• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제17권1호
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• pp.3-22
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• 2008

본 논문은 평활 전이 자기회귀모형(Smooth Transition Autoregressive Model : STAR)을 이용하여 우리나라 이산화탄소 배출량과 경제성장률 시계열의 비선형성과 주기적 행태에 대하여 설명한다. 비선형 검정 결과 이산화탄소 배출량과 경제성장률 시계열 모두 선형성을 기각하며, 주기적인 국면전환을 보이고 있다. 또한 STAR 모형에 근거한 비선형 그랜저 인과관계 검정에서는 선형의 검정 결과와 달리 이산화탄소 배출량과 경제성장률 시계열이 상호간에 유의적이고 강한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.385-391
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• 2022

본 연구에서는 수요 및 공급요인 외 해상운임에 영향을 주는 다양한 변수들을 발굴하고자 다변량 시계열분석을 수행해 보았다. 우선 종속변수에는 해상운임을 대용할 변수로 Shipping Intelligence에서 제공하고 있는 종합운임지수(ClarkSea Index), 벌크선운임(Clarksons Average Bulker Earnings), 탱커선운임(Clarksons Average Tanker Earnings) 등을 활용하였다. 선행연구를 통해 해상운임에 영향을 미칠 것으로 예상되는 세계 해상물동량(World Seaborne Trade), 세계 선복량(World Fleet), 유가(Brent Crude Oil Price), 세계 GDP성장률(GDP World), OECD 산업생산성장률(Industrial Production OECD), 금리(US$ LIBOR 6 Months), OECD 인플레이션(CPI OECD) 등을 독립변수로 설정하여 회귀분석을 수행해 보았다. 데이터는 시계열자료로 1992년부터 2020년까지의 연데이터로 구성하였다. 분석결과 종합운임지수에는 해상물동량과 유가가, 벌크선운임에는 해상물동량만이, 탱커선운임에는 해상물동량, 유가, 산업생산성장률, 인플레이션 등이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국인구학
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• 제27권1호
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• pp.57-80
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• 2004

이 연구에서는 1970년부터 2002년까지의 시계열 자료를 이용하여 우리나라의 사회경제상황이 이혼율 증가에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하였다. Land and Felson(1976)의 거시 동태 사회지표 모형을 바탕으로 경제상황과 남녀 성비, 그리고 이혼 관련법의 개정 등을 분석모형에 포함시켰다. 경제상황에는 여성의 경제활동 참여율, 실업률 그리고 1인당 국내총생산으로 측정된 소득수준을 포함시켰다. 분석의 결과는 실업률과 소득수준이 이혼율의 증가 추이에 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 1인당 국내총생산의 수준이 높을수록 이혼율도 증가하는 분석의 결과는 경제적 호황기에는 이혼율이 증가하고 경제적 쇠퇴기에는 이혼율이 감소한다는 선행연구의 주장을 실증적으로 뒷받침해주고 있다. 그러나 실업률이 증가할수록 이혼율도 높아지는 것으로 분석되고 있는데 이는 혼인의 결정 요인과 관련한 남성 중심의 가설을 뒷받침하고 있다. 이러한 연구의 결과는 경제상황을 구성하는 하위요인(소득수준과 실업률)이 이혼율의 변화에 미치는 영향의 기제가 다름을 보여주고 있다. 사회경제상황 자체보다는 경제상황의 변화가 이혼율의 변화에 어떤 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 회귀분석의 모형에 변화율을 변수로 포함시킬 경우에는 1977년의 가족법 개정만이 이혼율의 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석에서 이혼율에 영향을 미치는 모든 거시적 요인을 통제하지 못하고 있는데, 이는 이 연구의 내적 타당도를 저해하는 요인이 된다. 우리나라의 경우 이혼율은 경제적 상황보다는 오히려 문화적 또는 사회적 요인에 의해서 결정될 수도 있기 때문에 이혼율을 결정짓는 경제적, 문화적, 그리고 사회적 요인들을 모두 포함하는 분석 모형의 개발과 실증 자료를 이용한 검증은 향후의 연구 과제로 남는다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.599-603
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• 2012

