• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권8호
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• pp.1626-1637
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• 2020

This work covers an important point of the benchmark released by the expert group on Uncertainty Analysis in Modeling of Light Water Reactors. This ambitious benchmark aims to determine the uncertainty in light water reactors systems and processes in all stages of calculation, with emphasis on multi-physics (coupled) and multi-scale simulations. The Gesellschaft für Anlagen und Reaktorsicherheit methodology is used to propagate the thermal-hydraulic uncertainty of macroscopic parameters through TRACE5.0p3/PARCSv3.0 coupled code. The main innovative points achieved in this work are i) a new thermal-hydraulic model is developed with a highly-accurate 3D core discretization plus an iterative process is presented to adjust the 3D bypass flow, ii) a control rod insertion occurrence -which data is obtained from a real PWR test- is used as a transient simulation, iii) two approaches are used for the propagation process: maximum response where the uncertainty and sensitivity analysis is performed for the maximum absolute response and index dependent where the uncertainty and sensitivity analysis is performed at each time step, and iv) RESTING MATLAB code is developed to automate the model generation process and, then, propagate the thermal-hydraulic uncertainty. The input uncertainty information is found in related literature or, if not found, defined based on expert judgment. This paper, first, presents the Gesellschaft für Anlagen und Reaktorsicherheit methodology to propagate the uncertainty in thermal-hydraulic macroscopic parameters and, then, shows the results when the methodology is applied to a PWR reactor.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.22-28
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• 2023

본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제33권3호
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• pp.53-68
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• 2017

본 연구의 목적은 전 세계 항만 물동량을 기준으로 가중치를 적용하여 한국 중심의 새로운 정기선 운임지수를 개발하는 것이다. 이를 위해 선행연구와 전문가 자문 등을 바탕으로 운임지수 산정에 필요한 항로 및 지역의 설정, 운임 기준 및 물동량 가중치의 부여 등의 조건을 결정하였다. 이를 바탕으로 한국 정기선 운임지수의 항로별, 지역별 및 종합 지수를 산출하고 상관분석과 Granger 인과분석을 통해 지수의 신뢰성과 유의성을 검증하였다. 한국 정기선 운임지수의 산출결과 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 한국 정기선 운임지수는 운임시장 전반적인 특성을 반영하며, 지역과 항로의 기준으로 구성되어 각각의 시장 상황을 판단하는 지표로 활용될 수 있다. 둘째, 수출과 수입항로를 구분하여 별도의 지수로 개발함으로써 실제 운임차이가 존재하는 시장 여건을 반영할 수 있다. 셋째, 종합 운임지수는 수출과 수입을 포괄한 전 세계 유일한 지수로 부산항 중심의 한국 해운시장 동향을 파악하는 가장 기본적인 지표로 활용 가능하다.

• 부동산연구
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• 제27권1호
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• pp.7-16
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• 2017

본 연구는 부동산시장에서 개인투자자들에게 전망이론에 따른 투자패턴이 존재하는지 용도지역을 구분하여 검증하였다. 연구의 방법으로는 개인투자자들의 최대잠재이익률과 최대잠재손실률을 이용하였으며, 추가적으로 처분효과의 모형인 정성훈 박근우(2015) 모형을 이용하여 추가 분석을 실시하였다. 분석결과, 개인투자자들에게 전망이론에 따른 투자패턴과 처분효과가 존재하는 것으로 밝혀졌으며, 용도지역에 따른 차이가 나타났다. 개인투자자의 손실회피 성향이 주거용도 부동산자산 보다 상업용도의 부동산 자산에서 더 크게 나타났다. 투자행태에서 이러한 차이는 부동산의 목적과 임대료의 존재가 용도에 따른 투자행태의 차이를 만들어 내는 것으로 판단된다. 본 연구의 한계점으로는 정성훈 박근우(2015)의 연구와 같이 지가지수를 이용하여 미실현이익과 미실현손실을 분석하였다는 점이다. 이는 부동산투자심리에 대한 심도깊은 연구를 위해서는 새로운 부동산 가격지수에 대한 개발 또는 부동산자산에 대한 Benchmark가 필요하다는 것을 의미하며, 추후연구에서는 이를 발전시킬 필요가 있다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.467-476
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• 2022

The Bank of Korea raised the benchmark interest rate by a quarter percentage point to 1.75 percent per year, and analysts predict that South Korea's policy rate will reach 2.00 percent by the end of calendar year 2022. Furthermore, because market volatility has been significantly increased by a variety of factors, including rising rates, inflation, and market volatility, many investors have struggled to meet their financial objectives or deliver returns. Banks and financial institutions are attempting to provide Robo-Advisors to manage client portfolios without human intervention in this situation. In this regard, determining the best hyper-parameter combination is becoming increasingly important. This study compares some activation functions of the Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) and Twin-delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithms to choose a sequence of actions that maximizes long-term reward. The DDPG and TD3 outperformed its benchmark index, according to the results. One reason for this is that we need to understand the action probabilities in order to choose an action and receive a reward, which we then compare to the state value to determine an advantage. As interest in machine learning has grown and research into deep reinforcement learning has become more active, finding an optimal hyper-parameter combination for DDPG and TD3 has become increasingly important.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1109-1116
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• 2023

