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최보승,강현철,이경윤,한상태,Choi, Bo-Seung,Kang, Hyun-Cheol,Lee, Kyung-Yun,Han, Sang-Tae 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.5
도시가스 수요량은 강한 계절성을 보이는 자료이다. 따라서 도시가스 수요량을 예측하기 위한 모형 구축에서 가장 중요한 요인은 계절성이다. 또한, 실제 도시가스 수요량에는 추가적 인 여러 요인들에 의하여 영향을 받을 수 있는데, 온도, 요일효과, 명절효과, 유효일 수, 수용가수 등이 영향 요인들이다. 본 연구에서는 이와 같은 요인들이 도시가스 수요량에 미치는 영향력의 정도를 파악하고 효율적으로 향후 도시가스 수요량 예측을 위한 시계열 모형을 구축하였다. 적용된 모형은 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였으며 실제 자료를 이용한 예측결과 매우 우수한 예측력을 보였다. The city gas demand data has strong seasonality. Thus, the seasonality factor is the majority for the development of forecasting model for city gas supply amounts. Also, real city gas demand amounts can be affected by other factors; weekday effect, holiday effect, the number of validity day, and the number of consumptions. We examined the degree of effective power of these factors for the city gas demand and proposed a time-series model for efficient forecasting of city gas supply. We utilize the liner regression model with autoregressive regression errors and we have excellent forecasting results using real data.
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무응답 자료에 대한 EM 알고리즘을 이용한 모형 선택 방법
최보승,김경무 한국자료분석학회 2012 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.14 No.2
We considered a model selection method to forecast of the election result using pre election survey data. In many cases, the survey data can be summarized at multi-dimensional contingency table and include miss or non-response data. Inaccurate method of missing data can make biased results. Especially, when we used ML method under non-ignorable non-response mechanism, we may have a boundary solution problem. In this paper we introduced Bayesian method for the EM algorithm to handle the boundary solution problem. We also consider model selection criteria based on EM algorithm which Ibrahim et al. (2008) proposed. The introduced methods were applied to the pre election survey data for the 2004 Korean national assembly race and made relatively exact prediction. 본 연구는 각종 선거를 앞두고 실시되는 사전조사 자료를 이용하여 최적의 선거예측을 수행하기 위한 모형 선택방법을 다루었다. 많은 경우 사전조사 자료들은 범주형 자료이고 다차원 분할표의 형태로 정리될 수 있다. 또한 민감한 주제를 다루는 경우 대부분 무응답을 포함하고 있다. 무응답에 대한 잘못된 처리는 편향을 발생시킬 수 있으며 정확한 선거예측에 저해요인이 된다. 특히 무시할 수 없는 무응답 가정하에서 최대우도방법을 이용하게 되면 변방값 문제가 발생할 수 있고 이 또한 추정결과의 편향을 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 변방값 문제를 해결하기 위하여 경험적 베이지안 방법을 이용하였으며 무응답 대체를 위하여 EM알고리즘을 이용하였다. EM 알고리즘에 의한 추정에서 모형 선택을 위해 Ibrahim et al.(2008)이 제안한 방법을 이용하였다. 제안된 방법은 2004년 대한민국 국회의원 선거를 앞두고 실시된 사전조사 자료에 적용되었으며 비교적 정확한 예측을 수행하였다.
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최보승,강현철,최호식,한상태 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.6
부동산 시장의 활성화와 더불어 부동산 경매는 새로운 부동산 투자의 수단으로 자리잡고 있다. 특히 2005년 이후 부동산 시장의 이상과열과 더불어 경매시장 또한 급격히 증가하는 추세이다. 본 연구는 이러한 부동산 경매시장의 흐름을 적절히 설명할 수 있는 새로운 부동산 경매지수를 개발하였다. 부동산 경매의 최종 결과인 낙찰률의 흐름을 모형화 하는데 시차종속 회귀모형을 이용하였으며 구축된 모형으로부터 계산된 예측값을 지수화 하여 최종 경매지수를 산출하였다. 산출된 경매지수는 부동산 용도별, 지역별, 용도와 지역별로 세분화 하였으며 세분화된 지역에서 모형 적합이 어려운 경우 상위 지역의 모형으로 대체 하였다. 이와 더불어 감정가를 현실화 시키는 표준화 감정가도 함께 구축하였다. The property auction becomes a new real estate investment tool following to the activation of real estate market. Especially, the property auction market has rapidly increasing trends with extra ordinary expantion of real estate market. This research developed new real estate auction index to explain the trend of the property auction market. We utilized time lagged regression model with bid price ratio which is the final aim of the auction as response variable and produced the final auction index using fitted value of the regression model. The produced auction indices are divided into real estate categories, regions. Lower level region models that cannot be constructed because of the shortage of information are substituted by upper level region models. We also developed the standardized appraise price that can reflect the difference between the auction time and bid date.
