• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.507-516
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• 2012

시계열의 상관구조가 시점에 의존하며 주기적인 상관성을 보이는 계절성 시계열 자료에 대한 시계열 모형들이 비교 분석된다. 주기적 자기회귀이동평균 모형을 소개하고, 실증분석으로 주기적 상관성을 지닌 스위스 Arosa 지방의 성층권 오존 월별 시계열에 계층형 모형인 주기적 자기회귀이동평균 모형과 계절 누적자기회귀이동 평균 모형의 적합을 통하여 주기적 자기회귀이동평균 모형의 우월성을 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.307-320
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• 2000

송이버섯 생산량과 기후인자와의 관계를 통계적으로 규명하기 위한 노력이 꾸준이 진행되어 왔다. 최근 박현 등(1998)은 송이버섯 생산량과 기후인자의 관계를 자기회귀모형을 이용하여 분석하였으나 예측력이 떨어지는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 예측의 정확성을 높이기 위한 방법으로 송이버섯 생산이 있다는 조건을 이용한 조건부 자기 회귀모형을 제안하였다. 두 모형의 예측력을 비교한 결과 조건부 자기회귀모형이 더 우수한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.267-277
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• 2016

본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.587-590
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• 2007

한계자기회귀모형(TAR)을 응용하여 동시에 해조와 홍수의 영향을 받을 때 삽교천 감조구간의 삽교호수위관측소의 월 최고수위를 예측하는 모형을 구축하였으며, 모형구축과정에서 유전알고리즘으로 한계값과 자기회귀계수의 매개변수를 최적화한다. 계산결과 한계자기회귀모형은 감조하천의 비선형성특성을 모의 할 수 있으며, 예측의 정확도와 예측성능의 안정성을 확보할 수 있다. 연구결과 유전한계자귀회귀모형으로 감조하천구간의 월 최고수위를 예측하는 것이 가능하며, 또한 감조하천구간에서 기타 수문요소의 비선형성 서열예측 중에서도 광범한 실용가치가 있다고 본다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.209-213
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• 2005

본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사적추론 방법에 대해 연구하였다. 이차형식에 대한 안장점근사의 결과를 이용한 이 근사법은 여러 형태의 추정량들에 대해 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.123-132
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• 2016

패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.831-839
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• 2010

최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

• 재무관리논총
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• 제14권1호
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• pp.41-56
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• 2008

주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1163-1170
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• 2014

간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.629-632
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• 2021

기계 번역(machine translation)은 자연 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 자동 번역 하는 기술로, 최근에는 주로 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation) 모델에 대한 연구가 진행되었다. 신경망 기계 번역은 일반적으로 자기회귀(autoregressive) 모델을 이용하며 기계 번역에서 좋은 성능을 보이지만, 병렬화할 수 없어 디코딩 속도가 느린 문제가 있다. 비자기회귀(non-autoregressive) 모델은 단어를 독립적으로 생성하며 병렬 계산이 가능해 자기회귀 모델에 비해 디코딩 속도가 상당히 빠른 장점이 있지만, 멀티모달리티(multimodality) 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 단어 정렬(word alignment)을 이용한 비자기회귀 신경망 기계 번역 모델을 제안하고, 제안한 모델을 한국어-영어 기계 번역에 적용하여 단어 정렬 정보가 어순이 다른 언어 간의 번역 성능 개선과 멀티모달리티 문제를 완화하는 데 도움이 됨을 보인다.