• 한국방재학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.137-146
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• 2011

본 연구에서는 이변량 극치분포를 이용하여 연최대치 호우사상을 평가하였다. 이를 위해 특정 재현기간을 가지는 호우사상의 강우량을 비동시결합 재현기간, 동시결합 재현기간 그리고 구간조건부 결합재현기간의 세 가지를 이용하여 산정하였다. 이때, 결합재현기간별 호우사상의 값의 크기가 서로 다르게 산정되는 이유를 이변량 분포의 확률특성을 보여주는 사분면을 이용하여 설명하였다. 호우지속기간 24시간인 경우에 동시결합재현기간을 이용하여 산정한 확률강우량은 전통적인 방법으로 얻어진 강우지속기간 24시간의 확률강우량과 유사하게 나타났다. 이러한 결과는 전통적인 강우빈도해석의 제약사항을 극복하는데 도움이 될 것으로 보여진다. 이변량 빈도해석으로 얻어진 확률호우사상은 저류시설물의 계획시 통계적으로 보다 유용하면서도 간단한 설계 호우사상을 제공할 수 있을 것으로 보여진다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.311-325
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• 2022

0의 값을 과도하게 포함하는 가산자료는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 영과잉 모형은 영과잉 가산자료를 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 모형이다. 영과잉 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론은 조건부 사후분포의 형태가 폐쇄형 분포로 나타나지 않아 모형 적합 과정이 용이하지 않다는 한계점이 존재했다. 그러나 최근 Pillow와 Scott (2012)과 Polson 등 (2013)이 제안한 폴랴-감마 자료확대전략으로 인해, 로지스틱 회귀모형과 음이항 회귀모형에서 깁스 샘플링을 통한 추론이 가능해지면서, 영과잉 모형에 대한 베이지안 추론이 용이해졌다. 본 논문에서는 베이지안 추론에 기반한 영과잉 음이항 회귀모형을 Min과 Agresti(2005)에서 분석된 약학 연구 자료에 적용해본다. 분석에 사용된 자료는 경시적 영과잉 가산자료로 복잡한 자료 구조를 가지고 있다. 모형 적합 과정에서는 깁스 샘플링을 통한 추론을 수행하기 위해 폴랴-감마 자료확대전략을 사용한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.259-271
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• 2020

우리나라도 최근 들어 과거 눈이 거의 내리지 않던 지역에 폭설이 내리거나 대설에 의한 인명피해가 발생하는 등의 대설 피해가 발생하며, 대설 및 설해 피해에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러므로 자연재해저감 종합계획에 대설에 의한 설해 대비를 포함하는 등의 정책적인 변화가 생겼으나, 우리나라는 그동안 대설 피해가 많지 않았었기 때문에 대설이나 적설 자료의 특성에 대한 연구를 다양한 각도에서 수행한 적이 거의 없다. 우리나라의 적설자료는 강우자료와 특성이 다른 경우가 많다. 예를 들어, 우리나라 남해안 일부 지역은 연중 눈이 한 번도 내리지 않는 경우가 다수 있어, 연최대치계열 자료 중에 값이 없는 경우가 빈번히 존재한다. 이에 0이 다수 포함된 자료의 빈도해석을 위해 조건부결합확률분포를 이용하여 확률 밀도함수를 선정하는 방법을 적용하였다. 그 결과 기본 방법에 비해 적합도가 더 높은 확률밀도함수를 구할 수 있었으며, 100년 빈도 이상의 긴 재현기간에서 기존 방법에 비해 대체로 적설심이 작아지는 경향을 보였다. 본 연구에서는 본 연구에서는 0이 다수 포함된 자료의 빈도해석을 위해 조건부결합확률분포를 제안한 선행연구를 적용하여 우리나라 전국의 적설 관측지점에 대한 빈도해석을 수행하고, 그 결과를 설계에 사용되는 값들과 비교하였다. 본 연구의 결과는 향후 수문학적 적용을 위한 적설자료의 관측 및 분석 방법에 대한 세부적인 기준 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권7호
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• pp.657-674
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• 2012

본 연구에서는 용담댐 상류, 천천 시험유역을 대상으로 분포형 수문모형을 이용하여 강우의 공간분포 특성에 의한 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 분석하고, 유출 및 유사량 모의결과에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적으로 강우의 공간적 분포를 묘사하기 위해 사용되는 지점 강우 내삽기법(Thiessen Polygon: TP, Inverse Distance Weighting: IDW, Kriging) 및 레이더 강우 합성기법(Gauge-Radar ratio: GR, Conditional Merging: CM)을 이용하여 태풍으로 인한 3개의 집중호우 사상기간동안의 강우장을 생성한 후 각 기법들에 의해 생성된 강우장의 양적, 공간적 특성을 평가하였다. 또한, 각 기법별로 생성된 공간분포형 강우를 분포형 수문모형에 적용하여 강우의 공간분포에 따른 유역에서의 강우-유사-유출분석 및 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 비교 분석하였다. 그 결과, 지상 우량계를 이용한 내삽기법의 경우 유사한 우량주상도 및 수문응답을 나타내었으며, 원시 레이더 자료 및 GR기법에 의한 결과는 각각 과소, 과대산정된 반면 CM기법은 레이더 강우의 공간적 특성을 유지하면서 양적으로도 개선된 결과를 보여주었다. 또한 양적으로 유사한 강우장임에도 불구하고, 각 기법에 의한 강우장의 공간적 특성으로 인하여 대상유역내 침식 및 퇴적양상은 매우 상이하게 나타났다.

• 지역연구
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• 제39권3호
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• pp.13-34
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• 2023

제주도는 전국 1% 수준에 불과한 지역내총생산(GRDP)을 증가시키고자 기업 육성 및 유치를 위해 다각적인 노력을 지속하고 있다. 기업의 입지 선택은 기업 성장에 영향을 미칠 수 있는 중대한 결정이다. 한 지역에 기업 입지가 집중된다면 그것은 그 지역 특성이 기업 이윤극대화에 도움이 된다는 것을 의미한다. 따라서, 기업이 선호하는 지역의 특성을 분석하고 그것을 기업 유치 정책에 반영할 수만 있다면 지역의 혁신과 발전을 유도하는데 도움이 될 것이다. 이에 본 연구는 제주지역 기업들의 입지분포를 살펴보고, 조건부 로짓 모형을 이용하여 제주도 읍면동별 지역 특성이 기업 입지 결정에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 업종과 무관하게 제주지역 모든 기업은 다양한 업종의 기업이 밀집되어 있고, 경제활동인구가 많고, 인구밀도가 낮으며, 대중교통 혼잡도가 낮은 지역의 입지를 선호하는 것으로 나타났다. 그리고, 지식기반산업에 속한 기업은 동종기업들이 많이 위치한 지역을 선호하는 것으로 나타나, 집적 외부성을 중시하는 지식기반산업 특징이 제주지역 기업들에게도 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 그간 전무 하였던 제주지역을 대상으로 한 기업 입지 요인분석으로, 향후 제주지역의 기업·산업 육성 및 지역 발전 정책 수립을 위한 기초분석을 실시하였음에 의미를 찾을 수 있겠다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제18권3호
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• pp.407-434
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• 2008

이 연구는 우리나라 중학교 1학년(7-나 단계) 교과서 통계단원에서의 교과서 서술 방식에 대해 남주현(2007)의 세 통계적 핵심개념 가운데 분포개념의 관점에서 분석해 본 것이다. 따라서 이 단원의 학습목표의 핵심의 분포개념의 습득과 표현, 비교법 등이라고 전제한 것이다. 연구결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 학생들은 분포가 무엇이고, 어떤 것이 분포가 아닌지 구분할 수 있어야 한다. 둘째, 여러 형태의 분포의 표현법들은 각각 고유의 학습 이유가 제시될 필요가 있다. 그래야 학생들의 동기를 유발하고, 학생들은 적절한 상황에서 적절한 표현법을 사용할 줄 알 수 있을 것이다. 셋째, 장래 배울 확률밀도함수의 자료관련 이해를 증진시키려면 7학년의 히스토그램 수업에서 밀도히스토그램을 학습해 두는 것이 도움이 될 것이다. 적어도 상대도수를 넓이로 표현하는 경험은 필요해 보인다. 넷째, 두 도수분포의 비교, 특히 도수분포 다각형을 통한 비교의 필요성 여부가 재고되어야 한다. 다섯째, 통계문맹에 대한 7학년 단계부터의 완만한 준비와 점진적 학습이 필요한지 재고될 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.189-208
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• 2006

