본 논문에서는 adaptive lasso 방법을 이용하여 단위근의 존재 여부를 판단하는 방법에 대해 연구하였다. 최근 원 시계열에 상수항과 선형 추세가 포함된 ADF-회귀모형식을 adaptive lasso로 추정하여 단위근을 식별하는 방법이 제안되었으나, 미지의 선형 추세가 존재할 때 검정력이 떨어지는 것으로 나타났다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ADF-회귀모형식을 적합시킬 때 원 시계열 대신 선형 추세가 제거된 시계열을 사용하는 수정안을 제안하였다. 그리고 수정안에서는 일차적으로 선형 추세를 제거한 후 모형식을 적합시키기 때문에 ADF-회귀모형식 중 상수항과 선형 추세를 모두 포함하지 않는 모형식을 사용하였다. 기존의 방법보다 수정안을 사용할 때 단위근의 존재를 판단하는 검정력이 향상되는지 모의실험을 통해 검토하였으며, ADF 검정과 DF-GLS 검정과의 비교 실험도 진행하였다. 모의실험 결과 adaptive lasso를 이용하여 단위근의 존재를 판단할 때 원 시계열보다 추세가 제거된 시계열을 사용하는 경우가 높은 정확도를 가지며, 자료의 개수가 충분히 많을 때 단위근을 잘 판단함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 선형 추세 제거 서브시퀀스 매칭을 정의하고, 이를 효율적으로 수행하기 위한 인덱스 기반 해결책을 제안한다. 이를 위해, 먼저 윈도우 자체의 선형 추세가 아닌 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 선형 추세를 제거하여 얻은 새로운 윈도우인 LD-윈도우 개념을 제시한다. 다음으로, LD-윈도우를 이용하여 제안하는 인덱스 기반 해결책의 이론적 근거인 하한 조건을 제시하고, 이를 정형적으로 증명한다. 이러한 하한 조건에 기반하여, 본 논문에서는 또한 인덱스 구성 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안하는 인덱스 기반 해결책의 우수성을 입증한다.
본 연구에서는 서울지역 오존의 기상상태와 추세경향에 따른 고농도 현상을 모수적 방법인 비선형회귀모형(nonlinear regression model)으로 모형화 하였다. 여기서는 1995년부터 1999년까지의 자료로부터 오존과 고농도 현상에 영향을 줄 수 있는 기상상태와 추세경향 등을 순차적으로 추가함으로써 고농도 현상을 예측하는 모형을 추정하였다.
조각별 선형 추세 모형에서의 변화점은 1차 차분한 시계열의 평균 변화점과 일치한다. 그러므로 1차 차분한 시계열의 평균 변화점을 탐색하면 조각별 선형 추세 모형의 변화점을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 사실에 근거하여 원 시계열이 아닌 1차 차분한 시계열의 단순이동평균을 이용하여 원 시계열의 기울기가 변하는 변화점을 탐색하는 방법을 제안하고, 이에 대한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 오차항들이 서로 독립인 경우뿐만 아니라 오차항들 사이에 강한 양의 자기상관이 존재하는 경우에도 변화점의 개수를 잘 추정하는 것으로 나타났다.
본 연구는 우리나라 강수자료 중 90년 이상의 자료를 보유한 지점(서울, 인천, 목포, 부산)에 대해서 변화도 분석과 Singular Spectrum Analysis(SSA)를 사용하여 자료의 주성분 및 주기성을 분석하였다. 각 자료의 변화도 분석결과 1907에서 2004년까지 98년간의 장기변화 중 선형추세에 의한 강우변화량은 23-11mm/mon 증가한다. 선형추세에 의한 년 강우변화량은 276-132mm/yr 이며 증분의 약 65%가 8월 증가량으로 과거 30년 강우분포는 7월에만 피크를 가지나 최근 30년의 강우분포는 7월과 8월에 비슷한 피크를 가지는 변화를 보일 뿐 아니라 지역에 따라 상이한 분포 양상을 보였다. 강우의 선형적 증가와 함께 변화폭도 증가하며 서울, 인천지역이 목포, 부산지역보다 큰 증가 양상을 보였다. 월 변화패턴과 선형추세 등 확정적 변화를 제거한 anomaly는 장기 변동과 각 달에 대해 다른 변동 폭을 가지는 noise의 합의 형태로 나타난다. Moving ave rage를 이용한 장기변동양상은 특정 주기를 가지지 않을 뿐만 아니라 변동 폭도 noise의 변동 폭에 비하여 미소하다. SSA결과 첫 번째 주성분이 전체변화의 1.7%이며 30번째 성분은 전체변화의 약 1% 정도로 장주기의 변화를 보였으나 전체자료에 비해 각 요소들이 설명하는 비중이 상당히 낮았다.
