• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.493-504
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• 2017

통계청 인구총조사의 출생아 수 자료는 우리가 쉽게 접할 수 있는 가산 자료이며 국가경쟁력 제고를 위한 정부의 출산정책 결정 및 그 기대효과 분석의 기반이 되는 자료이다. 출생아 수 자료 분석에 있어서 포아송 모형 등 가산 모형이 우월하다는 선행 연구결과에 의하여 가산 모형을 통한 자료 분석방법이 활용되고 있다. 이 때 가산 모형에서 가장 많이 사용하는 포아송 모형은 균등상포라는 제한적인 가정을 토대로 하기 때문에 출생아 수 자료 분석에 이 포아송 모형을 그대로 적용한다면 정보의 손실과 편향추정을 피할 수 없게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Ghosh 와 Kim (2007)은 영 과잉과 부족으로 인한 과대산포와 과소산포를 동시에 설명할 수 있는 영 변환 모형 (zero-altered model)을 제안하였다. 본 논문에서는 Ghosh 와 Kim (2007)의 영 변환 모형을 적용하여 실제 출생아수분포에서 영 변환 모형의 산포형태모수 ${\delta}$를 도출하고 그 역할에 대하여 분석한다. 그리고 관측분포에서의 산포형태모수 ${\delta}$와 이론적분포와의 차이를 비교하기 위한 적합도 검정통계량과의 유사성을 확인한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.199-201
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• 2003

본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.867-874
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• 1994

유량이 매우 작은 갈수기(渴水期)에 자연하천으로 방류된 비보존성 오염물질의 이동 및 화학적, 생화학적 변환과정의 복잡성을 구명하기 위해서 이송, 확산, 변환 그리고 하천수로에 존재하는 저장대(貯藏帶)에서 오염물질의 저장 및 교환과정을 규정하는 한 쌍의 방정식으로 이루어진 수학적 모형을 개발하고 이의 해를 수치해석적인 방법에 의해 구하였다. "저장-변환 모형"이라 명명된 본 수화적 모형은 갈수기(渴水期) 하천에서의 비보존성 오염물질의 혼합 및 변환 메카니즘의 비정규분포적인 특성을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 개발되었다. 모형의 모의결과, 농도-시간곡선의 전체적인 형태, 첨두농도, 그리고 첨두농도에 도달하는 시간 등에 있어서 저장-변환 모형이 종래의 1차원 확산모형보다 실측자료에 더욱 정확하게 일치한다는 사실이 밝혀졌다. 본 연구에서 개발된 저장-변환 모형은 웅덩이-급여울 연속구조로 이루어진 하천에서의 오염물질의 이동 및 변환거동을 예측하는 모형으로서 1차원 확산모형에 비해 월등히 개선된 모형으로 밝혀졌다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.529-538
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• 2017

Ghosh와 Kim에 의해 소개된 영 변환 모형은 0이 많거나 적을 때 계수형 자료(count data)를 분석하는 모형이다. 이 모형의 산포형태모수는 평균과 분산, 0 확률로 구성되며 ${\mu}$와 ${\sigma}^2$의 관계에 따라 2가지 형태를 가진다. 본 논문에서는 ${\sigma}^2{\geq}{\mu}$일 때, Ghosh와 Kim 영 변환확률 모형의 모수 ${\delta}$에 대한 영향함수를 도출하였다. 도출한 영향함수의 타당성을 검증하기 위해서 인구주택총조사 자료를 이용해 관측치가 제거된 경우에서 영향함수로 도출한 ${\delta}$ 추정치 변화값과 직접 계산한 ${\delta}$ 추정치 변화값을 비교하였다. 그 결과 영향함수는 ${\delta}$의 변화를 매우 정확히 추정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.237-246
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• 2012

다중 변환점(multiple change-point) 추론에 있어 소량자료에 관한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 소량 자료의 다중 변환점 추정을 위해 베이지안 비중심(noncentral) t 분포 변환점 모형을 제안하고, 제안된 모형 추론을 위해 메트로폴리스-해스팅스를 포함한 깁스 샘플링(Metropolis-Hastings-Within-Gibbs sampling) 알고리즘을 이용하였다. 모의실험 및 태풍 발생 수의 실증 분석결과는 제안된 모형과 알고리즘의 우수성을 보여 준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1439-1444
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• 2004

