1995년부터 2002 년까지 마산만의 4개 정점에서 3-4개윌 간격으로 관측한 투명도 자료를 정리하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 4개 정점에서 각각 33회씩 관측한 자료에서 투명도의 범위는 0.2∼7.2m 이었고 , 평균은 2.4m이었으며 변동계수는 60%이었다. 평균은 만의 외해쪽으로 갈수록 증가하였고, 변동계수는 만의 안쪽으로 갈수록 큰 경향을 보였다. 2) 투명도의 월평균은 4월과 7 월에 비교적 낮고, 10 월 이후에 높게 나타났다. 3) 계절평균은 봄과 여름에 유사한 수준으로 낮고, 가을과 겨울에 높은 경향을 보였으며, 변동계수는 봄에 가장 크고 다음이 여름이며, 가을과 겨울은 같은 수준을 나타내었다. 4) 연평균은 4개의 정점에서 모두 1995년과 1998년에 낮은 값을 보였으며, 변동계수는 1996년과 1998년 및 2002년에 정점별 차이가 작게 나타났다. 5) 정점간의 상관성 검토에서 Sl 과 S4 정점의 투명도 변화가 다른 정점과 구별되었다. Sl 의 유별성은 지리적 특성에 기인하며, S4 의 유별성은 방류수와 관련이 있을 것으로 추정된다.
소련 체르노빌원전에서 사고가 발생한지 2년이 넘었다. 우리나라에서는 방사성물질 강하 등의 영향이 거의 없었으나, 지리적으로 가까운 유럽에서는 사고 당시 심각한 영향을 받은 국가가 있었다고 한다. 경제협력개발기구/원자력기관(OECD/NEA)이 금년 1월 사고영향에 관한 보고서를 발표하였다. 다음은 방사선에 의한 영향을 중심으로 한 동 보고서의 개요이다.
본 논문은 경제성 및 안정성을 유지하는 최적의 전압유지범위 설정을 위해 다양한 목적함수를 최적조류계산에 이용하였다. 경제성을 위해 융통전력 최대화와 유효전력 손실최소화를 목적함수로 하였고 안정성을 위해 무효전력예비력 최대화를 목적함수로 하였다. 또한 경제성과 안정성을 모두 반영하기 위해 다목적 함수를 구성하였다. 최적화기법을 실계통에 적용하였을 때 목적함수를 얼마나 잘 만족시킬 수 있는지 각종 지표를 통해 살펴보았다. 그리고 모니터링 모선의 전압 변동 추이를 살펴보고 이를 통해 경제성 및 안정성을 유지하는 최적의 전압유지 범위설정을 하는데 활용할 수 있도록 하였다.
해양의 파랑은 지구온난화 및 기후변화의 중요한 지표 중 하나로 인식되고 있다. 기후변화와 동아시아 몬순의 영향을 직접적으로 받는 황해 및 동중국해역에서의 유의파고 및 파향의 시공간 변동성 연구가 필요하다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts; ECMWF)에서 제공하고 있는 5세대 모델 재분석장 (ECMWF Reanalysis 5, ERA5) 자료를 활용하여 황해 및 동중국해역에서의 유의파고와 파향의 공간분포와 계절 및 경년변동을 포함하는 시공간 변동성을 분석하였다. 모델 재분석자료를 활용한 유의파고와 파향의 변동성 분석에 앞서 이어도 해양과학기지 관측 자료와의 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 평균 유의파고는 0.3-1.6 m의 범위를 보였으며 북쪽에 비해 남쪽이 높고 연안에 비해 황해 중심부에서 높은 공간분포 특성을 보였다. 유의파고의 표준편차 또한 평균과 유사한 양상을 나타내었다. 황해에서 유의파고와 파향은 뚜렷한 계절변동성을 보였다. 유의파고의 경우 전반적으로 겨울철에 가장 높았으며 늦봄 또는 초여름에 가장 낮았다. 파향은 계절풍의 영향으로 겨울철에는 주로 남쪽으로 전파되었으며 여름철에는 북쪽으로 전파되는 특성이 나타났다. 유의파고의 계절변동은 여름철 태풍 등의 영향으로 해마다 연 진폭의 큰 변화를 가진 강한 경년변동성을 보였다.
