• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.215-219
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• 2002

인터넷의 급속한 성장으로 e비즈니스의 인터넷 사용이 증대되었다. 인터넷 환경에서는 새로운 인터넷 사용자라는 소비자를 대상으로 인터넷 소비자 행동에 관한 연구가 중요한 분야로 자리잡게 되었다. 인터넷상에서의 소비자 행동을 설명하기 위해 온라인 인지절차 (Cognitive process)에 관한 연구로, 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 미치는 영향을 밝히는 연구들이 수행되었다. 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 따른 개인화된 마케팅을 위해서는 웹사이트를 소비자의 특성을 고려해서 개인화된 웹사이트를 운영해야 한다. 개인의 정보 시스템 사용에 대한 설명을 위하여 많은 모형들이 개발되어 왔다. 기술 수용 모형(Technology Acceptance Model: TAM)은 개인의 정보 시스템 수용에 영향을 미치는 요소를 설명하기 위하여 가장 폭 넓게 사용되고 있는 모형이다. TRA 모형에 따르면, 개인의 사회적 행위는 그 행위의 결과에 대한 신념에 의해 영향을 받는다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고객의 신념을 신뢰 (Trust), 유용성 (Usefulness), 사용의 편의성 (Ease of Use), 위험 (Risk), 보안통제 (Security control)로 분류하고, 고객의 실제 사용 (Usage)을 인터넷 뱅킹 환경에서 측정하여 고객세분화에 적용하였다. 세분화된 고객집단을 분류하기 위해서 인공신경망, 판별 분석 기법을 적용하여 웹 사이트에서 사용할 수 있는 개인화 모형을 개발하였다.

• 재무관리연구
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• 제1권1호
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• pp.55-69
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• 1985

1959년(年) 11월(月) St. Louis 연방은행 Review지(誌)에 발표된 통칭 St. Louis 방정식으로 불리는 Miehael W. Keran의 모형은 학계에 지대한 반향을 이르켰다. 동모형은 1919년에서 1969의 50년간의 자료를 토대로 재정정책 및 화폐정책을 대표하는 두 설명변수와 경제활동의 전반적지표로서 국민소득을 종속변수로하여 전자의 후자에 미치는 영향을 계량적으로 파악코저하는 회귀분석인데 만일 방정식이라는 접근방식이 구조적 특징이다. 본 연구는 1965년에서 1980년까지의 새로운 자료에 입각하여 동모형의 이론적 타당성을 비판적으로 검토하고, 또한 통계학적 신빙성을 제고(提高)할 수 있는 개선방안(改善方案)을 모색코저 시도(試圖)한 것이다. 우선 단일방정식(單一方程式) 접근(接近)의 문제점(問題點)인 종속변수의 EXOGENEITY를 시험하기 위(爲)한 소위 Reverse-Causation Argument를 재점검(再點檢)하였고, 이이서 동모형의 Specification을 면밀히 살펴왔다. 특히 이자율의 변동을 설명변수로 도입해서 동변수가 경제활동전반에 끼치는 영향을 추정함으로서 설명변수의 추가적 설정(說定)의 타당성여부를 검토하였다. Keran의 결과가 t, D-W 및 $R^2$ 등의 주요 통제치가 매우 미흡한 수준이였으므로 이들 통계치의 제고(提高)를 위해 Almond-lag 방식을 Cuchrane/Oreutt 기법(技法)과 결합해서 적용하여 Almond의 지연구조에 녹유(綠由)하는 자동상관(自動相關) 효과(效果)를 배제(排除)코저 하였다. 끝으로 본연구대상기간인 '65년에서 '80년간의 역사적 발전을 배경으로 동모형의 적용 결과를 재조명(再照明)함으로서 동모형의 타당성을 살펴봤다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.77-86
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• 2004

데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.