본 연구에서는 부정류 계산 모형을 이용한 확률 홍수량 및 홍수위 산정 방법을 개발하고, 이를 한강 살리기 사업이 진행 중인 남한강 구간에 적용하였다. 우선 한강 살리기 사업 전과 후의 하도에 대하여 부정류 계산 모형을 각각 수립하였으며, 과거 발생한 홍수사상을 조사하였다. 사업 전 모형과 최근에 발생한 홍수사상을 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시하고, 추정된 매개변수를 사업 후의 하도에 대한 모형에 적용하였다. 대상 유역에 과거 발생한 홍수사상을 사업 후 모형으로 모의하여 각 홍수사상 별로 최대 홍수량 및 홍수위를 계산하였다. 이때 최대 홍수량 모의 결과들을 빈도해석 대상 자료군으로 사용하여, 연최대치 계열이나 부분 시계열에 대하여 빈도해석을 통하여 확률 홍수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 장기간의 관측자료의 확보가 어려운 국내의 현실을 고려하여, 부분 시계열의 빈도해석 방법을 사용하여 확률 홍수량을 산정하였다. 다음으로 부정류 계산모형의 모의 결과인 최대 홍수량 및 홍수위 자료를 회귀분석하여 수위-유량 관계식을 유도하고, 각 빈도별 확률 홍수량을 관계식에 대입하여 확률 홍수량에 대응하는 확률 홍수위를 산정하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.419-430
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• 2014

전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.54-61
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• 2019

최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.239-254
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• 2021

이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-29
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• 2017

예측 시각적 분석 연구는 다양한 대화식 데이터 탐색 기법을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 줄이는데 중점을 두었다. 대화식 탐색 기법의 목적은 변수간의 관계를 이해하고 알려지지 않은 변수를 예측하기 위한 적합한 모델을 선택함으로서 의사결정권자의 수준에 따른 예측결과의 품질 차이를 줄이는 것이다. 하지만 청소년 신체 성장 데이터와 같이 전체적인 추세가 알려지지 않은 시계열 데이터를 설명할 수 있는 예측 모델을 만드는 것은 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 추세를 가지는 시계열 데이터 단편에서 물리적 성장 값을 예측하기 위한 새로운 예측 방법을 제안한다. 새로운 예측 방법은 특정 시점에서의 데이터 분포를 추정하는 방법으로 실험결과 기존 회귀 모델보다 높은 정확도를 갖는다. 또한 우리는 예측 모델링 과정에서 발생 가능한 불확실성을 최소화 할 수 있는 시각적 분석 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.66-85
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• 2020

본 연구의 목적은 AI 기술 특허(전체)와 주요 신문에 나타난 AI 보도 프레임을 바탕으로 AI 발달과정 추세를 예측하고 이를 기술·설명하는 것이다. 이를 위해 지난 9년간 출원된 한국과 미국 기술특허 요약문과 국내 주요 신문의 AI(Artificial Intelligence) 뉴스 텍스트를 분석하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 토픽모델링과 시계열회귀분석이 사용되었으며, 추가로 네트워크 의제 상관분석과 회귀분석 기법이 사용되었다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Topic 모델링 분석결과, AI 기술특허 요약문에서는 인공지능, 알고리즘 5G(Hot AI 기술) 등의 순으로 확인되었으며, AI 뉴스보도에서는 산업 적용, 데이터 활용과 시장 적용 등의 순으로 확인되어 AI의 사회문화 보도 경향을 나타냈다. 둘째, 시계열회귀분석결과, 상승추세 토픽으로는 사회문화적으로 AI 일상적·문화적 이용과 산업적용 시작이 도출되었다. 하락추세토픽으로는 시스템, 하드웨어 기술 중심으로 나타났다. 셋째, 상관관계와 회귀관계를 활용한 QAP 분석 결과, AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임 간의 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 AI 발달에서 AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다.

• 한국수산과학회지
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• 제35권3호
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• pp.216-222
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• 2002

시계열자료가 가진 자기상관은 추정된 상관관계를 왜곡시키는 요인들 중의 하나로 작용한다. 회귀모형의 잔차항에 자기상관이 있는 지를 검정하기 위해 Durbin-Watson 통계량이 흔히 쓰인다. 잔차항에 자기상관을 가진 회귀모형의 효율성을 향상시키기 위해 yule-Walker 법, 비선형최소제곱법, 최우추정법 및 사전백색화법이 사용되어 왔다. 본 연구는 자기상관으로 인한 상관관계의 왜곡을 방지하기 위한 이들 방법들에 대해 고찰하였다. 사전백색화법을 제외한 앞의 3가지 방법을 20년간의 실제 시계열 자료에 적용하였으며 몬테카를로법을 이용하여 각 방법의 오차변이를 조사하였다. 각 방법의 평균잔차제곱분포의 경우, 최우추정법으로 추정된 평균잔차제곱이 가장 작았으며 분포 범위도 가장 작았으나 각 추정방법 사이에 유의한 차이가 발견되지는 않았다.