• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.03a
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• pp.61-64
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• 1998

도로의 건설을 위해서는 통상 타당성조사, 기본계획, 기본설계 및 시공의 여러 가지 단계를 밟는다. 이들 각 단계를 거치면서 일반적으로 투자비 추정액은 실제 공사비와 더욱 근접하게 되게 되나, 타당성조사 등 계획단계에서의 추정액은 실제 공사비와 상당한 차이를 보이는 것이 일반적이다. 이러한 차이는 계획물량의 추정이나, 단가의 추정 등에서도 발생할 수도 있고, 구체적인 지질조사 등이 없는 상태에서 가정한 지질조건이나 공사조건 등에 대한 불확실성으로 인해 발생한다. 현재의 일반적인 관행은 이러한 투자비 추정단계에 작용하는 불확실성을 명시적으로 고려하여 투자비 추정치의 확률적인 분포를 산정하지 않고, 하나의 확정적인 추정치만 제시하고 있어 제시된 추정치의 신뢰도를 확인하기가 곤란하다. 본 연구에서는 현재의 관행과는 달리 투자비추정에서 관여하는 불확실성을 확률분포를 사용하여 명시적으로 고려하여 추정된 투자비에 대한 확률분포를 명시적으로 파악하려는 노력을 하였다. 추정된 투자비에 대한 확률분포는 Mont Carlo 시뮬레이션 방법을 이용하여 분석하였으며, 연구의 결과와 현재 각 계획단계에서 일반적으로 용인되는 추정오차와의 관계도 분석하였다. 결과에 근거하여 도로사업에 대한 투자비 추정을 효율적으로 할 수 있는 방법을 제시하였으며, 추가적인 연구방향도 제시하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.13 no.1
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• pp.1-17
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• 2007

고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.1
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• pp.161-165
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• 1997

양적속성의 추정을 위한 확률화응답기법은 Greenberg et al.(1971)로부터 시작된다. 이후 새로운 방법에 대한 제시(Dalenius와 Vitale(1974)) 및 분포함수에 대한 추정(Duffy와 Waterton(1984))등이 연구되어 오고 있다. 본 연구에서는 2단계 확률화응답기법을 이용하여 양적속성을 추정하는 방법을 제시하고 이의 효율성 비교를 행해 보고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.2
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• pp.187-199
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• 2010

This study evaluated applicability and confidence of probability rainfalls estimated by the non-stationary rainfall frequency analysis which was recently developed. Using rainfall data at 4 sites which have an obvious increasing trend in observations, we estimated 3 type probability rainfalls; probability rainfalls from stationary rainfall frequency analysis using data from 1973-1997, probability rainfalls from stationary rainfall frequency analysis using data from 1973-2006, probability rainfalls from non-stationary rainfall frequency analysis assuming that the current year is 1997 and the target year is 2006. Based on the comparison of residuals from 3 probability rainfalls, the non-stationary rainfall frequency analysis provided more effective and well-directed estimates of probability rainfalls in the target year. Using Bootstrap resampling, this study also evaluated the parameter estimation methods for the non-stationary rainfall frequency analysis based on confidence intervals. The confidence interval length estimated by the maximum likelihood estimation (MLE) is narrower than the probability weighted moments (PWM). The results indicated that MLE provides more proper confidence than PWM for non-stationary probability rainfalls.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.39-43
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• 2000

분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.211-217
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• 1996

본 논문은 확률밀도함수의 l 번째 도함수의 커널추정법에 관하여 다루고 있다. 확률밀도함수 도함수의 커널추정에 사용될 수 있는 두가지 평활량의 선택법, 교차타당성방법과 삽입방법에 의한 평활량의 점근분포를 규명하고 이들의 상대적 수렴속도를 각각 밝히고 삽입방법의 우수성을 소표본 모의실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.319-319
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• 2018

최근 전 세계적으로 극한수문사상의 증가로 인한 피해의 규모와 빈도가 잦아지고 있다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)5차 보고서에 따르면 우리나라는 모든 시나리오 하에서 평균 강수량이 증가하는 지역으로 분류되었다. 특히 강우와 태풍피해가 잦은 7월에서 9월의 강우량이 급격히 증가하는 것으로 나타나며 이는 현재보다 극한수문사상이 더욱 빈번하게 일어날 것이라 예상할 수 있다. 하지만 기존의 매개변수 추정방법은 이상치 산정기준을 넘어서는 극치를 제외하고 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 매개변수 추정방법 보다 극한값에 강건한 MDPDE(minimum density power divergence estimator)를 이용한 매개변수 추정을 사용하여 우리나라 60개 강우관측소의 과거 강우관측자료에 대한 최적조율모수에 대한 빈도별 확률강우량을 추정하여 기존의 방법으로 산정한 확률강우량과 비교하였다. 이상치로 분류할 수 있는 극한수문사상이 발생한 우리나라 31개소에 대하여 MDPDE의 적용성을 검토한 결과 기존의 매개변수 추정방법에 비해 이상치를 포함한 100년 빈도 확률강우량이 약13.3% 감소하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.4
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• pp.121-130
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• 1993

For the One-way random effects model with unbalanced data, the AOV and MINQUE estimates of variance components are frequently found to be negative. The primary objective of present study is placed on the computation of the probability of the main effect variance component, being negative. The probability of negative estimators from AOV and MINQUE can be obtained by theoretical computation under the normality assumption. It is, however, difficult to compute the probability of negative estimates for these estimators under arbitrary distributions, and hence their probabilities of being negative were computed by simulation experiment in this study. It was shown that there was no significant difference between the theoretical probability under normality and calculated probability by simulation experiment, and that probability of negative estimates decreases as sample size, number of levels and the value of increase.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.257-266
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• 2016

Random Coefficient Autoregressive models (RCA) have attracted increased interest due to the wide range of applications in biology, economics, meteorology and finance. We consider an RCA as an appropriate model for non-linear properties and better than an AR model for linear properties. We study the methods of RCA parameter estimation. Especially we proposed the special case that an random coefficient ${\phi}(t)$ has the initial value ${\phi}(0)$ in the RCA model. In practical study, we estimated the parameters and compared Prediction Error Sum of Squares (PRESS) criterion between AR and RCA using Korean Mumps data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.366-366
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• 2012

확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.