• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권11호
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• pp.1445-1454
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• 2010

Two separate animal trials were conducted to evaluate the coincidence of dry matter intake (DMI) and average daily gain (ADG) predicted by the Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) and observed actually in crossbred growing bulls kept in a traditionally confined feeding system in China. In Trial 1, 45 growing Simmental${\times}$Mongolia crossbred F1 bulls were assigned to three treatments (T1-3) with 15 animals in each treatment. Trial 2 was conducted with 60 Limousin${\times}$Fuzhou crossbred F2 bulls allocated to 4 treatments (t1-4). All of the animals were confined in individual stalls. DMI and ADG for each bull were measured as a mean of each treatment. All of the data about animals, environment, management and feeds required by the CNCPS model were collected, and model predictions were generated for animals on each treatment. Subsequently, model-predicted DMI and ADG were compared with the actually recorded results. In the three treatments in Trial 1, 93.3, 80.0 and 73.3% of points fell within the range from -0.4 to 0.4 kg/d for DMI mean bias; similarly, in the four treatments in Trial 2, about 86.7, 73.3, 73.3 and 80.0% of points fell within the same range. These results indicate that the CNCPS model can accurately predict DMI of crossbred bulls in the traditionally confined feeding system in China. There were no significant differences between predicted and observed ADG for T1 (p = 0.06) and T2 (p = 0.09) in Trial 1, and for t1 (p = 0.07), t2 (p = 0.14) and t4 (p = 0.83) in Trial 2. However, significant differences between predicted and observed ADG values were observed for T3 in Trial 1 (p<0.01) and for t3 in Trial 2 (p = 0.04). By regression analysis, a statistically different value of intercept from zero for the regression equation of DMI (p<0.01) or an identical value of ADG (p = 0.06) were obtained, whereas the slopes were significantly different (p<0.01) from unity for both DMI and ADG. Additionally, small root mean square error (RMSE) values were obtained for the unbiased estimator of the two variances (DMI and ADG). Thus, the present results indicated that the CNCPS model can give acceptable estimates of DMI and ADG of crossbred growing bulls kept in a traditionally confined feeding system in China.

• 통상정보연구
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• 제13권3호
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• pp.77-95
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• 2011

본고에서는 무역보험과 환위험이 우리나라의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 공적분 검정을 통해 적어도 하나의 공적분 벡터가 존재하는 것을 확인하였고, CCR, DOLS, FMOLS와 같은 공적분 벡터식과 오차수정모형을 추정하였다. 설정된 모형 내 변수들이 수출에 미치는 영향의 방향이 무역보험, 세계경기, 상대가격, 는 양(+)으로, 환위험과 실업률은 음(-)으로 나타났다. 또한 모형1의 오차수정 모형의 경우 단기 불균형에서 균형으로의 조정역할은 세계경기와 상대가격이 하고 있으며, 모형2의 오차수정모형의 경우 단기 불균형에서 균형으로의 조정역할은 환율변동성이 수행하고 있는 것으로 분석되었다. 다음으로 충격반응분석 결과 모형 1과 모형 2에서 무역보험 충격에 대한 수출의 반응은 충격을 받은 시점에서 2개월까지는 상승하고, 이후에는 상승세가 둔화되면서 상승효과가 소멸되는 것으로 나타났다. 모형 2에서 환율변동성 충격에 대한 수출의 반응은 충격을 받은 시점에서 4개월이 되는 시점에서 가장 큰 폭으로 하락하고 빠른 속도로 감소하고 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 우리나라의 경우 무역보험은 수출촉진을 위한 무역정책의 역할을 수행하며, 환율변동성 확대는 환위험을 증가시켜 수출을 위축시키는 것으로 나타났다. 따라서 무역보험의 정책적 지원이 확대되어야 하며, 외환시장의 다변화와 거래 규모 확대가 필요하다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.372-379
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• 2017

