본 연구는 자사주매입에 대한 공시가 기업가치에 어떠한 영향을 미칠것이며 공시일 전후 주가반응이 자사주매입 한도 변경에 따라 시장에서 어떻게 반응할 것인지 그리고 아직 학계에서 다루어지지 않은 미시적인 관점에서 실제 자사주매입 비율에 영향을 미치는 요인이 무엇인지에 관해 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과 자사주매입 공시일 전후 유의적인 양(+)의 비정상초과수익률을 나타내었으며, 한도확대 이후 누적비정상수익률은 유의적으로 증가하였다. 목표매입비율이 클수록 유의적으로 누적비정상수익률은 증가하는 것으로 나타나고 있어 자사주 취득에 대한 저평가 가설을 지지하는 것으로 해석된다. 예기치 않은 현금흐름은 대체로 누적비정상수익률과 양(+)의 유의적인 관계를 보여 예기치 않은 현금흐름이 많은 기업일수록 자사주매입의 정보효과가 크게 나타나 Stephens & Weisbach(1998)의 결과와 일치하였다. 또한, 자사주매입 이후 1개월의 성과를 나타내는 누적비정상수익률은 실제 자사주매입 비율과 유의적인 부(-)의 관계를 보여 공시 이후 주가가 상승할수록 목표대비 실제 자사주매입액은 감소하여 경영자가 공시 이후 주가변화추이에 따라 자사주매입 수량을 조정하고 있는 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 표면 플라즈몬 공명(Surface Plasmon Resonance) 센서의 여러 파라미터를 동시에 만족시키는 설계기법을 제시하였다. 설계 파라미터는 반사광 dip의 3dB bandwidth와 dip의 깊이이고 목적함수는 해석치와 목표치의 차이 벡터의 norm으로 정의하였다. 설계 변수는 박막된 각 금속 충의 두께로 하였고 SPR 센서의 스펙트럼을 해석하기 위해 광학 어드미턴스 기법을 이용하였다. 최적화 기법은 (1+1) 진화 알고리즘을 사용하였다. 설계방법을 3층 구조의 SPR 센서에 적용하여 최적 설계한 파라미터는 초기값에 비해 3dB bandwidth는 4.8nm, dip의 깊이는 1.1dB 향상되었다.
확률강우량은 수공구조물 설계, 목표강우량과 같은 방재성능목표 그리고 방재성능평가에 활용되는 기준으로 활용되고 있다. 과거 강우자료계열을 기반으로 통계분석 과정을 걸쳐 산정되는 확률강우량은 재현기간별 발생빈도에서 실제 발생한 강우량보다 과소 산정되는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 최대치계열과 초과치계열로 구분하여 각각 확률강우량을 산정하고, 확률분포형별 확률강우량과 실제 강우량의 비교분석을 실시하였다. 또한, 실제 강우의 재현기간별 발생빈도를 기반으로 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하는 산정방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하여 적정 확률강우량 산정함으로써, 수공구조물 설계 및 방재성능평가에 기여할 것으로 판단된다.
경상북도 군위군에 위치한 고로 폐아연광산에서 폐광산과 연결된 주 하천을 따라 저수댐 건설 예정지까지 직선 길이 약 12km 구간에서 농경지 토양 및 하천 퇴적토에 대한 중금속 오염(비소, 납, 카드뮴, 구리) 토양정밀조사를 실시하였다. 총 조사 면적은 약 950,000$m^2$ 이고 1,500$m^2$ 당 1지점의 조사 밀도를 유지하여, 총 545개 지점에서 표토(0∼10cm 깊이)를 채취하였으며, 192개 지점에서 심토(10∼30cm 깊이)를 채취하였다. 비소를 제외한 구리, 카드뮴, 납 항목은 모든 지점에서 토양오염우려기준 이하를 나타내었으나, 비소는 표토의 경우 토양오염우려기준 이상의 농도를 나타내는 지점이 104지점으로 전체 표토 조사지점의 20.5% 정도이었으며, 토양오염대책기준을 초과하는 지점은 34지점으로 전체 표토 조사지점의 6.7% 이상이어서 조사 지역 중 상당 부분이 비소로 오염되어 있었다. 심토의 경우 토양오염 우려기준 이상 농도를 나타내는 지점이 18지점으로 전체 심토 조사지점의 약 10.4% 정도이었으며, 토양오염대책기준을 초과하는 지점은 1지점으로 전체 심토 조사지점의 약 0.6%를 나타내고 있어 비소오염이 주로 30cm 이내에 집중되어 있는 것으로 나타났다. 조사지점별 비소농도를 기준으로 토양오염대책기준 농도(15mg/kg) 이상 지역, 토양오염우려기준 농도(6mg/kg) 이상 지역, 토양오염우려기준의 40% 농도(2.4 mg/kg) 이상 지역, 주변배경농도(1.23mg/kg) 이상 지역으로 구분하여 하천퇴적토 및 농경지 토양에 대한 오염지도를 자성하였다. 오염지도 결과로부터, 오염 토양을 복원하기 위한 복원 목표를 토양오염우려기준 농도 이상, 우려기준의 40% 농도 (토양오염확인기준 농도)이상, 배경치 농도 이상으로 구분하여 설정하는 경우에 해당되는 토양 복원 면적과 물량을 산출하였다. 토양오염우려 기준 농도 이상의 경우 총 복원 면적과 물량은 264,000$m^2$, 79,200$m^3$이였으며, 우려기준의 40% 농도 이상의 경우 복원 면적과 물량은 779,000$m^2$, 233,700㎥, 배경치 농도 이상의 복원 목표 설정의 경우에는 각각 969,200$m^2$, 290,760$m^3$ 이였다. 