• 인지과학
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• 제17권1호
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• pp.53-74
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• 2006

유사성은 인지구조와 그 처리과정을 설명하는 중요한 개념으로 알려져 있으며 유사성 비교과정을 설명하기 위해 제안된 대표적인 초기모형으로는 다차원 척도모형(Shepard, 1964; Nosofsky, 1991)과 대비모형(Tversky, 1977)이 있다. 그러나 초기 모형에 의해 설명되기 어려운 경험적 연구결과들이 발표되면서 유사성의 개념적 타당성에 대한 의문이 제기되었다. Goldstone(1994)은 유사성이 속성차원간의 정렬과정에서 정의된다고 가정하고, 구조적 정렬 개념을 유사성을 둘러싼 개념적 논쟁들을 해결할 수 있는 유망한 대안으로 제안하였다. 본 연구에서는 우선 초기 유사성모형들의 기본 가정과 알고리즘을 개관한 후 속성차원에 대한 선택적 주의의 임의성이나 속성차원들 사이에 존재하는 상관적 구조와 같이 초기 유사성 모형들에 의해 설명되기 어려운 개념적 문제들을 살펴보았다. 그리고 SIAM(Goldston,, 1994)의 개념적 특징과 알고리즘을 알아본 후 구조적 정렬 개념이 범주화, 명사결합, 유추 추리 등의 인지심리학 분야들에 어떻게 적용되었는지를 개관하였다. 끝으로 자료 주도적 처리와 대안적 처리과정의 가능성과 관련된 SIAM의 한계점을 검토하고 가능한 발전방향에 대해 논의하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.837-848
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• 2021

본 연구에서는 Pfister 등 (2019)에서 제시된 시계열 데이터에 대해서 시간이 지나도 불변하는 인과성(invariant causality)을 갖는 변수를 찾는 방법에 대해서 설명하고자 한다. 시계열에서 주로 이용되는 Granger causality 방법은 인과 관계를 찾기 보다는 선행한 사건과 추후에 일어나는 사건과의 연관성을 찾는 방법이며, 때로는 허위 연관성의 결과를 산출하기도 한다. Chow 검정은 고정된 모형에 대해서 특정 시점 전후의 차이를 검정하는데 이용된다. 기존 방법은 높은 설명을 갖는 모형을 찾는데 중점을 두었는데, 이러한 모형은 환경의 변화에 따라 같은 모형이 유지되지 않을 가능성이 있다. Pfister 등 (2019)에서 제시된 모형은 설명변수와 종속변수 간의 조건부 관계를 찾는데 중점을 두고 있기 때문에, 환경의 변화에도 불변하는 인과성을 찾는데 유용하게 이용될 수 있다. 특히, 거시 경제 데이터는 측정하기 어려운 많은 변수로 인해 설명력이 높은 모형을 찾는 것이 어렵기 때문에, 기존 방법을 이용하기 보다는 Pfister 등 (2019)의 모형을 적용하는 것이 의미가 있다. 본 연구에서는 Pfister 등 (2019)가 제시한 방법을 이용하여 원 달러 환율에 불변하는 인과성을 갖는 거시경제 변수를 찾고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.335-345
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• 2020

본 논문에서는 과거 2차 세계대전 자료 중 Ardennes 전역에서 있었던 실제 전투 자료를 란체스터 모형에 적합 시키기 위하여 로그변환된 선형회귀모형을 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 동일한 자료에 대하여 기존 연구 결과를 고찰하여 모수에 대한 최적해(Global Solution) 결정 문제와 다중공선성 문제들을 확인하였다. 최소제곱 추정법에 의한 모수 추정은 특정 제약조건이나 제한된 후보군을 고려할 경우 최적해를 찾지 못하고 지역해(Local Solution)를 찾을 수 있음으로 주의가 필요하고, 모형에 포함된 변수들은 통계적으로 충분히 유의성을 검토하여 포함해야지 그렇지 않았을 때 모수 추정값들이 왜곡될 수 있다. 모형에 과도하게 많은 설명 변수를 포함하는 경우 변수 간의 상관관계로 인하여 추정값이 왜곡되고 변수의 추가나 제거 시 불안정한 현상들이 발생한다. 이런 다중공선성 문제를 탐색하는 방법은 설명 변수 간의 선형적 연관 관계를 측정할 수 있는 분산확대인자(VIF)로 알려진 통계량에 의해 확인이 가능하며 이를 조치하기 위해서는 상호 연관된 설명 변수들을 제거하여 모형을 단순화해야 한다. 그래서 이러한 문제가 발생하지 않도록 모형을 단순화하고 이해와 설명이 용이한 전투력 손실률 모형을 제안하였고 Ardennes 자료에 대하여 적합한 결과 모수 추정이 안정적이고 자료에 대한 설명과 해석이 용이하다는 점을 입증하였다. 특히, 모수 추정간 선형회귀 모형의 기본적인 가정사항인 독립성, 정규성, 등분산성을 검증하여 자기상관(Autocorrelation) 문제로 독립성이 훼손되어 과대 과소 추정될 우려가 있는 사항을 Cochrane-Orcutt 방법에 의해 변환하여 독립성과 정규성을 보장하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제8권2호
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• pp.109-116
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• 1979

