• Environmental and Resource Economics Review
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• v.10 no.1
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• pp.25-44
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• 2001

본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.20 no.6 s.73
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• pp.24-34
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• 2006

Hydrodynamic coefficients strongly affect the dynamic performance of an AUV. Thus, it is important to know the true values of these coefficients, in order to accurately simulate the AUV's dynamic performance. Although these coefficients are generally obtained experimentally, such as through the PMM test, the measured values are not completely reliable because of experimental difficulties and errors. Another approach, by which these coefficients can be obtained, is the observer method, in which a model-based estimation algorithm estimates the coefficients. In this paper, the hydrodynamic coefficients are estimated using two nonlinear observers: a sliding mode observer and an extended Kalman filter. Their performances are evaluated in Matlab simulations, by comparing the estimated coefficients obtained from the two observer methods, with the experimental values as determined from the PMM test. A sliding mode controller is constructed for the diving and steering maneuver by using the estimated coefficients. It is demonstrated that the controller, applied with the estimated values, maintains the desired depth and path with sufficient accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.419-421
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• 2022

어선은 어획물로 인한 무게 변화 및 어구 사용에 의한 외력으로 GM이 변화한다. 하지만 실시간으로 변화하는 GM을 추정하는 것은 어려우며, 현재 적용되는 추정식은 어선에 대입하기에 정확성이 떨어진다. 이에 본 논문은 어선의 GM 추정식 개발에 기여하기 위해 어선의 Roll 운동응답을 분석하고, 실험과 시뮬레이션의 GM과 파경사 관계를 밝히고자 한다. 7톤 급의 실제 운항 중인 어선의 모델선 GM을 변화시키면서 파경사별 Roll 운동응답 데이터를 수집한다. GM 변화의 경우 선박 무게중심부에 높이 방향으로 추를 조절할 수 있도록 했으며, 파경사는 동일 주기 4가지 파경사를 선정하였다. GM과 파경사가 커질수록 Roll 응답이 증가하는 경향을 보이며, GM과 파경사가 커짐에 따라 기울기가 비선형성을 보이며 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해서 어선의 GM과 파경사의 관계를 파악하고, GM추정에 사용할 수 있느 보정 계수를 도출할 수 있다. 추후에 본 연구 내용을 활용하여 운항 중인 어선의 실시간 GM 추정시스템 개발에 기여가 가능할 것으로 생각한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.203-206
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• 2002

동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.11 no.2 s.54
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• pp.105-113
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• 2007

In the current research, an algorithm of performance-based seismic retrofit design of reinforced concrete columns using FRP jacket has been proposed. For exact prediction of the nonlinear flexural analysis or FRP composite RC members, multiaxial constitutive laws of concrete and composite materials have been presented. For seismic retrofit design, an algorithm of direct displacement-based design method (DDM) proposed by Chopra and Goel (2001) has been newly applied to determine the design thickness of FRP jacket in seismic retrofit of reinforced concrete columns. To compare with the displacement coefficient method (DCM), the DDM gives an accurate prediction of the target displacement in highly nonlinear region, since the DCM uses the elastic stiffness before reaching the yield load as the effective stiffness but the DDM uses the secant stiffness.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.9 no.1 s.31
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• pp.47-56
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• 2007

Resilient characteristics on unbound pavement materials have been adopted for design and nonlinear analysis of pavement structure under traffic loadings. However, relatively few studies have been done on the nonlinear resilient behavior of unbound materials in Korea. In addition to that, only the limited information is available for estimating the resilient modulus values on subgrade soils. In this study, a laboratory resilient-deformation test under repeated loadings is performed in order to establish the nonlinear characteristics of unbound subgrade soils in test roads. Then, a constitutive model that correlates the resilient modulus with moisture and stress state from field condition is proposed respectively. The results from all procedures are presented in this paper. Finally, a comparative analysis is conducted to identify the proper models in the stress dependent modulus and seasonal moisture condition of subgrade soils in test roads respectively.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.629-638
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• 2016

Among data mining techniques, the association rule is one of the most used in the real fields because it clearly displays the relationship between two or more items in large databases by quantifying the relationship between the items. There are three primary quality measures for association rule; support, confidence, and lift. We evaluate association rules using these measures. The approach taken in the previous literatures as to estimation of association rule number has been one of a determination function method or a regression modeling approach. In this paper, we proposed a few of non-linear regression equations useful in estimating the number of rules and also evaluated the estimated association rules using the quality measures. Furthermore we assessed their usefulness as compared to conventional regression models using the values of regression coefficients, F statistics, adjusted coefficients of determination and variation inflation factor.

• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 2004.11a
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• pp.73-100
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• 2004

본 연구는 기업은행은 1999년${\sim}$2003년 중소기업 대출 자료로 바젤2 자산상관계수 계산공식의 현실성을 검토하였다. 실증분석 결과에 따르면, 자산상관계수는 매출규모와는 양(+)의 관계를, 신용등급과는 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타나 바젤2 계산공식이 상정하고 있는 자산상관계수 패턴이 국내에서도 현실성이 있었다. 이는 자산상관계수가 매출규모와 음(-)의 관계를 보이는 것으로 보고한 Kim-Park(2004)과 상반되는 결과이다. 또한, 바젤2에서는 60억원 이하의 매출규모에 대해서는 60억원으로 간주하고 있지만, 매출규모 60억원 이하에서도 자산상관계수가 매출규모와 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 바젤2 계산공식에 의해 산출된 자산상관계수는 자료로 추정한 자산상관계수가 비해 1.3배${\sim}$19.2배 높으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의할 뿐 만 아니라 경제적으로도 유의하다. 회귀분석 결과에 의하면, 바젤2 자산상관계수의 상향편의는 주로 계산공식에서 절편을 과도하게 높게 설정하였기 때문에 발생한 것으로 나타났으며, 바젤2에서는 매출규모와 자산상관계수간의 관계를 선형으로 설정하였지만, 로그선형이 실제 자료를 더 잘 적합시키는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 보건대, 바젤2의 자산상관계수 계산공식은 비교적 현실적으로 고아된어져 있지만, 국내의 실정에 맞게 조정하기 위해서 보다 광범위한 실증분석이 필요한 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.5
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• pp.733-745
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• 2017

Local composite quantile regression is a useful non-parametric regression method widely used for its high efficiency. Data smoothing methods using kernel are typically used in the estimation process with performances that rely largely on the smoothing parameter rather than the kernel. However, $L_2$-norm is generally used as criterion to estimate the performance of the regression function. In addition, many studies have been conducted on the selection of smoothing parameters that minimize mean square error (MSE) or mean integrated square error (MISE). In this paper, we explored the optimality of selecting smoothing parameters that determine the performance of non-parametric regression models using local linear composite quantile regression. As evaluation criteria for the choice of smoothing parameter, we used mean absolute error (MAE) and mean integrated absolute error (MIAE), which have not been researched extensively due to mathematical difficulties. We proved the uniqueness of the optimal smoothing parameter based on MAE and MIAE. Furthermore, we compared the optimal smoothing parameter based on the proposed criteria (MAE and MIAE) with existing criteria (MSE and MISE). In this process, the properties of the proposed method were investigated through simulation studies in various situations.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.5 no.2
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.