최근 시스템들이 복잡해지면서 시뮬레이션을 통한 시스템의 분석이 주목을 받고 있다. 시뮬레이션 분석에서 가장 핵심적인 부분 중의 하나가 시뮬레이션 모델의 검증이며, 이 과정을 통하여 시뮬레이션 모델이 얼마나 실제 시스템을 대변할 수 있는지를 판단한다. 모델의 검증에서 시뮬레이션 모델과 실제시스템의 데이터를 비교할 때 발생하는 차이는 입력 데이터의 차이에 의한 영향도 있으며, 이를 통한 모델의 검증 결과는 높은 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 실제와 동일한 입력 데이터를 바탕으로 하는 Trace-Driven 시뮬레이션을 기반으로 모델을 설계하였다. 한편, 출력데이터들을 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 클래스 별 검증을 하기 위해 데이터마이닝 분야에서 분류기의 성능을 판단하는 F 척도를 응용하여 시뮬레이션 모델의 검증을 수행하였다. 그 결과, 제안된 검증 방법은 정밀한 모델의 검증을 가능하게 하고, 검증 시에 피드백을 제공함으로써 용이한 수정 작업을 가능하게 한다.
시뮬레이션에서 모델의 검증 문제는 그 모델의 신뢰성을 의미하며, 그에 따라 모형의 정당성을 입증하는 가장 중요한 열쇠 중 하나이다. 하지만 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 시계열형태의 자료를 이용한 검증 방법론은 개념적인 측면에서는 정립되었으나 구체적인 기법에 대한 연구는 부족한 상태이다. 그리하여 본 연구에서는 Wavelet 변환과 Power Spectrum을 이용한 시계열 데이터의 시뮬레이션 검증 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 첫 번째로 비주기적인 신호분리가 가능한 Wavelet 변환을 이용하여 스펙트럼을 추출하고, 두 번째로 스펙트럼 분석을 이용하여 실제 시스템에서 출력 데이터의 패턴이 시뮬레이션을 통해 나온 패턴과 일치하는지의 여부를 Coherence를 이용해 검정하였다. 실제 사례를 통하여 다른 검증방법들과 비교한 결과, 시뮬레이션 모델링의 완성도에 따른 모델의 일치도 여부를 보다 명확하게 검증하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해, 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 한 구간별 검증을 통해 지금까지의 획일적인 타당성 검증 방법에서는 할 수 없었던 다양한 상황에서의 시뮬레이션 모형의 타당성 검증이 가능하게 하였다.
VaR는 금융위험을 측정하고 관리하기위한 중요한 도구로 현재 널리 사용되고 있다. 특히 금융자산 수익률의 변동성에 적합한 모형을 찾는 것은 VaR의 정확한 측정을 위해 중요한 과제이다. 본 연구에서는 한국의 코스피, 중국의 항셍, 일본의 니케이지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR를 측정하기 위한 변동성모형으로 다양한 일변량모형들과 다변량모형들을 함께 고려하여 그 성과를 비교하였다. 사후검증을 통해 전체적으로 일변량모형들보다는 다변량모형들이 VaR의 측정에 더 적합한 것으로 보여 졌으며 특히 DCC와 ADCC모형이 더욱 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 지역의 문화콘텐츠를 활용하여 도시경쟁력을 제고시키는 데 궁극적인 목적이 있다. 이를 위해 지역의 만화 거버넌스를 구성하고 있는 다양한 행위자 중 한 축인 지역 시민을 대상으로 만화의 가치, 지방정부의 만화 사업, 지역 만화가의 활동, 만화활용 및 지지에 대한 인식도를 측정하였다. 분석은 기술통계와 더불어 설문응답자의 인구통계학적 변수를 활용하여 집단간 평균차이 검증을 실시하였다. 또한 만화의 가치, 지방정부의 만화도시 사업, 지역 만화가들의 활동, 그리고 만화활용 및 지지 등 네 가지 요인간 구조모형을 작성하고 이를 검증하였고 그에 따른 함의를 제공하였다.