객체 추적은 영상의 첫 번째 프레임에서 annotation으로 제공되는 좌표 정보를 활용하여 비디오 시퀀스의 목표 추적에 활용된다. 본 논문에서는 객체 추적 정확도 향상을 위해 심층 특징과 영역 추론 모듈을 결합한 추적 알고리즘을 제안한다. 충분한 객체 정보를 획득하기 위해 Convolution Neural Network를 Siamese Network 구조로 네트워크를 설계하였다. 객체의 영역 추론을 위해 지역 제안 네트워크와 중첩 신뢰도 모듈을 적용하여 추적에 활용하였다. 제안한 추적 알고리즘은 Object Tracking Benchmark 데이터셋을 사용하여 성능검증을 수행하였고, Success 지표에서 69.1%, Precision 지표에서 89.3%를 달성하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권6호
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• pp.1235-1244
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• 2004

학업성취도 국제 비교 연구 결과에서 우리나라 남 여학생의 과학 성취도 차이가 큰 것으로 보고되고 있다. 이 연구에서는 TIMSS-R 과학 성취도에서의 성 차이를 문항 수준에서 살펴보기 위하여 각 문항의 GDI(Gender Difference Index) 값을 산출하였다. 그리고 문항 유형, 성취수준, 내용 영역에 따른 GDI 값을 비교하였다. 문항 유형에 상관없이 우리나라와 국제 결과 모두 남학생이 여학생보다 성취도가 높은 것으로 나타났으며, 우리나라의 성차가 국제 펑균보다 크게 나타났다. 특히 우리 나라 여학생들은 선다형 문항에서 상대적으로 낮은 성취도를 나타내었다. 성취수준에 따른 우리나라와 국제의 GDI 값을 비교해 보면, 상위 10%에 해당되는 문항들에 대해서는 우리나라의 GDI 값이 국제의 경우보다 낮게 나타났으나 그 이외의 성취수준에 해당되는 문항들에 대해서는 우리나라의 GDI 값이 더 높게 나타났고 특히 상위 50%에 해당되는 문항들의 경우 우리나라와 국제의 차이가 크게 나타났다. 내용 영역별로 남 여학생의 성취도를 비교했을 때는 과학 탐구와 과학의 본성 영역을 제외하고는 모든 내용 영역에서 우리나라 남학생들의 성취도가 여학생들보다 높았다. GDI가 10 이상인 문항 중 남학생들의 성취도가 높은 문항들은 생물과 지구과학 영역에 속하는 경우가 상대적으로 많았으며, 학교 교육과정에서 전혀 배우지 않은 문항들의 비율 또한 비교적 높았다. 그리고 남학생들이 높은 성취도를 보이는 문항은 전 수행 영역에 걸쳐서 비교적 골고루 분포되어 있었다. 이상에서와 같이 문항 유형, 성취수준, 내용 영역에 따라 과학에서의 남 여학생의 성취도 차이가 다르게 나타났다. 이러한 결과는 여학생들의 과학 성취도를 향상시키기 위한 방안을 모색하는 과정에서 보다 구체적인 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권4호
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• pp.492-501
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• 2006

이 연구에서는 TIMSS 2003 과학 문항의 GDI(Gender Difference Index) 값을 산출하여 문항 유형, 성취수준, 내용 영역에 따른 남학생과 여학생의 성취도 차이를 살펴보았다. TIMSS 2003 의 과학 성취도에서 문항 유형에 상관없이 우리나라와 국제 결과 모두 남학생이 여학생보다 성취도가 높았으며, 우리나라 여학생들은 특히 선다형 문항에서 남학생보다 성취도가 낮았다. 성취수준에 따른 남 여학생의 성취도를 비교한 결과, 우리나라와 국제 평균 모두 기초 수준을 제외하고 다른 3개의 성취수준에서 남학생의 성취도가 여학생의 성취도에 비하여 높게 나타났고, 보통 수준에서 그 차이가 가장 크고 기초 수준에서 가장 작았다. 내용 영역별로 남 여학생의 성취도를 비교한 결과, 우리나라와 국제 평균 모두 지구과학 영역에서 차이가 크게 나타났고 화학 영역에서 그 차이가 가장 작았다. 생물 영역의 경우 국제 평균에서는 여학생의 성취도가 높게 나타난 반면에, 우리나라에서는 남학생의 성취도가 높게 나타났다. 남학생틀의 성취도가 높은 문항들은 지구과학 영역에 속하는 경우가 상대적으로 많았으며, 학교 교육과정에서 다루어지지 않은 문항들의 비율 또한 비교적 높았다. 인지 영역별 분포를 볼 때는 남학생들이 높은 성취도를 보이는 문항은 사실적 지식과 개념 이해를 묻는 문항인 경우가 많았다. 연구 결과에 근거하여 파학 교육에서 성차를 줄이기 위한 방안들을 논의하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권3호
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• pp.448-463
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• 2017

Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.

• 대한산업공학회지
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• 제28권1호
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• pp.112-127
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• 2002

A useful pattern is a pattern that contributes much to learning. For a classification problem those patterns near the class boundary surfaces carry more information to the classifier. For a regression problem the ones near the estimated surface carry more information. In both cases, the usefulness is defined only for those patterns either without error or with negligible error. Using only the useful patterns gives several benefits. First, computational complexity in memory and time for learning is decreased. Second, overfitting is avoided even when the learner is over-sized. Third, learning results in more stable learners. In this paper, we propose a pattern 'utility index' that measures the utility of an individual pattern. The utility index is based on the bias and variance of a pattern trained by a network ensemble. In classification, the pattern with a low bias and a high variance gets a high score. In regression, on the other hand, the one with a low bias and a low variance gets a high score. Based on the distribution of the utility index, the original training set is divided into a high-score group and a low-score group. Only the high-score group is then used for training. The proposed method is tested on synthetic and real-world benchmark datasets. The proposed approach gives a better or at least similar performance.