• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권4호
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• pp.173-183
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• 2022

The objective of this research is to examine the influence of the COVID-19 pandemic on stock markets in a few developing and developed countries. This study uses daily data from January 2020 to May 2021 and obtained from World Health Organization and Thomson Reuters. The secondary data was evaluated through panel econometric methodology that includes different unit root tests, and to analyze the long-run relationship between variables, panel cointegration techniques were applied. The long-run causality among variables was examined through Panel Vector Error Correction Model. The overall findings of this study suggest a long-run association exists between several cases and death with the stock returns of the GCC and other stock markets. Furthermore, the VECM model also identified a long-run causality running from COVID cases and death towards the stock rerun of both sets of stock markets. However, a subsequent Wald test yielded mixed results, indicating no short-run causality between cases and deaths and stock returns in both groups; however, in the case of GCC, several COVID-19 cases are having a causal impact on stock markets, which is notable in light of the fact that the death rate in GCC is significantly lower than in many developed and developing countries.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.21-32
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• 2023

한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1414-1430
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• 2022

Due to the Internet of Things popularity, many agricultural data are collected by sensors automatically. The abundance of agricultural data makes precise prediction of rice yield possible. Because the climate factors have an essential effect on the rice yield, we considered the climate factors in the prediction model. Accordingly, this paper proposes a machine learning model for rice yield prediction in Taiwan, including the genetic algorithm and support vector regression model. The dataset of this study includes the meteorological data from the Central Weather Bureau and rice yield of Taiwan from 2003 to 2019. The experimental results show the performance of the proposed model is nearly 30% better than MARS, RF, ANN, and SVR models. The most important climate factors affecting the rice yield are the total sunshine hours, the number of rainfall days, and the temperature.The proposed model also offers three advantages: (a) the proposed model can be used in different geographical regions with high prediction accuracies; (b) the proposed model has a high explanatory ability because it could select the important climate factors which affect rice yield; (c) the proposed model is more suitable for predicting rice yield because it provides higher reliability and stability for predicting. The proposed model can assist the government in making sustainable agricultural policies.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1123-1133
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• 2012

논문에서는 극저속 영역 및 저속 영역에서 안정적이고 동특성이 우수한 벡터제어 시스템을 구성하여, 축소차원 상태관측기를 이용한 순시속도 관측기와 극 저속 제어, 회전자 속도를 추정하는 벡터제어 시스템에 관한 방법을 제안하였다. 본 시스템에서 제안된 관측기는 축소차원 상태관측기를 부하토크 추정에 적용하여 속도추정에 이용함으로서 시스템구성을 간단히 구현 하면서도 극 저속 영역에서 정확한 순시속도 추정이 가능하였다. 또한, 시스템 잡음에 의한 영향을 줄이고, 관측기의 극을 변화시키는 일 없이 부하외란 이나 모델화 오차, 측정 잡음 등에 강인한 유도전동기 속도제어 시스템을 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1005-1013
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• 2012

본 논문에서는 $1/{\tau}$에 영향을 받는 간접 벡터 제어 방법으로 유도 전동기의 간접 벡터제어 방법을 모델링하였으며, 회전자 저항의 변화에 따른 자속 및 회전각을 추정하고 이것과 관계있는 속도 추정과 파라미터의 변하에 따른 것들을 Matlab/Simulink를 통하여 시뮬레이션하였다. 제안한 제어시스템의 고속 연산처리를 위하여 마이크로프로세서는 실시간 제어가 가능한 TMS320C31 DSP를 이용하였고, 속도제어 구동시스템의 성능을 알아보기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검토하였으며, 실험을 통해 컴퓨터 시뮬레이션 결과와 일치함을 보였다. 결과에서 보듯이 빠른 속도추정 특성과 부하변동에 대해서도 강인한 특성을 갖고 있음을 확인하였다. 이와 같은 상태를 시뮬레이션을 하였고 그 결과를 분석을 하여 좋은 시뮬레이션 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1289-1301
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• 2011

본 논문에서는 전 속도 영역에서 안정적인 자속추정이 가능한 유도전동기 자속추정방법을 제안 하였다. 제안된 방법은 전압, 전류, 속도 등의 정보를 통하여 자속각을 연산하는 유도전동기 직접벡터제어방식을 이용하였다. 유도전동기 벡터제어에 있어서 자속정보는 필수적이기 때문에 정확한 자속을 추정하기 위한 방법으로 저속영역에서 는 전류모델 자속 추정기를, 고속영역에서는 전압모델 자속 추정기를 각각 이용함으로써 전 속도영역에서 정확한 자속을 추정할 수 있었다. 또한 기본적인 속도, 전류, 자속제어기는 PI제어기를 이용하였으며, 각각의 적분에 의한 오차를 보상하기 위하여 Anti-windup PI 제어기를 추가하였다. 제시한 제어기의 타당성을 알아보고자 Matlab / simulink를 이용하여 전류모델, 전압모델 자속 추정기를 설계하여 정확한 자속추정이 이루어짐을 확인하였으며, 유도 전동기 벡터제어 시 간접벡터와 직접벡터방식의 파라미터 영향에 따른 분석을 통해 보다 정밀한 제어가 이루어짐을 확인하였다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 분석 하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.20-29
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• 2013

