본 논문에서는 분류오차를 추출하고 학습하여 분류성능을 개선하는 LVQ 학습 알고리즘을 설계하였다. 제안된 LVQ학습 알고리즘은 초기기준백터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, LVQ 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하는 학습네트워크이다. 분류오차가 발생되는 패턴백터로 추출하기 위하여 오차유발조건을 제안하였고, 이 조건을 이용하여 분류오차를 유발시키는 입력패턴벡터로 구성되는 패턴백터공간을 구성하여 분류오차가 발생되는 패턴백터를 학습시키므로 분류오차수를 감소시키고, 패턴분류성능을 개선하였다. 제안된 학습알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터와 EMG 데이터를 학습백터 및 시험 백터로 사용하여 시뮬레이션 하였고, 제안된 학습방식의 분류 성능은 기존의 LVQ와 비교되어 기존의 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.
스캐너가 다른 입력장치에 비해 가격이 비싸지만 최근 래스터 스캐너와 백터라이징 소프트웨어가 GIS의 자료입력을 위해 사용되고 있으며 앞으로 널리 활용될 것이 기대되고 있다. 본 연구에서는 스캐닝기법에 의한 자료입력과정에서 래스터 데이터와 백터라이징의 정확도 및 커버리지 생성에 대해 분석하였다. 그 결과 낮은 dpi값으로 스캐닝하므로 해서 발생되는 해상력의 저하는 히스토그램 분석과 선강조방법에 의해 해상력을 향상시킬 수 있었으며, 래스터 데이터의 저장용량과 커버리지의 PMSE로 고려할 때 스캐너의 dpi값은 150 dpi나 200 dpi값이 바람직하다고 판단되었다. 또한 백터라이징 과정에서 래스터 데이타의 추적을 위해 추적매개변수의 선택은 매우 중요한 역할을 하고 있다.
리츠는 주식시장에 상장되어 있으면서 부동산 개발을 위한 자금조달의 성격과 부동산에 투자하는 특징도 있으므로, 주식 시장과 건설 및 부동산시장과 관계가 있을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구에서는 리츠와 주식시장, 건설 및 부동산 경기와 관계된 지표들을 시계열 분석하여, 리츠와의 영향관계를 분석하였다. 시계열 분석은 백터자기회귀모형과 백터오차수정모형을 사용하였으며, 다음의 세 부분으로 분류하여 분석하였다. 첫째, 리츠와 건설 코스피 지수와의 관계를 분석한 결과, 건설 코스피 지수가 리츠에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 리츠와 건설경기 동행지수인 건축착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 각 지표들은 서로 인과관계는 없는 것으로 분석되었지만, 리츠와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 것으로 분석되었다. 셋째, 리츠와 건설경기 선행지수인 건축허가면적의 관계를 분석하였다. 두 지표는 서로 인과관계가 없는 것으로 분석되었지만, 건축허가면적이 리츠에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 리츠는 주식시장과 주택경기, 건설경기 선행지표인 건축허가 면적에 영향을 받지만, 건설경기 동행지표인 건축착공면적과 오피스 임대지수에는 상대적으로 영향을 작게 받는 것으로 분석되었다.
GTO 소자의 최소 턴온 시간(minimum turn-on time, Tmin)때문에 발생된 지령전압 오차를 보상하는 기법을 제안한다. 공간백터전압$(V_1)$의 턴온시간이 Tmin보다 작을 경우에는 전압오차를 PI 제어기로 보상한다. 또한, 지령전압벡터의 크기가 특정한 값(Vmin)보다 작은 경우, 영벡터(zero vector)가 PWM 추기에서 중간에 매치가 되도록 스위칭 순서를 바꿔준다. 시뮬레이션을 통해 이러한 지령전압 오차의 보상으로 펄스 누락(pulse dropping) 영역에서 출력전압의 대칭성이 향상되고 고조파 함유량이 감소한다는 사실을 보인다.
본 연구의 목적은 공적분 검정과 예측오차 분산분해 방법을 이용하여 우리나라 주식시장에서 주가지수와 거시경제 변수들과의 계량적 관계를 파악하고 종합주가지수와 밀접한 관련성이 있는 변수를 사용하여 종합주가지수와 거시경제변수들 사이의 모형을 추정하는 것이다. Johansen 공적분 검증을 이용한 결과를 보면 종합주가지수와 7개의 거시경제변수들(총통화, 소비자물가지수, 금리, 산업생산지수, 원 달러 환율, 국제원유가격, 경상수지) 사이에 상당히 밀접한 연관성이 있으며, 이들 변수들 사이에 장기적 균형 관계가 존재하였다. 예측오차 분산분해 방법을 사용한 분석결과에서는 종합주가지수의 분산을 예측하는데 있어서 이들 거시경제변수들의 설명력이 매우 높게 나타났다. 또한 우리나라의 주식시장에서는 금리, 국제원유가격, 경상수지 등의 요인보다는 원 달러 환율, 소비자물가지수, 산업생산의 비중이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 우리나라의 자본시장에서는 1997년 말 외환위기를 전후로 하여 현저한 구조적 변화가 존재하였기 때문에 백터오차수정모형을 설정할 때에는 외환위기 이전기간과 이후기간으로 나누어서 분석하는 것이 더욱 타당함을 확인할 수 있었다.
