본 논문에서는 H.264 움직임추정의 고속처리를 위하여 2D PE 아키텍처의 메모리 대역폭을 개선할 수 있는 새로운 4-방향 검색윈도우를 설계 및 구현하였다. 기존의 2D PE 아키텍처는 메모리 대역폭을 줄이기 위하여 스캔경로 내에서 인접한 검색윈도우간 중복되는 데이터를 재사용하였으나, 본 연구에서는 재사용을 증대시키기 위하여 인접한 스캔경로 간의 검색윈도우에 대해서도 재사용할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 검색윈도우를 하나의 스캔경로 내에서 래스터 및 사행 스캐닝을 수행하는 기존 방식을 개선하여, 인접한 복수 스캔경로를 4방향(상, 하, 좌, 우)으로 스캐닝하면서 이동할 수 있는 검색윈도우를 설계하였다. 기존 검색윈도우가 제한적인 데이터 재사용으로 $7.7{\sim}11$회 정도의 중복적인 검색(redundancy access factor)을 요구하는데 비하여, 제안된 4-방향 검색윈도우는 3.1/1.4회 정도로 중복검색을 감소시킨 성능을 보인다. 이에 따라서 4-방향 검색윈도우는 기존의 1-방향 검색윈도우에 비하여 70%, 4-방향 검색윈도우에 비하여 60%/81%의 메모리 대역폭 개선 효과를 가져을 수 있게 된다. 제안된 4-방향 검색윈도우의 H.264 정수화소 움직임추정 아키텍처는 절대차분 연산을 위한 $16{\times}16$의 2D PE어레이와 인접 스캔경로 간 검색윈도우 데이터를 재사용하기 위한 $5{\times}16$의 RE어레이로 구성되어 있다. 2D PE어레이는 스캔방향에 따라 상/하 양방향으로 참조데이터를 입력받을 수 있으며, 인접한 복수 스캔경로들의 데이터 재사용을 위한 RE 어레이가 2D PE어레이와 함께 좌/우 양방향으로 로테이트가 가능하도록 구성되어 있다. 4방향 검색윈도우는 Magnachip 0.18um공정으로 구현되어 H.264 움직임추정 메모리대역폭을 개선하여 2D PE 아키텍처 사양 참조 프레임 1장, 검색영역 $48{\times}48$, 매크로 블록 $16{\times}16$의 HD영상($1280{\times}720$)을 149.25MHz에서 실시간처리하는 성능을 보였다.
본 연구는 정신병원 옥외공간의 이용행태와 선호요인을 분석하기 위하여 실시하였다. 연구대상 정신병원은 250병상 이상의 병원 중 정원의 규모와 도입요소의 다양성을 고려하여 5개소를 선정하였다. 피험자는 경증의 정신분열증 환자로 한정하였으며, 5개의 병원에서 각각 30~50명씩을 주치의로부터 추천을 받아 선정하였다. 물리적 환경은 연구대상지를 직접 방문하여 공간구성요소를 중심으로 분석하였다. 설문조사방법은 환자의 인지능력을 고려하여 1:1 면접법을 선택하였으며, 분석에 사용된 설문매수는 총 230매이다. 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 정원구성요소는 휴게시설, 조경시설, 산책/운동시설, 체험시설의 순으로 많았다. 옥외 산책/운동 프로그램은 단체산책과 자유산책으로 구분되는데, 대부분 단체산책을 실시하고 있다. 옥외공간은 매일 이용자가 대부분이지만, 거의 이용하지 않는 환자도 일정 부분을 차지하고 있다. 옥외공간의 이용 효율성을 제고하기 위해서는 통제력 확보를 위한 공간과 사회적 접촉을 유도하는 공간의 비율이 적절히 조화되어야 한다. 옥외 주 이용 공간의 선호 이유는 경관/환경성이 가장 중요하고, 다음이 기능성, 접근성이다. 선호공간에서의 주요행위는 산책/운동과 휴식이 주를 이루고 있으며, 선호시설은 연못, 폭포, 분수 등의 수경시설과 퍼골라, 녹음수 등의 휴게시설 그리고 잔디밭이다. 새로운 치유정원 조성 시 가장 중요하게 고려해야 할 분야는 자연성이며, 그 다음이 심미성과 쾌적성으로 파악되었다. 도입되기를 선호하는 단일시설로는 꽃밭, 산책로 및 잔디밭이며, 유형별로는 분수, 연못, 폭포 및 물레방아 등의 수경시설을 가장 선호한다. 가장 선호하는 기능공간은 자연적인 기분전환을 할 수 있는 공간이며, 프로그램은 꽃밭가꾸기가 가장 선호되었다. 치유정원의 이상적인 이미지는 산뜻하면서도 친근하며, 정원에 도입시설이 풍부하되, 전체적으로는 질서 있는 정원이었다. 위요되는 것보다는 개방적인 공간을 선호하였으며, 마음을 차분하게 하는 정원을 가장 이상적인 정원의 이미지로 생각하였다.
