SH파 굴절법 토모그래피와 표면파 분산자료 역산을 통하여 2차원 S파 속도단면을 각각 구하였고, 비교 목적으로 P파 속도단면도 함께 구하였다. P파와 표면파는 지표에 수직하게 타격하여 발생시켰으며, 100 Hz와 4.5 Hz 수직지오폰 24개로 각각 수신하였다. SH파는 50 kg 나무원목의 좌우를 타격하여 발생시켰고, 8 Hz 수평 지오폰으로 수신하였으며, 좌측타격에서 우측타격을 빼주어 SH파 신호를 강화하였다. 초동주시 토모그램과 표면파 분산곡선으로부터 역산과정을 거쳐서 구한 S파 속도단면을 비교한 결과, 두 단면의 전체적인 양상은 서로 비슷하지만, 표면파 역산으로 구한 S파 속도단면이 전반적으로 작은 값을 갖는 경향을 보인다. 잡음에 취약한 SH파는 P파 및 PS 변환파 도달 이후에 기록되어 초동선택이 어려운 문제가 있으며, 균질한 수평모델을 가정하는 표면파의 분산곡선 역산은 측방 변화가 심한 곳에서 지하구조를 정확히 밝히는데 한계가 있음을 보인다.
액체로켓엔진의 시스템 시험에서는 엔진의 개발 최종 단계로서 각 구성품의 성능과 조합된 상태에서의 시스템 성능을 확인하고 인증한다. 엔진의 성능 분산, 비행시 발생하는 입구 조건 변화에 따른 변동, 인증을 위한 추가 성능을 고려하여 시스템의 시험 영역을 결정하였다. 또한 터보펌프의 양정 곡선에 의해 변화되는 시험영역과 구성품의 작동점의 변화폭을 비교하였다. 그 결과 터보펌프 양정곡선의 기울기가 완만할수록 엔진 보정에서 발생하는 구성품 성능영역 변동이 감소되고 엔진 입구조건이나 내부 구성품 오차에 의한 변동은 증가 한다.
디지털 측정장치의 발달에 따라 센서에서 출력되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 이를 바탕으로 측정결과를 제시하는 경우가 많다. 그러나 아날로그 신호의 디지털화 과정에서는 정보의 유실이 생길 수밖에 없고, 또한 측정 헤드의 dimension 과 sampling interval 등과 같은 측정조건은 측정결과의 신뢰성에 많은 문제를 야기 시킨다. 본 연구에서는 새로운 측정방법을 바탕으로 시장-분산곡선과 Correlogram 법을 이용하여 그 특성을 해석하고, 데이터 샘플링 시 측정조건과 시료내의 변동성이 측정결과인 평균 굵기 및 굵기의 총분산에 미치는 영향을 찾아 보았다.(중략)
본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.
수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.
본 연구에서는 표면과 시험으로부터 얻어지는 Rayleigh파의 분산곡선을 분석하여 자연지반 및 포장 구조체 각 층의 전단파 속도를 결정할 수 있는 새로운 해석적 역산기법을 개발하였다. 본 연구의 역산기법은 다층 탄성체에서 표면파의 분산에 관한 Haskell의 이론을 토대로 개발된 것이다. 델타 매트릭스 기법을 적용하여 주파수의 크기에 제약을 받지 않는 분산방정식을 유도하여 사용하였으며, Rayleigh파의 한 파장 깊이 이하를 반무한 강성층(rigid halfspace)으로 대치하는 해석방법을 적용하였다. 분산곡선의 역산을 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며 수치분석을 통하여 본 연구에서 개발한 새로운 해석적 역산기법의 타당성을 검증하였다.
본 연구는 관리한계설정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 일반적 관리한계는 중심선(Central Line)과 표준편차(Standard Deviation)에 기인한다. 그러나 본 연구에서는 제품수명주기(PLC)의 각 단계상 발생되는 손익분기점(Break-even Point)과 한계이익곡선 특성을 통하여 탄력적 관리한계(Elastic Control Limit : ECL)를 구축하고자 하였다. 탄력적 관리한계와 한계이익곡선의 관계에서 중심선은 최대이익, $3{sigma}$한계는 최대이익점과 가장 근접해 있는 (상위/하위)손익분기점까지의 거리로 파악할 수 있다. 그리고 총 변동은 {상위손익분기점(UBEP) - 하위손익분기점(LBEP)}으로 고려할 수 있다. 전개 과정으로서는 1. 각 제품별 수명주기(PLC)를 각 단계별로 구분한다. 2. 각 단계별 총이익곡선(TRC)과 총비용곡선(TCC)을 구한다. 3. 한계이익곡선상의 최대이익지점을 구한다. 이러한 연구는 제품성장단계별 평균과 분산의 변동을 동시에 고려하여 탄력적 관리가 가능하다는 장점이 있다. 나아가 마케팅과 소비자 행동의 분석으로 확대될 수 있다.
분산천이 광섬유에서 두 입력 레이저광을 입사하여 부분축퇴된 4광파 효율 특성을 측정하였다. 효율은 약 -26 dB로, 대역폭은 2 nm로 측정되었다. 또한 광섬유의 영분산 파장 근처에서 4광파혼합 효율은 OSA(optical spectrum analyzer)의 분해능 한계(0.05 nm)로 정밀히 측정하므로서 4광파 혼합에 대한 위상 정합조건으로부터 선형 분산 기울기값을 계산하였다.
혼합분포를 가정한 신용평가 연구에서 ROC 곡선은 부도와 정상 차주의 판별력을 탐색하는데 유용한 그림이다. ROC 곡선을 개선하여 스코어를 파악할 수 있는 AROC 곡선을 수리적으로 분석하고, 정규분포를 적용하여 다양한 곡선의 형태를 파악한다. 최적분류점을 발견하는 다양한 분류정확도 통계량과 AROC 곡선의 관계를 발견하고, 두 분포의 분산이 동일한 경우에 AROC 곡선의 극소점으로 최적의 분류점을 추정할 수 있음을 발견한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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