국내외 시장간에 정보의 이동이 신속해지고 유사 시장간에 상호 연관성이 심화되면서 한미간 주가동조화현상은 강화된 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 한미 증시간에 어떠한 역학관계가 존재하는가를 총체적으로 결정해 보았다. 분석 결과 주가가 전반적으로 비슷한 동향을 보이는 시기에는 한미 증시간의 인과관계가 상대적으로 복잡한 반면, 한미 간의 주가가 상이 한 동향을 보이는 시기에는 인과관계가 단순한 것으로 나타났다. 특히 나스닥지수로 부터 국내 주가지수로의 인과관계가 뚜렷이 존재하는 것으로 판명되어 IT산업 불황기에 침체에 빠진 국내 증시가 첨단산업이 주축을 이룬 나스닥시장의 동향에 민감한 현실이 그대로 입증되고 있다.
본 논문에서는 현재 한전에서 사용 중인 고압 '기록형 전자식전력량계'에 대한 오결선 분석을 하였다. 금년도에 준공된 전력계량시험센터 내의 특고압 수전설비를 이용하여 한전 베전사업소에서 전자식전력량계 결시에 실수로 발생할 수 있는 오결선 실험을 하였다. 그리고 계량값이 기존에 알고 있는 기계식 전력량계 오결선 해석 때 사용하던 벡터해석과는 약간 다르다는 것을 알 수 있다. 그 이유는 현재 기록형 전자식전력량계 구매 규격서의 계량방식이 단방향으로 정의되어 있어, 수전방향이 아닌 송진방향일 경우에는 계량오차가 발생한다. 현장 담당자들이 계량오차 해석 및 판단시 도움이 되도록 오결선 사례별로 실험을 하여 백터도와 비교분석 하였다.
본 논문에서는 초기 부호책 설계 방법으로 가장 널리 사용되는 이분 미소분리 방법의 성능 개선과 설계시간을 단축하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 성능 개선을 위해 학습벡터의 소속수가 최소인 부호백터를 제거하고, 최대인 부호벡터를 미소분리하여 대체하는 방법을 적용하고, 모든 부호벡터와의 거리오차론 구하여 학습벡터의 소속 여부를 결정하는 기존 방법과는 달리, 전단계와 현재 단계의 소속 부호벡터와의 거리오차를 가지고 소속 여부를 결정함으로써 설계시간을 크게 단축할 수 있다.
본 연구에서는 다자유도계에 국부적으로 존재하는 비선형요소의 위치를 파악 하는 방법에 관하여 연구하였다. 이를 위해 먼저 기존의 등가선형화법으로 구한 등 가행렬에 비선형요소의 위치정보가 포함되어 있음을 밝혔다. 또한 등가행렬에 포함 된 위치정보를 효과적으로 이용하기 위하여 오차행렬법과 오차벡터법을 제시하였다. 제시된 두 방법이 계에 존재하는 국부 비선형요소의 위치파악에 적합한 방법임을 시뮬 레이션을 통하여 검증하였다. 특히 오차벡터법은 비선형요소의 연결상태 및 비선형 성 정도를 파악할 수 있는 방법으로 비선형계의 모델수립에 유용한 도구임을 보였다. 그리고 특수한 경우에는 등가선형화법으로 구한 등가 감쇠 및 등가 강성계수를 응답에 대하여 그래프로 표시하면 그 비선형 형태를 대략적으로 파악할 수 있음을 밝히고 시 뮬레이션으로 검증하였다.
1997년에 우리 나라는 외환충격으로 인한 금융위기 속에서 시장가격이 급격하게 변동하였다. 이로 인해 차익거래를 가능하게 하는 차입과 대출이 크게 제약되었고, 이것은 시장간 균형관계에 중요한 영향을 줄 수 있다. 이에 이러한 금융위기에서도 주요 시장간의 균형관계가 유지되었는지를 검정하는 것이 이 연구의 목적이다. 분석자료로 KOSPI 200 현물 종가 및 선물 결제가격, 연간 회사채 수익률, 양도성 예금 연간이자율, 기준환율의 일일 자료를 사용하였다. 1996년 5월 3일부터 1998년 5월 21일까지의 기간을 외환충격에 의한 금융위기 전, 중, 후의 3단계로 구분하여 각 단계별로 백터오차수정모형 분석과 충격반응분석을 하였다. 금융위기 이전인 제1단계에서는 5개 내생변수간의 균형관계가 존재하였다. 금융위기가 급속하게 진행된 제2단계에서는 균형관계가 존재하지 않았다. 그러나 주가지수, 주가지수 선물가격 및 기준환율 변수를 내생변수로 하고, 나머지 변수를 외생변수로 분석한 경우에는 균형관계가 존재하였다. 금융위기 진정단계인 제3단계에서는 5개 내생변수간의 균형관계가 성립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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