최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
본 연구는 최근 많은 연구가 행해지고 있는 유한요소를 이용한 교정시스템 구축에 있어서 정상교합자가 아닌 부정교합 환자별 유한요소 모델 구축을 위한 기초 알고리즘 개발에 그 목표가 있다. 기존에는 유한요소 분석을 위해서 한 환자의 치열을 유한요소 모델로 재현하고자 할 때, 전처리 과정에 대부분의 시간을 소요해야만 했다. 본 연구에서는 이 전처리과정을 자동화할 수 있는 기초 알고리즘을 마련하여, 향후 이 방면의 연구를 용이하도록 하였다. 이를 위하여 임의로 선택된 부정교합 환자의 상하악 모형을 이용하여 치아의 삼차원적인 위치를 계측할 수 있는 표준화된 방법을 제시하였으며, 또한 본 연구를 통하여 개발된 프로그램을 이용하여 유한요소의 전처리 과정을 자동화할 수 있는 기초를 마련하였다. 본 연구는 아래와 같은 단계를 거쳐 수행하였다. 1. 상,하악 중절치에서 제2대구치까지 14개의 치아 형상을 상,하악 각각 구축하여 개별 파일로 저장한다. 2. 이 치아에 standard bracket을 치관의 FA point와 bracket slot의 중앙이 일치되도록 부착한다. 3. 대상 환자의 석고 모형을 제작한다. 4. 석고 모형에서 본 연구를 위해 제작된 기구들로 치아의 crown inclination, angulation, 그리고 교합면에서 치관첨까지의 수직거리를 계측한다. 5. 표준화하여 촬영한 석고 모형의 사진을 이용하여 화상처리기법으로 치아의 치열궁 형태를 파악한다. 또한 사진상에서 치아의 수평적 위치 및 회전량을 측정한다. 6. 계측된 crown inclination, angulation, 수직거리, 그리고 치열궁의 형태 및 치아의 회전정 도 등을 회전행열을 이용하여 만든 프로그램에 입력한다. 이 프로그램은 유한요소 전처리 과정에 필요한 치아의 배열상태를 담고 있는 데이터를 결과 파일로 제공하는데, 이 결과 파일은 일반적인 상용 유한요소 프로그램에서도 사용 가능하다. 7. 개개의 치아 파일은 이 결과 파일에 따라 삼차원적인 위치로 배열되어 선택한 특정 환자의 유한요소 모델을 완성하게 된다. 상기와 같은 여러 단계를 거친 후 임의로 선택한 부정교합자의 상,하악 유한요소 모델 구축을 위한 기초 자료를 구축할 수가 있었으며, 개개인 환자의 모형에서 얻은 정보로 유한요소 모델로 재현하기 위한 전처리과정의 기초 알고리즘을 마련하였다.
본 연구에서는 유역특성이 뚜렷이 구분되는 시화호 유역(농촌, 도심지역, 공단지역)의 하천수 및 공단폐수를 대상으로 형광 3D-EEMs (3-Dimensional Excitation Emission Matrix Spectroscopy)를 이용하여 DOM (Dissolved Organic Matter)의 공간적 분포 특성을 파악하였다. 또한, 강우시 synchronous와 3D-EEMs를 이용하여 시간에 따른 DOM의 변화 특성을 보았다. 3D-EEMs로 부터 나타난 주요 DOM 물질은 휴믹계물질(Humic Like Substances, HLS)과 단백질계물질(Protein Like Substances, PLS)로 농촌 및 도심유역에서는 HLS가 주로 분포하였으며, 공단유역에서는 HLS 뿐만 아니라, PLS도 높게 나타났다. 각 지점별 DOM의 형광 peak $T_1:C_1$ ratio로 부터 반월공단(3TG)에서 난분해성 휴믹계 물질이 매우 높은 것으로 나타났다. 또한, 조사지점의 PLS 물질(peak $T_1$, peak $B_1$)과 BOD 농도가 직선의 상관성($r^2$=0.65, $r^2$=0.66)을 보여, 이러한 원인은 하수 유입 등에 의한 영향으로 보인다. 강우시(Rainfall, 30 mm) 시간에 따른 DOM의 모니터링 결과, 농촌유역에서는 HLS와 PLS가 비강우시와 비교하여 형광세기만 높아졌을 뿐, 구성 물질 의 변화 특성은 보이지 않았다. 한편, 도심유역에서는 HLS의 강우 초기 30분 내에 유출이 높은 것으로 나타났으며, 공단유역(4TG)에서도 강우 초기 20분 내에 HLS와 PLS의 유출이 매우 높게 나타났다. 본 연구로부터 형광 3D-EEMs는 유역의 DOM 기원을 밝히고, 비점오염원 및 하 폐수를 모니터링 하는데 있어 유용한 tool로 적용될 수 있음을 제시한다.