드래프트 공정을 거친 슬라이버의 선밀도 불균제는 제품의 품질과 공정의 효율 면에서 많은 문제를 일으킨다. 이러한 불균제의 특성을 해석하고 균제성을 제고하기 위해서는 실제 불균제가 발생하는 드래프트 존 내에서 섬유집속체의 동적거동을 정확하게 묘사해 줄 이론적 모델 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이미 제시한 드래프트 존 내에서의 섬유의 동적거동을 묘사하는 fundamental equation을 바탕으로 force-deformation의 관계를 나타내는 constitutive model의 주요 model parameter 변동이 출력 슬라이버의 두께 flucturation에 미치는 영향으르 찾아보기 위하여 model simulation을 하고, fiber openness와 직접적인 관련이 있는 model parameter u의 변동범위를 실험을 통해 살펴보았다. (중략)
차세대 전산환경은 사용자들이 필요한 전산자원을 네트워크를 통해 공급받는 그리드 컴퓨팅 기반의 개방형 전산환경으로 진화할 것으로 예상된다. 개방형 전산환경의 도입은 전산자원 활용의 효율성을 높이고 협업을 증진시키며 공급의 유연성과 비용 절감 등의 효과를 가져올 수 있다. 그러나 네트워크를 통해 공급되는 특성으로 인해 개방형 전산 자원의 성능에는 변동성이 수반된다. 전산자원의 성능에 변동성이 있는 경우, 주어진 예산과 시간만 고려하여 전산자원 서비스를 구성하는 단순 최적화 방법을 사용했을 때는 서비스의 최종 성능과 실행 시간 등을 규정한 서비스 수준계약(Service Level Agreement, SLA)을 만족시키지 못할 위험이 높다. 따라서 개방형 전산환경의 서비스 브로커는 전산자원 공급의 안정성을 높이기 위해서 서비스를 구성하는 개별 전산자원의 성능 변동성을 고려하여 위험을 최소화 하는전산자원포트폴리오를구성할것이요구된다. 본연구에서는평균절대편차(Mean-Absolute Deviation, MAD) 포트폴리오 최적화 기법을 이용하여 서비스 브로커의 공급 안정성을 향상시키는 방법을 제시하였다. 제시된 최적화 기법의 효과를 알아보기 위한 방법으로 가상의 개방형 전산환경을 모델링하고, 고객의 제약 조건과 개방형 전산환경의 변동성 정도에 따라 전산자원 공급 서비스의 성공률을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과로서, 첫째, 단순 최적화방법보다 변동성을 감안한 MAD 포트폴리오 최적화 기법을 이용했을 때 공급의 안정성이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 둘째로는 특히 개별 전산자원의 변동성 예측의 정확성이 높아질수록 성능도 더욱 향상되는 결과를 가져왔다. 셋째, 측정된 변동성을 이용하여 개방형 전산자원의 가격을 할인하는 정책을 추진할 경우 서비스 공급 범위의 확대에도 효과가 클 것으로 예상되었다.
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.
본 논문에서는 시변 지연시간이 있는 선형 이산 구간 시변 시스템의 지연 상태변수에 존재하는 불확실성 안정범위에 관한 것을 다룬다. 고려된 시스템은 지연 없는 상태변수에 대한 시스템 행렬이 구간범위에서 시변으로 변동하고, 지연 시간이 구간범위 내에서 시변인 지연 상태변수에 대하여 비구조화된 불확실성이 시변으로 존재하는 시스템이다. 기존의 많은 연구들이 시변에 대한 부분을 고려하지 못하고 시불변 경우에 대하여 얻어진 것에 반하여, 본 논문에서는 모든 요소를 시변으로 고려하여 새로운 안정범위를 도출하였다. 새로운 안정범위는 적용 가능한 시스템에 대한 제한이 없는 것으로 그 효용성이 기존의 결과 보다 우수하다. 제안된 범위는 복잡한 선형행렬부등식 혹은 리아프노프 방정식의 상한 해 한계를 이용하는 복잡한 과정이 필요하지 않다. 수치예제를 통하여 제안된 결과가 기존의 결과들을 포함할 수 있음을 보이고, 이들 보다 확장성과 효용성이 우수함을 확인한다.
한국전력공사에서는 2015년 4월말 기준 808개의 변전소를 운전 중에 있다. 변압기 용량으로 보면 299,734MVA에 달하고 있으며, 매년 증가하는 전력수요에 맞추어 신규 변전소 건설과 더불어 변전설비가 계속하여 확충되고 있다. 또한, 계절별 및 시간대별 부하변동에 따른 변전소 모선의 전압변동에 대응하기 위하여 Sh.C(Shunt Condenser), Sh.R(Shunt Reactor), SVC(Static Var Compensator) 등 다양한 무효전력보상 및 조절 설비들이 지속적으로 설치되고 있다. 이들 무효전력보상 설비들은 주로 변전소 모선에 전용 차단기를 통하여 연결되어 운전되고 있으며, 전용 차단기는 매일 시간대별 부하변동에 대응하여 개폐빈도가 많은 다빈도 차단기로서 잦은 개폐조작에 따른 내구성이 필요하며 변전소 모선전압을 기준전압 범위 이내로 안정적으로 유지하기 위한 신뢰성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 345kV Sh.R 개폐용 동일유형의 345kV 50kA 1점절 다빈도 차단기에서 차단조작시 발생한 차단부 절연파괴 고장의 원인을 분석하고 재발방지를 위한 대책에 대하여 논하였다.
동일한 시험조건에서 반복시험으로부터 얻어진 실험 데이터는 이론적으로 동일한 값을 가져야 한다. 그러나 실제 데이터 결과는 다양한 환경 요소들에 의해 발생하는 오차와 불확실성을 가지게 되어 시험 값이 변동량을 가진다. 이는 정확한 실험 데이터를 얻는데 제한사항이 된다. 본 연구에서는 확률통계 방법을 이용하여 불확실성을 가진 입력변수의 유효범위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실제 현장에서 사용되는 볼트 체결 마찰계수 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘을 적용하여 불확실성을 내재한 입력변수의 유효범위를 산출하고 이에 대한 신뢰성 평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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