• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.63-79
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• 2001

비모수적인 효율성 분석기법인 자료봉합분석(Data Envelopment Analysis) 은 현재 학교, 은행, 병원 등 여러 분야에서 각 조직의 효율성을 평가하는데 응용되고 있다. 그러나, 방법론 적용에 있어 상대적으로 비효율적인 의사결정단위의 참조집합이 1개 이상의 효율적인 의사결정단위로 구성되어 있어, 어느 방향으로 개선해야 할지 가이드라인을 제공하지 못하고 또한 효율성 크기에 따라, 비효율적인 의사결정단위의 단계적인 개선 방향을 제공하지 못한다는 불편한 점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 불편한 점을 보완하기 위한 자료봉합분석과 기계학습을 이용한 하이브리드 방법론을 개발하고, 이를 국내 29개 생명보험사에 적용하여 타당성을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1213-1224
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• 2011

관측치의 개수보다 변량의 개수가 더 많은 다변수 상황에서 정규혼합모형을 이용하여 군집분석을 하기 위해서는 비정보적인 변수들을 제거하는 과정이 필수적으로 요구된다. 이와 같은 변수선택과 군집의 동시 처리를 위한 기존 연구의 대부분은 군집별 등분산 가정 하에서 이루어져 왔으며, 비정보적인 변수를 제거하기 위해 주로 벌점화 우도 기법이 이용되었다. 본 연구에서는 약간 변형된 정규혼합모형을 기반으로 비현실적인 등분산 가정을 탈피하면서 효율적으로 비정보적인 변수를 제거하는 새로운 방법을 제공한다. 이 모형에 대한 타당성을 설명하였고, 모수 추정을 위한 EM 알고리즘을 유도하였다. 그리고 모의실험 및 실자료 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.35-47
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• 2004

본 연구는 비모수적 방법인 자료포락분석기법을 이용해 도시철도 운영기관인 서울시지하철공사와 철도청의 수도권 전철부문 및 부산교통공단의 연도별 Malmquist 총요소생산성 지수를 구하고, 이를 생산성의 세 가지 증가요인인 생산적 효율성과 기술진보 및 규모의 경제 효과별로 분해하였다. 이 때 도시철도 운영기관은 노동, 전력, 전동차 및 유지보수와 궤도(또는 자본) 요소를 투입하여 전동차-km를 생산하는 기업형태로 상정되었으며, 분석에는 세 운영기관의 연도별 자료로 구축된 불균형통합자료가 사용되었다. 추정 결과 세 도시철도 운영기관들의 연평균 임금상승률은 생산성 증가율을 상회했던 것으로 나타났다. 또한 생산성 증가에 대한 요인별 기여도는 기술 진보, 규모의 경제 효과, 그리고 생산적 효율성 순이었으며, 각 요인의 기여도는 모두 20% 이상었던 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 생산성 둔화를 방지하기 위해서는 임금인상률을 생산성 증가율 수준으로 조정하는 것이 필요하며, 새로운 기술의 도입보다는 기존 기술의 활용도를 높여 생산적 효율성을 향상시키는 것이 선행될 필요가 있음을 시사하고 있다. 또한 도시철도 운영기관의 생산성 증가율 추정시 편의를 줄이기 위해서는 세 가지 요인들을 모두 고려할 필요가 있음을 시사하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.95-103
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• 1998

회귀모형의 선형성을 검정하는 방법으로서 Azzalini와 Bowman은 회귀모형의 오차항이 정규분포를 따른다는 가정하에서 커널회귀추정량을 이용한 유사우도비 검정이라는 비모수적 방법을 제안하였다. 붓스트랩(bootstrap)기법을 도입하여 그들의 검정방법을 변형한 커널붓스트랩검정이라는 새로운 검정법을 제시하고 모의실험을 통해 검정력을 살펴보았다. 제안된 방법은 오차항의 분포가 정규분포가 아닌 경우에도 적용이 가능하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.37-45
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• 2011

본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.389-398
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• 2002

본 논문에서는 비동질 포아송 과정에 기초한 소프트웨어 오류 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel이 제시한 모형과 신뢰성 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리분포와 라플라스 분포를 이용한 모형을 제시하여 베이지안 추론을 시행하고 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로 기법중에 하나인 깁스샘플링을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제9권3호
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• pp.61-66
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• 1993

본 논문에서는 암반 분류를 위해 물리탐사 결과나 그동안 축적된 시공경험 등의 정성적 자료의 사용을 고려하였다. 터널 설계를 위한 요소(parameter)들이 공간적 상관관계를 갖기 때문에 지구 통계학(Geostatistics)을 이용하였으며, 특히, 비모수적 (non-parametric)방법 중의 하나인 지시 크리깅(indicator kriging) 기법을 사용했다. 최적 분류를 위한 선택 기준으로는 오차에 대응하는 비용(the cost of errors)을 사용했으며, 암반분류는 이분적 분류에 한정하였다. 앞으로, 정량적 데이타가 절대적으로 부족한 터널공사등에서 비교적 많은 양이 존재하는 정성적 데이타의 이용은 절실하며, 이러한 점에서 본 연구가 가지는 의미는 크다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1341-1345
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• 2005

비선형이고 정규분포에 따르지 않는 state-space모형분석에서 순차적 몬테 칼로(SMC)는 유용한 도구 중의 하나이다. 모수와 시그럴을 동시에 추정하기 위해 Monte Carlo particle filters를 사용할 수가 있다. 그러나 SMC는 여러단계의 반복을 요구하는 특별한 particle filtering 기법을 필요로 하게 된다. 본 논문은 particle filtering과 순차적 hybrid Monte Carlo(SHMC)을 결합하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 짱뚱어 자료를 사용하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제18권1호
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• pp.105-138
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• 2009

본 연구는 한강의 수질측정망에서 관측된 오염물질별 연평균 오염도를 이용하여 지난 15년 동안 수질오염도의 공간적 분포에 유의한 변화가 발생하였는지를 분석하였다. 구체적으로 각 오염물질별의 비모수적 커널확률밀도함수를 추정하였고, 연도간 유의한 변화가 있는지 검정하였다. 또한 일반화된 엔트로피 계열의 불평등지수를 구하고, 부트스트래핑 기법을 통해 불평등지수의 차이가 유의한지를 검정하였으며, 순위 상관을 이용하여 오염도 순위의 동태적인 측면을 분석하였다. 분석결과 최근 15년 동안 수질오염도의 불균등 정도는 전반적으로 완화되거나 일정한 수준을 유지하였고, 오염도 순위에 동태적인 변화는 거의 일어나지 않은 것으로 나타났다.