영산강과 섬진강의 지천을 중심으로 총 22개 지점에서 4회에 걸쳐 농약(aldicarb, carbaryl, carbofuran, chlorpyrifos, 2,4-D, MCPA, methomyl, metolachlor, molinate)의 실태조사를 수행하였다. 하천수 시료에서 농약을 추출하기 위해 Oasis HLB 카트리지를 사용하였고 LC/ MS/MS를 이용하여 분석하였다. 시험법은 matrix-matched 내부표준검량곡선과 방법검출한계, 정량한계, 정확도, 정밀도, 회수율 등으로 정도관리를 수행하였다. 각 화합물의 방법검출한계는 모든 화합물이 국립환경과학원에서 제안하는 GV/10을 만족하였다. 모든 화합물의 상관계수(r2)는 0.9965- 0.9999로써 직선성이 매우 높았고 정확도와 정밀도는 각각 89.4-113.6%와 3.1-14.0%로써 매우 양호함을 알 수 있었으며 평균 회수율은 90.8-106.2%로 매우 우수하였다. Aldicarb를 제외한 모든 성분이 검출되었고, 특히 carbofuran과 metolachlor의 검출농도와 빈도가 높았는데 이들의 광범위한 적용 범위에 따른 많은 사용량에 기인한 것으로 판단되었다. 2,4-D와 MCPA는 1(5월), 2차(7월) 시료에서만 검출되었는데 이는 두 농약의 사용 적기와 일치하였다. Methomyl과 molinate는 사용 금지된 농약이었으나 일부 지역에서 검출되었고 이는 두 농약이 불법적으로 사용되었거나 과거에 사용되어 수계로 유입, 저질에 흡착된 일부분이 지금까지 용출되어 검출되었을 것으로 판단되었다. 영산강 및 섬진강 수계의 많은 하천수 시료에서 농약이 검출되었고 그 원인이 영농활동 중 농약의 사용이라고 단정할 수 없으나, 영산강과 섬진강 수계 인근의 주된 산업활동이 농업활동이고 농약의 주된 사용이 영농활동에 이루어지며 검출된 농약이 농작물에 대한 약제의 사용 시기와 부합하는 것을 미루어 보아 영산강과 섬진강 유역 농경지에서 사용된 농약이 수계로 유입되어 비점오염원으로 작용하는 것으로 판단되었다. 따라서 수생태계 보존을 위하여 농약에 대한 수질기준 설정이 절실히 요구되었고, 이를 위해 보다 많은 실태조사 결과의 축적과 꾸준한 연구 수행이 필요한 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 탄소섬유, 탄화규소섬유 그리고 하이브리드섬유를 강화재로 하여 TGCVI와 PIP 혼합 공정으로 $C_f/SiC$, $SiC_f/SiC$, $C_f-SiC_f/SiC$의 세라믹복합재를 제조하였다. 열충격싸이클시험, 3점 굴곡시험과 Oxy-Acetylene 토취 시험후에 그들의 기계적물성, 산화저항성과 내삭마성을 평가하였다. $C_f/SiC$복합재는 온도 증가에 따라서 기계적물성의 감소와 준 연성의 파단모드, 그리고 높은 삭마량을 보였다. $SiC_f/SiC$복합재는 $C_f/SiC$ 복합재에 비하여 강한 기계적물성, 낮은 삭마량을 그리고 취성의 파단모드를 나타냈다. 한편 하이브리드 복합재는 가장 우수한 기계적물성과 $SiC_f/SiC$보다는 연성의 파단모드 그리고 $C_f/SiC$ 보다 낮은 삭마량의 결과를 나타냈다. Oxy-Acetylene 토취 시험 중에 SiC매트릭스는 산화되어 $SiO_2$층을 형성하였으며, 특히 이 층은 $C_f-SiC_f/SiC$와 $SiC_f/SiC$ 복합재에서 섬유의 추가적인 삭마를 막는 역할을 하는 것으로 나타났다. 결론적으로 낮은 기공율을 갖는 하이브리드 복합재를 제조한다면, $C_f/SiC$의 산화로 인한 기계적물성의 감소와 $SiC_f/SiC$ 복합재의 취성 파단모드의 개선으로 고온 산화분위기에서 고온열구조재로의 적용이 높을 것으로 기대한다.