본 논문에서는 문제중심학습(Problem-based Learning)에 기반한 새로운 인터넷 윤리 학습 모델을 수업에 적용하고 윤리의식의 변화를 조사하였다. 이 모델은 토론과 글쓰기를 통한 학습자 참여중심의 수업으로 이루어진다. 새로운 모델의 효과를 검증하기 위해 이를 적용한 실험집단과 강의식 수업을 적용한 통제집단을 구성하고 수업을 진행하였다. 수업 후에 두 집단 간의 인터넷 윤리의식의 변화를 통계적으로 분석하였다. 분석 결과, PBL 모델을 적용한 실험집단의 윤리의식 향상이 통계적으로 유의미한 것으로 확인되었다. 특히 인터넷 윤리의식의 4개 영역 중에서 가장 크게 향상된 것은 책임인 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 컬러 정지 영상을 대상으로 상반신 인물 영상이 입력되었을 때, 얼굴 영역을 추출하고 검증하는 방법을 제안한다. 본 논문의 얼굴 추출과정은 1단계로 영상 내 피부색 영역을 추출한 다음, 후보 영역들에 대한 공간적 제한조건을 이용하여 1차 얼굴 후보 영역을 결정한다. 2단계에서는 얼굴 구성 요소 중 가장 두드러진 특징으로서 눈 영역을 탐색하고, 눈 영역을 기준으로 한국인의 얼굴에 대한 구조적 통계값을 적용한다. 이로서 얼굴 포함 최소 사각형 후보 영역을 결정한다. 마지막 3단계에서는 영상 내 색상 정보와 공간 정보 그리고 구조적 통계치로부터 결정된 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 영역의 텍스춰(texture)를 Wavelet Packet Analysis를 이 용해 조사함으로써 얼굴 영역을 확정하게 된다.
본 논문에서는 장기기억 변동성 모형의 필요성을 Value-at-Risk(VaR) 추정의 관점에서 알아본다. 이를 위해, KOSPI 수익률의 VaR을 FIGARCH, FIEGACH와 같은 장기기억 변동성 모형과 GARCH, EGARCH와 같은 단기기억 변동성 모형을 적용하여 각각 추정한 후, 각 변동성 모형에 따른 추정의 적절성을 사후검증을 통하여 비교해 본다. 사후검증을 통해, KOSPI 수익률 과정이 장기기억 속성을 가짐을 확인할 수 있으며, 적절한 VaR의 추정을 위해서는 장기기억 변동성 모형을 적용하는 것이 필요함을 알 수 있다.
금융기관의 위험관리를 위한 중요한 도구로서 현재 VaR가 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 코퓰러 함수들을 이용하여 극단치이론과 GARCH 모형을 결합한 일변량분포로부터 구축한 다변량분포들을 바탕으로 코스피, 다우존스, 상하이 그리고 니케이 지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR 추정과 그 성과에 관해 논의하였다. 사후검증 결과 전체적으로 볼 때 가우시안, t, 클레이톤, 프랭크 코퓰러를 사용한 t-분포의 오차항을 가진 변동성 모형들이 포트폴리오 VaR의 측정에 적합한 모형들로 나타났으며, 특히 프랭크 코퓰러의 경우에 가장 우수한 성과를 나타내었다.
본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.
자연에서 일어나는 지질작용과 환경변화는 지표 지질물질 내 원소의 존재량에 큰 영향을 미친다. 이 연구에서는 지구화학적 이상현상이 지질기원인지 인위적 요인에 의한 것인지를 판별해 내는 데에 지구통계 .기법을 적용할 수 있는지를 검증하였다. 경기도 전역의 2,290개 1-2차 수계에서 채취한 하천퇴적물(표사, <150 $\mu\textrm{m}$)의 분석결과를 바탕으로, 역거리 가중 보간법으로 광역 지구화학 지도를 작성하였다 지구통계 기법을 검증하기 위해 경기도 남동부에 저반상으로 분포하는 쥬라기 화강암체를 표본지역으로 선정하여, 445개 집수분지를 대표하는 하천퇴적물 시료의 22가지 원소에 대해 요인분석을 하였다. CO, Cf, SC, MgO, Fe$_{2}$O$_{3}$, V, Ni 등이 서로 상관도가 높은 그룹으로 구분되며, 이들의 낮은 함랑은 화강암의 전암 조성에서의 결핍 특성을 잘 반영한다. Co, Cr, Sc을 각각 종속변수로, 이들 외 다른 6가지 성분을 독립변수로 설정하여 회귀분석을 실시하여, 회귀식으로 계산된 값을 바탕으로 분포도를 작성하였다. 회귀식으로 만든 분포도는 각 변수의 본래 분석치로 나타낸 분포도와 매우 유사한 패턴을 보인다 이와 같이 두 가지 분포도가 유사한 것은 회귀분석에 의한 통계기법이 광역적인 지구화차 자료를 해석하는 데에 타당성을 가짐을 말해 준다. 그러나, 일부 성분에서 두 가지 분포도에서 이상대 영역이 서로 일치하지 않는 경우도 있는데, 이는 기반암의 화학조성과는 무관한 이타 요인에 기인할 가능성이 크다 결론적으로, 회귀분석에 의한 지구통계기법을 적용하여, 국지적인 지구화학적 이상현상이 지질기원이 아닌 인위적인 영향에 기인한 것인지를 효과적으로 판별해 낼 수 있는 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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