소프트웨어 개발과정동안 소프트웨어 신뢰성 요인은 매우 기본적인 사항이다. 소프트웨어 고장파악을 위한 무한고장 비동질적인 포아송 과정을 이용할 때 고장발생률 혹은 위험함수가 일정하거나 증가 또는 감소하는 속성을 가진다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰 성능에 관한 효율성을 비교하는 자유도에 의존하는 카이제곱 분포를 적용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 효율적인 모형을 평가하기 위하여 평균제곱오차(MSE)와 결정계수($R^2$)를 이용하고 최우추정법과 수치 해석적 방법을 사용하여 모수추정 알고리즘이 수행되었다. 제안하는 카이제곱분포의 자유도를 이용한 신뢰성 모형을 위해 실제 고장 간격 데이터를 사용한 고장 성능 분석이 적용되었다. 고장데이터 분석은 카이제곱분포의 자유도에 근거한 강도함수를 기준으로 비교되었다. 데이터 신뢰성을 확인하기 위하여 라플라스 추세검정이 적용되었다. 본 연구에 제안된 카이제곱분포의 자유도는 다양한 고장현상을 표현 할 수 있기 때문에 (결정계수가 90% 이상), 신뢰성 분야에서 활용 할 수 있는 모형으로 활용 할 수 있다. 이 연구 결과를 적용하면 소프트웨어 개발 설계자에게 다양한 자유도를 적용하여 소프트웨어 고장패턴을 예측함으로서 효율적인 모형을 개발하는데 표준 지침으로 적용 할 수 있다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.363-376
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• 2017

보험 시장은 포화되고 그 성장 동력은 소진되어 보험 산업이 저성장에 머물러 있는 가운데 보험사들은 치열한 경쟁 환경에 놓여있다. 이러한 상황에서 보험 상품에 대한 보험수리적 계산의 기초가 되는 보험 청구액의 흐름을 잘 설명할 수 있는 확률분포를 찾아내는 것은 중요한 쟁점이 될 것이다. 보험 청구액의 분포는 일반적으로 두꺼운 꼬리를 가지면서 왼쪽으로 치우친 로그정규분포나 파레토 분포로 잘 설명된다고 알려져 있으나 최근에는 기운 정규분포나 기운 t 분포가 보험 청구액 분포로 적절한 것으로 고찰되었다. Cooray와 Ananda (2005)는 로그정규분포와 파레토 분포의 장점을 모두 가진 로그정규-파레토 복합분포를 제시하고 단일분포보다 더 높은 적합도를 가짐을 확인하였다. 본 논문에서는 기운 정규분포와 기운 t 분포를 머리 부분으로 결합한 새로운 복합분포를 소개하고 덴마크의 화재보험 청구액 데이터와 미국의 배상 지불금 데이터에 적용하여 기존의 다른 복합분포들을 포함하여 여러 단일분포들과 그 성능을 비교한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권3호
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• pp.157-172
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• 2009

추출된 표본을 바탕으로 관심 모집단의 특성을 파악하는 조사연구에 있어서는 실제로 표본이 추출되는 표본추출틀의 모집단 대표성이 매우 중요하다. 표본추출틀이 관심 모집단을 적절한 수준으로 포함하지 못하는 경우 심각한 표본추출틀 편향이 발생하게 되고 이로 인하여 효율적인 추출법에 의하여 추출된 표본의 통계적 신뢰도 역시 손상된다. 그러나 대규모 조사를 위한 표본추출틀의 구축은 시간과 비용의 측면에서 비효율적이고 따라서 국가에서 제공하는 전수 조사 기반의 표본추출틀이 흔히 사용된다. 대표적으로 국내의 가구조사를 위한 표본추출틀로는 매 5년마다 시행되는 인구주택총조사 기반의 자료가 사용된다. 그러나 인구주택총조사 기반 표본추출틀의 경우 인구주택총조사 시점과 실제 조사 시점과의 시간적 차이로 인한 표본추출틀의 모집단 대표성에 문제가 발생하게 된다. 특별히 인구 유동성이 심한 서울과 같은 대도시의 경우 시간의 경과에 따른 모집단 분포의 변화가 심하게 나타나리라 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2008 서울서베이 가구 조사를 위해 새롭게 표본추출틀을 구축한 것과 새 표본추출틀을 기초로 하여 표본을 추출한 사례를 다룬다. 기존 인구주택총조사 기반 표본추출틀이 시간이 지남에 따라 대표성을 상실하는 문제점을 지적하고 주민등록 DB와 과세대장 DB를 기반으로 한 새로운 표본추출틀을 2008년 서울서베이 가구조사를 위한 표본추출틀로 제시하였다. 새롭게 작성된 표본추출틀로부터의 가구표본추출과정과 가중치 및 모평균 추정량 또한 제시되었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.55-64
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• 2002