본 실험은 페라이트-베이나이트-마르텐사이트로 되는 삼상조직강의 기계적성질과 조직특성과의 관계를 연구하고저 하였다. 이를 위하여 서로 다른 열처리경로를 택하여 페라이트+마르텐사이트에(DP), 페라이트+베이나이트(F+B)의 이상조직강과 페라이트+마르텐사이트에 연질의 베이나이트를 함유시킨 삼상조직강(TP)을 제작하였다. 이들 이상조직강가 삼상조직강의 인장특성, 충격특성 및 stretch-flangeability를 측정하여 각각의 조직구성과 상호연관지어 금속조직학적으로 연구, 조사하였다. 실험결과, TP강의 경우 베이나이트 부피분율의 증가에 따라서 인장강도와 항복강도는 감소하나, 단면수축율 및 강도-연성 조합은 증가하였고, 페라이트와 베이나이트로 구성된 F+B강에서는 항복현상과 높은 항복비를 보였다. 충격특성은 DP강보다 TP, F+B강에서 향상된 충격에너지값을 얻을 수 있었고, hole expanding limit($\lambda$)시험에서도 DP강보다는 TP, F+B강이 우수한 $\lambda$값을 나타내었다. 이와같은 기계적성질의 향상은 베이나이트의 영향에 의한 결과로서, 이는 경질의 마르텐사이트보다는 연질의 베이나이트ㅏ 페라이트기지와 함께 쉽게 변형이 일어나 연성의 증가에 보다 크게 작용하였기 때문이라 생각한다. 본실험의 경우 27%범위의 베이나이트를 함유하는 삼상조직강에서 좋은 기계적 성질과 우수한 stretch-flangeability를 보였다.
본 논문에서는 애조인 설계민감도(DSA)를 사용하여 평형상태의 열전도문제에서 수치적으로 얻어진 위상 최적설계를 실험적으로 검증하였다. 애조인 변수법을 이용하면 해석에서 사용되었던 행렬시스템을 애조인 문제를 풀 때 그대로 활용가능하기 때문에 설계민감도를 얻는데 필요한 계산을 매우 효율적으로 수행할 수 있다. 위상 최적설계를 위해서 설계변수는 정규화된 재료밀도 함수로 정하였다. 목적함수는 구조물의 열 컴플라이언스이고 제한조건은 허용 가능한 재료량이다. 또한 열화상카메라를 활용하여 이러한 위상 최적설계로 얻어진 수치적 결과를 부피가 동일하도록 직관적으로 설계된 디자인과 비교하여 실험적으로 검증하였다. 위상 최적설계로 얻어진 결과를 실제로 제작하기 위해 간단한 수치기법을 통해 점 정보로 변환한 후 역설계 상용프로그램을 이용하여 CAD 모델링을 수행한다. 이를 바탕으로 위상 최적설계 결과를 CNC(Computerized Numerically Controlled machine tools) 선반으로 제작하였다.
