주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.
현재 발생중인 시계열 데이터에 분산변화가 일어날 경우 이동 분산비를 사용하여 분산 변화점을 빠른 시간 내에 탐지하는 문제를 다룬다. 이동 분산비의 분포로서 F분포와 데이터에 의존하여 추정되는 실증적 분포를 제안한 후 상호비교를 통하여, 어느 방법이 시계열 데이터에서 분산의 변화점을 잘 탐지하는지 연구하였다.
초음파 영상 품질의 향상을 위해 트랜스듀서의 구동전압을 높이게 되면 트랜스듀서에서 열이 발생하여 환자의 피부 화상 및 트랜스듀서의 성능 저하를 초래할 수 있다. 따라서, 이렇게 온도가 상승하지 않도록 트랜스듀서 내의 열을 효율적으로 분산할 수 있는 방안에 대해 연구하였다. 이때 열 분산 해석 대상으로 중심주파수가 3 MHz이고 32채널을 가진 위상배열 트랜스듀서를 선정하였다. 먼저 트랜스듀서의 동작에 따른 발열 구조를 이론적으로 분석하였고, 그 결과로서 재료의 감쇠와 음압의 크기가 발열에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 나아가 유한요소 해석을 통해 트랜스듀서 구성소자의 물성이 열 분산에 미치는 영향을 분석하였다. 분석된 결과를 바탕으로 트랜스듀서 내 열이 잘 분산되기 위한 구성소자의 열물성을 정하였다. 도출된 열 물성을 유한요소 해석 모델에 적용한 결과 환자와 접촉되는 부분인 음향렌즈의 최고온도가 원래 값의 51 %로 저하되었다.
본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.
최근 증권, 센서, 기후, 의료 분야 등에서 수많은 시계열 데이터들이 쏟아져 나오고 있고, 이러한 시계열 빅 데이터를 통해 의미를 찾아내고자 하는 시계열 해석 및 분석, 예측 작업의 수요가 증가하고 있다. 시계열 해석 및 분석, 예측 작업을 하기 위해서 사용 될 수 있는 기초 작업은 유사한 시계열 시퀀스를 찾아내는 유사 시퀀스 매칭과 이러한 매칭을 통해 특정 시계열 데이터의 하나의 특징이 되는 빈발 시퀀스 추출 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 시계열 빅 데이터에서 유사 시퀀스 매칭을 이용한 빈발 시퀀스 추출 문제를 효율적으로 해결하는 빈발 시퀀스 추출기(Frequent Sequence Extractor)를 개발 및 구현하였다. 또한 분산처리 플랫폼인 하둡을 이용한 데이터 파싱을 사용하여, 각 분야별 시계열 데이터를 분석하는 전문가에게 효율적인 분산처리 효과를 제공한다.
시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.
시계열 데이터 처리를 위해 방대한 양의 데이터를 스토리지에서 빠르게 읽어와 처리하려는 움직임이 많아지고 있다. 이를 위해 스토리지의 read latency 를 개선하기 위한 여러 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 분산 노드의 스토리지 자원을 충분히 활용하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 스토리지에 병렬적으로 접근하여 read latency 를 개선하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분산 환경에서 스토리지에 병렬적으로 접근하여, 각 노드에서 부분적으로 데이터를 읽어와 전체 데이터를 읽어오는 지연시간을 줄인다. 우리는 제안된 기법을 여러 노드로 구성된 분산 환경에서 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 전체 데이터를 읽어오는 read latency 가 기존 기법보다 28.04% 줄어든 것을 확인하였다.
용접능률의 향상을 위한 대입열용접법의 적용은 과도한 입열량으로 인하여 용접부의 인성이 저 하한다는 점에서 그 적용에 주의를 요한다. 본 보에서는 대입열용접시 열영향부의 인성 저하의 원인과 그 대책을 강재의 측면에서 검토하였다. 고장력강을 용접하면 입열량이 증가함에 따라 오스테나이트 결정립이 조대화되고 상부 베이나이트와 도상 마르텐사이트가 생성되어 인성이 저하한다. 그 대책으로서는 용접 열싸이클과정중 안정한 질화물, 산화물등을 모재에 미세분산시켜 오스테나이트 결정립 성장을 억제하고, 페라이트, 펄라이트 변태를 촉진시킨다. 이러한 석출물의 형성을 위해서는 주로 Ti, Ca, REM, B등의 합금원소가 이용된다. 소입성이 높은 주질고장력 강에서는 석출물의 분산에 의한 페라이트의 변태 촉진 보다는 Mn, Ni, Cr, Mo, V등의 합금원 소를 첨가하여 소입성을 높여 인성이 우수한 하부 베이나이트 조직을 형성하든가, 탄소량을 저 감시켜 도상 마르텐사이트의 생성을 억제하므로서 인성을 확보한다. 현재 국내에서 제조되고 있는 대입열용접용강중 인장강도 50kgf/mm$^{2}$급강은 기본적으로 용접부 인성이 우수한 TMCP법으로 제조되며, Ti등을 첨가하여 석출물의 효과를 이용하고 N을 억제하여 기지의 인 성을 향상시키는 등의 방법을 병용하고 있다. 인장강도 60kgf/mm$^{2}$ 급강은 조질처리에 의하여 제조되며, 50kgf/mm$^{2}$급강과 같이 Ti, B등의 첨가에 의한 석출물의 효과를 이용 하고 있다.
쇄신의 분산이 무한인 주가시계열이 장기의존성 과정에 의하여 생성되고 있는가 또는 생성되고 있지 않는가를 검정하고자 한다. 기존의 연구가 쇄신의 분산이 유한한 경우에 한정하여 장기의존성 주가 과정에 대한 장기기억성이 검토되어왔다. 이 논문에서는 쇄신의 분산이 유한한 경우와 무한한 경우에 다같이 적용되는 방법들을 한국종합주가지수의 일별수익률에 적용하여 장기기억 모수를 추정 검정한다. 추정방법으로서는 분수 가우스 잡음, 가우스 분수적분 자기회기 이동평균, 선형 분수안정잡음 등이 형성되는 상황에 절대값 방법, 분수 방법과 총량화 Whittle 방법을 사용한다. 한국종합주가지수의 일별대수수익률 시계열은 분산이 무한한 경우에도 장기의존성과정에 의하여 생성되고 있다. 극치가 존재해도 장기기억과정이 형성 되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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