군 통신도 앞으로 상용에서의 이동통신 시스템이나 ATM(Asynchronous Transfer Mode), 위성통신과 같은 첨단 통신방식으로 발전하는 추세에 있으므로 전술제대 단위로 위치보고체계의 통신망을 구성한다면 상호운용성(Interoperability)면에서 중대한 문제점이 발생할 수 있다. 한편 장차전의 양상은 화력전, 입체 고속 기동전으로 가는 추세이며 기갑/기계화부대는 비선형 기동전의 주역으로서 적의 취약점을 포착하는 즉시 민첩한 기동전투력으로 종심공격을 실시하여 적에게 불리한 비선형의 전장을 적극적으로 조성하고 주도권을 행사하는 전술작전 능력을 발휘한다
많은 산업체나 농업 현장에서 실험이 행해질 때 블록내 실험단위에서의 처리가 시간적 또는 공간적으로 제약을 받는 경우가 빈번히 발생하게 되는데 이러한 경우 처리는 확률화에 따르기보다는 조직적인 순서에 따라 행해지게 된다. 이때 처리 효과가 블록내에서 나타날 수 있는 시간적 또는 공간적 추세에 독립적으로 추정되도록 순서가 설계된 실험계획을 추세무관 블록계획이라 부른다. 본 논문에서는 먼저 추세무관 블록계획의 성질을 살펴 그 필요성에 관해 약술하고 다음으로 선형추세무관 블록계획의 생성을 위한 두 알고리즘을 소개한다. 하나는 Bradley와 Odeh(1988)에 의해 고안된 알고리즘을 보완하였고, 다음은 존재하는 모든 가능한 계획을 발생시키는 알고리즘을 제시하였다.
구간별 상수 구조를 가지는 관측값으로부터 변화점을 식별하기 위해 FLSA가 자주 사용되고 있다. FLSA는 총변동벌점을 이용하기 때문에 평균 수준이 단조성을 가지는 경우에는 변화점 식별에서의 일치성이 보장되지 않는다는 특징이 있다. ℓ1 추세필터는 오차제곱합과 기울기 차이에 대한 ℓ1 벌점의 합을 목적함수로 가지는 구간별 선형 구조 추정방법으로 구간별 선형 구조에서의 변화점을 식별하기 위해 활용할 수 있다. 한편, ℓ1 추세필터의 경우에도 총변동벌점을 이용하므로 FLSA와 마찬가지로 변화점 식별에 있어서 비일치성을 보일 것으로 예상할 수 있는데 이와 관련된 연구는 아직까지 많이 이루어져 있지 않다. 이 연구에서는 모의실험을 통해 구간별 선형 모형에서 변화점을 식별하기 위해 사용되는 ℓ1 추세필터의 비일치성에 대해 살펴본다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권6호
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pp.945-957
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2009
의약학 분야에서는 여러 집단에서 하나의 반복요인을 가지는 반복측정 자료가 많이 사용된다. 이 논문에서는 대조군과 처리군들의 시간에 따른 반응값의 선형추세를 비교하기 위하여 각 개체의 기울기를 추정하고 추정된 기울기들에 의해 생생된 표본으로 F-test, Jonckheere-Terpstra test, updated control group procedure를 이용하여 대조문과 처리군들의 차이를 검정하는 방법을 제안하였다. 모의실험 (Monte Carlo Simulation)을 통해 실험유의수준(experimental significance level)과 검정력(power)을 비교하였다.
본 연구에서는 한반도 주변 해역의 해수면 및 수온, 염분의 선형 추세 분석을 위한 종합 회귀 도표를 개발하였다. 현장 관측 자료는 품질 관리 과정을 거쳤으며 객관 분석 자료와의 경험적 직교 함수 비교를 통해 검증하여 사용하였다. 종합 회귀 도표를 통해 기존의 연구 결과들과 유사한 선형 회귀 값을 확인하였고, 1983년부터 2013년 기간동안에서의 5년에서 30년 단위의 변동률을 추가로 제시하였다. 본 연구에서 제시된 정량적 결과가 향후 해양 장기 추세 관련 연구의 기준 값으로 유용하게 사용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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