본 논문은 통계적 기법을 사용하여 이주시 아파트를 주택유형으로 선택하는 입주자의 사회$\cdot$경제적 특성을 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위하여 아파트를 선택하는 주민의 인구사회적, 경제적 특성을 분석하는 한편 주거상태와 향후 희망하는 주거상태가 아파트 선택에 영향을 미치는 요인은 무엇인가를 로짓모형을 통해 밝히는데 목적을 두고 있다. 부산시의 주민 2000가구의 설문조사결과를 통해 향후 아파트로 이주하고자 희망하는 주민의 특성 및 현 주거와 향후 주거선호와 관련된 사항을 분석한다. 연구결과 가구의 아파트를 선택하는데 있어서 그 가구의 현주거상태와 희망하는 주거수준, 그리고 가구의 사회$\cdot$경제적 특성이 작용하는데 현주택상황과 관련하여서는 현 주택규모가 클수록 아파트를 선택하는 경향이 있으며, 희망하는 주거수준과 관련해서는 희망하는 주택의 방수가 적을수록 아파트를 선택하는 것으로 분석되었다. 가구의 사회$\cdot$경제적 특성 중에서는 배우자의 학력이 높을수록 아파트를 선택하는 경향이 높게 나타났으며, 이 변수는 어떠한 독립변수보다 아파트 선택에 강하게 작용하는 경향이 높게 나타났으며, 이 변수는 어떠한 독립변수보다 아파트 선택에 강하게 작용한다. 이밖에 가구의 월평균소득과 월평균 저축도 아파트를 선택하는데 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고, 또한 Fama and French(1993) 등에 의해서 제시된 다요인모형(multi-factor model)이 한국주식시장에서 적용가능한 지를 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구에서는 Fama and MacBeth(1973)의 횡단면회귀모형과 Black, Jensen, and Scholes (1972)의 시계열모형을 사용하였으며, 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 횡단면분석결과에 의하면, 장부가치/시장가치 비율(BE/ME), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수로 나타났다. 그리고 통계적 의미에서는 1월효과가 존재한다고 보기 어려우나, 경제적 의미에서 1월효과가 존재하는 것으로 생각된다. 시계열분석결과에 의하면, 시장요인, 기업규모요인, 장부가치/시장가치요인(또는 현금흐름/주가요인) 등의 3요인에 의해서 국내 주식수익률의 공통적 변동을 잘 설명할 수 있다. 즉 국내 증권시장에서도 Fama and French(1993)의 3요인모형이 성립될 수 있는 것으로 판단된다.
1960년대부터 우리나라 건설사는 중동 건설 붐을 통해 노동집약적인 건설산업을 부흥시키기 위해 진출을 하였고, 이를 자양분으로 삼아 경제 부흥에 큰 일조를 하였다. 하지만 최근 20년간 해외 건설산업은 매출규모는 이전에 비해 비약적인 증대를 보였으나 이익 측면에서는 개선이 이루어지지 않으며 오히려 그 추세는 하향세를 그리는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대형시공사의 최근 30년간 180여개의 프로젝트를 구성하는 요소가 손익율에 어떠한 영향을 미치는지 통계적인 시각에서 그 독립변수가 종속변수에 미치는 영향에 대해 알아보려 한다. 통계적인 기법은 다중회귀분석을 선택하였고, 다수의 독립변수가 하나의 종속변수에 미치는 영향정도를 도출하여 향 후 해외 건설 프로젝트 입찰 또는 수행 시 참고가 가능한 판별 기준을 설정하고자 한다.
남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.
설명변수와 반응변수 사이의 통계적 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 본 논문에서는 독립변수와 종속변수에 대한 퍼지관계를 표현하는 퍼지회귀모형를 추정하기 위하여 이상치에 민감하지 않은 로버스트한 추정량인 Theil방법을 소개한다. Theil방법은 설명변수와 반응변수의 ${\alpha}$-수준집합의 각 성분으로 구성된 집합에서 선택한 임의의 두 쌍 자료로부터 계산된 변화율의 중위수를 두 변수에 대한 변화량의 추정량으로 간주한다. 본 논문에서 제안된 Theil방법이 최소자승법을 이용하여 추정된 퍼지회귀모형보다 더 정확할 수 있음을 예제를 통하여 확인한다.
시장 간 통합을 검정한 연구들은 시장변수들 자체의 연관성으로만 분석을 한정시키는 경향이 있어 경우에 따라 시장 변동체계의 전반적 현실을 파악하는데 한계가 있다. 주식시장의 경우 위기를 겪은 나라와 그렇지 않은 나라와는 일정 기간 주가변동 성향이 다르므로 이들의 동적 연관성에 대한 연구에 선행연구들과 같이 주가만 고려할 경우 주식시장에 영향을 미친 변수들을 제외함에 따른 통계적 편의가 존재하게 된다. 본 연구에서는 우리나라와 주요 투자국의 주식시장 간 통계적 통합의 검정모형에 각국의 주가 외에 국내 외환 및 금융시장을 동시에 포함시켜 보았다. 분석 결과 위기에 따른 변화의 영향이 계속되는 기간에는 이들이 주식시장의 통합에 유의한 영향을 미치는 것으로 추정되어 주식시장만 고려할 경우 모형의 설정오류 가능성이 존재함을 입증한다.
최근 워너크라이라는 이름의 랜섬웨어가 전 세계적으로 큰 화두에 오르면서, 악성 소프트웨어로 인한 피해를 줄이기 위한 방법들이 재조명 되고 있다. 새로운 악성 소프트웨어가 발생했을 때 피해를 최소화하기 위해서는 해당 소프트웨어가 어떤 공격 유형을 가진 악성 소프트웨어인지 빠르게 분류할 필요가 있다. 본 연구 목적은 다양한 통계적 기법을 이용하여 악성 소프트웨어를 효과적으로 분류할 수 있는 모형을 구축하는 데 있다. 모형 적합 시 다항 로지스틱, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계 등의 기법들을 이용하였으며, 본 연구를 통해 악성 소프트웨어를 분류하는 데에 있어 중요한 역할을 하는 변수들이 존재한다는 사실을 발견하였다.
본 논문은 도시전철에서 발생하는 전자파 잡음을 측정하여 확률통계적인 방법을 이용하여 모텔링을 하였다. 도시전철의 전자파 잡음의 측정을 위하여 자동 측정시스템을 구축하였고,9kHz 에서 30 MHz 까지의 자기 장, 30 MHz 에서 1,000 MHz 까지의 전기장을 측정하였다. 컴퓨터로 제어되는 측정시스템을 이용하여 국철과 지하철로 구분하여 각각의 진폭확률분포(APD: Ampli tude Probability Distribution)를 측정하였다. 측정된 APD 곡선은 6 개의 변수로 표현한 Middleton 의 방볍으로 해석하였다. 변수의 최적치를 빠른 시간내에 계산하기 위하여 합성 근사화 알고리즘을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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