Long-term forecasting of seasonal time series is critical in many applications such as planning business strategies and resolving possible problems of a business company. Unlike the traditional approach that depends solely on dynamic models, Li and Hinich (2002) introduced a combination of stochastic dynamic modeling with filter bank approach for forecasting seasonal patterns using highly coherent(High-C) waveforms. We modify the filter selection and forecasting procedure on wavelet domain to be more feasible and compare the resulting predictor with one that obtained from the wavelet variance estimation method. An improvement over other seasonal pattern extraction and forecasting methods based on such as wavelet scalogram, Holt-Winters, and seasonal autoregressive integrated moving average(SARIMA) is shown in terms of the prediction error. The performance of the proposed method is illustrated by a simulation study and an application to the real stock price data.
Finite element method is very effective method to simulate the forming processes with good prediction of the deformation behaviour. For the finite element modeling of sheet mental forming the accurate tool model is required. Due to the geometrical complexity of real-size part stamping tools it is hard to make FE model for real-size auto-body stamping parts. In this paper, it was focussed on the drawability factors on auto-body panel stamping by AUTOFORM with using tool planing alloy to reduce law price as well as high precision from Design Optimization of die. According to this study, the results of simulation will give engineers good information to access the Design Optimization of die.
The characteristic of sheet metal process is the few loss of material during process, the short processing time and the excellent price and strength. Such press-forming process are the used machine ability and the characteristic, used material, the accuracy of the part which becomes processing and side condition of a process are considered and the designed. The purpose of this study is apply efficiently sheet metal forming processing by 3D formation-analyzed program simulations in the site. By a study, forming process was simulation to drawing and trimming and cam process using static-implicit method software. By making apply this to an industrial site the productivity improvement and cost reduction etc. effect able was predicted.
The purposes of this study were first to construct statistical and econometric models based on Amemiya\`s Type I Tobit mainly addressing the issue of statistical efficiency; second to explore income, price, and curvilinear age effects on the explained variable in order to illustrates its statistical marginal effects related to econometric issues; finally to provide invaluable insight for graphical simulations as a new interpretation approach using Tobit analysis. Results indicated that interpretation for the mean marginal effects of three possible cases of dependent variable was more likely to be evident to understand Tobit results compared to conventional analysis only using latent variable, beta. Results also revealed that prediction value of dependent variable can be possibly and easily projected by the independent variable changed whereas only beta value can not illustrate its projection as independent variables'changes.
본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
Recently, the rapid development of the semiconductor industry induces the prompt technical progress in the area of device integration and the application of large diameter wafers for the price competitiveness. As a result of the usage of large wafers in the semiconductor industry, the silicon carbide components which have layers of silicon carbide on graphite or RBSC substrates is getting widely used due to the advantages of SiC such as high hardness and strength, chemical and ionic resistant to all the environments superior than other ceramic materials. For the uniform and homogeneous deposition of silicon carbide on these huge components, it needs to know about the gas flow in the CVD reactor, not only for the delicate adjustment of the process variables but more essentially for the cost reduction for the shape change of specimens and their holders on the stage of reactor. In this research, the CFD simulation is challenged for the prediction of the inner distribution of the gas velocity. Chemical reaction simulation is used to predict the distribution of concentration of the reacting gas with the rotating velocity of the stage. With the increase of the rotating speed, more uniform distribution of the reacting gas on the surface of the stage was obtained.
현대전이 내전과 대테러전과 같은 국지전 양상으로 변화하면서, 탐색기를 포함한 정밀 유도무기의 운용 비중이 점점 증가하고 있다. 영상탐색기는 상대적으로 저가이며, 다양한 운용환경에 적용이 가능하다. 다만 유도무기에 적용되는 영상추적기술은 유도탄의 비행 환경 하에서 표적 추적을 수행해야하므로 상당히 고난이도의 기술이 요구된다. 그 중 유도탄의 롤은 다른 거동에 비해 탐색기 영상에 큰 변화를 주게 되어 영상 추적 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 롤은 외란 및 비행 제어 오차로 항상 발생할 수밖에 없으나, 영상 추적 및 체계 성능에 영향을 주지 않는 수준을 판단하여 구성품의 오차 관리를 해야 한다. 하지만 표적의 영상 특성 및 영상 추적기의 높은 비선형성으로 단순한 기준으로 성능 예측을 한다는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 영상탐색기가 적용된 정밀유도무기의 M&S 환경을 구축하고, 유도탄의 롤 거동이 영상 추적 및 체계 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 오차 분석을 통해 유도무기 성능보장을 위해 요구되는 구성품의 규격을 도출하였다.
Recently, CM at Risk delivery system(CM@R) that could solve the problems of Design Bid Build delivery(DBB) system has been emerging. In the CM@R delivery system, the contractor negotiates for a maximum guaranteed price(GMP) with the client at the design stage, and the contractor carries out the construction within the GMP. In CM @ R, the construction company with expertise in construction participates from the design stage to reflects the construction know-how in the design. On the other hand, the modification design frequently occurs due to the change of the construction cost when negotiating the GMP. In addition, uncertainties are inherent in the GMP calculation because the calculation is based on unfinished drawings and documents. This study proposes a probabilistic GMP estimation method applying MCS to the BIM - based cost prediction model, in order to extract the accurate quantity information when estimating the GMP and to cope with the change of the construction cost inherent in uncertainty.
Wind power producers face many regulation costs in deregulated environment, which remarkably lowers the value of wind power in comparison with conventional sources. One of these costs is associated with the real-time variation of power output and being paid in frequency control market according to the variation band. This paper presents a new approach to coordination of battery energy storage in wind generation system for reducing the payment in frequency control market. The approach depends on the statistic data of wind generation and the prediction of frequency control market price to determine the optimal variation band which is then kept by the real-time charging and discharging of batteries, ultimately the minimum cost of frequency regulation can be obtained. The optimization problem is formulated as trade-off between the decrease in the regulation payment and the increase in the cost of using battery, and vice versus. The approach is applied to a study case and the results of simulation show its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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