고 정량적 해석을 시도하였다. 집적결상에서 사용 가능한 몇 가지 기본적인 변수들을 도입하여 왜곡을 정량화하고 최소화될 조건을 조사하였으며, 그 특성을 실험을 동해 확인하였다.
프로그램 슬라이싱은 처음 발표된 이후로 지금까지 다양하게 연구되어 테스팅, 디버깅, 개발, 유지 보수 등 다양한 분야에서 사용되어 왔다. 프로그램 슬라이싱을 수행하기 위해서는 기준이 되는 변수에 대해 소스코드 내에 존재하는 모든 라인들에 대해 의존성을 계산하여 프로그램 슬라이싱을 수행하게 된다. 하지만 지정된 변수에 대해서만 의존성 계산을 수행하기 때문에 프로그램을 실행 가능하게 하는 정보들에 대해서는 누락될 수 있고 이 경우의 프로그램 실행은 보장되지 않을 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 concolic testing 기법을 이용하여 기준이 되는 변수에 대한 의존성 있는 구문들을 추출하고 프로그램 실행에 요구되는 구문들을 같이 추출해낼 수 있는 프로그램 상호작용 슬라이싱 기법을 제안한다.
본 연구는 주요변수를 선정하는 기법을 개발하기 위해서 단계적 회귀와 변수들의 효율성을 평가하기 위해 사용되는 자료봉합분석을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해서 먼저 단계적 회귀를 이용하여 중요 변수들을 일차적으로 선정하고, 선정된 각 변수들의 중요도를 이해하기 위해 귀무가설을 세웠고, 중요 변수를 선택하기 위해 Kruskal-Wallis 검정을 사용했다. 또한 해당되는 변수를 Conover-Inman 검정을 사용하여 변동이 발생하는 각 변수들의 우선순위를 결정하였다. 따라서 그 결과, 많은 변수들과 DEA(Data Envelopment Analysis)의 한계를 극복하기 위해 원래 계획된 변수들 중 기준에 의해 원래 유지된 변수와 높은 연관성을 가진 변수들을 남기는 방식으로 변수를 선정하는 기법을 개발한 Jenkins의 기존연구에서는 I2, I4, I5, I6 변수가 누락되었고 I1, I3 변수만이 DEA에 사용되었지만, 본 논문에서 제안된 모델의 효율성 결과로는 I2와 I4 변수를 각각 유지하였다. 본 연구는 다른 문헌에서 단계적 변수의 선택을 보여주기 위해 같은 데이터 집합을 사용하였는데, 여기서 Jenkins의 연구와 같이 변수 I6과 I1, I2를 삭제하였고, I3, I4, I5는 유지하였다. 결론적으로 단계적 회귀 DEA 모델을 사용하여 긴 계산적 절차 없이 변수 선택이 가능함을 발견했으며 기존 연구의 데이터를 적용하여 제안된 모델을 검증하였다. 개발한 DEA모델 결과는 상호 변수에 따라 포함되거나 생략할 수 있기 때문에 실제 현실 상황에서의 지식과 경영적 판단에 매우 유용할 것이다.
사고예측모형은 도로에서 발생한 교통사고자료를 통계적으로 모형화한 것으로 종속변수는 과거의 사고건수가 되고 설명 변수로는 주로 사고가 일어난 장소의 도로 기하구조 조건, 교통조건, 운영조건 등 도료의 속성자료가 이용된다. 기존의 사고예측모형의 한계를 극복하고자 새로운 방안인 Hauer의 연구를 구체적으로 소개하고 이를 국내 고속도로 사망사고자료를 통해 적용하였다. Hauer의 방법론에 의한 사고예측모형을 구축한 결과 AADT와 종단구배를 통해 사고예측모형의 적합도를 상당히 높일 수 있었으나, 곡선반경은 사고건수와 직접적 인 관련이 있는 것으로 파악되지 않았다. 이러한 사고예측모형은 기존의 모형과 비교 시 여러 설명변수 중 어떤 변수가 모형에 도입되어야 하는지를 결정할 때 분명한 근거를 지니기 때문에 중요한 변수가 누락되거나 혹은 중요하지 않는 변수가 도입될 가능성 이 낮아지는 장점을 지니고 있다.
식생지수 시계열 자료를 이용한 식생 및 토지피복 모니터링을 수행하기 위해서는 구름으로 인한 누락 및 왜곡된 식생지수 문제를 먼저 해결해야만 한다. 특히 한반도와 같이 여름철 집중 호우기에 대부분의 영상에 구름이 존재하는 경우 이들 구름화소를 제거하거나 복원하지 않을 경우, 분석 결과에 상당한 왜곡이 발생하거나 특정 시기의 영상자료를 분석에 반영할 수 없는 경우가 발생하게 된다. HANTS 알고리즘은 이 같은 구름 화소 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로 연중 식생지수의 변화는 비교적 단순한 반복적 주기함수의 형태를 가지므로 소수의 cos 함수를 이용한 푸리에 근사식으로 전체 연중 식생지수를 표현할 수 있다는 가정에서 출발한다. 이 때 구름화소로 인한 원식생지수와의 차이가 특정 임계값을 초과하였을 경우 해당 관측치를 근사과정에서 제외함으로써 구름의 영향을 받지 않은 식생지수 시계열 자료만을 이용하게 된다. 이 과정을 수행하기 위해서는 몇몇 제어변수의 설정이 필요한데, 본 연구에서는 한반도와 같이 특정 시기에 장기간 구름이 분포하는 상황에서 최적의 식생지수 복원을 위한 HANTS 알고리즘의 제어변수를 선정하고 재구축된 식생지수를 평가하였다. 이를 위한 실험으로 2002년 대전 지역의 MODIS Terra 식생지수 시계열 영상을 대상으로 HANTS 알고리즘을 주요 식생피복별로 적용해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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