• 한국농공학회지
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• 제38권3호
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• pp.111-111
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• 1996

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.85-100
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• 2023

Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.123-132
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• 2014

인플레이션의 불확실성은 기업투자의 기회비용 산정 등에 어려움을 줌으로써 설비투자를 위축시킬 수 있다. 본 연구에서는 우리나라에서도 이러한 가설의 성립여부를 검정하고자 시변모수(Time-Varying) GARCH모형과 품목별 상대가격 변동성을 통해 인플레이션과 관련된 불확실성을 측정하고 동 불확실성이 기업의 설비투자에 미치는 영향을 살펴보았다. 인플레이션 불확실성을 인플레이션율의 불확실성과 품목별 상대가격 변동성으로 각각 산출하여 추이를 살펴보면 우리나라의 인플레이션율이 구조적으로 낮아진 2000년대 이후에도 인플레이션 관련 변동성이 등락을 거듭하는 모습으로 보이고 있다. 또한, 동 지표들을 활용하여 설비투자와의 관계를 점검한 결과 인플레이션 불확실성은 예상한 바와 같이 기업의 설비투자에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 이러한 인플레이션 불확실성의 비대칭적 효과를 살펴보기 위해 마코프 국면전환 회귀모형(Markov-Switching Regression Model)을 추정한 결과, 인플레이션 불확실성의 투자위축 효과가 경기위축기에 더욱 커지는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3391-3397
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• 2011

굴삭기는 끝단의 작업 장치를 바꿈으로써 다양한 작업을 수행할 수 있어 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 작업자의 조작에 의해 작동되는 굴삭기는 작업자의 숙련도에 따라 그 작업 능률이 차이가 나게 되므로 자동 굴삭기 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 모형 굴삭기를 이용하여 자동 굴삭기 시스템을 제작하였다. 제작된 모형 굴삭기 시스템의 구동을 위해서 두 대를 컴퓨터를 이용하였다. 한 대의 컴퓨터는 작업 지령을 전달하기 위해 사용하고 다른 한 대의 컴퓨터는 굴삭기의 피드백 제어를 위해 이용하였다. 두 컴퓨터 사이의 데이터는 무선 통신을 이용하였다. 굴삭기의 피드백 제어시스템 구성을 위해서는 시변 슬라이딩 모드 제어기를 이용하여 구성하고 실험을 통해 제안된 모형 굴삭기의 성능을 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.689-699
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• 2000

본 논문에서는 홍수유출의 해석·예측을 위한 홍수추적 모형으로서 현재 국내에서 널리 이용되고 있는 저류함수모형을 개선하였다. 유출 해석의 정확성에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나인 매개변수 산정에 최적화기법을 도입하여 기존의 경험식 등에 의한 매개변수 결정의 비객관성을 개선하였으며, 결정된 매개변수들을 시변성으로 취급하고 이의 실시간 자동보정에 퍼지제어를 사용하여 시간에 따른 유역의 변동 특성에 적절히 대응 할 수 있도록 하였다. 또한 홍수유출 해석시 가장 까다로운 문제점 중의 하나인 잔유역 유입량의 처리를 위하여 유역모형과 하도모형을 하나의 단일모형으로 하는 통합저류함수모형을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2016

수문학적 빈도해석은 일반적으로 단변량 형태에 해석이 주를 이루고 있으나, 최근 다변량 해석에 대한 이해와 더불어, 해석 기술 발달에 따라 빈도해석에서도 다변량 해석적 접근이 이루어지고 있다. 기존 다변량 해석 방법으로는 Copula방법 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 특히 가뭄해석에 있어 지속시간과 심도를 동시에 평가하는 2변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 이루어지고 있다. 그러나 기존 해석 방법은 정상성 해석 모형으로서 기상변동성과 같은 시변동성을 고려하는데 한계가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 Bayesian 기반 Copula 함수의 매개변수를 추정함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 2변량 비정상성 빈도해석 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 최근 우리나라와 미국에서 발생한 2013-15년 가뭄빈도에 대한 평가와 동시에 이에 따른 불확실성을 정량적으로 평가하는 연구를 진행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.381-381
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• 2020

자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.83-83
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• 2017

수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

• 재무관리연구
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• 제21권2호
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• pp.183-209
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• 2004

본 연구에서는 금리변동에 따른 헤지수단의 목적으로 도입된 국채선물과 해당 기초자산인 국채현물의 일별 자료를 통해 두 시계열의 상호관계를 변동성에 초점을 두고 Bivariate GARCH 모형인 BEKK 모형과 국면전환 및 백터 오차수정항이 포함된 Bivariate-AR(1)-Markov-Switching-VECM 모형을 이용하여 비교 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 2000년 1월 4일부터 2003년 10월 30일까지이며 분석대상은 일별 국채현물지수와 국채선물지수 935 관측치 이다. 본 연구의 결과 우리나라에서 국채선물과 현물시장의 분석에 있어서 두 시장을 한꺼번에 아우를 수 있는 Bivariate 모형설정의 중요성이 강하게 대두되었다. 특히 본 연구의 분석기간 중에는 국채시장의 상승국면과 하락국면이라는 두 상태보다는 국채가격의 변동성국면이 훨씬 더 강하게 국채시장에 작용하고 있음이 밝혀졌다. 이는 투자자가 보다 나은 헷징결과를 기대한다면 국채시장의 분석시 현물과 선물, 각각의 분산과정뿐만 아니라 공분산과정도 반드시 시계열모형내에서 동시에 고려해야함을 시사하고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.655-669
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• 2018

본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.