제한된 통신 채널을 통한 실시간 전송을 위해 비디오 데이터의 압축이 필요하다. 압축된 영상 비트열은 전송 중에 발생되는 오류에 아주 민감하다. 전송 과정에서 오류가 발생된 패킷을 받게 되면, 복호기에서는 현재 입력되는 프레임을 잘못 재구성하게 되고 영상의 시공간적 특성에 의해 연속되는 프레임으로 전파된다. 이런 복호 영상의 화질 저하를 줄일 수 있는 방법으로 오류 검출과 오류 은닉이 있다. 이 논문에서는 오류 검출률을 높이기 위해 정보 숨김을 이용한 새로운 오류 검출 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면간 예측에서 발생하는 각 매크로블록의 움직임 벡터의 차분값에 특정한 정보를 숨겨 부호화하였다. 복호기에서는 전송받은 특정 정보의 체크를 통해 오류의 위치를 쉽게 찾아낼 수 있도록 하였다. H.324M 모바일 실험 도구를 이용한 실험 환경을 통해 제안한 알고리즘이 PSNR과 주관적 화질 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제49권4호
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• pp.431-436
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• 2011

The onset, severity, and ultimate outcome of malaria infection are influenced by parasite-expressed virulence factors as well as by individual host responses to these determinants. In both humans and mice, liver injury follows parasite entry, persisting to the erythrocytic stage in the case of infection with the fatal strain of Plasmodium falciparum. Hepatic nuclear factor (HNF)-$1{\alpha}$ is a master regulator of not only the liver damage and adaptive responses but also diverse metabolic functions. In this study, we analyzed the expression of host HNF-$1{\alpha}$ in relation to malaria infection and evaluated its interaction with the 5'-untranslated region of subtilisin-like protease 2 (subtilase, Sub2). Recombinant human HNF-$1{\alpha}$ expressed by a lentiviral vector (LV HNF-$1{\alpha}$) was introduced into mice. Interestingly, differences in the activity of the 5'-untranslated region of the Pf-Sub2 promoter were detected in 293T cells, and LV HNF-$1{\alpha}$ was observed to influence promoter activity, suggesting that host HNF-$1{\alpha}$ interacts with the Sub2 gene.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.87-94
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• 2007

스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할수 있으며, 오차분포를 크게하여 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 밸런싱함수 추정을 통해 스테레오 영상을 밸런싱하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 FFT방법을 이용하여 스테레오 영상을 정합하고, Occlusion된 영역의 픽셀들을 고려하기 위해, 디스패리티 벡터 추정 오차값이 큰 블록의 픽셀들을 밸런싱함수 추정에서 제외하였다. 밸런싱함수는 히스토그램 specification방법과 영상의 국부정보, 오차영상을 이용하여 추정하였다. 밸런싱될 영상의 각 레벨들의 맵핑 구간을 히스토그램 specifation 방법을 통해 계산하며 다중 맵핑되는 픽셀들의 경우, 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 밸런싱될 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소값을 갖는 위치값을 통해 추정하였다. 또한, 추정된 밸런싱함수의 정확성을 향상하기 위해, 오차분포값이 최소가 될 때까지 반복하여 추정하였다. 제안된 방법은, 실험 결과와 같이, 작은 오차분포와 향상된 PSNR 결과를 나타내며 디스패리티 벡터 추정에도 향상된 결과를 보여준다. 그러므로, 스테레오 코딩 시스템에 적용되어 효과적으로 전송량 데이터양을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권6호
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• pp.1496-1521
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• 2012

Uncertainty is ubiquitous in target tracking wireless sensor networks due to environmental noise, randomness of target mobility and other factors. Sensing results are always unreliable. This paper considers unreliability as it occurs in wireless sensor networks and its impact on target-tracking accuracy. Firstly, we map intersection pairwise sensors' uncertain boundaries, which divides the monitor area into faces. Each face has a unique signature vector. For each target localization, a sampling vector is built after multiple grouping samplings determine whether the RSS (Received Signal Strength) for a pairwise nodes' is ordinal or flipped. A Fault-Tolerant Target-Tracking (FTTT) strategy is proposed, which transforms the tracking problem into a vector matching process that increases the tracking flexibility and accuracy while reducing the influence of in-the-filed factors. In addition, a heuristic matching algorithm is introduced to reduce the computational complexity. The fault tolerance of FTTT is also discussed. An extension of FTTT is then proposed by quantifying the pairwise uncertainty to further enhance robustness. Results show FTTT is more flexible, more robust and more accurate than parallel approaches.