본 연구는 비선형적 제반 특성을 종합적으로 반영하는 chaos모형을 우리나라의 종합 주가지수 수익률의 시계열 자료에 적용하여 주식 수익률의 비선형적 행태를 실증적으로 분석하였다. 실증분석의 결과, 종합 주가지수 수익률은 내재차원이 14이고, 상관차원이 5에서 6사이인 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 상관차원이 5에서 6사이라는 것은 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 주요 변수가 약 6개라는 것을 의미한다. 특히 리야푸노프 지수에 의한 분석 결과는 주별 및 일별 수익률에서 이들 값이 공히 양의 값에 수렴하고 있어 우리나라 주식 수익률은 이상한 끌개(strange attractor)를 갖는chaos적 행태를 보인다고 결론 지울 수 있다. 콜모고로프 엔트로피에 의한 분석 결과는 주별 수익률 및 일별 수익률의 경우에 모두 $0.25{\pm}0.05$의 유한한 값으로 나타나고 있으며, 또한 이들 일별 및 주별양 수익률이 유사한 값을 보이고 있어 서로 유사한 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알게되었다.
옥천변성대의 변성진화사를 밝히기 위한 많은 연구의 결과, 중온-중압형의 최고변성조건(약 490-63$0^{\circ}C$, 4.2-9.4 kbar)과 함께 시계방향의 압력-온도-시간 경로가 알려졌다. 이는 드러스트 나페에 의해 옥천변성대의 지각 두께가 증가했으리라는 제안과 일치한다. 하지만 변성작용에 관련된 조산운동을 규명하는데는 여러 가지 어려움이 남아 있다. 특히 변성시기에 대한 논란은 오랫동안 거듭되어 왔으며, 최근의 연구 결과는 옥천변성대의 최고변성작용 시기를 석탄기와 페름기의 경계 부근인 약 300-280 Ma로 규정짓는다. 또한 소위 황강리층의 화강암질 역에서 구한 SHRIMP U-Pb 저어콘 연대도 오차범위가 크긴 하지만, 석탄기의 열 사건을 지지한다. 이상의 연구결과는 지체구조적으로 중요한 의미를 지니며, 특히 옥천변성대와 태백산분지가 서로 다른 진화 과정을 경험한 별개의 지구조구임을 시사한다. 두 지구조구의 봉합은 약 250-220 Ma 사이에 이루어졌으리라 추정되지만, 보다 자세한 해석을 위해서 신뢰할만한 연대 자료의 축적이 필요하다. 그럼에도 불구하고, 이러한 결과들은 옥천대의 진화과정에 대한 기존의 생각과 일부 배치되며, 새로운 지체구조적 파라다임을 요구한다.
최근 스마트 수도미터의 보급을 통해 수용가구별 물 사용 자료를 수집할 수 있다. 이런 수용가구별 물 사용 패턴은 주말, 날씨 등 다양한 요인으로 인해 비선형적 특성을 가지고 있다. 그로인해 전통적인 시계열 예측 모형인 ARIMA 모형으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 LSTM 모형을 통해 수용가구별 물 소비량 예측 모형을 개발하였다. 이 모형은 비선형적인 물 소비 패턴을 학습하기 위해 다양한 변수를 고려하였다. 서로 다른 종류의 4개 type (A : 단독주택, B: 아파트, C: 음식점, D : 초등학교)의 수용가구에 대한 ARIMA 모형과 LSTM 모형을 개발하였고, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터를 적용하여 정량적으로 예측성능을 비교했다. 그 결과, 모든 수용가구에서 LSTM 모형이 ARIMA 모형보다 성능이 우수하였다 (상관계수 : 평균89% | RMSE : 평균 5.60m3). 따라서 본 연구에서 제안한 모형은 수용가구별 물 사용량을 예측하는데 높은 활용도를 보일 것으로 기대된다.
해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
일차적인 비균일 위상변조가 광학계의 MTF에 미치는 연향을 연구하였다. 시험평가 렌즈는 국산 유효경 37.5mm, 초점거리 128.04 mm인 이중렌즈를 택하였다. 시험렌즈의 수차특성은 축상과 시계각 $1^{\circ}$와 $2^{\circ}$인 비축에 대해 각각 ray-fan과 파면수차를 계산하여 그림으로 도시하였다. 위상변조는 실험렌즈 앞에 근접하여 위상변조판을 위치함으로 이루어 진다. 위상 변조판은 계단식으로 하나의 계단이 $\lambda$/2씩 위상 차이가 되도록 제작하였고 선형 위상변조판은 연속적으로 위상이 변하도록 제작하였다. 위상변조를 실시한 경우와 변조하지 않은 경우에 각각 축상과 시계각 $1^{\circ}$ 및 $2^{\circ}$인 비축에 대해 MTF를 측정해서 그 값을 서로 비교하였다. 대체로 계단식으로 위상변조한 경우에는 전반적으로 MTF의 증진현상을 나타내었으며 선형으로 위상변조한 경우에 축상에서는 감소하고 축외에서는 tangenjtial MTF의 증진효과가 크게 나타났다.