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최보승,강현철,이성건,한상태,Choi, Bo-Seung,Kang, Hyun-Cheol,Lee, Seong-Keon,Han, Sang-Tae 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.6
The traffic operating speed is one of important information to measure a road capacity. When we supply the information of the road of high traffic by using navigation, offering the present traffic information and the forecasted future information are the outstanding functions to serve the more accurate expected times and intervals. In this study, we proposed the traffic speed forecasting model using the accumulated traffic speed data of the road and highway and forecasted the average speed for each the road and high interval and each time interval using Fourier transformation and time series regression model with trigonometrical function. We also propose the proper method of missing data imputation and treatment for the outliers to raise an accuracy of the traffic speed forecasting and the speed grouping method for which data have similar traffic speed pattern to increase an efficiency of analysis. 도로의 성능을 측정는데 있어서, 주행속도는 가장 중요한 정보가 된다. 또한 도로 교통의 정보를 제공하는데 있어서 현 시점의 교통정보와 더불어 향후 예측되는 교통정보를 함께 제공하는 것은 보다 정확한 예측 시간과 구간을 제공하기 위한 차별화된 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 도로 구간별 속도 자료를 이용하여 속도 패턴을 다양하게 분석하고 퓨리에 변환 및 삼각함수를 설명변수로 하는 시계열 회귀모형을 이용한 예측모형을 개발하여 구간별 및 시간대별 평균 속도를 예측하였다. 이와 더불어 보다 정확한 예측을 위하여 결측치에 대한 대체 방법 및 특이치 처리 방법을 함께 고려하였고 방대한 데이터에 대한 효율적인 분석을 위하여 유사 속도 구간에 대한 그룹핑(grouping) 방법도 제안하였다.
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무시할 수 없는 무응답을 가지고 있는 교체표본조사에서의 무응답 대체와 교체그룹 편향 추정
최보승,김대영,김기환,박유성,Choi, Bo-Seung,Kim, Dae-Young,Kim, Kee-Whan,Park, You-Sung 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.3
본 논문에서는 패널의 일부를 규칙적으로 교체하는 4-8-4 교체표본설계에서 발생할 수 있는 항목 무응답을 대체하는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 소득이나 취업과 같이 민감한 질문에 대하여 발생할 수 있는 무응답에 대하여 무시할 수 없는 무응답(nonignorable nonresponse) 체계하에서 발생하는 무응답을 가정하였다. 무응답들의 대체방법으로 모형에 기반한 대체방법을 고려하였으며 베이지안 방법을 이용하여 사후확률밀도함수를 최대화하는 최대사후우도추정량(maximum posterior likelihood estimator)을 구하였다. 그리고 대체된 자료를 이용하여 면접시점이 달라질 때 발생하는 편향을 추정하였으며 추정된 편향을 제거한 후 연속적인 두 조사기간에서의 각 칸의 확률과 고정된 시점에서의 주변확률을 계산하였다. 모의실험을 통해 최종적으로 도출된 결과를 평균제곱오차와 편향의 관점에서 비교하였다. We propose proper methods to impute the item nonresponse in 4-8-4 rotation sample survey. We consider nonignorable nonresponse mechanism that can happen when survey deals with sensitive question (e.g. income, labor force). We utilize modeling imputation method based on Bayesian approach to avoid a boundary solution problem. We also estimate a interview time bias using imputed data and calculate cell expectation and marginal probability on fixed time after removing estimated bias. We compare the mean squared errors and bias between maximum likelihood method and Bayesian methods using simulation studies.
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