본 연구는 '고도 이미지 찾기 사업' 중 가로경관개선 사업의 하나인 담장에 대한 이론과 담장 디자인 선행 연구를 통하여 고도에서의 담장에 어울리는 담장 정비 방향을 제언하고자 한다. 연구방법은 선행 연구를 유목화하고, 담장 디자인 이론을 고찰한 후, 고도 지정 지구의 의의와 '고도 이미지 찾기 사업'의 현황을 분석하였다. 이를 바탕으로 사례 대상지를 선정하여 고도담장정비 사례 현황과 문제점을 파악하고 개선 방안을 여러 특성을 비교하여 분석하였다. 담장의 선행 연구는 담장의 성격 분석, 담장 디자인 원리 응용, 담장 구조·색채와 형태 및 응용, 현대적 재해석, 궁궐 담장, 주택·사찰·마을의 담장 등 6개 항목으로 유목화되었다. 담장은 '고도 이미지 찾기 사업' 중 가로경관개선 사업에 해당하며 시지각적 인지도가 내부 건축물보다 선경험으로 제공되는 특성이 있다. 고도담장정비 사례 대상지는 고도별 특별보존지구와 보존육성지구의 구성 분포 비율을 기준으로 무령왕릉과 인접한 공주시 송산리길 주변 마을을 선정하였다. 공주시 송산리길 주변 마을의 '고도 이미지 찾기 사업'은 한옥 신축으로 시작되었다. 그러나 담장 정비는 한옥 신축과 동시에 시행된 게 아니었다. 가로변 건축물 외관 정비 사업으로 추후에 지원과 정비가 이루어진 것이다. 한옥과 담장이 동시에 설계되어 심의 후 신축되었다면 한옥의 규모 및 디자인과 조화를 이루는 담장이 되었을 것이지만 서로 기간을 두고 신청, 설계, 시공되었기에 한옥의 처마와 담장이 대지 경계선에 거의 맞닿아 있는 결과를 초래하였다. 공간적으로 가깝고 높은 한옥 본채와 담장의 배치는 답답하게 닫혀 있는 구조물로 인식된다. 송산리길의 담장 디자인은 고도의 특성을 나타낼 수 있는 형태와 색상과 재료로 차분하고 은은하며 안온한 분위기를 자아내야 하는데, 날카롭고 옹색하여 난처한 지경에 놓여 있다. 이러한 문제점을 개선하려면 담장 설계 디자인을 먼저 고려한 후, 한옥 본채 설계 디자인을 후순위로 진행하는 방안의 도입도 합리적 대안이 될 수 있다. 사례 대상지인 공주시 송산리길 담장 지원 사업의 문제 요인은 전통 담장이 가져야 할 미적 요건에 상당히 부족하다. 첫째, 담장의 자연 재료 선정 및 활용에서 미적 의식이 실종되었다는 것이다. 둘째, 디자인 완성도와 조화의 부재이다. 조사 대상지인 공주시 송산리길 고도담장정비의 문제 요인을 분석한 개선 방향은 다음과 같다. 첫째, 한옥 설계와 담장·대문 시공 설계 도면을 함께 심의해야 한다. 둘째, 한옥 담장 디자인의 자연석 돌담 일변도를 재검토 진단하여야 한다. 셋째, 계획·설계 과정에 주민과 전문가의 의견을 조정하는 상시 체계를 가동해야 한다. 넷째, 한옥의 개별성을 집단화하여 지역의 정체성을 대표하는 문화 자산으로 가치를 높여야 한다.
본 연구에서는 2007-2008의 글로벌 금융위기 기간 동안에 이중차분법 설계(Differences in Differences Design)를 사용해서 회계보수주의가 한국거래소에 상장된 비금융기업들의 투자 지출에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 구체적으로 본 연구에서는 신용위기 이전의 사전적 회계보수주의의 수준이 사후적인 투자 감소 정도를 설명하는데 도움이 되는지를 분석하였다. 실증적 분석결과, 과거의 연구들과 일치하게(Campello et al. 2010; Duchin et al. 2010) 기업들은 금융위기 기간 중에 투자의 감소를 경험하였다. 이에 추가로 더 보수적인 재무보고를 하는 기업들은 덜 보수적인 재무보고를 하는 기업들에 비하여 금융위기의 시작 이후에 투자의 감소폭이 더 작게 나타났다. 또한 과소투자로부터 손실이 발생할 가능성이 더 높은 기업들에서 더 보수적인 회계방법을 사용하는 기업들의 투자가 더 작게 감소된다는 것을 제시하였다. 또한 외부 자금조달에 대하여 상대적으로 더 큰 비용을 지불해야하는 기업들(재무적으로 제약된 기업들)과 외부자금조달의 필요성이 상대적으로 더 큰 기업들(내적 재무조달 자원이 부족한 기업들)에서 보수주의의 더 높은 효익을 발견하였다. 이러한 결과들은 보수주의 재무보고가 금융위기 기간 중에 과소투자를 완화시킨다는 해석을 지지하는 것이다. 본 연구 결과가 신용공급 충격이라기보다는 수요충격에 대한 민감성을 반영할 수도 있는 가능성을 검토하기 위하여 북한의 핵실험으로 비롯된 위기에 따른 부의 수요충격에 대하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 1년 이전의 보수주의 측정치는 북한의 핵실험에 따른 이후 기간의 투자와 관련성이 없는 것으로 나타났다. 이것은 본 연구 결과가 수요 충격으로 부터 발생하지 않았고, 공급 충격으로 발행하였다는 것을 제시한다. 마지막으로, 본 연구는 금융위기 기간 중에 회계보수주의의 역할이 채권의 발행과 주식수익률에 영향을 미치는가를 분석하였다. 분석 결과, 더 높은 수준의 보수주의를 사용하는 기업들이 금융위기 기간 중에 부채를 통한 자금조달 능력의 감소폭이 더 낮게 나타났다는 것을 발견하였다. 또한 더 높은 수준의 보수주의를 사용하는 기업들의 주식 가격 하락폭이 더 낮게 나타났다. 종합하면, 이러한 결과는 보수주의가 기업의 대출능력을 향상시키고 과소투자를 완화한다는 예상과 일치하는 것이다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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