본 연구에서 서울, 부산, 대전의 5년치 날씨 정보를 활용하여 우리나라 옥외 무선 광통신 시스템의 링크 가용성을 이론적으로 분석하였다. 이를 위하여 기상 상태와 시계(visibility)를 이용하여 대기의 흡수와 산란이 유발하는 광전력 감쇠를 계산하였다. 또한 날씨 정보를 활용하여 신틸레이션에 의한 수신 광전력 변화를 예측하였다. 대기의 흡수 및 산란에 의한 광전력 손실과 신틸레이션에 의한 광전력 변화가 서로 무관하다는 가정 하에 수신 광전력과 수신 감도를 비교하여 링크 가용성을 도출하였다. 분석결과 10 dBm 송신기 출력과 7 cm 수광 직경을 가진 수신기를 사용한 3.5 km 시스템의 링크 가용성은 대전에서 95% 이상으로 예측되었다. 부산과 서울의 경우 대전보다 열악한 시계로 인하여 낮은 링크 가용성을 보였다.
일차원적 비균일 진폭변조가 광학계 MTF에 미치는 영향을 조사하였다. 시험평가 렌즈는 국산 유효경 10 mm, 초점거리 87.8 mm인 이중렌즈를 택하였다. 시험렌즈의 수차특성은 축상과 시계각 1.deg.와 2.deg.인 비축에 대해 각각 ray-fan과 파면수차를 계산하여 그림으로 도시하였다. 진폭변조는 시험렌즈 앞에 근접하여 진폭변조판을 위치함으로 이루어진다. 진폭변조판은 계단식으로 투과도가 다른 것과 선형적으로 투과도가 변하는 것을 사용하였다. 진폭변조하지 않았을 때 60 cycles/milimeter(c/mm)의 공간주파수에서 최대 MTF값을 가지는 상평면을 최적 상평면으로 결정하였다. 진폭변조의 경우와 변조하지 않은 경우에 대하여 MTF를 측정해서 그 값을 서로 비교하였다. 축상에서는 변조할 경우 MTF값이 변조하지 않은 경우에 비해 약간 저조하나 축외에서 변조할 경우에는 MTF 값이 시계각이 클수록 많이 증진되었다.
본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.
전기전도도 측정방법에 의한 수리전도도 측정 기법 개발의 일환으로, 모형 시추공을 이용한 실내 실험에 이은 원위치 현장 적용 시험을 실시하였다. 현장 적용은 사전 현장 적용실험을 거쳐 춘천시 봉명리 강원대학교 산림학습원 구역내에 있는 BM-2와 BM-3의 두 시추공에서 이루어졌다. 두 시추공을 양수정과 측정공으로 서로 번갈아 사용하며 염수 주입과 종료를 기준으로 다수의 시계열 전기전도도 자료를 획득하였다. 이들 시계열 전기전도도 분포곡선의 분석으로부터 공별, 심도별 수리 특성 정보를 얻을 수 있었으며, 원위치 현장 투수시험 방법으로서의 가능성이 확인되었다.
전기에너지에 대한 높은 의존도 때문에 국내에서 발생하는 화재 중 전기화재가 상당한 비중을 차지한다. 국내에서 발생하는 전기화재 4건 중 3건이 전선의 단락이나 접촉 불량에 의한 전기 아크에 의해 발생했다. 전기 아크란 절연체 사이에서 발생하는 전기적 전류의 방전 현상으로 순간적으로 상당한 열을 내뿜는다. 아크에 의한 전기 화재를 줄이기 위해서 본 연구에서는 전기 아크 위험성 예측을 목표로 한다. 아크 감지기에서 아크 데이터를 수집하고 시간순대로의 아크 데이터를 기반으로 그래프로 변환하였다. 머신 러닝의 데이터 학습에 서로 다른 시계열 데이터의 수로 변환한 그래프들을 사용하였다. 생성된 학습 모델의 성능을 측정하기 위해서 테스트 데이터를 기반으로 평가를 진행하였다. 결과에서 예측 시 사용하는 시계열 아크 데이터의 수가 20개일 때 예측률이 86%로 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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