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축소 의사역행렬과 영역분할 기반 축소모델 구축 기법 연구 (Reduction Method based on Sub-domain Structure using Reduced Pseudo Inverse Method)

  • 김현기;조맹효
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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    • pp.139-145
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    • 2009

  • 축소시스템은 반복적인 계산이 요구되는 문제에서 매우 유용하게 적용될 수 있는 해석 기법이다. 최근에는 영역분할 기법과의 연동을 통해 축소시스템의 효율성이 향상되었다. 그러나, 전체 도메인이 몇 개의 영역으로 분할될 때 구속조건이 부과되지않는 영역이 만들어지게 된다. 각 부영역의 축소시스템을 구축하기 위해서는 리츠벡터를 추출해야 하는데, 구속조건이 부과된 부영역에서는 일반적인 정적해석을 통해 가능하다. 그러나, 경계조건이 부과되지 않은 부영역에서는 리츠벡터 추출을 위해 의사역행렬을 이용해야 한다. 일반적으로, 의사역행렬의 사용은 상당한 계산시간과 전산자원을 필요로 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 문제점을 개선하기 위해 축소 의사역행렬 도입을 제안한다. 이 방법은 정적 축소방법을 기초로 축소 의사역행렬을 구축하여 축소된 리츠벡터 정보를 추출한 후, 변환관계를 이용하여 전체 리츠벡터 정보를 구하게 된다. 수치예제에서는 고유치 해석을 통해 제안방법의 신뢰성을 검증하고, 전체시스템 계산시간과 비교하여 그 효율성을 검증한다.

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K-REITs의 차입이자율과 금리 변수 간 관계 분석 (A Study on the relationship analysis between the K-REITs loaning rate and interest rate variables)

  • 김상진;이주형
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.676-686
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    • 2016

  • 본 연구는 국내 리츠가 운용된 2002년부터 2015년까지의 리츠사의 타인자본에 대한 차입이자율을 월별 자료로 구축하여 차입이자율의 흐름과 금리변수와의 관계를 분석하였다. 선행연구를 검토한 결과 리츠사의 차입이자율은 리츠 내부의 고유요인에 의해 결정되기도 하지만 거시경제변수 중 금리변수와 연계성이 높게 나타났다. 이에 본 연구는 K-REITs 차입이자율과 금리 변수 간에 ARDL(autoregressive distributed lag: 자기회귀시차) 모형을 설정하여 장기관계를 분석하였으며, ARDL-ECM 모형을 기반하여 단기 관계도 검토하였다. 실증분석 결과 K-REITs 차입이자율과 국고채 3년, 국고채 5년, 회사채(AA-,3년), 기업일반자금 대출금리에서 장기 공적분 관계가 형성되었으며, 이는 K-REITs 차입이자율이 장기금리 변수와 동조하고 있음을 보여준다. 또한, 기업일반자금 대출금리는 장기 관계와 단기 조정 과정에서도 K-REITs 차입이자율과의 연계성이 높게 나타났다. REITs가 금융권 차입에 관한 사항과 경영계획 수립 시에 기업일반자금 대출금리와 같은 장기금리 변수의 동향 등을 고려하여 의사결정 한다면 K-REITs 발전에 실질적인 도움이 될 수 있을 것이다.

  • https://doi.org/10.5762/KAIS.2016.17.6.676 인용 PDF KSCI

축소 의사역행렬을 이용한 영역분할 기반 축소모델 구축기법 연구 (Reduction Method based on Sub-domain Structure using Reduced Pseudo Inverse Method)

  • 김현기;조맹효
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제22권2호
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    • pp.173-179
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    • 2009

  • 축소시스템은 반복적인 계산이 요구되는 문제에서 매우 유용하게 적용될 수 있는 해석 기법이다. 최근에는 영역분할 기법과의 연동을 통해 축소시스템의 효율성이 향상되었다. 그러나 전체 도메인이 몇 개의 영역으로 분할될 때 구속조건이 부과되지 않는 영역이 만들어지게 된다. 각 부영역에서 축소시스템을 구축하기 위해서는 주자유도가 선정되어야 하고, 이를 위해서는 리츠벡터를 추출해야 한다. 리츠벡터 계산은 구속조건이 부과된 부영역에서는 일반적인 정적해석을 통해 가능하나, 경계조건이 부과되지 않은 부영역에서는 의사역행렬을 이용해야 한다. 일반적으로 의사역행렬의 사용은 상당한 계산시간과 전산자원을 필요로 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 문제점을 개선하기 위해 축소 의사역행렬 도입을 제안한다. 이 방법은 정적 축소방법을 기초로 축소 의사역행렬을 구축하여 축소된 리츠벡터 정보를 추출하고, 변환관계를 통해 전체 리츠벡터 정보를 구한다. 수치예제에서는 일반적인 의사역행렬 계산시간 및 고유치 해석 결과의 비교를 통해 제안방법의 효율성과 신뢰성을 검증한다.

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