• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권2호
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• pp.297-311
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• 2004

In the sample survey for a highly skewed population, stratum jumpers often occur. Stratum jumpers are units having large discrepancies between a stratification variable and a study variable. We propose two models for stratum jumpers: a multiplicative model and a random replacement model. We also consider the modification of the L-H stratification algorithm such that we apply the previous models to L-H algorithm in determination of the sample sizes and the stratum boundaries. We evaluate the performances of the new stratification algorithms using real data. The result shows that L-H algorithm for the random replacement model outperforms other algorithms since the estimator has the least coefficient of variation.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제14권2호
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• pp.100-117
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• 1985

This paper describes an outline of the sampling design for crop area survey and product survey in Korea. The design attempts to from a double statification, to obtain an efficient allocation of the sample and to reduce the sampling error by establishign crop concentrated strata. The optimum numbers of sample field and sample plot are investigated. The design is made it possible to reduce the sampling errors as well as to reduce the sample size further than the present survey.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.201-204
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• 1997

This study is focussed on optimization problems which require allocating the restricted inventory to demand points and assignment of vehicles to routes in order to deliver goods for demand sites with optimal decision. This study investigated an integrated model using three step-by-step approach based on relationship that exists between the inventory allocation and vehicle routing with restricted amount of inventory and transportations. we developed several sub-models such as; first, an inventory-allocation model, second a vehicle-routing model based on clustering and a heuristic algorithms, and last a vehicle routing scheduling model, a TSP-solver, based on genetic algorithm. Also, for each sub-models we have developed computer programs and by a sample run it was known that the proposed model to be a very acceptable model for the inventory-allocation and vehicle routing problems.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.144-152
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• 2009

Construction contracts involve the allocation or distribution of the risks inherent to a construction project between or among contracting parties. However, it has been a common practice that only one party drafts the contract due to practical reasons and particular policies of various organizations. Interviews were conducted on some local contractors to gain their meaningful insights and standpoints on the allocation of each risk. These results were compared with the actual risk allocation using the Philippine government standard contract and risk principles from the literature to determine if their considered opinions provide a plausible alternative. A sample application of this evaluation is presented for construction-related risks and risk allocation recommendations are provided in the end.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1155-1167
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• 2009

2007년 경북인의 생활과 의식조사를 위한 표본설계를 연구하였다. 기존 조사에 대한 분석을 바탕으로 새로운 표본설계를 위한 여러 가지 사항을 검토하였다. 최근 시행된 2005년 인구주택총조사의 10% 표본조사자료를 조사모집단으로 사용하였고, 2006년 조사결과를 바탕으로 3가지 주요 항목 (경제활동상태, 연간소득수준, 주택소유)을 이용하여 표본조사구수에 대한 추정의 정도를 제시하고, 여러가지 층별 표본 배분을 검토한 후 비례배분을 사용하여 층별로 표본을 배분하고 적절한 표본의 크기를 결정하였다. 새로운 표본설계에서는 가중치를 계산하였고 이를 이용한 추정량과 추정오차 공식을 유도하여 기존의 단순집계를 벗어나 시군별 그리고 특성별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.27-41
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• 2005

『전국 장내 기생충 감염실태조사』를 위해 새로운 표본설계를 하였다. 2000년 인구 주택총조사의 10% 표본조사자료를 조사모집단으로 사용하였고, 조사의 특성상 각종 기생충의 감염율이 아주 낮은 관계로 통상적인 분석방법 대신에 상대위험도과 오즈비를 사용하였다. 표본배정은 네이만 배정의 절충형을 사용하였다. 또한 전국 단위와 특성별 추정이 가능하도록 하였고 추정의 정확성을 측정하기 위해 추정량의 분산식을 유도하였다.

• 대한가정학회지
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• 제32권2호
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• pp.49-60
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• 1994

Recently there has been new work schedule developed in some companies which means starting the work at 7 and finishing at 4 This article studied on the effects of new work schedule on the time allocation by married couples. It was compared with the time spent by married couples in group of old work schedule. And it studied whether the change of work schedule affects the time allocation and satisfaction of couples. This survey was conducted from November to December 1993 One hundred and twenty none couples were considered to be valid sample for this study. The findings of this study are as follows: 1. Couples with new work schedule did perceive changes in the time allocation. 2. The total time for transportation and market work of husbands was decreased and leisure time showed a increase when there is new work schedule. 3. Husbands with new work schedule perceived that they spent more time in the household work leisure sharing with their children and sharing with spouses than husbands with old work schedule. 4. Couples with new work schedule showed higher marital satisfaction and family life satisfaction than couples with old work schedule.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1113-1120
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• 2015

본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 세대별, 연령별 또는 계층별에 따라 조사하고자 하는 모집단이 여러 개의 층으로 구성되어 있고, 각 층이 다지속성으로 되어 있는 경우에, Abul-Ela 등의 다지모형과 Eriksson의 다지무관모형에서 사용한 단순임의추출법 대신에 층화추출법을 적용하여 각 층의 다지속성에 대한 모비율의 추정뿐만 아니라 모집단 전체 모비율에 대한 추정을 할 수 있는 층화 다지 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 층화 다지모형에 있어서 각 층의 표본배분에 대하여 비례배분과 최적배분을 고려하여 다루었다. 또한 층화 다지 확률화응답모형들간의 효율성을 비교해 본 결과 Eriksson의 다지무관모형이 Abul-Ela 등의 다지모형보다 효율적임을 알 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.95-104
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• 2017

This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions.