nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
개단말뚝은 폐색정도에 따라 지지력이 다르게 나타나므로 개단말뚝 설계시 폐색효과를 고려하여야 한다. 이에 본 연구에서는 대변형 수치해석 기법 중 하나인 Coupled Eulerian-Lagrangian(CEL) 기법을 이용하여 말뚝의 항타 관입을 모사하여 사질토, 점성토 지반조건, 단일 지반의 탄성계수, 말뚝 선단지지 조건, 다층지반 조건에 대한 영향 분석을 수행하였다. 해석 결과 사질토 지반에서 점성토 지반보다 폐색정도가 큰 것으로 확인되었고, 사질토의 경우 지반의 강성이 클수록 폐색정도가 증가하는 것으로 나타났다. 말뚝 선단이 지지층에 근입된 경우, 그렇지 않은 경우보다 정지토압계수가 크게 나타나 폐색정도가 큰 것으로 확인되었다. 또한, 지반의 배열이 이질층인 경우 지반강성에 따라 정지토압계수가 다르게 결정됨을 알 수 있었다. 따라서 지반조건, 지층 등에 따라 정지토압계수를 다르게 적용하여 관내 내부마찰력을 산정할 필요가 있으며 이를 반영한 합리적인 지지력 산정을 할 필요가 있음을 알 수 있었다.

This paper presents the investigation of the major influence factors on the degree of soil plugging for open-ended piles based on the Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL) numerical technique. The main objective of this study was to investigate the effect of soil plugging on the response of piles in various conditions. Through comparison of the results of field load tests, the CEL methodology was found to be in good agreement with the general trend observed by in situ measurement. Additionally, the parametric studies were performed by controlling the soil conditions, soil elastic moduli, end-bearing conditions and multi layers. It was found that the degree of soil plugging for sand layers was greater than that of clay layers. Also, the degree of soil plugging increased with an increase in both the soil stiffness and length of pile embedded in the bearing layer.

(게재일: 2016.05.31)
본 연구는 실제 시공 환경에서 투수성 보도블록의 표면 유출 및 배수 특성을 알아보고자 하였으며, 표층 및 노반을 포함한 시편을 대상으로 불포화 상태에서 도심 내 우수 조건을 고려한 배수 실험을 진행하였다. 일정한 시간 간격을 두고 반복적인 배수 실험 및 공극 막힘 실험이 시행되었으며, 정량적 분석을 위하여 3D X-ray CT 이미지 분석 및 증발 실험을 시행하였다. 실험 결과, 시간 간격 동안 발생한 증발로 인해 공극 내 물이 공간적으로 재분포되어 표면 유출을 야기시키는 것으로 나타났다. 특히, 공기에 노출되어 있는 표층보다 시편 하부에 위치한 노반의 공극 변화가 투수성 보도블록의 배수, 증발 등 전체적인 수리학적 거동을 크게 저하시켰다. 또한 공극 내 침전물은 증발로 인한 변화를 증진 시키며, 이 때 저하된 배수 성능은 쉽게 회복되지 않는 것으로 나타났다. 그리고 선행우수조건에 의하여 배수 성능이 저감되면서 최대 표면 유출 높이가 증가하는 것으로 나타났다.

This study aims to figure out the behavior of runoff and drainage of pervious sidewalk block in actual construction environment by experiments. The specimens with surface layer and bedding layer are subjected to the drainage test by considering unsaturated condition and unique rainfall condition in urban areas. The repeated drainage test and clogging test were conducted with time intervals, and 3D X-ray CT image analysis and evaporation test were carried out for a quantitative analysis of drainage test. The results present that the spatial distribution of pores by evaporation for time intervals induces runoff. Especially, the bedding layer under the block is significantly critical in overall hydraulic behavior such as drainage and evaporation compared to the surface layer. Moreover, the sediments in pores promote the change in pores by evaporation and this induces deteriorated drainage capacity which is hard to recover. In addition, it is revealed that the maximum runoff height grows as the drainage capacity declines depending on the pre-wetting condition.

(게재일: 2016.05.31)
과학 기술의 발전은 사회를 급격하게 변화시켜 왔다. 특허 자료 분석은 현대 과학 기술의 흐름을 이해하고 미래 유망기술을 예측할 수 있게 한다. 본 연구에서는 기술의 동향을 파악하고자 1985년과 2012년 사이에 미국 특허청에 등록된 특허를 중심으로 특허 인용 네트워크를 분석한다. 주요 기술군을 파악하기 위해 PageRank 알고리즘 외에 다양한 중심성 지표를 이용하고, 통계적 네트워크 모형을 통해 유사한 기술들의 군집을 찾아내고자 한다.

The development of technology has changed the world drastically. Patent data analysis helps to understand modern technology trends and predict prospective future technology. In this paper, we analyze the patent citation network using the USPTO data between 1985 and 2012 to identify technology trends. We use network centrality measures that include a PageRank algorithm to find core technologies and identify groups of technology with similar properties with statistical network models.

(게재일: 2016.06.30)
이항 분류모형에서 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하는 문제를 고려한다. 계수를 추정하는 대표적인 방법으로 로지스틱모형을 이용하는 방법과 AUC를 최대화하여 구하는 방법이 있다. AUC 접근방법으로 구한 모수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 흔히 접하는 정상보다 부도 경우가 현저하게 작은 상태인 낮은 부도율의 자료를 고려하고, 낮은 부도율의 자료에 AUC 접근방법을 적용한다. 부도의 비율이 정상의 비율보다 현저하게 낮은 불균형 자료를 생성하기 위하여 수정된 로짓함수를 연결함수로 사용한다. 낮은 부도율의 상황인 불균형 자료에 AUC 접근방법을 적용한 판별결과가 로지스틱 모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.

For binary classification models, we consider a risk score that is a function of linear scores and estimate the coefficients of the linear scores. There are two estimation methods: one is to obtain MLEs using logistic models and the other is to estimate by maximizing AUC. AUC approach estimates are better than MLEs when using logistic models under a general situation which does not support logistic assumptions. This paper considers imbalanced data that contains a smaller number of observations in the default class than those in the non-default for credit assessment models; consequently, the AUC approach is applied to imbalanced data. Various logit link functions are used as a link function to generate imbalanced data. It is found that predicted coefficients obtained by the AUC approach are equivalent to (or better) than those from logistic models for low default probability - imbalanced data.

(게재일: 2016.02.29)
감독이 작전을 구사하는 상황이나 타자의 타격 가치를 평가하는데 유용하게 사용될 수 있는 지표로서 미국프로야구에 대해서는 기대득점과 기대승리확률, 타격의 득점가치, 타격의 승리가치 등이 제시되었다. 기대득점은 각각의 아웃카운트와 주자 상황에서 그 이닝이 끝날 때까지 얻는 점수의 기댓값이다. 기대승리확률은 이닝, 점수차, 아웃카운트, 주자상태가 주어진 상태에서 경기를 계속 한다고 할 때, 공격하고 있는 팀이 승리할 확률이다. 타격의 득점가치는 타격전 상황의 기대득점과 타격결과에 의하여 변화된 상황의 기대득점 사이의 차이를 말한다. 타격의 승리가치는 타격 전후 상황의 기대승리확률간의 차이로서 타격 결과가 승리에 미치는 영향을 나타낸다. 한국프로야구에서는 장기간 축적된 자료의 부족으로 총 발생횟수에 대한 특정 상황의 상대돗수를 이용하여 구한 이들 지표가 통계적인 의미를 갖지 못하는 경우가 종종 나타난다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 마르코프연쇄를 이용하여 한국프로야구에서 기대득점, 기대승리확률, 득점가치와 승리가치를 구하는 방법을 제시한다.

Run expectancy (RE) is the mean number of runs scored from a specific base runner/outs situation of an inning to the end of the inning. Win expectancy (WE) is the probability that a particular team will win the game at a specific game state such as half-inning, score difference, outs, and/or runners on base. In this paper, we derive RE and WE for the Korea Baseball Organization (KBO) League based on six-year data from 2007 to 2012 using a Markov chain model.

(게재일: 2016.02.29)
청보리는 국내에서 자급자족되는 중요한 동계 풀사료이다. 본 연구는 구조방정식 모형을 이용하여 온도, 강수 및 일조시간과 관련 있는 기후요인이 청보리의 생산량에 미치는 경로와 영향력을 파악하였다. 청보리의 소표본 자료의 한계를 보완하기 위하여 베이지안 구조방정식 방법을 사용하였다. 베이지안 방법의 사전분포로 표준정규분포, 청보리 자료의 빈도론적 구조방정식 결과와 가장 대중적인 동계 풀사료인 이탈리안 라이그라스의 빈도론적 구조방정식 결과를 이용하였다. 또한, 사전분포의 헤이우드 케이스 수정을 하지 않은 경우와 수정한 경우에 대하여 구한 사후분포의 결과를 비교하여 동계작물의 생육특성과 잘 부합하는 사전분포를 탐색하였다. 분석 결과, 사전분포의 헤이우드 케이스를 수정하여 이탈리안 라이그라스의 빈도론적 구조방정식 결과를 사전분포로 사용하는 것이 가장 적절하였다. 그러므로 본 연구의 베이지안 접근법을 통해 표본 수집이 어려운 풀사료 연구에 좋은 제안이 될 것이다.

Whole Crop Barley (WCB) is a representative self-sufficient winter annual forage crop, along with Italian Ryegrass (IRG), in Korea. In this study, we examined the path relationship between WCB yield and climate factors such as temperature, precipitation, and sunshine duration using a structural equation model. A Bayesian approach was considered to overcome the limitations of the small WCB sample size. As prior distribution of parameters in Bayesian method, standard normal distribution, the posterior result of structural equation model for WCB, and the posterior result of structural equation model for IRG (which is the most popular winter crop) were used. Also, Heywood case correction in prior distribution was considered to obtain the posterior distribution of parameters; in addition, the best prior to fit the characteristics of winter crops was identified. In our analysis, we found that the best prior was set by using the results of a structural equation model to IRG with Heywood case correction. This result can provide an alternative for research on forage crops that have hard to collect sample data.

(게재일: 2016.02.29)
특이점 및 영향점은 자료분석을 하는 데 사용되는 계량적이고 기술적인 많은 측도들을 왜곡한다. 각종 자료분석에 있어서의 특이점 검색을 위한 검정 통계량이나 그림도구에 관한 연구는 꾸준히 전개되어 왔다. Jang과 Anderson-Cook (2014)은 불꽃그림이란 이름을 붙인 그림도구를 발표하였는데 이상점이나 영향점이 일변량/이변량 자료분석 및 회귀분석에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위하여 3-D 불꽃그림 및 불꽃그림 행렬을 제시하였다. 본 연구에서는 이러한 불꽃그림이 일변량 자료의 왜도와 첨도에서 특이점의 영향을 평가하기 위한 탐색적 자료분석 그림도구로서 사용될 수 있음을 보였다.

Outliers and influential data points distort many data analysis measures. Jang and Anderson-Cook (2014) proposed a graphical method called a rework plot for exploratory analysis purpose so that there could be a possible visualization of the trace of the impact of the possible outlying and/or influential data points on the univariate/bivariate data analysis and regression. They developed 3-D plot as well as pairwise plot for the appropriate measures of interest. This paper further extends their approach to identify its strength. We can use rework plots as a graphical exploratory data analysis tool to evaluate the impact of outliers in skewness and kurtosis of univariate data.

(게재일: 2016.02.29)
산사태 자료에서 환경변수들이 산사태 발생 위험에 어떻게 영향을 주는지 분석하기 위해 현재까지 비동질적 포아송 과정 모형이 주로 사용되어 왔다. 그렇지만, 이 모형은 산사태 자료에서 쉽게 관측되는 산사태 위치의 군집 현상에 대해 설명하지 못한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 우리는 코시 군집 과정을 사용할 것을 제안한다. 그리고, 제안된 방법이 실제 산사태 자료에서 얼마나 모형의 적합도를 개선시키는지 K-함수의 관점에서 살펴보고자 한다. 또한, 코시 군집 과정의 모수 추론을 위해 제안된 다양한 추정 방법의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션 연구를 진행하였다.

Inhomogeneous Poisson process models are widely applied to landslide data to understand how environmental variables systematically influence the risk of landslides. However, those models cannot successfully explain the clustering phenomenon of landslide locations. In order to overcome this limitation, we propose to use a Cauchy cluster process model and show how it improves the goodness of fit to the landslide data in terms of K-function. In addition, a numerical study is performed to select the optimal estimation method for the Cauchy cluster process.

(게재일: 2016.02.29)
인문사회학 분야에서와 같이 개념적인 주제에 대한 연구가설을 검정하기 위해서는 연구 대상이 되는 개념을 수량화하여 통계적 분석을 실시하여야 한다. 이러한 경우 연구결과에 대한 해석이 설문조사에 의한 수량화과정에 깊이 의존하기 때문에 연구자가 측정도구인 설문지가 연구목적에 부합하게 제대로 만들어졌는지 검정하는 것은 필수적인 과정이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 흔히 사용되는 요인분석에 의한 측정도구 타당도 평가를 개선할 수 있는 시각화 방법을 제시하고 모의실험과 실제사례분석을 통해 그 유용성을 예시하였다.

It is common to quantify the concept of interest in the social and human sciences to test a research hypothesis. In such a case, it is strongly recommended to investigate if the procedure is appropriately designed and implemented according the research purpose since the quantification procedure highly affects the result of statistical analysis. In this work, we propose a visualization tool which enables us to check the construct validity of a measurement tool (such a questionnaire) in a concise and convenient way based on a penalized factor analysis model. We illustrate our method with numerical simulation and real data analysis.

(게재일: 2016.02.29)
이 논문에서는 서로 다른 서버배정방식을 가지는 멀티클래스 손실시스템을 연구한다. 마코프 성질을 유지하도록 상태를 정의하고 상태를 효율적으로 표현하는 방법을 살펴본다. 시스템 성능척도를 산출하기 위하여 마코프 성질에 기초한 극한확률 유도를 연구한다. 해석해 혹은 수치해를 구하여 배정방식이 시스템 성능에 미치는 영향을 비교한다.

In this paper, we study multiclass loss systems with different server allocation methods. The Markovian states of the systems are defined and their effective representation is investigated. The limiting probabilities are derived based on the Markovian property to determine the performance measures of the systems. The effects of the assignment methods are compared using numerical solutions.

(게재일: 2016.06.30)
금융시장 위험관리 수단으로 많이 사용하는 기법 중의 하나는 Morgan이 제안한 최대손실금액을 추정하는 VaR (Value at Risk)이다. VaR은 한 산업의 금융위험 측정도구로 사용되어지지만 실제 생활에서는 여러 회사 또는 국내 전체의 산업의 VaR를 추정하는 경우가 많다. 따라서 투자할 여러 산업에 대하여 특정한 포트폴리오가 설정된 경우에 다변량분포에 대한 VaR를 추정하는 문제가 필요하다. 본 연구에서는 다변량분포에 대한 VaR를 추정하기 위하여, 다차원 분위 벡터를 제안하고, 이를 바탕으로 다차원 공간에서의 Vector at Risk를 정의한다. 다변량분포에 대하여 특정한 포트폴리오가 설정된 경우에, Vector at Risk 중에서의 한 점을 가장 적절한 VaR로 설정하는 방법을 제안한다. 이를 대안적인 VaR이라고 정의하고, 다변량 분포에 대한 이 방법에 대하여 토론한다. 2변량과 3변량의 예제를 통해 본 연구의 대안적인 VaR과 Morgan의 VaR를 각각 구하고, 비교 설명하면서 대안적인 VaR의 특징을 탐색한다.

The most useful method for financial market risk management may be Value at Risk (VaR) which estimates the maximum loss amount statistically. The VaR is used as a risk measure for one industry. Many real cases estimate VaRs for many industries or nationwide industries; consequently, it is necessary to estimate the VaR for multivariate distributions when a specific portfolio is established. In this paper, the multivariate quantile vector is proposed to estimate VaR for multivariate distribution, and the Vector at Risk for multivariate space is defined based on the quantile vector. When a weight vector for a specific portfolio is given, one point among Vector at Risk could be found as the best VaR which is called as an alternative VaR. The alternative VaR proposed in this work is compared with the VaR of Morgan with bivariate and trivariate examples; in addition, some properties of the alternative VaR are also explored.

(게재일: 2016.06.30)
시그마 수준(sigma level)이란 미국 모토롤라사에 의해 소개된 프로세스 능력 지수로서 1970년대 이후 널리 활용되고 있는 다양한 지수들 중의 하나이다. 이는 다른 지수들과 비교할 때 모 프로세스의 확률 분포에 기초한다는 장점을 갖지만 양산 단계를 가정한 것으로 R&D 분야의 시제품 그리고/또는 초도 양산품 단계에 직접 적용하는 것은 적절하지 못할 수 있다. 이에 본 논문은 시그마 수준을 계산할 때 가정하는 치우침에 대한 통계적 고찰을 통하여 양산단계에서 6 시그마 품질 수준을 달성하기 위한 개발 단계의 시제품 그리고/또는 초도 양산품의 목표 시그마 수준 설정 방법을 소개한다. 그리고 이를 기초로 개발과 양산 단계에서 경제성을 달성할 수 있는 설계 공차의 강건 한계 도출 방법을 제시해 보고자 한다.

The Sigma Level, proposed by Motorola Inc., is one of the many Process Capability Index (PCI)'s that have been presented since the 1970's. It is used to evaluate process capability and unlike other PCI's, it has an advantage in that it uses population probability distribution. However, it is originally designed for mass production and is inadequate to evaluate prototypes or early products in the R&D stages. For use in such cases, we propose an R&D target Sigma Level, derived by considering 1.5 sigma shifts in traditional sigma level from a statistical point of view. We also explain the way to find robust limits for design tolerance because the sigma level or defect probability is useful to establish economical tolerance limits at the R&D stage and mass production.

(게재일: 2016.02.29)
본 연구에서는 신용보증기금으로부터 보증받은 기업의 미시적 성과를 분석하기 위해 비보증기업과 비교 분석하였다. t-test나 회귀모형과 같은 단순모형으로 비교하게 되면 선택편의에 의해 실제 보증성과를 나타낼 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 선택편의를 보정한 회귀모형을 제안하였고 실제 자료에 적용하였다. 분석결과 비보증기업에 비하여 보증기업의 미시적 성과를 확인할 수 있었다.

In this paper, we examine the financial performance of credit guarantee programs. We compared financial performance of guaranteed firms of KODIT and non-guaranteed firms. The of covariate adjusted propensity score method is used because a selection bias problem could occur if t-test or regression analysis were used. The results show that a credit guarantee program enhances the financial performance of beneficiary firms.

(게재일: 2016.02.29)
랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서 Friedman (1937), 순서형 대립가설에서 Page (1963)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간 순위를 이용해 처리 간의 차이를 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보의 손실을 줄이고, Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치를 확장하여, Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 이용하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 검정 방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통해 제안방법과 기존의 검정 방법을 비교하였다.

Nonparametric procedures in a randomized block design was proposed by Friedman (1937) as a general alternative as well as suggested as a test for ordered alternatives by Page (1963). These methods are used for the rank of treatments in each block. In this paper, we proposed nonparametric procedures using aligned method proposed by Hodges and Lehmann (1962) to reduce among block information and based on placement suggested by Kim (1999) in a randomized block design. We also perform a Monte Carlo study to compare the empirical powers of the proposed procedures and established method.

(게재일: 2016.06.30)
검정절차가 생략된 이상치 탐지법은 구조적으로 수렁효과나 가면효과에 취약하기 때문에 다수의 이상치를 제대로 탐지하지 못할 때가 있다. 본 연구에서는 군집화에 의하여 구분된 소수 관찰치군을 이상치로 판정하는 방법에 보완될 검정절차를 다룬다. 이에 관련된 일반적인 방법은 탐지된 이상치 후보군의 개별적인 관찰치에 대해 다양한 종류의 t-검정을 수행하는 것이다. 본 연구에서는 이상치 후보군에 대한 검정을 수행하고 군집나무의 절단기준을 변경시켜 새로운 이상치군을 탐색해 나가는 순차적인 방법을 제안한다. 예제와 모의실험을 통해 제시된 방법과 기존의 방법들을 비교한다.

Outlier detection methods without performing a test often do not succeed in detecting multiple outliers because they are structurally vulnerable to a masking effect or a swamping effect. This paper considers testing procedures supplemented to a clustering-based method of identifying the group with a minority of the observations as outliers. One of general steps is performing a variety of t-test on individual outlier-candidates. This paper proposes a sequential procedure for searching for outliers by changing cutoff values on a cluster tree and performing a test on a set of outlier-candidates. The proposed method is illustrated and compared to existing methods by an example and Monte Carlo studies.

(게재일: 2016.06.30)
본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.

In this paper, we analyzed IoT patent data using the social network analysis of keyword community network in patents related to Internet of Things technology. To identify the difference of IoT patent trends between Korea and USA, 100 Korea patents and 100 USA patents were collected, respectively. First, we first extracted important keywords from IoT patent abstracts using the TF-IDF weight and their correlation and then constructed the keyword network based on the selected keywords. Second, we constructed a keyword community network based on the keyword community and performed social network analysis. Our experimental results showed while Korea patents focus on the core technologies of IoT (such as security, semiconductors and image process areas), USA patents focus on the applications of IoT (such as the smart home, interactive media and telecommunications).

(게재일: 2016.06.30)
이차형식 통계량의 분포함수에 대한 연구는 주로 다변량 정규분포의 가정하에서 진행되어 왔다. 최근 다변량 정규분포를 포함하는 다변량 왜정규분포에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포의 가정하에서 이차형식 통계량의 분포함수에 대한 근사를 다루었다. 근사의 방법으로는 소표본에서도 정확도가 뛰어난 근사법으로 알려진 안장점근사를 사용하였으며, 모의실험을 통해 그 정도를 확인하였다.

Most of studies related to the distributions of quadratic forms are conducted under the assumption of multivariate normal distribution. In this paper, we suggested an approximation to the distribution of quadratic forms based on multivariate skew-normal distribution as alternatives for multivariate normal distribution. Saddlepoint approximations are considered and the accuracy of the approximations are verified through simulation studies.

(게재일: 2016.06.30)
경기침체의 여파가 확산되면서 국내외 충격에 국내 주식, 금융, 부동산 및 실물시장이 함께 영향을 받는지에 대한 관심이 고조되어 왔으나 이에 대한 학문적 규명이 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이들 시장의 동반이동관계가 현실적으로 성립하는지, 그렇다면 어떠한 성향의 장기적 시장조정과정이 발생하는지 통계적으로 검정해 보았다. 시장의 장기적 연관관계는 금융위기 이전에 한해서만 성립되는 것으로 검정되며, 시장 간 장단기 동적 관계를 설명하는 오차수정모형들은 추정된 균형오차들이 모두 매 기간 통계적으로 유의하게 감소하면서 단기적 이탈에서 장기균형으로 조정되어 가는 과정을 일관성 있게 포착하는 것으로 판명되었다.

A long-run relationship of stock, monetary, realty markets, and business conditions has been suggested to exist due to internal and external shocks. This study investigates whether such a relationship really exists and then performs statistical tests to discern features of the long-run adjustment processes from short-run discrepancies because it is difficult to find studies that examine the market relationship. The comovement relationship of the whole market does not appear to hold for the entire study period; however, it is found to exist for the period before the financial crisis. Estimated error correction models show consistently declining equilibrium errors each period that suggests a recovering process of the long-run equilibrium from short-run secessions.

(게재일: 2016.06.30)
금융자산의 수익률 분포를 잘 설명할 수 있는 것으로 알려진 normal inverse Gaussian(NIG)분포는 모수의 조건에 의해 세 배의 초과첨도가 왜도 제곱의 5배보다 커야 하는데, 만약 관측된 초과첨도와 왜도의 관계가 이를 만족하지 못하거나 두 값이 매우 비슷하다면 모수를 안정적으로 추정하기 어렵게 된다. 이 논문에서 우리는 NIG분포의 모수추정에서 발생하는 이러한 문제점을 살펴보고 모의실험을 통해 이를 보정하는 방법을 찾아보았다. KOSPI, S&P500, FTSE와 HANG SENG의 실제 주가지수 자료에 적용하여 보정의 효과를 비교하고 VaR를 이용한 사후검증으로 보정된 추정방법의 성능을 평가해 보았다. 보정 방법을 이용하였을 때, 모수추정의 문제가 있던 구간을 포함한 모든 구간에서 안정적인 모수추정이 가능하였고 VaR를 통한 사후 검증에서도 분포의 성능이 떨어지지 않음을 확인하였다.

Numerous studies have shown that normal inverse Gaussian (NIG) distribution adequately fits the empirical return distribution of financial securities. The estimation of parameters can also be done relatively easily, which makes the NIG distribution more useful in financial markets. The maximum likelihood estimation and the method of moments estimation are easy to implement; however, we may encounter a problem in practice when a relationship among the moments is violated. In this paper, we investigate this problem in the parameter estimation and try to find a simple solution through simulations. We examine the effect of our adjusted estimation method with real data: daily log returns of KOSPI, S&P500, FTSE and HANG SENG. We also checked the performance of our method by computing the value at risk of daily log return data. The results show that our method improves the stability of parameter estimation, while it retains a comparable performance in goodness-of-fit.

(게재일: 2016.06.30)
본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.

We introduce innovations state space exponential smoothing models (ISS-ESM) that can analyze time series with multiple seasonal patterns. Especially, in order to control complex structure existing in the multiple patterns, the model equations use a matrix consisting of seasonal updating parameters. It enables us to group the seasonal parameters according to their similarity. Because of the grouped parameters, we can accomplish the principle of parsimony. Further, the ISS-ESM can potentially accommodate any number of multiple seasonal patterns. The models are applied to predict electricity demand in Korea that is observed on hourly basis, and we compare their performance with that of the traditional exponential smoothing methods. It is observed that the ISS-ESM are superior to the traditional methods in terms of the prediction and the interpretability of seasonal patterns.

(게재일: 2016.06.30)
독립된 세 개 이상의 처리 간에 차이 유무를 검정하는 비모수적 방법에는 Kruskal과 Wallis (1952)가 제안한 검정법이 있다. 세 개 이상의 다른 모집단으로부터 결합된 표본관측 값들의 순위를 이용한 검정기법이다. 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 방법을 확장하여 일원배치모형에서 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Calro simulation study)를 통하여 기존의 검정법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

Kruskal and Wallis (1952) proposed a nonparametric method to test the differences between more than three independent treatments. This procedure uses rank in mixed sample combined with more than three unlike populations. This paper proposes a the new procedure based on joint placements for a one-way layout as extension of the joint placements described in Chung and Kim (2007). A Monte Carlo simulation study is adapted to compare the power of the proposed method with previous methods.

(게재일: 2016.06.30)