이어도 기지에서 관측된 파랑 자료는 주변 수중 암초 또는 지형의 영향을 받으므로 수중 암초의 영향을 받지 않는 지역을 대표하는 주변 대표 파랑 자료로의 환산이 필요할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 이론적인 쇄파 모형(Lee, 1993)을 통하여 변환기술상 문제점을 파악하고 원형 천퇴에서의 수치실험을 통하여 천퇴 후면에서 파랑의 변형 정도를 파고비를 통하여 분석하였으며 이를 토대로 이어도 수중 암초에서의 파랑 변형이 관측 지점의 파고에 리치는 영향을 평가하였고 그 결과를 관측 치와 비교${\cdot}$분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.327-340
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• 2008

본 연구에서는 오차항이 AR(1)을 따르는 회귀모형에서 올바른 추론을 도출하고자 모형식별의 문제를 다루었다. 이를 위해 Box-Cox 변환된 회귀모형을 고려하여 (i) Box-Cox 변환모형과 AR(1) 오차에 대한 동시 검정, (ii) AR(1) 오차가 존재하는 모형에서의 Box-Cox 변환모형에 대한 검정 그리고 (iii) 모형이 Box-Cox 변환되어 있을 때 오차가 AR(1) 과정을 따르는지에 대한 LM 검정통계량을 유도하였다. 특히 LM 검정방법에서 여러개의 모수가 비선형관계를 형성하고있어 정보행렬의 추정은 계산상 매우 어렵다. 따라서 정보행렬의 원소에 대한 기대값을 구함에 있어 Taylor전개를 이용하여 정보행렬을 구하고 이에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_E$)를 제안하고 모의실험결과 $LM_E$가 기존의 헤시안행렬에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_H$)에 비하여 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제98권4호
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• pp.409-416
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• 2009

위성영상은 대면적의 산림 바이오매스 추정 및 주제도의 제작에 있어서 효과적인 자료로 이용되고 있다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사에서 수집된 야외 표본점의 임분 변수와 위성영상을 이용하여 산림 바이오매스 변환표를 작성한 후, 무주군의 산림 바이오매스를 추정 및 주제도를 제작하기 위해 수행되었다. 4개의 표본점별 임분 변수와 산림 바이오매스 간의 상관분석을 실시한 결과, 수고, 수관밀도, 그리고 영급이 산림 바이오매스에 영향을 미치는 변수로 파악되었다. 따라서 산림 바이오매스 변환표 작성을 위해 이들 3가지 임분 변수의 조합을 독립변수로 하는 6개 회귀모형을 사용하여 최적 회귀추정식을 도출한 후, 임상별로 산림 바이오매스 변환표를 작성하였다. 회귀추정식의 적합도를 평가하기 위하여 교차대조법에 의한 추정치 오차와 편차를 산출한 결과, 수관밀도와 수고등급을 독립변수로 하는 추정식(모형 V)이 다른 모형에 비해 산림 바이오매스 추정능력이 우수한 것으로 나타났다. 회귀모형 V를 이용한 산림 바이오매스 변환표와 위성영상의 분류에 의해 생성된 임분 변수의 주제도를 이용하여 추정된 전라북도 무주군의 총 산림 바이오매스는 약 881만 톤이며, ha당 산림 바이오매스는 128.3톤으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.269-273
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• 2008

기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권12호
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• pp.1321-1330
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• 2012

본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한 웨이블렛-인공신경망(WANN)과 원자료를 사용한 인공신경망(ANN)을비교하였다. 산정결과 결정계수와 선형회귀를 통한 기울기는 WANN이 ANN보다 각각0.032, 0.0115 더 큰값을 나타냈고, 타겟값과 예측값 사이의 오차를 나타내는 RMSE와 RRMSE는 WANN 모형이 ANN 보다 각각 37.388, 0.099 더 작은값을 나타냈다. 따라서 본 연구에서 적용한 WANN 모형이 ANN 보다 정확한 결과를 나타내었으며, 웨이블렛 변환을 통한 디노이징 기법의 적용이 잡음이 포함되어 있는 원자료의 사용보다 더 정확한 예측을 하는 것으로 판단된다.