▲계명대 문지은씨가 지난 9일 한국데이터정보과학회 논문 발표대회 심사위원들에게 논문 포스터를 설명하고 있다.(사진/계명대 제공)

계명대 통계학과 박사과정 문지은(여‧35)씨가 최근 한국데이터정보과학회 주최로 대구한의대 삼성캠퍼스에서 열린‘2014 한국데이터정보과학회 학생 논문 포스터 발표대회’에서 최우수상(1위)을 수상했다.

이번 대회에서 문씨는 기존의 단위근검정법이 가지는 유의수준 왜곡 문제를 해결하기 위해 비모수적기법(nonparametric method)을 이용한 새로운 단위근검정법을 제안한 ‘비모수기법을 이용한 단위근검정 방법에 대한 연구’로 최우수상의 영예를 안았다.

수집된 자료를 분석해 미래의 현상이나 미지의 값을 예측하기 위해 시계열 자료(time series data) 분석을 하는데 관찰되는 시계열 자료의 평균이 시간 축을 기준으로 평행하게 움직이거나, 시간의 흐름에 따라 분산의 값이 일정한 자료를 정상 시계열(stationary time series)이라고 한다.

만약 관찰된 자료가 정상 시계열이라면 예측이 쉽지만 이와 반대로 랜덤워크(random walk)라 불리는 비정상 시계열(nonstationary time series)은 예측이 어렵기 때문에 관찰되는 자료가 정상 시계열인지 아닌지에 대한 판단은 경제변수의 실증분석을 하기 전에 아주 중요한 부분을 차지한다.

이와 같이 랜덤워크의 존재 여부를 검정하는 방법을 단위근검정(unit root test)이라 하는데 기존의 단위근검정 방법들은 유의수준 왜곡(size distortion)과 낮은 검정력(low power) 문제가 존재하는 것으로 알려져 있다.

문씨의 논문은 이런 단점을 극복하기 위한 노력의 일환으로, 시계열 자료가 단위근을 갖는 비정상 시계열인지 아닌지에 대한 새로운 검정방법을 비모수기법 중 하나인 커널밀도함수 추정량을 사용해 제시했고 그 유용성을 기존의 검정방법 중 하나인 KPSS 검정법과 비교해 입증했다.

이 논문은 경제금융시장에서 실시간으로 쏟아져 나오는 자료를 이용해 미래를 예측함에 있어 객관적이고 과학적인 판단 기법으로서 도움이 될 수 있으며, 기존의 많은 단위근검정 방법들이 가졌던 유의수준 왜곡문제를 해결하는데 크게 기여를 할 것으로 기대를 모으고 있다.

문지은씨는 “물심양면으로 힘써 주시고 많은 조언과 격려를 해주신 박철용 지도교수님께 진심으로 감사드린다. 그리고 김태윤 학장님을 비롯한 통계학과 교수님들께도 깊은 감사의 마음을 전하고 싶다”며 “이번 논문에서 제시된 문제점의 발생원인과 해결책에 대해 좀 더 깊은 연구를 진행할 계획이며, 보다 다양한 경우의 모형에 대해 단위근검정을 시도해볼 예정이다”고 밝혔다. 

계명대 통계학과는 박사과정 문지은씨가 최우수상을 수상한 것을 비롯해 석사과정 김민정(25)씨가 ‘라소(lasso) 페널티에 기반한 주성분 분석’이란 논문으로 우수상을 수상하며 이번 대회에서 두각을 나타냈다.

한편, 한국데이터정보과학회는 데이터분석 및 정보과학의 발전과 이와 관련 있는 분야의 연구 및 연구 조성을 목적으로 지난 1994년 대한통계과학회로 출발, 1998년 한국데이터정보과학회로 개칭됐다. 한국데이터정보과학회지를 발간하며, 학술진흥재단 부설 첨단학술정보센터(KRIC)에 등록된 자료 분석 및 정보과학 관련 전국규모 학회다.