기존의 회귀식을 사용하거나 새로 유도하여 사용하는 경우 모두 일반적으로 회귀분석의 특성을 간과하고 사용하는 경우가 종종 발생한다. 일반적으로 자료들에서 구해진 회귀식은 분명히 독립변수와 종속변수가 구분되어 유도되었음에도 불구하고 이 식을 사용함에 있어서는 간혹 그 구분을 무시하고 역으로 적용하는 경향이 있었다. 그러나, 독립$\cdot$종속변수가 서로 바뀌면, 연직거리의 잔차들로부터 유도되는 기존의 회귀분석에 의하여, 회귀식이 서로 달라지기 때문에 역으로 적용하여서는 안된다. 이를 해결하기 본 연구에서는 상호변수 최소자승 회귀분석법을 제안하였다. 이론적 내용을 검토를 위해 임진강 영평천의 영중수위표 지점의 2001-2003년의 유량측정자료와 수위-유량곡선을 비교 분석하였다. 결론적으로 상호변수 회귀분석을 사용하면, 기존의 잘못 사용해온 관행을 해소할 수 있을 것이다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
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.
본 논문에서는 여러 가지 충격하에서 압저항 고충격 미소가속도계의 과도 출력전압의 계산시 발생하는 방대한 계산 시간 문제를 모드중첩법 및 최소자승법을 이용하여 압저항 미소가속도계의 실시간 출력전압 계산이 가능하도록 효율적인 출력전압 과도해석 방법을 제안한다. 우선 정적 압저항-구조 해석을 통하여 미소가속도계의 변위와 출력전압을 계산하고 출력전압을 특정 위치의 변위에 관한 2차 다항식으로 근사화하여 그 회귀계수를 최소자승법을 통하여 결정한다. 이후에 모드중첩법을 통하여 여러 방향의 고충격하에서 미소가속도계의 과도 변위응답을 계산하고, 이 변위응답을 변위로 표현되는 출력전압 근사식에 대입하여 과도 출력전압을 예측한다. 100,000 G 고충격파, 사인파, 계단파 및 사각파 등의 여러 가지 고충격 입력에 대한 압저항 미소가속도계의 수치예제를 통하여 제안한 방법의 정확성 및 효율성을 검증하였다.
본 논문은 철근 또는 GFRP 보강근과 콘크리트 사이의 해석적 부착모델에 관한 적합성에 대해 기술하였다. 부착시편은 CSA 규준에 따라 제작하여 실험하였으며, 실험에 사용된 보강근의 종류는 철근과 상용화된 GFRP 보강근 2종(ASLAN, ISOROD)이다. 실험결과를 이용하여 새로운 부착모델을 제안하였으며, 기존 연구자들이 제안한 해석적 부착모델과 새롭게 제안된 부착모델의 적합성을 최소자승법을 통해 검토하였다. 검토결과 새롭게 제안된 해석적 부착모델은 기존 부착모델에 비해 높은 적합성을 나타내었다.
본 연구는 한강유역 중소하천 계획하폭 산정공식을 결정하기 위하여 216개 구간의 중소하천에서의 계획홍수량, 유역면적, 하상경사, 실제하폭을 수집한 후, 1) 최소자승법(least squares, LS), 2) 최소중간치자승법(least median squares, LMS) 및 3) 재가중최소자승법(reweighted least squares, RLS)을 이용하여 경험적인 계획 하폭 공식을 결정하였다. 한강유역에서의 기존하폭 산정공식과 비교하기 위하여 계획하폭 산정공식의 형식은 6가지 형으로 고려하였다. 기존하폭공식과 6가지 형의 공식을 평가하기 위하여 평균제곱근오차, 절대평균오차 및 평균오차를 계산하여 비교 검토한 결과, 하폭공식의 형식으로는 본 연구의 하폭-계획홍수량-하상경사로 표현된 공식이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 추정된 계획하폭 산정공식은 한강유역 중소하천 설계시 계획하폭 결정의 지표로 적용될 수 있으리라 기대된다.
실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.
본 연구는 수위-유량 관계곡선식의 매개변수 추정을 수행하기 위하여 Bayesian 회귀분석을 적용하였다. 또한 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 최소자승법(ordinary least square, OLS)에 의한 회귀분석의 추정치를 각각 산정하여 산정결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 등분산케이스의 통계적 실험결과 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았으나, 비등분산 케이스의 경우에는 Bayesian 회귀분석이 참값에 가까운 추정치를 산정함을 알 수 있었다. 또한 불확실성 측면에서 평가해 볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 수위-유량 관계곡선식의 매개변수를 추정하는 경우 Bayesian 회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 적용된 두 가지의 추정방법은 비등분산성을 고려한 통계적 실험을 통하여 장점과 단점이 비교되었으며, 안양천 유역의 5개 지점으로부터 얻어진 유량측정성과를 이용하여 적용성을 알아보았다. 현장 적용결과는 참값을 알지 못하므로 정량적 우수성은 평가할 수 없었으나, 기존에 사용되는 불확실성 산정방법보다 Bayesian 회귀 분석 불확실성은 감소시켜 나타냄을 알 수 있었다.
본 연구에서는 가사노동분배에 영향을 준다고 믿어지는 결혼여부가 남녀임금격차에 미치는 영향을 조사하기 위하여 계속해서 직장에 근무하고 있는 기혼남녀와 미혼여성들의 임금수준과 인적자본의 수익들을 비교분석하였다 미국의 NLSY 데이터를 이용하여 Probit 분석과 최소자승법에 의한 회귀분석으로 자교를 분석하였으며 임금격차를 분리하는 과정은 Oaxaca(1973) 등이 사용한 절차와 같은 방법을 이용하였다 Probit 분석결가 기혼남성의 경 우 많은변수들이 지속적인 전일제 근무자가 될 가능성을 높이거나 낮추는 반면에 단지 소수의 변수들만이 기,미혼여성들에게 유의한 효과를 나타냈다 회귀분석결과 결혼여부보다는 성별관계가 임금을 낮추는 것으로 나타났으며 기혼남녀간 임금차액의 38~39%를 기혼남성과 미혼여성간 임금차액의 61~65%가 인적자본의 특성에 의해 설명되었다 본연구결과는 가정내 의 노동분배가 임금격차의 중요한 요소라는 Becker의 가설을 증명하지 못하고 있다 이는 여성의 미래 경제적지위를 염려해야 할 상당한 근거를 제시하며 인적자본의 양을 통제하였 을 때에도 임금격차가 만연하였기 때문에 인적자본의 질적인 면이 포함된 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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