• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.5 no.4
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• pp.307-317
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• 1993

The problem of sea wave transformation in the coastal zone taking into account effects of nonlinearity and disperison has been studied. Mathematical model for description of regular wave transformation is based on the method of nonlinear ray theory. The equations for rays and wave field have been produced. Nonlinear wave field is described by the modified Korteweg-de Vries equation. Some analytical solutions of this equation are obtained. Caustic transformation and dissipation effects are included in the mathematical model. Numerical algorithm of solution of the Korteweg-de Vries equation and its stability criterion are described. Results of nonlinear transformation of sea waves in the coastal zone are demonstrated.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• v.23 no.2
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• pp.12-18
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• 1995

고도(高度)의 엔지니어링 구조물(構造物)로 경제성이 높은 경량(輕量) 목조(木造)트러스에 사용될 수 있는 소나무(Pinus densiflora) 재(材)에 적용한 20게이지 아연도금 강(鋼) 플레이트 접합부(接合部)의 조합하중(組合荷重) 및 모멘트 성능(性能)을 평가하기 위하여 정밀도를 개선(改善)한 편심가력(偏心加力) 장치(裝置)를 창안하여 실험하고 반강절(半剛節) 접합부의 개념(槪念)과 가상(假想)일 법(法)을 적용한 모형을 유도하여 비선형(非線形) 해석(解析)하였다. 반강절(半剛節) 접합부(接合部)의 개념을 도입하여 저자가 유도한 비선형(非線形) 모형으로 조합하중 하에서의 접합부 거동을 해석한 결과, 금속 플레이트 접합부의 모멘트는 Wolfe 모형에 비하여 정확도가 높은 값으로 계산되었는데, 이는 비선형모형에서 접합부의 반강성(半剛性)에 의한 2차적인 모멘트의 영향을 적절히 고려한 때문으로 판단되었다. 본 연구에서 사용한 실험장치는 조합하중에 대한 금속 플레이트 접합부의 성능을 평가하기 위한 표준시험법(標準試驗法)으로 적용될 수 있을 것이며, 비선형(非線形) 해석방법(解析方法)은 조합하중(組合荷重)및 모멘트 성능(性能)을 예측(豫測)하는데 활용될 수 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.21 no.1
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• pp.149-181
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• 2004

In this study we perform empirical tests using KOSPI return to investigate the existence of nonlinear characteristics in the generating process of stock returns. There are three categories in empirical tests; the test of nonlinear dependence, nonlinear stochastic process and nonlinear deterministic chaos. According to the analysis of nonlinearity, stock returns are not normally distributed but leptokurtic, and appear to have nonlinear dependence. And it's decided that the nonlinear structure of stock returns can not be completely explained using nonlinear stochastic models of ARCH-type. Nonlinear deterministic chaos system is the feedback system, which the past incidents influence the present, and it is the fractal structure with self-similarity and has the sensitive dependence on initial conditions. To summarize the results of chaos analysis for KOSPI return, it is the persistent time series, which is not IID and has long memory, takes biased random walk, and is estimated to be fractal distribution. Also correlation dimension, as the approximation of fractal dimension, converged stably within 3 and 4, and maximum Lyapunov exponent has positive value. This suggests that chaotic attractor and the sensitive dependence on initial conditions exist in stock returns. These results fit into the characteristics of chaos system. Therefore it's decided that the generating process of stock returns has nonlinear deterministic structure and follow chaotic process.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.161-164
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• 2004

You 와 Rao (2002)는 소지역 추정시 유사 최량선형 비편향 예측에서 설계 가중 값을 사용하는 방법을 발전시켰다. 특히 소지역 평균들을 추정하기 위하여 유사-최량선형 비편향 예측 추정량을 제안하였다. 우리는 소지역 추정에서 실용적으로 이용되는 몇 가지 추가적인 성질을 연구하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.4
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• pp.553-560
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• 2014

This paper deals with estimable functions of parameters of less than full rank linear model. In general, the parameters of an overspecified model are not uniquely determined by least squares solutions. It discusses how to formulate linear estimable functions as functions of parameters in the model and shows how to use projection matrices to check out whether a parameter or function of the pamameters is estimable. It also presents a method to form a basis set of estimable functions using linearly independent characteristic vectors generating the row space of the model matrix.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.32 no.5
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• pp.33-35
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• 1995

수치 해석적 방법으로서의 CFD(Computational Fluid Dynamics)는 급속한 전산기성능의 발달과 더불어 많은 발전을 거듭하고 있으며, 특히 선박분야에 있어서도 일반선형에 대한 주위의 유 동장해석 및 성능추정, 초기설계에의 응용에서 그 활용성이 입증되고 있다. 따라서, 초고속선에 대하여도, CFD의 대표적 장점이라 할 수 있는 실선에 대한 수치실험이 짧은 시간에 저가의 경비로 가능하다는 것과 그 결과가 모형선 실험결과보다 상세하고 충실한 정보의 확보가능 등을 감안한다면, 앞으로 초기 초고속선 선형개발단계에서 CFD의 적용을 기대해 볼만 할 것이다. 이러한 관점으로부터, 본 고에서는 초고속선의 선형개발에 있어서 CFD의 활용성에 관하여 고 찰해 보고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.1
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• pp.153-159
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• 1996

Linear models for spatial data are proposed by example in the paper. This method was introduced to Korea for the first time in the early part of 1990's. The correlation of spatial patterns is computed by Moran Index., and then correlogram is proposed as the method to identify correlation of spatial patterns. Due to computational difficulties with ML, an alternative estimator has been used as an eigenvalue method.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2003.02a
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• pp.75-93
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• 2003

Hub-and-spokes전략은 교통분야에서 널리 이용되는 네트워크전략이지만, 철도의 경우 대개 이 전략을 이용하기 어려운 네트워크구조를 가지고 있어 그 적용사례를 찾아보기 어렵다. 그러나 유럽에서는 철도망이 도로망처럼 조밀하게 형성되어 있다는 점과 환적 처리기술의 발달로 90년대 초부터 이 전략이 철도화물운송부문에도 도입되기 시작했다. 이러한 관점에서 본 논문은 철도화물운송망에서의 hub-and-spokes전략을 구현하는 서비스네트워크 디자인모형을 개발하고, 모델의 실제철도망에의 적용성을 평가한다. 개발되는 모형이 전략모형임에도 불구하고 모형에서는 일반화된 운영비용 외에 열차속도, 서비스빈도, 터미널에서의 화물처리속도 등에 따른 시간지체비용도 고려되었다. 시간지체비용의 고려에 따라 야기되는 비선형 목적함수는 빈도별 서비스결정변수의 설정을 통해 선형화되어 결과적으로 모형은 선형 binary정수 최적화문제로 표현되었다. 규모가 큰 네트워크의 경우 해도출의 어려움 때문에 본 논문은 전체문제의 분할(decomposition)에 기초한 휴리스틱방법((heuristic method)으로 해결한다. 해도출의 효율성을 높이기 위해 서비스빈도개선과 관련하여 세 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘은 유럽의 실제네트워크를 기초로 도출한 4개의 테스트문제에 적용되어, 해의 정확도와 해 도출의 효율성이 비교·평가되었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.6 no.4
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• pp.353-363
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• 1994

In order to give a useful guide for engineering applications on numerical models based on nonlinear stream function wave theory. collocation method and least squares method are directly compared input parameters of the revised Dean's Table (Chaplin, 1980). Two models ive both accurate and almost same results for all the cases except very long or nearly breaking waves. Overall comparison seems to favor the least squares method for general use.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.