본 논문에서는 다공성 매질의 투수계수장이 비정체형인 경우 대수투수계수 및 수두와 속도의 교차공분산을 통하여 불규칙한 유동장을 규명하였으며, 포화대수층 내의 속도 및 수도 분포는 유입이 없는 2차원, 정상 유동문제를 추계학적으로 해석하여 구하였다. 이들 교차공분산들은 준 해석적 형태로 나타낼 수 있으며 비정체형 투수장과 수두의 평균 기울기를 나타내는 매개변수들로 표현된다. 투수계수의 상관 함수가 가우스 분포를 가지고 그 경향이 평균 수두 기울기와 평행한 경우와 수직인 두 특수한 경우의 교차공분산을 평균 유동 방향과 같은 방향이거나 수직 방향에 관하여 해석하였다. 이 교차공분산들은 투수계수장이 비정체형인 경우에 물질 이동의 예측 및 현장에서 측정시 conditioning에 유효하게 쓰일 수 있고 비정체형 수치해석 프로그램의 검증에도 활용할 수 있다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
Yeo(1987)에 의하여 유도된 평균된 비선형괴의 표현식을 이론 및 실험적 분석을 통하여 난류구조의 특성을 밝혔다. 일반 평균정의식으로부터 가우스형 필터함수를 사용하여 얻어진 이 식에 의하면 종래와 같이 비선형항을 4개의 항으로 분리하여 각각을 해석할 필요가 없으며 기존 난류모형이 갖는 Closure문제로 인한 한계성도 극복할 수 있는 가능공을 보여주고 있다. 새로이 유도된 표현식으로부터 종래 개염적으로만 인식되어 왔던 vortex stretching현상을 이논적으로 도출할 수 있었으며 실제 난류자료의 분석결업 이들의 영향이 지배적임을 입증하였다. 따라서 vortex stretching의 영향을 무시한 난류모형은 그 타당성을 상설하게 된다. 또한 LES모형에 적용시킨 결과 일반적 형태의 에너지 표현식을 얻을 수 있었으며 기존의 Smagorinsky모형, 회전모형및 SGS에너지 모형은 완전히 별개의 것이 아니라 난류에너지 중 변형 및 회전에 의한 영향의 고려 가부에 따라 구분되어짐을 보였다.
m-분포 페이딩 채널에서 가우스(Gaussian) 잡음과톤 간섭으로부터 영향을 받고 있는MPSK와DS /MPSK 무선 신호의 오율식을 유도하고 유도한 오율식에 의해 반송파 대 잡음전력비, 반송파 대 간섭파 전력비, 처리이득(processing gain), 다이버시티 가지(branch) 수, 페이딩 지수동을 함수로 하여 오율성능을 구하였다. 오율식은 두 가지 경우에 대해 유도하였다. 즉, 신호파만 페이딩을 받는 경우와, 신호파와 간섭파가 동시에 페이딩을 받는 경우이다. 유도한 오율식을 수치계산한 결과로부터 페이딩 환경이라 할지라도 다이버시티 기볍 과 직접 스펙트럼 확산기볍을 함께 사용하면 MPSK의 오율성능을 크게 개선할 수 있다는 것과 신호파만 페이딩 을 받는 경우보다 신호파와 간섭파가 동시에 페이딩을 받는 경우에 오율성능이 더욱 열화된다는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에서 문턱전압과 스켈링 이론의 관계를 관찰하였다. 기존 MOSFET의 경우 채널크기에 스켈링 이론을 적용하여 전류 및 스위칭주파수를 해석하였다. 이에 본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에서 문턱전압의 경우 스켈링 이론의 적용가능성을 관찰하기 위하여 문턱전압의 변화를 스켈링 인자에 따라 관찰하고 분석하였다. 이를 위하여 이미 검증된 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 이용하였으며 이때 가우스함수의 전하분포를 사용하였다. 분석결과 문턱전압이 스켈링 인자에 따라 크게 변화하였으며 변화정도는 도핑농도의 스켈링에 따라 변화한다는 것을 관찰하였다. 특히 이중게이트의 특성상 채널두께 및 채널길이에 스켈링 이론을 적용할 때 가중치를 이용한 변형된 스켈링 이론을 적용함으로써 이중게이트 MOSFET에 가장 타당한 스켈링 이론에 대하여 설명할 것이다.