섬유강화 세라믹 복합재료 제조 방법 중 실리콘 용융 침투 공정법(Liquid Silicon Infiltration-LSI)은 낮은 제조단가 및 짧은 공정 시간 등의 장점을 가진다. 본 연구에서는 고온 내산 특성이 우수한 SiC 섬유를 LSI 공정에 적용하기 위해 결정화도와 산소함량이 다른 세 가지 SiC 섬유(Tyranno SA, LoxM, Tyranno S)를 이용하여 $SiC_f/SiC$ 복합재료를 제작하고 그 적용 가능성을 확인하였다. LSI 공정을 통해 제조된 $SiC_f/SiC$ 복합재료는 모두 2% 미만의 기공률로 치밀화 되었지만, 섬유의 결정화도와 산소함량에 따라 3점 굽힘강도는 큰 차이를 나타냈다. 이는 $1450^{\circ}C$ 이상의 높은 LSI 공정 온도에 SiC 섬유가 노출 될 경우 비정질 SiOC상이 결정화되며 수축하는 현상과 섬유 내 잔존 산소-모재 내 탄소의 반응으로 인한 미세구조 차이에 기인하는 것으로 판단된다. 이는 SEM, XRD 및 TEM 분석을 통해 섬유 종류별 공정온도에서의 특성 변화로 확인하였다.
디지털 캠코더에서 이용하는 영상 압축 방식인 DY 부호화 방식은 DCT와 가변장 부호화 방식을 이용한다. DV 방식은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 압축된 비트율이 악 26Mb/s로 높은 편이다. 따라서 스튜디오에서 낮은 복잡도로 영상을 부호화 한 후 VOD 시스템에 이용하기 위하여 MPEG-2로 변환부호화 할 필요가 있다. 이때의 두 압축방식이 DCT를 이용하므로, DCT 영역에서 변환부호화 하면 중간 과정을 줄일 수 있어서 계산상의 복잡도를 줄일 수 있다. DV 방식에서 MPEG-2 인트라로 변환부호화 시에, DV 방식의 4:1:1 색차 포맷을 MPEG-2의 4:2:2 영상 포맷으로 변환할 때 와 2-4-8 DCT 모드에서 8-8 DCT 모드로 변환 시 변환 영역에 있는 데이터에 미리 계산된 행렬을 곱함으로써 병렬처리가 가능하게 하였다. MPEG-2 율제어 시에 서브 블록의 분산을 완전히 DCT 영역에서 계산하였다. 실험을 통하여 제안한 방식들을 검증하였다. MPEG-2 인터 프레임 부호화로 변환 부호화 할 때 DCT 계수를 이용하여 계층적으로 움직임을 추정하였다. 먼저 4개의 서브 블록에 있는 4개의 DC 값으로 하나의 매크로 블록에 대한 움직임을 추정한 다음 각 서브 블록의 저주파수에 해당하는 2×2에 IDCT를 취하여 16 포인트로 구성된 매크로 블록을 만든 후 이에 대한 움직임을 추정하며, 다섯 번째 단계에서 서브 화소에 대한 움직임을 추정함으로써 움직임 추정을 마친다. 탐색영역을 겹치는 방식이 겹치지 않는 방식보다 좋은 PSNR값을 보여 주었다.
Purpose: To apply a computer assisted navigation system to orthognathic surgery, a simple and efficient measuring algorithm calculation based on affine transformation was designed. A method of improving accuracy and reducing errors in orthognathic surgery by use of an optical tracking camera was studied. Methods: A total of 5 points on one surgical splint were measured and tracked by the Polaris $Vicra^{(R)}$ (Northern Digital Inc Co., Ontario, Canada) optical tracking system in two cases. The first case was to apply the transformation matrix at pre- and postoperative situations, and the second case was to apply an affine transformation only after the postoperative situation. In each situation, the predictive measuring value was changed to the final measuring value via an affine transformation algorithm and the expected coordinates calculated from the model were compared with those of the patient in the operation room. Results: The mean measuring error was $1.027{\pm}0.587$ using the affine transformation at pre- and postoperative situations and the average value after the postoperative situation was $0.928{\pm}0.549$. The farther a coordinate region was from the reference coordinates which constitutes the transform matrixes, the bigger the measuring error was found which was calculated from an affine transformation algorithm. Conclusion: Most difference errors were brought from mainly measuring process and lack of reproducibility, the affine transformation algorithm formula from postoperative measuring values by using of optic tracking system between those of model surgery and those of patient surgery can be selected as minimizing the difference error. To reduce coordinate calculation errors, minimum transformation matrices must be used and reference points which determine an affine transformation must be close to the area where coordinates are measured and calculated, as well as the reference points need to be scattered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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