• East Asian Economic Review
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• 제27권1호
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• pp.33-60
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• 2023

This paper analyzes the entire distribution of stock market returns/volatility in five emerging markets (ASEAN5) and figures out the conditional distribution of the CHI_EPU index. The aim is to examine the impact of CHI_EPU on the stock returns/volatility density of ASEAN5 markets. It also examined whether changes in CHI_EPU explain returns at higher or lower points (abnormal returns). This paper models the behaviour of stock returns from March 2011 to June 2018 using a non-parametric conditional density estimation approach. The results indicate that CHI_EPU diminishes stock returns and augments volatility in ASEAN5 markets, except for Malaysia, where it affects stock returns positively. The possible reason for this positive impact is that EPU is not the leading factor reducing Malaysian stock returns; but, other forces, such as dependency on other countries' stock markets and global factors, may have a positive impact on stock returns (Bachmann and Bayer, 2013). Thus, the risk of simultaneous investment in Chinese and ASEAN5 stock markets, except Malaysia, is high. Further, the degree of this influence intensifies at extreme high/low intervals (positive/negative tails). The findings of this study have significant implications for investors, policymakers, market agents, and analysts of ASEAN5.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.133-139
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• 2023

A weighing system calculates the bucket's excavation amount of an excavator. Usually, the excavation amount is computed by the excavator's motion equations with sensing data. But these motion equations have computing errors that are induced by assumptions to the linear systems and identification of the equation's parameters. To reduce computing errors, some commercial weighing system incorporates particular motion into the excavation process. This study introduces a linear regression model on an artificial neural network that has fewer predicted errors and doesn't need a particular pose during an excavation. Time serial data were gathered from a 30tons excavator's loading test. Then these data were preprocessed to be adjusted by MPL (Multi Layer Perceptron) or CNN (Convolutional Neural Network) based linear regression models. Each model was trained by changing hyperparameter such as layer or node numbers, drop-out rate, and kernel size. Finally ID-CNN-based linear regression model was selected.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.329-341
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• 2014

커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.

• Wind and Structures
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• 제31권2호
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• pp.103-142
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• 2020

One of the next frontiers in structural wind engineering is the design of tall buildings using performance-based approaches. Currently, tall buildings are being designed using provisions in the building codes and standards to meet an acceptable level of public safety and serviceability. However, recent studies in wind and earthquake engineering have highlighted the conceptual and practical limitations of the code-oriented design methods. Performance-based wind design (PBWD) is the logical extension of the current wind design approaches to overcome these limitations. Towards the development of PBWD, in this paper, we systematically review the advances made in this field, highlight the research gaps, and provide a basis for future research. Initially, the anatomy of the Wind Loading Chain is presented, in which emphasis was given to the early works of Alan G. Davenport. Next, the current state of practice to design tall buildings for wind load is presented, and its limitations are highlighted. Following this, we critically review the state of development of PBWD. Our review on PBWD covers the existing design frameworks and studies conducted on the nonlinear response of structures under wind loads. Thereafter, to provide a basis for future research, the nonlinear response of simple yielding systems under long-duration turbulent wind loads is studied in two phases. The first phase investigates the issue of damage accumulation in conventional structural systems characterized by elastic-plastic, bilinear, pinching, degrading, and deteriorating hysteretic models. The second phase introduces methods to develop new performance objectives for PBWD based on joint peak and residual deformation demands. In this context, the utility of multi-variate demand modeling using copulas and kernel density estimation techniques is presented. This paper also presents joined fragility curves based on the results of incremental dynamic analysis. Subsequently, the efficiency of tuned mass dampers and self-centering systems in controlling the accumulation of damage in wind-excited structural systems are investigated. The role and the need for explicit modeling of uncertainties in PBWD are also discussed with a case study example. Lastly, two unified PBWD frameworks are proposed by adapting and revisiting the Wind Loading Chain. This paper concludes with a summary and a proposal for future research.

• 한국경제지리학회지
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• 제23권1호
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• pp.56-70
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• 2020

정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.397-404
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• 2009

기존의 우리나라 지상중력자료는 자료의 분포 및 정밀도에 있어서 문제점을 가지고 있었고 이러한 문제를 해결하기 위하여 2008년 항공중력측정을 통하여 정밀도 1.56mGal의 항공중력자료를 확보한 바 있다. 그러나 항공중력자료는 비행고도 상에서 획득된 값으로 기존의 지상중력자료 및 해상중력자료와 병합하기 위해서는 지표면 상의 값으로 환산되어야 한다. 또한 다양한 자료를 융합하여 정밀한 지오이드를 계산하기 위해서는 Stokes' 적분반경, Stokes' kernel 및 지형 효과 계산 반경 등의 많은 변수들을 최적으로 고려하여야 한다. 본 연구에서는 지상 및 항공중력자료의 분포 및 특성을 고려하여 보다 정밀한 지오이드 결정을 위한 최적의 매개변수들을 결정하고자 하였다. 선정된 최적 변수들을 적용하여 지오이드를 계산한 결과, 항공중력 및 지상중력 기반의 두 지오이드는 평균 -16.95cm, 표준편차 ${\pm}8.50cm$의 차이를 나타내었는데, 이는 지상 및 항공중력자료의 분포와 지상중력자료에 포함된 오차에 기인한 것으로 판단된다. 향후 본 연구에서 고려한 매개변수 외에도 다양한 하향연속 방법, 지형효과 계산 방법이 지오이드에 미치는 효과와 추가적으로 확보한 중력 및 GPS/Leveling 자료, 해상중력자료를 포함하였을 때의 효과에 대한 연구도 진행되어야 할 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제21권1호
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• pp.16-26
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• 2019

동식물의 서식지 제공 및 수문학적 조절 등 다양한 생태계 서비스를 제공하는 습지는 경관 내 습지간의 상호작용을 통해 생태계를 구성한다. 따라서 습지경관에서의 생태계의 리질리언스 등의 기능을 평가하기 위해서는 습지의 동역학적 특성과 더불어 습지간에 형성되는 생태적 연결성 분석이 필요하다. 본 연구에서는 습지를 생태학적 노드로 정의하여 습지 서식종의 분산 모형에 따라 발생하는 습지간 연결을 통해 생태 네트워크를 생성하고 네트워크 분석 방법을 통해 생태 네트워크의 특성을 비교, 분석하였다. 임계거리를 활용한 분산모델 (threshold distance)의 경우 확률적인 분산모델(exponential dispersal kernel, heavy-tailed dispersal model)과 비교하여 국지적인 군집화가 높으나 습지 간의 이동에는 비효율적인 것으로 나타났다. 반면 확률적 분산모델의 경우 국지적인 군집화는 낮게 나타나나 습지 경관 내에서의 이동은 효율적인 것으로 나타남에 따라 분산 모델에 따른 생태 네트워크 특성에 차이가 발생함을 확인하였다. 본 연구는 향후 습지경관 리질리언스 분석을 위한 생태 네트워크 구축의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제42권2호
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• pp.102-111
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• 2023

자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5036-5041
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• 2010

이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.