토양오염 우려기준 농도의 40%를 복원 목표로 하는 경우와 배경치 농도를 복원 목표로 하는 경우, 복원 물량은 우려기준 농도를 복원 목표로 하는 경우의 3.0배와 3.7배정도 증가하는 것으로 나타나 복원 목표치 설정시 우려기준 농도의 40%와 배경농도의 차이에 다른 복원 물량의 차이는 적어서, 복원 목표 설정시 배경치 농도로 복원계획을 세우는 것이 가장 바람직한 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 grand canonical 몬테카를로 전산모사 방법을 이용하여 정사각형 배열을 가지는 단일벽나노튜브에서 나노튜브의 직경과 가장 가까운 튜브들 사이의 거리의 함수로써 수소의 흡착특성을 연구하였다. 그리고 동일한 직경과 간격을 가지는 삼각형 배열을 이용하여 기하학에 대한 영향도 연구하였다. 수소-탄소 그리고 수소-수소의 인력은 단거리 인력의 경우 Lennard-Jones 포텐셜을 사용하였고, 수소-수소의 경우는 정전기적 인력을 저온에서의 양자효과를 고려하기 위해 추가하였다. 194.5 K에서 큰 직경을 가지는 단일벽나노튜브의 경우 Type I과 넓은 간격을 가지는 나노튜브의 경우 흡착과 탈착과정에서 Type IV의 흡착 등온선이 관찰되었다. 200 bar에서 단일벽나노튜브의 중량 수소저장 능력은 미국 에너지부의 목표치에 도달하거나 초과하였다. 그러나 부피 수소저장 능력은 목표치의 약 70%에 해당하였다. 77 K에서는 단일층 형성과 이후 응축 단계가 따르는 두 단계의 흡착이 관찰되었다. 수소는 나노튜브의 내부 표면, 외부 표면, 관 내부의 공간 그리고 나노튜브 다발 사이의 틈새 채널의 순서로 흡착하였다. 1 bar 이하에서도 여러 가지 직경과 간격을 가지는 탄소나노튜브는 중량 그리고 부피 저장 능력이 모두 목표치를 초과하였다.
공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.
본 논문에서는 이동 목표물을 추적하기 위하여, 다수 무인항공기의 측정치를 이용한 목표물의 위치와 속도 추정기법을 제안하였다. 항공기와 목표물 사이의 상대거리와 시선각 정보를 이용하여 목표물의 위치, 속도 성분을 추정하는 확장필터를 구성하였다. 다수의 항공기 간 정보교환과 계산이 용이하도록 공분산 역행렬 형태의 정보필터를 설계하였다. 개별 확장필터, 부분 분산형 확장필터, 분산형 확장필터를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하여, 제안된 분산형 확장필터의 이동 목표물 추정 및 추적 성능을 검증하였다.
폴리우레탄 코팅포의 촉감을 예측하기 위하여 신경망 이론이 사용되었다. 본 연구에서는 Neural Connection의 MLP(Multi Layer Perceptron)를 신경망 분석에 사용하였으며, 학습 알고리즘은 백프로파게인션(Backpropagation)을 이용하였다. 사용된 변수는 KES-FB시스템에서 측정된 17가지 역학적 특성치를 설명변수, 촉감치를 목표변수로 하였다. 폴리우레탄 코팅포의 촉감을 정확하게 예측할 수 있는 신경망 모델을 찾기 위해, 은닉층의 노드수를 8에서 34로 변화시켜 보았다. 또한 MLP적용함수로 선형함수, 비선형 시그모이드함수, 탄젠트 함수를 사용하여 목표변수를 예측하여 모형의 정확도를 살펴보았다. 구축된 신경망모델은 17가지 역학적특성치 자료를 이용하여 학습되었으며 학습 완료 후 학습에 사용되지 않은 시료를 시스템에 적용하여 학습된 신경망 시스템이 촉감을 평가하게 한 후 주관적으로 평가된 촉감치와 비교하여 본 시스템의 판단의 정확성을 평가하도록 하였다. 은닉층의 노드수와 MLP적용함수는 촉감예측에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 촉감 예측에 가장 적절한 모형은 MLP 적용함수가 탄젠트 함수이고 노드수가 22인 것으로 나타났다. 신경망을 통한 폴리우레탄 코팅포의 촉감 예측력은 선행연구에서 이용된 통계적 방법보다 높게 나타나 폴리우레탄 코팅포의 촉감예측에 신경망의 이용은 효과적인 것으로 밝혀졌다.
The problem of selecting the optimal target values in a canning process is considered for situations where there is a linear shift in the mean of the content of a can which is assumed to be normally distributed with known variance. The target values are initial process mean, length of resetting cycle and controllable upper limit. Profit models are constructed which involve give-away, rework, and resetting costs. Methods of finding the optimal target values are presented and a nemerical example is given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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