• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2001.07a
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• pp.381-384
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• 2001

본 논문에서는 간단한 외란 관측 기법을 이용한 영구자 석형 동기 전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제안된다. 피드백 선형화 (feedback linearization) 기법을 이용함으로써 비선형 요소가 효과적으로 제거되고 출력 오차 동특성을 선형 제어 기법에 기반 하여 설정할 수 있다. 그리고 파라미터 변동에 의한 비선형 외란을 제거하기 위해 본 논문에서는 외란 관측 기법을 이용한다. 제안한 관측기를 이용한 비선형 속도 제어 알고리즘이 파라미터 변동에 대해 강인한 제어 특성을 가짐을 시뮬레이션으로 확인하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.344-345
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• 2020

본 논문에서는 계통연계형 시스템에서 계통 주파수 변동이 발생할 경우 계통 전류 왜곡 보상을 위한 주파수 적응형 위상기반 반복제어기의 설계기법에 대하여 기술한다. 기존의 반복제어기를 적용한 경우 계통 주파수 변동 시 주파수 변동에 따라 제어 성능이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PLL로 추정된 계통 위상각을 이용한 반복제어기의 메모리 할당을 통해, 주파수 변동에 대응이 기능한 위성 기반 반복제어기의 설계 방법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 그 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1220-1224
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• 2008

본 연구에서는 국내 30년 이상 강우자료를 가지고 있는 61개 지점 중 신뢰성 있는 분석을 위하여 지역적 분포를 고려한 12개 주요 지점의 강우자료를 이용하여 최근에 빈번하게 일어나고 있는 극한강우의 변동양상을 분석하였다. 분석은 세 가지 방법으로 실시하였다. 첫 번째 방법은 특정 기준치 이상의 초과횟수를 산정하여 변동양상을 분석하였고, 두 번째는 일정기간씩 나눠 과거부터 현재까지의 변동양상을 살펴보았다. 마지막으로 전 지점에 대해 기법별로 변동성 및 경향성 분석을 하였다. 우리나라의 일강수량의 특성을 보면 강우발생빈도는 과거에 비해 큰 변화는 없으나 중호우 사상 이상에서는 서서히 증가하다 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 또한 기간별로 변동추이를 살펴본 결과 과거보다 최근 들어 급격하게 증가하는 것을 알 수 있고, 변동성 및 경향성 분석결과 일부 지역에서 변동양상이 있는 것으로 분석 되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.8
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• pp.671-684
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• 2014

Change point analysis is a efficient tool to understand the fundamental information in hydro-meteorological data such as rainfall, discharge, temperature etc. Especially, this fundamental information to change points to future rainfall data identified by reasonable detection skills can affect the prediction of flood and drought occurrence because well detected change points provide a key to resolve the non-stationary or inhomogeneous problem by climate change. Therefore, in this study, the comparative study to assess the performance of the 3 change point detection skills, cumulative sum (CUSUM) method, Bayesian change point (BCP) method, and segmentation by dynamic programming (DP) was performed. After assessment of the performance of the proposed detection skills using the 3 types of the synthetic series, the 2 reasonable detection skills were applied to the observed and future rainfall data at the 5 rainfall gauges in South Korea. Finally, it was suggested that BCP (with 0.9 posterior probability) could be best detection skill and DP could be reasonably recommended through the comparative study. Also it was suggested that BCP (with 0.9 posterior probability) and DP detection skills to find some change points could be reasonable at the North-eastern part in South Korea. In future, the results in this study can be efficiently used to resolve the non-stationary problems in hydrological modeling considering inhomogeneity or nonstationarity.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2685-2690
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• 2014

WPS determines position via a two-step process. In the construction phase, a radio map is constituted by collecting radio information signals. Positioning procedure is a step of comparing the radio signal newly acquired with the radio map. If the signals collected and the radio map are different the accuracy decreases. Even though the rate of accuracy is different according to positioning algorithms, accuracy drop is an issue common to all WPS systems. Signal strength fluctuation is caused by the malfunction of the device that receives positioning signals, obstruction and channel interference, etc. In this paper, in order to solve the problem caused by signal strength change, we propose a new radio map construction technique. The proposed method is intended to constitute a strong radio map to changes in the signal strength and updated by collecting the signal strength changes to the radio map. The use of this method is expected to enhance the accuracy of WPS by actively counteracting signal fluctuation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.8 no.2
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• pp.227-244
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• 1999

