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계명대 한국데이터정보과학회 논문 발표 '최우수상' 수상
‘비모수기법 이용한 단위근검정
방법에 대한 연구’로 상 받아
황보문옥 기자 /  입력 : 2014년 05월 26일(월) 16:56
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|  | | | ↑↑ 계명대 통계학과 문지은씨가 기존 단위근검정법이 가지는 유의수준 왜곡 문제를 해결키 위해 비모수적기법을 이용한 새로운 단위근검정법을 제안했다. | | ⓒ 대구광역일보 | |
계명대 통계학과 박사과정 문지은씨가 최근 한국데이터정보과학회 주최로 열린 ‘2014 한국데이터정보과학회 학생 논문 포스터 발표대회’ 최우수상을 받았다.
문지은씨는 기존 단위근검정법이 가지는 유의수준 왜곡 문제를 해결키 위해 비모수적기법(nonparametric method)을 이용, 새로운 단위근검정법을 제안한 ‘비모수기법을 이용한 단위근검정 방법에 대한 연구’로 상을 받았다.
수집 자료를 분석해 미래 현상, 미지의 값을 예측키 위해 시계열 자료(time series data) 분석에서 관찰되는 시계열 자료의 평균이 시간 축을 기준으로 평행하게 움직이거나, 시간의 흐름에 따라 분산의 값이 일정한 자료를 정상 시계열(stationary time series)이다.
만약 관찰된 자료가 정상 시계열이라면 예측이 쉽지만 이와 반대 랜덤워크(random walk)라는 비정상 시계열(nonstationary time series)은 예측이 어려워 관찰되는 자료가 정상 시계열인지 아닌지에 대한 판단은 경제변수의 실증분석을 하기 전 아주 중요 부분을 차지한다.
이와 같이 랜덤워크 존재 여부를 검정하는 방법을 단위근검정(unit root test)으로 기존 단위근검정 방법들은 유의수준 왜곡(size distortion)과 낮은 검정력(low power) 문제가 존재하고 있다.
문씨 논문은 이런 단점을 극복키 위해 시계열 자료가 단위근을 갖는 비정상 시계열인지 아닌지에 대한 새로운 검정방법을 비모수기법 중 하나인 커널밀도함수 추정량을 사용해 제시했다.
또한 그 유용성을 기존 검정방법 중 하나인 KPSS 검정법과 비교해 입증했다.
계명대 통계학과 문지은씨는“논문에서 제시된 문제점의 발생원인과 해결책에 대해 좀 더 깊은 연구를 진행하고, 보다 다양한 경우의 모형에 대해 단위근검정을 시도해 볼 예정이다”고 말했다.
한국데이터정보과학회는 데이터분석 및 정보과학의 발전과 이와 관련 있는 분야의 연구 및 연구 조성을 목적으로 지난 1994년 대한통계과학회로 출발해 지난 1998년 한국데이터정보과학회로 개칭됐다.
국데이터정보과학회지를 발간하며, 학술진흥재단 부설 첨단학술정보센터(KRIC)에 등록된 자료 분석 및 정보과학 관련 전국규모 학회다.
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황보문옥 기자 
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