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.
영상의 시작은 시나리오의 내용을 가장 밀도 있게 담아내기 위해 피사체를 카메라를 통해 특정 부분을 찾고 선택하는 일에서부터 이루어진다. 이러한 의미에서 영상의 최소단위인 프레임에 대한 이해와 연구는 매우 중요하다. 따라서 본 작품연구에서는 사각의 틀에 고립된 피사체와 고립 전 피사체의 본래 의미를 살펴봄으로써 프레임 공간의 관계성을 이해하고 밀도 있는 애니메이션의 화면 구성을 연출하기 위한 단초를 마련해 보고자하였다. 이러한 맥락에서 스토리가 있는 입체방식의 클레이툰 형식으로 작품을 제작하여 의도적으로 선택된 틀 속의 인물과 틀 밖의 대상(인물과 자연)에 대한 가치이 동일성을 제시하고자 하였다. 또한 작가 자신의 다양한 역할에서 요구되어지는 이중적 사고의 명암을 상징적인 사각틀(삶의 공간)을 통해 내면적인 포용과 갈등의 관계로 표현하였다. 그러나 이때의 포용과 갈등은 삶의 전체공간에서 용해되어 새로운 가치를 이끌어 내는 원천이 되고 이는 곧 일상 속의 다양한 행태(틀)가 삶이라는 전체의 공간과 동등한 가치를 갖고 있음을 진지하게 생각하는 계기가 되었다.
MPEG Media Transport (MMT)는 방송 서비스에서 방송망 및 IP망을 활용하여 미디어 데이터를 보다 효율적으로 전송하고 이를 저장 및 소비 할 수 있게 하기 위해 MPEG에서 개발 중인 표준이다. MMT에서는 방송프로그램을 하나의 Package로 정의하고, 해당 Package에서는 비디오, 오디오 및 데이터를 포함한 다양한 구성요소를 각각의 Asset으로 정의하고 있으며, 각 Asset은 전송 및 재생/저장의 최소단위인 MPU (Media Processing Unit) 파일들의 집합으로 구성되어져 있다. 이와 같이, MMT에서는 비디오 콘텐츠를 하나의 파일로 취급하는 기존의 방법과 달리 여러개의 MPU파일로 구성하게 함으로서, 가변적 네트워크 상황에 따라 효율적 전송 및 부분 저장을 가능하게 하였다. 본 논문에서는 여러개의 MPU파일로 구성된 MMT 콘텐츠를 각각의 MPU 파일별로 저장 및 접근을 가능하게 하고, 또한 여러개의 MPU파일들을 끊김없이 하나의 콘텐츠로 재생할 수 있는 재생기의 설계 및 구현방법을 제안하였다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
본 논문은 심전도의 리드III 파형을 이용하여 신원확인이 가능한 생체인식 기술을 제안한다. 인식을 위한 심전도의 리드III파형을 특징추출하기 위해 $4{\sim}30Hz$의 대역통과 필터를 사용하여 피크(peak)점만 남겨놓고 모든 잡음을 제거한 후, AAV(absolute amplitude value)를 이용하여 피크점의 값을 추출한다. 추출된 피크 점은 원신호의 피크점과 같으므로 이를 기준으로 전체파형을 특징추출을 위한 단위 파형으로 분리한다. 분리된 신호는 정의된 4가지 형태(type)의 파형 중 가장 유사한 파형타입으로 분류되며, 분류된 형태를 기준으로 꼭지점, 최대 피크점, 최소 피크점, 최대.최소 피크점 비, 파형 간격(interval) 및 파형의 세부 모양 등 총22가지의 특징들을 추출한다. 추출된 특징들은 오류역전파 신경회로망(back-propagation neural network)의 입력으로 사용되었으며, 성인남녀 31명을 대상으로 제한된 파형 내에서 실험한 결과 100%의 인식률을 보였다.