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
The subthreshold swing (SS) of an asymmetric junctionless double gate (AJLDG) MOSFET is analyzed by the use of Gaussian function. In the asymmetric structure, the thickness of the top/bottom oxide film and the flat-band voltages of top gate (Vfbf) and bottom gate (Vfbb) could be made differently, so the change in the SS for these factors is analyzed with the projected range and standard projected deviation which are parameters for the Gaussian function. An analytical subthreshold swing model is presented from the Poisson's equation, and it is shown that this model is in a good agreement with the numerical model. As a result, the SS changes linearly according to the geometric mean of the top and bottom oxide film thicknesses, and if the projected range is less than half of the silicon thickness, the SS decreases as the top gate oxide film is smaller. Conversely, if the projected range is bigger than a half of the silicon thickness, the SS decreases as the bottom gate oxide film is smaller. In addition, the SS decreases as Vfbb-Vfbf increases when the projected range is near the top gate, and the SS decreases as Vfbb-Vfbf decreases when the projected range is near the bottom gate. It is necessary that one should pay attention to the selection of the top/bottom oxide thickness and the gate metal in order to reduce the SS when designing an AJLDG MOSFET.
이 논문에서는 유리-에폭시 섬유 보강 복합재료판에 $K_I$ 과 $K_{II}$ 에 의한 혼합모우드 상태의 균열된 알루미늄판의 응력확대계수의 수치해석 산정을 다루고 있다. 응력확대계수 산정을 위한 가상균열닫힘법과 2단계 확장법이 고려된다. 에너지 방출률과 응력확대계수의 항으로 표현되는 파괴역학 매개변수 계산을 위하여, p-수렴 부분 층별모델이 채택된다. 고려되는 p-수렴 방식은 저매개변수 요소의 개념에 기초한다. 1개 층에 대해 가정된 변위장, 변위-변형률 관계, 그리고 3차원 구성방정식은 2차원과 1차원 고차 형상함수의 조합으로 정의된다. 고려되는 요소는 변위장의 보간과 수치적분을 수행하기 위해 로바토 형상함수와 가우스-로바토 적분법이 사용된다. 언급된 모델과 기법들을 사용하여, 경사각도의 변화에 따른 적층판 형상의 효과와 접착제의 강도가 팻치보강 시스템에 미치는 영향이 조사된다. 중립축 변화에 따른 팻치보강 적층판의 면외 휨 효과도 분석된다. 고려되는 모델의 정확성과 단순성 등에 관해서 응력확대계수, 응력분포, 자유도 수, 에너지 방출률 등의 항목을 가지고서 평가된다.
이 연구에서는 메탄 하이드레이트 부존 지역의 속도 분포를 구하기 위해서 무작위 불균질 모델을 개발하였다. P 파 물리검층 자료는 von Karman 유형의 자기상관함수와 비가우스 확률 분포를 가진다. 속도 분포는 수백 m/s의 차이가 나는 두 개의 정점(peak)들을 갖는다. 이중모드 속도 분포를 가진 무작위 불균질 매질의 모델은 normal spectral-based generation 방법에 의해 만들어진, 가우스 속도 분포를 갖는 매질의 사상을 통해 만들어졌다. 또한 타원 자기상관 함수를 이용하여 무작위 매질에 자기상관 길이의 이방성을 첨가하였다. 유사 P 파 속도 검층기록은 현장자료의 특징을 잘 구현해냈다. 이 모델을 두 개의 탄성파 전파 수치 모형에 적용하였다. 두 개의 다른 주파수 대역의 송신신호들에 의해 만들어진 합성 반사 단면도들을 통해 이중모드 분포를 가진 무작위 모델의 속도 변화가 파의 산란에 영향을 줌으로써 BSR의 주파수 의존성의 원인이 됨을 알 수 있다. 합성 시추공간 단면도는 현장자료에서 보여지는 심한 감쇠가 산란에 의한 부가적인 진폭 감쇠에 의한 것임을 보여주고 있다. 결론적으로 이중모드 분포를 가진 무작위 불균질성은 하이드레이트 부존층 모델링의 핵심이고, 이를 통해 하이드레이트 부존 지역의 탄성파 단면도들에서 관찰되는 주파수 의존성과 산란현상에 대해 설명할 수 있다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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