효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권3호
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• pp.84-94
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• 2006

본 논문은 UWB (Ultra Wide Band) 시스템의 성능 개선을 위해서 Superframe 주기를 이용한 MAC(Medium Access Control) 계층 time slot 동기 알고리즘을 제안한다. Multi-band ORM Alliance (MBOA) 에서 제안한 UWB시스템에서는 Time Slot의 동기를 위해서 Medium Access Slot (MAS) 와 MAS사이의 guard time에 단말기들 간의 MAC 계층 주파수 오프셋으로 야기될 수 있는 시간 오차의 최대값인 MaxDrift를 더해주게 된다. MaxDrift를 더한 만큼 MAS에서 데이터를 전송할 수 있는 시간이 줄어들게 되므로 각각의 MAS에 MaxDrift를 더해주는 방식은 전체 시스템 성능의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 시스템의 성능을 높이고자 time slot동기를 guard time을 증가시키는 방식이 아닌, Superframe주기로 전송되는 연속된 Beacon Frame을 수신하여 주파수 오프셋 값을 estimation하여 보정해주는 방법을 제안한다. Piconet을 초기화시킨 Device는 내부 clock을 이용해서 Superframe주기로 Beacon을 전송을 하므로, Piconet에 접속하려는 단말기들은 연속된 Beacon을 수신하여 Piconet을 생성한 단말기의 MAC계층과 수신한 단말기와의 MAC계층 주파수 오프셋을 구할 수 있다. 각각의 수신 단말기에서 측정한 상대적 주파수 오프셋 값을 내부적으로 estimation한 각각의 MAS의 position에 가감시켜 Piconet을 생성한 단말기에서 estimation한 MAS position에 동기를 맞출 수 있다. 제안된 알고리즘을 통해서 단말기들 간의 최대 주파수 오프셋 값과 관계없이 MaxDrift로 인해서 낭비되는 시간을 각 MAS당 1clock 이내로 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 합성한 결과 390개의 Logic Cell이 소모되었으며, 시뮬레이션 결과 최대주파수 오프셋이 20ppm, 40ppm, 80ppm일 때 MAS당 오차범위가 main clock의 1clock이내였으며 기존의 방법에 비해서 각각 1%, 2%, 4%의 throughput이 향상되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제30권5호
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• pp.481-488
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• 2017

전통민속식물지식이 빠르게 사라져 가는 상황에서 전통식물지식에 대한 기초조사를 통한 기록이 매우 중요한 과제가 되었다. 민속식물학 조사에서 조사강도와 민속식물정보, 식물종 정보의 증가에 관련성은 가장 중요한 과제이다. 본 연구에서는 국립수목원에서 발간된 자료를 이용하여 한반도 민속식물에 대한 메타 데이터를 DB화하여 분석하였다. 전통민속식물지식의 종풍부도에 추정은 ACE, Chao1, Chao 2, ICE, Jack 1, Jack 2, Bootstrap 등의 추정식을 이용하여 제시하였다. 종누적곡선 분석에서 지역별 종누적이 다른 양상을 보여 강원도의 누적곡선은 상대적 샘플링 노력이 더 필요하며충남 지역의 경우 조사 강도에 비해 일찍 수평선에 점근하는 특성을 보여 이지역의 조사 강도가 실제 정보량의 증가에 비해 높았다. 식용, 약용, 공예용 등의 종풍부도는 남녀간의 지식이 분포가 차이가 있음을 확인하였다. 주변환경의 식물상과 비교분석을 통해 일부 지역의 경우 민속식물조사가 상대적으로 조사량이 부족하고 추가 조사시 더 다양한 종이 발굴 될 것으로 예상된다.