We note that the dynamics of realized volatilities (RVs) are near the boundary between stationarity and non-stationarity because RVs have persistent long-memory and are often subject to fairly large outlying values. To forecast realized volatility, we consider a new method that adaptively use models with and without unit root according to the abnormality of observed RV: heterogeneous autoregressive (HAR) model and the Integrated HAR (IHAR) model. The resulting method is called the IHAR-O-HAR method. In an out-of-sample forecast comparison for the realized volatility datasets of the 3 major indexes of the S&P 500, the NASDAQ, and the Nikkei 225, the new IHAR-O-HAR method is shown superior to the existing HAR and IHAR method.
Introduction: Detrended fluctuation analysis (DFA) is used as a way of studying nonlinearity of EEG. In this study, DFA is applied on sleep EEG of normal subjects to look into its nonlinearity in terms of EEG channels and sleep stages. Method: Twelve healthy young subjects (age:$23.8{\pm}2.5$ years old, male:female=7:5) have undergone nocturnal polysomnography (nPSG). EEG from nPSG was classified in terms of its channels and sleep stages and was analyzed by DFA. Scaling exponents (SEs) yielded by DFA were compared using linear mixed model analysis. Results: Scaling exponents (SEs) of sleep EEG were distributed around 1 showing long term temporal correlation and self-similarity. SE of C3 channel was bigger than that of O1 channel. As sleep stage progressed from stage 1 to slow wave sleep, SE increased accordingly. SE of stage REM sleep did not show significant difference when compared with that of stage 1 sleep. Conclusion: SEs of Normal sleep EEG showed nonlinear characteristic with scale-free fluctuation, long-range temporal correlation, self-similarity and self-organized criticality. SE from DFA differentiated sleep stages and EEG channels. It can be a useful tool in the research with sleep EEG.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.4
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pp.182-188
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2015
An analog AVR has an advantage of short time constant, time to revert again from the abnormal state to a stable one depending on the voltage fluctuations of the load. But the Analog AVR has a disadvantage of large voltage variation according to the load fluctuation. Voltage regulation for digital AVR is very stable, but the time constant is very long compared to that of an analog AVR. Therefore, it indicates that the digital AVR shows unstable output performance in a very large load variations. In this paper, a mixed form of an analog AVR and a digital AVR is proposed. An implemented hybrid AVR has fast time constant and stable voltage regulation capability. Hybrid AVR voltage variations in the load is stable within 1[%] and the voltage stability is also improved. It also showed fast time constant to the level of the analog AVR. Thus hybrid AVR developed in this paper can be used as a power supply for a variety of uses in industry.
본 논문에서는 37인치 LCD TV의 패널 전원 공급용 회로로 사용되는 120W급 LLC 공진형 컨버터의 정상 상태 해석을 하였다. 특히, 종래와 달리 TV의 소비 전력 절감을 위해 넓은 범위로 동작하는 램프의 PWM Dimming 기능 동작시의 넓은 동작 영역에서의 공진형 컨버터의 정상 상태 해석을 하였다. TV SET의 동작 중 발생할 수 있는 공진형 컨버터 회로의 전단 회로인 Power Factor Correction 회로의 전압 변동과 또한 넓은 범위로 동작하는 램프의 PWM Dimming 기능 동작시의 부하 변동을 고려하여 LLC 공진형 컨버터의 정상 상태 해석을 하였다. 넓은 범위의 입출력 조건에서도 안정적으로 동작하는 컨버터 회로에 대한 이론적 분석과 실험을 통해 적용된 회로의 신뢰성과 우수성을 확인할 수 있었다.
Angulation and inclination of clinical crown is important for diagnosing, treatment planning and developing convenient orthodontic attachments. The aim of the study was to establish normative data with higher reliability on the angulation and inclination of clinical crown of Koreans with normal occlusion This study employed the dental casts of 307 (male. 187: female. 120) adult normal occlusion samples. The angulation and inclination of clinical crown were measured by set-up model checker In order to ensure reliability, intra- and inter-rater error were evaluated 3 times The resultant data obtained had excellent reliability however when compared with the previous data as well as with gender difference, clinically significant interpretation was impossible because the whithin-dataset normal variation was High which was common pattern of angulation and inclination measuring data of previous research The result of this biometric study seemed 4o suggest more substantive design of the multivariate. high-dimensional interpretation methodology of these normal variation is required if more compatible orthodontic appliance could be developed.
본 논문의 목적은 한국증권시장에서 주가의 상하한 제한폭이 얼마수준에서 적정한가를 실증적으로 분석하는 것이다. 이 분석을 하기 위해서 주가제한폭이 늘어남에 따라 주가변동성이 얼마나 늘어나는가에 대한 민감도 분석을 하여야 하는데 이를 위해 먼저 주가제한폭하에서의 주가변동성에 대한 공식을 도출하였다. 이 공식에 따르면 주가변동성은 주가제한폭이 존재하지 않을 경우의 고유의 주가변동성과 기대수익률과 그리고 주가제한폭의 함수이다. 이 공식을 이용하여서, 유동성을 아주 적게 저해하면서 비정상적인 주가폭락 및 주가폭등을 조기에 제어할 수 있는 가능한 한 낮은 주가제한 폭으로 15%가 적합하다는 결론을 얻었다.