환율의 과도한 변동이 무역량을 위축시키는지에 대하여 선진국을 대상으로 그 동안 많은 연구가 있어 왔다. 최근 한국은 1990년 이후 제한하여 오던 환율의 변동허용폭을 폐지함에 따라 환율의 과도한 변동을 경험하고 있다. 본 연구는 한국의 경우 환율의 변동성이 원유수입(原油輸入)에 미치는 효과를 장단기(長短期)로 구분하여 Johansen에 의하여 개발된 공적분기법으로 분석하였다. 분석결과에 의하면 단기에 있어서 환율의 변동성은 원유수입을 감소시키나 장기에는 원유수입에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이는 단기에는 원유(原油)의 비축물량이 존재하여 가격의 불확실성이 원유수입을 감소시키나, 장기적으로는 원유수입이 비경쟁적 수입이고 수입기업이 환위험을 감소시키는 기법등을 사용한 결과로 환율의 변동성이 원유수입에 큰 영향을 주지 않았다고 할 수 있다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2015.11a
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• pp.272-276
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• 2015

원재료 성분, 프리프레그 제작공정, 재료 취급, 부품 제작 기술, 적층순서, 환경조건, 그리고 시험방법 등 여러 요인으로 인해 복합재 물성치는 일반적으로 금속재에 비해 변동성이 높다. 따라서, 이러한 높은 변동성을 고려하기 위해서는 엄격한 통계분석기법을 적용하여 복합재의 기계적 물성에 대한 설계 허용치를 계산해야 한다. 1990년대 후반 미국에서는 FAA와 NASA를 중심으로 표준화된 절차에 따라 항공기 설계에 적용가능한 복합재 물성 데이터베이스를 구축하고 공유하기 위한 프로세스를 개발하기 시작하였고, 현재 NCAMP를 중심으로 복합재 데이터베이스 구축 작업이 진행되고 있다. NCAMP는 기본적으로 CMH-17에서 채택한 통계분석기법을 이용하여 허용치를 계산하고 있으며, 본 논문에서는 복합재 허용치 계산 기법 중 점추정 방법을 이용한 통계분석 기법과 그 적용에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1610-1614
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• 2010

최근 기후변화로 인한 우리나라 호우일수(80mm이상/일)의 증가, 강우강도의 증가에 따른 개별 홍수에 의한 재해규모가 증가하고 있는 현실에서 전통적인 빈도해석기법을 이용한 설계 강우량 산정과 적용에는 한계가 있다. 그러나 우리나라에서는 아직도 비정상성을 고려한 빈도해석기법이 표준화되어 있지 않고 있으며, 전통적인 빈도해석기법에 의존하여 실무에 활용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라 강수 극치사상의 변동특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상지역으로 기상청에서 운영하는 기상관측소 중에서 90년 이상의 장기 강수자료가 구축되어 있는 서울, 부산, 인천, 대구, 강릉, 목포 등 여섯 곳을 선정하였다. 선정된 6개 기상관측소의 강수자료를 이용하여, 비모수적 선형추세분석기법인 Mann-Kendall 검정을 수행하였다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 우리나라의 전통적인 설계 강우량 산정기법 개선에 대한 필요성 인식과 설계 강우량 산정에 대한 새로운 접근방향 제시와 이에 따른 제도적 개선 요구에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1423-1431
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• 2022

Volatility is one of the variables that the Black-Scholes model requires for option pricing. It is an unknown variable at the present time, however, since the option price can be observed in the market, implied volatility can be derived from the price of an option at any given point in time and can represent the market's expectation of future volatility. Although volatility in the Black-Scholes model is constant, when calculating implied volatility, it is common to observe a volatility smile which shows that the implied volatility is different depending on the strike prices. We implement supervised learning to target implied volatility by adding V-KOSPI to ease volatility smile. We examine the estimation performance of KOSPI200 index options' implied volatility using various Machine Learning algorithms such as Linear Regression, Tree, Support Vector Machine, KNN and Deep Neural Network. The training accuracy was the highest(99.9%) in Decision Tree model and test accuracy was the highest(96.9%) in Random Forest model.