대부분의 중소규모 하천 유역에서는 수위 또는 유량 등의 실측자료가 빈약한 상태이기 때문에 홍수시의 유출량을 정확히 추정하고, 홍수피해를 경감시키기 위한 적절한 대책을 세우기가 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 부산지방에 위치한 온천천 유역을 대상으로 하여 중소 하천 유역에 대한 선형 이산화 입력-출력 모형의 매개변수를 추정하고자 하였으며, 1993년 6월부터 실측한 유출량 자료와 저류함수법에 의해 산정한 유효강우량을 사용하여 선형 이산화 입력-출력 모형의 매개변수를 최소자승법과 상관함수법에 의해 추정하였다. 선형 이산화 입력-출력 모형에 의한 유출 수문곡선은 실측 수문곡선을 잘 재현한 것으로 나타났다. 또한 추정된 매개변수와 강우자료만을 사용하여 모의발생시킨 수문곡선 역시 실측 수문곡선과 잘 일치함을 알 수 있었다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
본 논문은 배전망에서의 PV (photovoltaic) 발전 시스템의 최적 배치 문제를 이산 입자 군집 최적화 (DPSO, discrete particle swarm optimization)를 이용하여 해를 구할 때 DPSO에 포함되어야 하는 이산화 단계를 위한 하이브리드 이산화 기법의 적용에 대하여 논한다. 이를 위해 PSO 반복단계에서 목적 함수 값과 최적화 속도를 입력 파라미터로 하는 규칙 기반 전문가 시스템을 제안하고 이산 변수를 포함하여 표현되는 PV 시스템 배치 문제의 최적해를 구하는데 적용하였다. 다수준 이산화를 위하여 간단한 라운딩과 sigmoid 함수를 이용한 3단계 및 5단계 이산화 기법을 하이브리드 형태로 적용하였다. 규칙 기반 전문가 시스템을 적용하여 각 PSO 과정에서 적절한 이산화 기법을 선택함으로써 기존의 DPSO보다 좋은 성능의 최적화가 가능하도록 하였다.
이 논문에서는 1차원 혼돈맵들 중의 하나인 톱니맵을 8비트의 유한정밀도로 이산화시켜 설계하였고, 이 이산화된 톱니맵을 사용한 혼돈 2진 순서 발생기의 회로도도 제시하였다. 설계된 혼돈맵의 실제 구현은 이산화된 진리표로부터 얻어진 출력변수의 간략화된 부울함수에 따른 입력선과 출력선들의 정확한 연결만에 의해 실현하였다. 최대길이를 발생시키는 선형궤환시프트레지스터(mLFSR)에 의해 발생되는 난수성 2진 출력 순서들을 이산화된 톱니맵의 입력순서로 사용함으로써 결과적으로 최소 8배 더 긴 주기를 갖는 혼돈 2진 순서들을 발생시켰다.
유연구조물의 진동제어를 위해 압전필름 작동기를 사용하였고 이와 연계하 여 샘플링 과정을 고려한 DSMC를 구성하였다. 변수변화 및 외란의 경계치 를 알고 있다는 가정하에 시스템을 이산화시킨 후 제어기를 설계하였다. 일 반적으로 연속시간 시스템의 이산화 과정에서 정합조건의 가정이 보장되지 않기 때문에 제어기 설계시 이를 배제하였다. 이산시간 리아푸노프 이론을 근거로 DSMC의 존재성을 도출하였고, 이것에 기초하여 슬라이딩 모드가 발생되도록 불연속제어기를 설계하였다. 이때, 불연속게인을 상수로 하지 않고 RP의 위치에 따라 계속 새롭게 수정함으로써 슬라이딩 영역을 최소화 하였다. 그리고 기존의 DSMC 기법상에서 발생되는 슬라이딩 영역의 문제를 .betha. 등가제어기를 이용하는 이원화 방법으로 극복하였으며, 컴퓨터 시뮬 레이션을 통하여 제안된 기법의 설계 효율성 및 제어기의 강건성을 입증하였다. 향후, 제안된 기법에 대한 실험적 고찰 및 중요 제어인자에 대한 연구가 계속적으로 수행될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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