Cho and Shin (2016) recently demonstrated that an integrated HAR model has a forecast advantage over the HAR model of Corsi (2009). Recalling that realized volatilities of financial assets have asymmetries, we add a leverage term to the integrated HAR model, yielding the LIHAR model. Out-of-sample forecast comparisons show superiority of the LIHAR model over the HAR and IHAR models. The comparison was made for all the 20 realized volatilities in the Oxford-Man Realized Library focusing specially on the DJIA, the S&P 500, the Russell 2000, and the KOSPI. Analysis of the realized volatility data sets reveal apparent long-memory and asymmetry. The LIHAR model takes advantage of the long-memory and asymmetry and produces better forecasts than the HAR, IHAR, LHAR models.
Forecasting volatility is essential to avoiding the risk caused by the uncertainties of an financial asset. Complicated financial volatility features such as ambiguity between non-stationarity and stationarity, asymmetry, long-memory, sudden fairly large values like outliers bring great challenges to volatility forecasts. In order to address such complicated features implicity, we consider machine leaning models such as LSTM (1997) and GRU (2014), which are known to be suitable for existing time series forecasting. However, there are the problems of vanishing gradients, of enormous amount of computation, and of a huge memory. To solve these problems, a causal temporal convolutional network (TCN) model, an advanced form of 1D CNN, is also applied. It is confirmed that the overall forecasting power of TCN model is higher than that of the RNN models in forecasting VIX, VXD, and VXN, the daily volatility indices of S&P 500, DJIA, Nasdaq, respectively.
Kim, Hyeonseung;Yu, Hyeri;Kim, Dae-Hong;Paik, Kyungrock
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.204-204
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2022
하천 내에서 하상변동은 치수나 생태계에 직간접적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다. 하상변동의 예측을 위한 여러 가지 모델들이 존재하지만 하상변동의 양상을 직관적으로 파악하기에는 어려움이 있다. 최근 수행된 연구 결과에 따르면 하천의 수리 기하학적 형상이 부유사 농도와 유량과의 관계와 관련이 있는 것으로 밝혀졌다(Kim et al., 2018). 본 연구에서는 수리기하(Hydraulic Geometry) 이론을 이용하여 하천의 형상에 따른 유사거동과의 상관관계를 통해서 하상의 장기적 변동성을 직관적으로 유추할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 수리기하 이론에서의 수심과 폭을 나타내는 인자들을 이용하여 하천의 형상을 넓고 얕은 하천, 좁고 깊은 하천, 중간 정도의 하천으로 분류하였으며 흐름조건을 정상류와 부정류조건으로 분류하였다. 또한 하상경사와 하상재료의 입경 분포를 고려하여 자연하천에서 존재할 수 있는 다양한 하천형상에 대해 수치모의를 진행하였다. 기존의 Manning 공식에 수심, 유속만 고려한 것이 아닌 조도계수까지 고려하여 수리기하 이론을 접목시킴으로서 유속과 수심의 수리기하적 인자로 계산된 하상전단력의 수리기하적 인자가 수치모의를 통해 구한 값과 거의 일치하는 것을 확인하였다. 하천의 형상이 넓고 얕을수록 수리기하 관계로 표현한 하상전단력 인자가 작은 값을 나타냈으며 수리기하 관계로 표현한 부유사농도인자와 하상전단력 인자가 비슷한 양상을 띄는 것이 확인되었다. 이를 통해 하천이 기하학적 형상으로부터 하상의 변동성을 유추할 수 있었다. 실제 하천에 대한 검증은 금강 수계에 있는 미호천과 갑천을 대상으로 수행하였다. 수리기하적으로 표현하였을때 갑천은 미호천에 비해 넓고 얕은 하천에 속하는데 현재까지 관측된 자료를 이용하여 두 하천의 하상변동량을 비교해본 결과 갑천이 미호천에 비해 변동량이 적었으며 이는 위의 내용과 일치한 결과를 나타냈다.
아직 국내에는 대용량 분산전원의 계통연계에 대한 기술기준 및 체계적인 선로운영 기술기준이 미흡하다. 본 논문에서는 배전계통 모의시험장치 및 분산전원 모의실험 장치를 구성하고, 실시간 전압/전류 데이터를 수집/분석하기 위하여 LabVIEW 감시제어장치를 설치하여, 태양광정원의 정상상태에서의 전압특성을 분석하였다. 태양광전원의 출력변동(역 조류)에 의한 계통의 전압변동과 역률변동 특성에 대한 시험을 수행하여 계통연계시의 문제점을 분석하고, 대책방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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