이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.191-194
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2006
대학에서 학생 개인의 학업성취도를 나타내는 평점평균(GPA)은 많은 요인의 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 현행입시제도하에서 획득 가능한 자료를 이용하여 학생부 성적과 수학능력시험성적이 대학의 학업성취도를 나타내는 평점평균과 어떠한 관계를 갖고 있는지 일반화선형모형(GLM)을 이용하여 통계적으로 분석 평가하고자 한다. 여기서 얻어진 결과는 2008학년도부터 적용되는 제7차 교육과정의 수학능력시험성적과 학생부 성적 반영 비율 산정에 필요한 기초적 정보를 제공하는데 도움이 될 수 있으리라 믿어진다. 분석에 사용한 자료는 2003, 2004학년도 인제대학교에 입학한 학생들의 입학성적과 2003, 04, 05학년도의 평점평균을 대상으로 삼았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.765-777
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2009
본 연구에서는 대기오염물질 중에서 주목을 받고 있는 분진 직경이 10마이크로미터 (micrometer) 이내의 것을 대상으로 실제로 증가하는지 감소하는지를 알아보기 위하여 교락 요인을 제외한 분진을 대상으로의 순수한 장기 추세를 연구하였다. 자료는 1996년에서 2000년까지 서울시의 기상 변수들 (최대기온, 평균습도, 최대풍속, 일사량)과 27지점에서 얻은 분진 직경이 10마이크로미터 이내의 것을 이용한다. 이 자료를 이용하여 분진과 비선형 관계를 보이는 기상 변수들의 회귀 스플라인을 이용하여 계절성을 통제한 일반화 부가모형을 세웠다. 그 결과 증가가 아닌 감소하는 순수 장기 추세를 얻을 수 있었다.
강자성 판의 자기-열-탄성 상호작용을 고찰하기 위하여 자기-열-탄성에 관한 일반화된 변분원리에 기초한 이론적인 모델이 제안되었다. 자탄성 선형화이론과 섭동법을 사용하여, 온도장과 자기장으로 재하된 단순지지 강자성 평판의자-탄성 좌굴과 자기-열-탄성 좌굴거동을 해석하였다. 또한 해석적인 고찰이 어려운 보다 복잡한 강자성 판의 자기-열-탄성 거동을 모사하기 위하여 비선형 유한요소 모형을 개발하였다. 이 유한요소모형을 이용하여 유한한 강자성 판의 자기-열-탄성 ?과 좌굴거동 그리고, 이에대한 온도장과 자기장의 영향에 대하여 고찰하였다.
Riemann 문제는 천수방정식과 같은 쌍곡선형 방정식과 단일한 도약에 의해 불연속인 어떤 점의 좌 우에서 상수인 자료로 구성되는 초기치 문제로서 그 해법은 Godunov 방법과 같이 정확해에 의하면 정확 Riemann 해법, 근사 기법에 의하면 근사 Riemann 해법으로 불린다. 지금까지 이용되는 근사 Riemann 해법으로는 1981년에 P. L. Roe가 제안한 Roe의 선형화 기법과 1983년에 A. Harten, P. D. Lax, 그리고 B. van Leer가 제안한 HLL 기법의 수정 기법들이다. 최대 및 최소 파속만 고려하는 것으로 알려진 HLL 기법은 1988년에 B. Einfeldt의 제안에 의해 두 파속의 결정에서 Roe의 선형화 기법에 따른 고유치와 비교하는 것으로 수정되었다(HLLE 기법). 또한, 1994년에 E. F. Toro 등은 접촉파를 고려하기 위해 선형화된 지배방정식의 정확해로부터 중앙 파속을 고려하는 기법을 제안하였고, 이를 HLLC 기법으로 불렀다. 2002년에 T. Linde는 중앙 파속을 평가하기 위해 일반화된(수학적) 엔트로피 함수를 도입하였으며, van Leer는 이를 HLLL 기법으로 불렀다. 이 기법에서는 접촉파의 평가를 위해 보존변수에 대한 일반화된 엔트로피 함수로부터 중앙 파속이 유도되며, 이것과 특성 속도의 비교를 통해 최대 및 최소 파속이 결정된다. 따라서 이 기법에서는 모든 파속이 초기치로부터 결정되므로 HLLE 기법과 달리 Roe의 선형화 기법과 완전히 결별되고 HLLC 기법과 달리 정확해에 의존되지 않는 점에서 HLLL 기법은 모태인 HLL 기법의 온전한 계승으로 볼 수 있다. HLLL 기법은 여러 분야에 적용된 바 있으나, 수공학 분야에 적용된 사례는 알려진 바 없다. 이는 천수방정식에 대한 (물리적) 엔트로피 함수가 명확하지 않기 때문인 것으로 보인다. 이 연구에서는 보존변수로부터 정의되는 총 에너지를 일반화된 엔트로피 함수로 간주하여 모형을 구성하고, 정확해가 알려진 1차원 문제에 대해 적용성을 검토하였다. 정확해가 알려진 경우에 대해 모의한 결과, 1차 정도 수치해의 한계에도 불구하고, HLLL 기법의 결과는 대체로 정확해와 잘 일치하였으며 그 외의 HLL-형 기법의 그것에 비해 우수한 것으로 나타났다. 특히, 물이 빠져 바닥이 드러나는 상태에 대한 접촉 파속의 추정에서 Riemann 불변량을 이용하는 HLLC 기법에 비해 물이 빠지는 전선을 더 정확하게 포착하는 HLLL 기법의 결과는 매우 고무적이었다.
