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.
This paper empirically examines the relation between stock volatility and volatilities of macroeconomic variables and financial derivative trading. Previous studies have shown that stock volatility has been much greater than volatilities of macroeconomic variables, and their explanatory powers are too weak to confirm hypothesized theoretical relation between stock volatility and macroeconomic volatilities. The test for the relation using Korean data since 1980 verified such a finding. It is argued that this may have been the result from omitting the influence of financial activities on stock volatility. In particular, this paper demonstrates that, by including the volatility of financial derivative trading, stock volatility-macroeconomic volatility relation can not only be explained better, but also the hypothesized significance of macroeconomic volatilities can be restored.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.514-519
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2002
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.
ITS (Intelligent transportation systems) collects real-time traffic data, and accumulates vest historical data. But tremendous historical data has not been managed and employed efficiently. With the introduction of data management systems like ADMS (Archived Data Management System), the potentiality of huge historical data dramatically surfs up. However, traffic data in any data management system includes missing values in nature, and one of major obstacles in applying these data has been the missing data because it makes an entire dataset useless every so often. For these reasons, imputation techniques take a key role in data management systems. To address these limitations, this paper presents a promising imputation technique which could be mounted in data management systems and robustly generates the estimations for missing values included in historical data. The developed model, based on NPR (Non-Parametric Regression) approach, employs various traffic data patterns in historical data and is designated for practical requirements such as the minimization of parameters, computational speed, the imputation of various types of missing data, and multiple imputation. The model was tested under the conditions of various missing data types. The results showed that the model outperforms reported existing approaches in the side of prediction accuracy, and meets the computational speed required to be mounted in traffic data management systems.
This study examines the effect of environmental regulation considering the endogeneity on the productivity of Korean manufacturing industry based on the Porter hypothesis using data from the Mining and Manufacturing Survey, Survey of Research and Development in Korea, and Environmental Statistics Portal from 2003 to 2013 with fixed effect model. In order to eliminate the bias of the missing variables that may occur in the existing studies, we analyze factors affecting productivity such as market competition, R&D investment as explanatory variables. And, in order to eliminate measurement error and inverse causality, we use instrumental variable approach. The main results are as follows. First, our findings that the environmental regulation improve the productivity of Korean manufacturing in the long-run support the Porter hypothesis. Second, our findings suggest that measurement error and reverse causality are main sources of the endogeneity, while omitted variable is not. Finally, environmental technology R&D has reduced productivity in the short-run.
In the integral imaging system for 3D display, we have investigated the image distortions, such as duplication and omission, which are presented in the reconstructed image. We have also discussed the quantitative condition which minimizes the distortion, with several fundamental variables. In addition, we present the experimental results which support the quantitative analysis of the distortion.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.350-352
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2019
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.
In this paper, we develop stepwise regression data envelopment model to select important variables. We formulate null hypothesis to understand the importance of each variable and use Kruskal-Wallis test for this purpose. If the Kruskal-Wallis test does reject the null hypothesis this will imply there is significant fluctuation in the efficiency score relative to base model. And therefore we have to further check the pair of variables that causes the fluctuation in order to determine its importance using Conover-Inman test. The proposed models helps understand the extent of misclassification decision making units as efficient/inefficient when variables are retained or discarded alongside provides useful managerial prescription to make improvement strategies.
The main purpose of this study is to introduce Hauer's(2004) approach that overcomes current accident prediction models' limitation and to apply this approach to Korean situation using fatal accident data on motorways. After developing accident prediction models according to this approach, it is found that AADT and vertical grade could improve fitness of the model, whereas a radius of roads is not related to the number of accidents. The advantage of Hauer's approach is to reduce possibility to eliminate critical variables and to keep uncritical variables when we consider many variables to develop accident prediction models.
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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