• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1021-1026
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• 2017

화학, 제약, 식품 등 여러 분야에서 활용되는 혼합물 실험은 반응변수가 설명변수들의 절대량이 아닌 상대적인 혼합비율에 의해 영향을 받고 구조상 공선성이 존재하게 되는 성질이 있으며 양적인 반응변수들에 대한 실험이 많아 대부분 정규분포를 가정하고 선형모형을 적용하여 분석하고 있다. 이 논문에서는 반응변수가 계수형인 혼합물 실험의 사례로 Chen 등(1996)에 소개된 종양 억제 효과에 대한 실험에 나타난 지방, 탄수화물, 섬유질과 같은 식이요법 관련 혼합물 성분들과 종양 발현 여부인 계수형 방응변수를 갖는 자료를 대상으로 셰페의 2차 다항모형과 성분들간의 비선형적 관계를 보완하기 위해 대안으로 제시된 베커의 수정 모형들, 그리고 공선성을 완화하기 위해 제시된 Akay와 Tez(2011)의 성분비 변환 모형을 설명변수들의 선형결합으로 활용하여 설정한 로지스틱회귀모형들을 분류 정확도 기준을 적용하여 비교하고 결과를 설명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.369-378
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• 2013

원-달러 장외 외환 시장은 1990년말 외환위기 및 2008년 서브프라임 위기때 극심한 변동성을 보였으므로 변동성 연구에 적합한 특성을 띤다. 본고는 ARCH 모형에 기반해 옵션 가격 결정 모형을 제시한 Duan, Heston and Nandi의 GARCH 모형으로 외환 옵션 시장에서 변동성의 특성이 옵션 가격에 반영되는 정도를 분석해 보았다. 2006년 5월부터 2013년 1월까지 원-달러 장외시장에서 거래되는 옵션 자료에 대해 본고는 세 가지 모형(Black and Scholes, Duan, Heston and Nandi)간의 설명력을 비교했다. 최우추정법으로 계산된 모수를 고정하고 전일 내재 변동성을 이용하여 당일의 이론 가격을 구해 오차를 계산하면 Duan 및 Black and Scholes 모형 모두 약 0.1% 수준을 보인다. 다만 Heston and Nandi는 상기 두 모형에 비해 큰 오차값을 가지며 또한 만기가 길어지면 설명력이 약해진다. 따라서 원-달러 외환 옵션시장의 경우 Duan 또는 Black and Scholes 모형을 이용하여 가치를 측정하는 것이 유용할 것으로 사료된다. 또한 정책적 시사점으로는 외환 현물 시장의 과거 변동성 평균이 14% 전후에서 형성되었으므로 내재 변동성 5%전후에서 외환 옵션 등을 매매하는 것은 매도자에게 대규모 손실을 초래할 수 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.73-77
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• 2004

종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.

• 재무관리연구
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• 제11권1호
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• pp.97-122
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• 1994

시장균형상태(市場均衡狀態)의 조건(條件)하에서 주식의 기대수익률을 설명할 수 있는 가격결정(價格決定) 요인(要因)이 무엇을 의미하는가를 규명하는 일은 증권시장을 설명하기 위한 중요한 과제이다. 본 논문의 연구 목적은 재정가격결정모형(栽定價格決定模型)을 적용하여 주식수익률에 대한 요인(要因)을 분석(分析)하고, 최적 포트폴리오 구성 주식수와 유의적인 가격결정 요인 및 이들이 설명하는 경제적(經濟的) 의미(意味)를 찾는데 있다. 특히 ML방식의 요인분석 과정에서 헤이우드 상황(狀況)(Heywood case)을 확인하고 정밀한 요인(要因)의 추정을 위하여 이를 제거하였으며, 헤이우드 상황(狀況)이 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석(實證分析) 결과(結果) 요인분석에서 최적 포트폴리오 구성 주식수는 35개이며, 이때의 가격결정(價格決定) 요인수(要因數)는 $2{\sim}3$개 정도이다. 그리고 주식의 가격결정요인으로 일관성 있게 설명하는 경제변수(經濟變數)로는 종합주가지수, 산업생산성지수, 실업률지수, 기업소규모지수 등이다. 그리고 Heywood case 발생 표본은 균형모형 설정에 교란요인이 됨을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1293-1296
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• 2007