대부분의 국내 선행연구들은 이분산성은 GARCH모형으로, 꼬리위험은 EVT모형으로 따로 고려하였다. 이 경우 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 동시에 고려하지 못한 VaR값은 실제 위험량을 적절히 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려할 수 있는 GARCH-EVT모형이 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 나타내는지 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식수익률은 정규분포보다는 꼬리부분이 두꺼운 형태를 보이고, 이분산성을 가진다. 이 경우 정규분포하에서 산출된 VaR는 실제 손실금액을 과소평가할 위험성이 있어 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 감안할 수 있는 모형의 도입이 필요함을 알 수 있다. 둘째, 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 VaR는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 보였다. 셋째, 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 ES는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 일관되게 보여주지 않았다. 결론적으로 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 동시에 반영한 GARCH-EVT모형하에서 VaR가 금융기관의 위험관리의 유용한 도구가 될 수 있는 가능성을 발견하였다. 비록 상대적으로 높은 성과를 보이지는 않지만 ES는 VaR함께 위험척도로 같이 사용할 때 보수적인 위험관리 차원에 부합될 것이다.

• 지역연구
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• 제31권3호
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• pp.3-17
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• 2015

본 연구는 가구의 사교육비 지출에 있어서 공간적 맥락이 중요하게 다루어져야하며, 사교육비에 관한 정책을 위해서는 지역의 교육환경과 여건을 고려해야 할 필요가 있음을 실증하고자 하였다. 이를 위해 분위회귀모형(quantile regression model)을 이용하여 사교육비 지출이 높은 계층에 영향을 주는 '지역 교육열 요인'의 영향력이, 상대적으로 사교육비 지출이 낮은 계층과는 매우 다르다는 가설을 검증하였다. 분석 결과, 수도권 거주여부가 사교육비 증가액에 미치는 영향력은 사교육비 지출 분위가 높을수록 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 또한, 지역의 교육열의 심화에 따른 추가적 교육비 지출은, 기존에도 많이 지출하고 있던 계층에서 더욱 크게 증가고 있음을 알 수 있었다. 지역적 영향력에 관한 이러한 두 가지 결과는, 지역의 경쟁적 환경이 사교육비 지출에 매우 큰 영향을 줄 수 있음을 의미하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.203-213
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• 2020

자기-대조 환자군(self-controlled case series; SCCS) 연구는 별도의 대조군 없이 환자의 비노출기간을 대조기간으로 설정하여 노출기간에 대한 상대적인 발생 위험도를 측정하는 역학 연구의 한 방법이다. 이 방법은 대조군을 선정할 때 발생하는 편의를 최소화할 수 있는 장점이 있어서 약물 복용 후 이상반응 발생 위험도를 측정하기 위한 방법으로 전통적으로 많이 사용되어왔다. 본 연구는 SCCS 연구를 바탕으로 두 개 이상의 약물을 동시에 사용했을 때 그 부작용의 위험이 어떻게 증가하는지 살펴보고자 한다. 마약성 진통제 유사체인 tramadol과 다빈도 병용 약물 간 약물상호작용에 대해 조건부 포아송 모형을 가정하고 분석하였다. 이때 베이지안 추론법을 사용하여 최대가능도추정량이 지니고 있는 과대적합 문제를 해결하며, 사전분포의 민감도를 측정하기 위해 정규 사전분포와 라플라스 사전분포를 가정하여 모형화하였다.