USM(Unit Service Management System) is the development tool and methodology to handling the event process in a U-City integrated platform by using the minimum unit services. USM can be one of the SOA development methodology. Minimum unit service has a minimum business logic that can be executed with input and output parameters. Minimum unit service consists of three parts : service profile, service input and output parameters and service execution information. USM provides two types of the execution method. One is module execution and the other is web service execution. The development of the event sinario by the USM development methodology can reduce the cost and duration of the u-service development by raising the rate of reusing minimum unit service.
본 논문에서는 스마트 그리드 시스템에서 사용자의 전력 사용 요구를 받아 이를 효율적으로 스케줄링하는 시스템을 설계하고 그 프로토타입을 구현한다. 각 기기들이 시작가능시간, 종료시한, 시간대별 사용량 변화를 명세하는 프로파일 등을 스케줄러에 넘겨주면 스케줄러는 각 작업의 시작가능시간과 여유시간 내에서 작업들을 배치한 후 리커시브하게 서치 스페이스를 확장하여 가장 최소의 단위시간당 최대 전력 요구량을 갖는 스케줄을 찾아낸다. 비선점형 작업의 특성에 의해 스페이스 확장의 복잡도를 크게 줄일 수 있으며 최소비용 소비 스케줄 등 다양한 목표를 위해 변경될 수 있다. 구현된 시스템은 주어진 작업 집합에 대해 최대 전력 요구량을 30 % 감소시키는 스케줄을 생성한다.
오늘날, 대량의 데이터를 수집, 저장 및 관리하는 데이터베이스 기술의 진보를 기반으로, 의료, 과학, 교육, 비즈니스 등 다양한 분야에서 발생되는 대규모 데이터를 축적하게 되었다. 다양한 분야에서 축적된 대량의 데이터에 내재된 유용한 정보를 수월하게 추출하여 분석하기 위해 널리 사용되고 있는 형식개념분석기법은, 주어진 데이터로부터 정보의 최소단위로써 개념들을 추출하고, 개념들 사이의 관계를 토대로 개념계층구조를 구축하기 위한 정형화된 데이터마이닝 기법을 제공하고 있다. 본 논문에서는, 주어진 퍼지 데이터에 잠재된 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 집합 이론을 형식개념분석기법에 접목한 퍼지개념분석기법과 이를 지원하기 위해 본 연구에서 개발된 FFCA-Wizard를 소개한다. 또한, FFCA-Wizard를 사용하여 실세계 데이터를 대상으로 퍼지개념분석을 실시한 실험 결과를 보고한다.
형식개념분석기법(FCA : Formal Concept Analysis)은 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 클러스터링하여 정보의 최소단위로써 개념(Concept)들을 추출하고 그들 사이의 관계를 토대로 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 Granular Computing의 한 종류이다. 형식 개념분석기법에서는 공통속성을 갖는 객체들을 추출한다는 전제조건을 토대로 개념을 추출하기 때문에 다양한 상황이나 조건에 적합한 새로운 개념들을 추출하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법으로써, 본 논문에서는 입자화 정도(granularity level)를 기반으로 하는 형식 개념분석기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법에서는 형식개념분석기법에 입자화 정도를 도입하여 다양한 조건과 추상화 수준을 토대로 하여, 개념들을 추출하고 개념계층구조를 구축할 수 있다.
본 논문은 2차 할당 문제의 최적 해를 찾을 수 있는 휴리스틱 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 선형 할당 문제의 최적 해는 헝가리안 알고리즘으로 구한다. 그러나 2차 할당문제의 최적 해를 찾는 알고리즘은 제안되지 않고 있다. 제안된 알고리즘은 거리행렬의 단위거리로부터 그리드 형태의 배치를 찾아내고, 이 형태에 맞도록 흐름량 행렬의 최대 값부터 내림차순으로 최대흐름을 최소 거리에 배치하는 최대흐름/최소거리 기법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 그리드형 2차 할당문제에 적용한 결과 2차 할당문제의 해를 다항시간에 구할 수 있는 알고리즘이 존재할 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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