본 연구에서는 현재 우리나라 홍수통제소에서 홍수예보를 위해 운영되고 있는 홍수예측모형에 대하여 개략적으로 설명하였으며, 특히 수문학적 홍수예측모형과 수리학적 홍수예측모형에 대한 운영 현황을 언급하였다. 또한 기 구축 운영 중인 구간에서 수리학적 모형의 정확도 향상을 위하여 필요한 사항들에 대한 개선방안을 도출하였으며, 본 연구결과를 통하여 향후 모형의 개선 과업에서 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 모형의 개선은 인근 주민들에게 보다 정확한 홍수정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.703-724
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• 2022

다변량 경시적 자료 분석은 반복 측정된 자료에 존재하는 상관관계를 올바르게 추정하면서 자료를 분석해야 한다. 경시적 연구에서는 다변량 경시적 자료가 주로 생성되지만, 기존 통계적 모형은 대부분 단변량으로 분석되어 다변량 경시적 자료에 존재하는 복잡한 상관관계를 제대로 설명하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 상관관계를 설명하기 위해 공분산 행렬을 모형화하는 다양한 방법에 대해 고찰한다. 그 중 수정된 콜레스키 분해, 수정된 콜레스키 블록분해와 초구분해를 살펴본다. 그리고 일반화 자기회귀모수 행렬이 가지는 희박성 문제를 해결하기 위해 베이지안 방법을 이용하여 청소년 패널 데이터를 분석한다. 청소년 패널 데이터는 다변량 경시적 자료이며, 반응 변수로는 학교 적응도, 학업 성취도, 휴대전화 의존도를 고려한다. 자기 상관 구조와 혁신 표준 편차 구조를 달리 가정하여 여러 모형을 비교한다. 가장 적합한 모형에 대해 학교 적응도와 학업 성취도에 대해 모든 설명 변수가 유의미하며, 휴대전화 의존도가 반응 변수일 때 사교육 시간을 제외한 모든 설명 변수가 유의미한 것으로 나타난다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2012

로지스틱회귀모형에서 반응변수가 주어졌을 때 설명변수의 조건부 확률분포의 로그-밀도비는 어떤 설명변수가어떻게모형에포함되는지에대한변수선택문제에서유용한정보를제공한다. 설명변수의 조건부 확률분포가 좌우대칭이 아닌 경우 감마분포로 가정하는 것이 적절하다. 여러 가지 모의실험을 수행한 결과를 보면, $x{\mid}y$ = 0과 $x{\mid}y$ = 1의 두 분포가 겹치는 경우에서는 x항과 log(x)항 모두 필요하다. 그리고 두 분포가 분리된 경우에는 x항 또는 log(x)항 중 하나만 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.141-149
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• 2013

로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.

• 한국인구학회:학술대회논문집
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• 한국인구학회 2006년도 후기학술대회 및 정기총회
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• pp.193-230
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• 2006

본 논문은 국가별 추계인구와 미래 9개년 인구관련 설명변수들의 추정값을 통하여 적정인구 모형을 구형하고 한국의 적정인구를 추정하는데 목적이 있다. 후생을 고려한 생산함수 확장모형, 세계 176개국의 표본자료 그리고 다중회귀분석을 이용하여 $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구를 추정하고 그 추세곡선을 나타내는 것이다. 모형의 종속변수는 UN에 의한 세계각국의 추계인구이고, 설명변수는 9개 변수 즉 PPP GDP, 인접지역 경제통합율, 교육수준, 영어구사비율, 국토유효면적, 에너지량, 기온, 수자원량, 무역거리이다. 연구결과는 다음과 같다. $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구는 $4,350{\sim}4,950$만명으로 추정되며, 2000년${\sim}$2050년은 $4,700{\sim}5,010$만명, 2050년${\sim}2100$년은 $4,770{\sim}4,400$만명이 된다. 2125년 최저점 4,350만명을 통과한 후 점진적으로 2300년의 4,870만명으로 접근해 갈 것으로 추정된다. 연구결과의 시사점은 네 가지이다. 첫째 한국의 적정인구가 2125년을 기준으로 이전은 감소 이후는 증가 추세일 것이므로 정책결정시 적정한 목표인구를 설정해야 한다는 점이다. 둘째 현 추세로 진행되면 2050년 이후 적정인구가 추계인구보다 $500{\sim}600$만명 더 많아진다는 점이다. 셋째 2125년 이전의 적정인구는 좁게 $4,770{\sim}4,545$만명으로서, 출산율 향상을 통한 적정인구의 유지 노력이 필요하다는 점이다. 넷째 적정인구 추세의 기복은 출산기피로 인한 인구감소 때문으로 출산지원과 입양 및 이민 유입의 정책에 따라 변화될 수 있다는 점이다.