본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.
개인여객이 운송수단을 선택하여 얻는 효용은 시간, 비용 등의 운송특성과 소득 등 개인특성의 함수이다. 기존 연구에서는 일반적으로 운송특성이 여객효용에 미치는 효과를 추정하기 위한 방법으로 운송특성변수에 대해 선형인 효용함수를 전제로 한 무작위 효용모형을 이용하여 왔다. 그러나 본 논문에서는 개인여객의 효용극대화를 분석하는 방법으로서 운송수단선택행위가 소비, 여가, 소득창출 등 보다 본원적인 활동으로부터 파생된다는 점에 주목하여, 다시 말해, 개인의 본원적 활동에 따른 효용극대화 관점에서 운송수단선택에 따른 효용이 진정으로 선형의 형태를 지니고 있는지를 살펴보았다. 이론적 결론은 첫째, 본원적 활동에 따른 효용이 소비와 여가만의 함수일 때 선형가정은 운송시간의 일부구간에서 진실이다. 둘째, 만일 효용이 노동활동이나 운송시간에 의해 직접 영향을 받을 경우 운송특성에 따른 효용의 선형성은 극단적인 상황이 아니면 성립하지 않는다. 따라서 운송특성에 따른 효용의 크기를 추정하기 위해선 선형이 아닌 보다 일반화된 함수에서의 근사가 요구된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1173-1181
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2012
특성화고등학교와 일반계고등학교 학생들의 수학교과에 대한 태도를 비교 검토하고, 수학교과의 기초학습능력에 영향을 주는 요인을 파악하여, 특성화고에서 수학교과를 가르치는 교사들에게 효율적으로 수학교과를 교수 학습하는 방안을 마련하는 기초자료를 제공하고자 한다. 고등학생 654명을 대상으로 설문조사를 실시하여 통계분석하였다. 설문지에 대한 타당성과 신뢰성을 검토하고, 그 자료에 대하여 카이제곱검정과 감마값을 통하여 학교급 및 학년과 내 외적 요인들의 관련성을 분석한다. 또한 수학교과 기초학습능력이 학교급과 학년사이에 차이가 있는지 일반화선형모형을 적합해 본다. 그리고 기초학습능력에 영향을 주는 내 외적 요인을 회귀분석의 단계적 변수선택방법을 이용하여 찾아본다.
소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 Χ$^2$, 일반화 가능도비 G$^2$, 그리고 역발산 Ι(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 Χ$^2$, Ι(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.
로지스틱 회귀모형은 이항 반응자료에 대한 가장 보편적인 일반화 선형모형으로 독립변수에 대한 확률함수를 추정하는데 이용된다. 많은 실제적 상황에서 확률함수가 종형의 곡선형태로 표현되는데 이 경우에는 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형을 이용한 분석은 대칭성을 갖는 확률함수에 대한 가정으로 인해 비대칭 형태의 종형곡선에서는 확률함수의 신뢰성이 저하되고, 2차항을 포함하기 때문에 독립변수의 효과를 설명하기가 쉽지 않다는 제한점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해서 로지스틱 회귀분석과 반복적 이분법을 이용하여 종형의 형태에 관계없이 확률곡선을 추정하는 방법론을 제안하고 모의 실험을 통해 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형과 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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