• 한국수자원학회논문집
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• 제49권10호
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• pp.863-876
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• 2016

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1065-1074
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• 2011

1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권5호
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• pp.445-459
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• 2014

This paper investigates the dependence structure of Korean financial markets (stock, foreign exchange (FX) rates and bond) using copula-GARCH and dynamic conditional correlation (DCC) models. We examine GJR-GARCH with skewed elliptical distributions and four copulas (Gaussian, Student's t, Clayton and Gumbel) to model dependence among returns, and then employ DCC model to describe system-wide correlation dynamics. We analyze the daily returns of KOSPI, FX (WON/USD) and KRX bond index (Gross Price Index) from $2^{nd}$ May 2006 to $30^{th}$ June 2014 with 2,063 observations. Empirical result shows that there is significant asymmetry and fat-tail of individual return, and strong tail-dependence among returns, especially between KOSPI and FX returns, during the 2008 Global Financial Crisis period. Focused only on recent 30 months, we find that the correlation between stock and bond markets shows dramatic increase, and system-wide correlation wanders around zero, which possibly indicates market tranquility from a systemic perspective.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.203-213
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• 2017

우리는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 변환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 가우시안 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 변환 모형과 가우시안 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 용이하며 해석하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.421-433
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• 2017

The CTE (conditional tail expectation) is a useful risk management measure for a diversified investment portfolio that can be generally estimated by using a transformed univariate distribution. Hong et al. (2016) proposed a multivariate CTE based on multivariate quantile vectors, and explored its characteristics for multivariate normal distributions. Since most real financial data is not distributed symmetrically, it is problematic to apply the CTE to normal distributions. In order to obtain a multivariate CTE for various kinds of joint distributions, distribution fitting methods using copula functions are proposed in this work. Among the many copula functions, the Clayton, Frank, and Gumbel functions are considered, and the multivariate CTEs are obtained by using their generator functions and parameters. These CTEs are compared with CTEs obtained using other distribution functions. The characteristics of the multivariate CTEs are discussed, as are the properties of the distribution functions and their corresponding accuracy. Finally, conclusions are derived and presented with illustrative examples.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구에서는 예측 모델의 정확성이 비교적 높은 월단위의 GloSea5 자료를 기반으로 예측강수량을 편의보정 및 시공간적으로 상세화하여 연속된 일단위 강우량을 모의하고자 하였다. 이를 위하여 GloSea5를 입력자료로 조건부 Copula와 MNHMM 모형을 적용하여 일단위 시계열 강우량 예측정보를 생산할 수 있는 모델링 체계를 제시하였다. 모의결과 동기간의 자료라도 매주 생산되는 결과가 큰 차이를 나타내는 예측강수량의 변동성이 유의하게 개선되었다. 모형 검증에서 모의된 일강수량, 연속강우확률, 연속무강우확률 및 강우일수가 관측자료와 유사한 값으로 모의되는 등 수문모형의 입력자료로써 활용성이 클 것으로 판단된다. 유역 단위에서의 모의된 강수량 계열간의 상관성 차이가 최소 -0.02에서 최대 0.10로 유역의 강우관측소간 상호종속성을 효과적으로 복원되는 등 수문모형의 입력자료로 활용 시 유역의 수문기상학적 반응을 보다 현실적으로 모의가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.151-151
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• 2019

Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.689-700
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• 2016

본 논문에서는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 경험 분포를 이용한 비모수적 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 주변 분포 모형의 모수 추정치는 추정방정식의 해로 얻어낼 수 있으며 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 전환 모형과 비모수적 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 모형에 대한 가정에서 비교적 자유로운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권6호
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• pp.1615-1625
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• 2013

Modelling and simulating the wind power intermittent behaviour are the basis of the planning and scheduling studies concerning wind power integration. The wind power outputs are evidently correlated in space and time and bring challenges in characterizing their behaviour. This paper provides a methodology to model and simulate the clustered wind power considering its spatio-temporal correlations using the theory of copula. The sampling approach captures the complex spatio-temporal connections among the wind farms by employing a conditional density function calculated using multidimensional copula function. The empirical study of real wind power measurement shows how the wind power outputs are correlated and how these correlations affect the overall uncertainty of clustered wind power output. The case study validates the simulation technique by comparing the simulated results with the real measurements.

• 영어영문학
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• 제57권6호
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• pp.959-976
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• 2011

The expression no matter, combining with an interrogative clause X, expresses 'it doesn't matter what the value is of X' and displays many syntactic and semantic peculiarities. To better understand the grammatical properties of the construction in question, we investigate English corpora available online and suggest that some of the irreducible properties the construction displays can be best captured by the inheritance mechanism which plays a central role in the HPSG and Construction Grammar. We show that the construction in question has its own constructional properties, but also inherits properties from related major head constructions.