두 개의 변수의 대체효과(substitution effect)를 연구하기 위하여 수요 또는 공급의 모형을 만들었을 경우 이에 관련된 변수들의 이름이 중요시 된다. 실제 관측 자료를 사용하였을 경우 흔히 일어나는 다공선성(multicollinearity) 문제를 다루기 위한 대안으로써 선형회귀선을 예로 들어 능형회귀기법(ridge regression technique)과 요인분석기법(factor analytic technique)을 소개하였으며 이에서 얻어지는 계수(coefficient)를 OLS 추정치로 설명하기 위하여 원래의 자료를 변환하였다. 실지 수요와 공급의 모형이 비선형일 경우 일반적으로 능형회귀나 요인분석을 쓰지 못한다는 점을 감안, 이러한 방법을 자료의 변환방법으로 설명함으로써 비선형모형에서도 다공선성문제를 위하여 능형회귀분석법이나 요인분석기법을 사용할 수 있도록 하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.124-126
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• 2008

본 연구에서는 OECD 가맹국가들을 중심으로 각국의 이동통신서비스의 확산과정에 나타난 특성을 비교분석하였다. 이 과정에서 본 연구는 특히 확산과정을 공유한 확산모형의 존재 가능성을 검토하고, 이에 따라 각국의 이동통신서비스의 확산과정을 공유된 확산과정과 개별 확산과정의 결합으로 구분하여 설명하기 위한 확산모형을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 OECD 가맹국가들의 이동통신서비스 확산과정에 적용한 결과 OECD 가맹국가들의 이동통신서비스의 확산과정은 공유된 확산과정에 의해 의미있게 설명될 수 있었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2009

공간 변화의 동적과정을 시뮬레이션 하기 위한 이론과 모델들은 대, 중, 소규모에 따라 system of cities, city system, cities 로 나눌 수 있으며, 지난 40년 동안 이 각각의 규모에 초점을 맞춘 연구들이 진행되어 왔다. 하지만, 각 규모를 통합하여 도시를 설명하는 이론은 없는 상황이다. 이에 본 연구는 거듭제곱 법칙을 기반으로 한 행위자기반모형을 이용하여 모든 규모에서 설명이 가능한 모형을 제시하고, 이러한 거듭제곱 법칙이 공간패턴 형성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

• 재무관리논총
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• 제13권1호
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• pp.77-92
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• 2007

한국증권시장을 포함한 대부분의 지역증권시장이 미국 뉴욕증권시장의 움직임에 반응하거나 동조현상을 보인다는 사실은 이미 경험적으로 혹은 통계적으로 널리 수용되고 있다. 본 연구는 그러한 반응에 비선형성이 존재하는가를 일별 주가수익률을 데이터로 활용하여 우선적으로 검정한다. 그러한 검정결과에 입각하여 비선형성을 내재화시킨 계량분석모형이 주가수익률을 설명하고 예측하는데 도움을 줄 수 있는가를 확인한다. 본 연구에서는 이러한 비선형성에 관련된 정보를 유도하기 위하여 평활전이(자기)회귀분석모형(STR)을 이용한다. STR모형은 국면전환을 야기하는 전이변수를 명시적으로 확인할 수 있고 다양한 국면전환형태를 모형에 수용할 수 있는 장점을 가지고 있다. KOSPI수익률의 비선형성에 대한 검정결과는 귀무가설인 선형성이 기각되는 것으로 나타났으며, 그러한 비선형성의 형태는 미국증권시장이 하강기에 처한 경우에 상승기에 처한 상태보다 민감한 동조현상을 보이는 것으로 나타났다. 하지만 추정된 STR모형이 주가의 변동을 설명하거나 예측하는데 여타의 모형보다 나은 능력을 가지는가에 대해서는 긍정적인 결과를 얻지 못하였다.