• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.41-50
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• 2008

본 연구에서는 거리기준 위치등록(Distance-Based Registration, DBR) 방법의 성능 개선 방안을 제안하고 그 성능을 분석한다. DBR 방법에서는 이동국이 새로운 셀에 진입할 때마다 현재 셀에서 가장 최근에 위치등록한 셀까지의 거리를 계산하여, 그 값이 기준거리 D 이상이면 위치등록을 수행하게 된다. 본 연구에서는 기존DBR 방법의 성능을 개선하기 위하여 2개의 위치영역을 가질 수 있는 이중영역 거리기준 위치등록(Two-Location Distance-Based Registration, TDBR) 방법을 제안하였다. TDBR에서는 이동국이 가장 최근에 위치등록한 위치영역뿐만 아니라 그 직전에 위치등록한 위치영역까지도 저장하게 되며 이 경우 저장된2개 위치영역을 넘나들 때는 위치등록이 필요 없게 된다. 반면에 페이징 부하는 DBR보다 증가하게 되므로 줄어드는 위치등록 부하와 늘어나는 페이징 부하의 절충이 필요하게 된다.본 연구에서는 육각형 셀 환경 하에서2차원 랜덤워크 모형에 기반을 둔 이동성 모형을 이용하여 두 위치등록 방법의 성능을 분석하고 비교하였다. 시뮬레이션과의 비교를 통하여 수리적 분석이 정확함을 보였으며, 다양한 환경에 대한 수리적 결과로부터 제안하는 TDBR 방법이 기존의 DBR 방법보다 대부분의 경우 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.97-107
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• 2012

점차 인터넷이 다양하고 복잡해지고 사용자의 편리성 요구가 많고 다양해지고 있다. 사용자의 요구를 충족시키기 위해 미래의 인터넷을 어떻게 디자인 하는 것인지 그리고 이동성 관리는 고려되어야 될 메인 이슈중의 하나로 분산 시스템 구조에 방해가 되는 비용 비효율성 결과가 발생한다. 이 논문에서 우리는 미래의 모바일 인터넷 구조에 적용 가능한 새로운 기능-분산 이동성 관리 기술을 제안한다. 더불어 다양한 분석적 기법을 적용하여, 제안한 기능분산 이동성 시스템은 위치 업데이트 비용과 패킷 전송 비용 등의 비용 분석에서 우수한 성능을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.503-519
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• 2005

공적분검정은 변수들간의 장기적 균형관계에 따른 공적분벡터가 표본기간 동안 일정하다는 가정하에서 실시된다. 따라서 기존의 연구들은 변수들 사이의 공적분관계를 안정적 장기균형관계로 해석해왔으나 장기균형관계가 존재해도 유일하지 않을 수 있으며, 표본기간 중 중요한 사건이 발생하는 경우 이러한 관계에 영향을 미처 안정성이 반드시 성립될 수 없다는 사실은 간과해왔다. 본 연구에서는 추정된 공적분벡터가 안정성을 유지하는가를 확인하기 위해 추가로 통계적 검정을 실시하였다. 공적분회귀모형 모수의 안정성을 검정하는 방식을 세분${\cdot}$체계화하여 공적분백터의 안정성 및 변동형태를 검색하는 실증분석에 적용시켜 보았다.

• 경제분석
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• 제27권2호
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• pp.1-40
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• 2021

본 연구는 1981년부터 2019년까지 한국의 생산가능인구 1인당 실질 GDP 추세성장률을 추정하기 위해 추세성장률이 임의보행을 따르는 비관측요인모형을 사용한다. 추정 결과, 추세성장률은 외환위기를 극복하던 시기인 2000년 전후를 제외하고 1980년대 후반부터 2010년대 초반까지 지속해서 하락하였다. 추세성장회계를 통해 추세성장률 하락요인을 분석한 결과, 지속적인 추세성장률 하락은 노동생산성 둔화와 관련이 깊은 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 1988년부터 1998년까지의 추세성장률 1차 하락기는 외환위기 이전부터 둔화되기 시작한 노동증강 총요소생산성에 가장 큰 영향을 받았다. 이러한 결과는 외환위기로 추세성장률이 하락했다는 가설과는 배치되는 것이다. 한편 부진한 투자는 2002년부터 2012년까지의 2차 하락기의 중요한 배경인 것으로 나타났다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제11권1호
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• pp.13-23
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• 2008

연안해역의 부영양화, 빈산수괴 형성 그리고 유해적조류 출현과 같은 수질오염은 하계 담수의 대량유입에 의해 빈번하게 발생한다. 따라서 연안해역의 수질오염 현상을 정확히 예측하기 위해서는 담수가 해수유동에 의해 이송-확산되어 해역수질 및 생태계에 미치는 영향범위에 대한 예측 및 분석기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 GUI(Graphic User Interface)를 이용하여 연안해역 해수유동과 담수 확산을 쉽게 예측하고, 그 결과를 효과적으로 검토할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 3차원 유한요소모형을 사용하여 조석에 의한 해수유동을 계산하였고, 담수 확산 계산에는 통계학적인 개념을 이용하여 담수 입자의 운동을 묘사하는 2차원 Random-Walk 모형을 사용하였다. 개발된 시스템을 이용하여 목포해역의 2차원 조류 분포와 담수 확산을 모의하였다. 사용한 입자추적모형의 검증을 위해 다른 이송확산 수치해석 방법에 의한 결과 및 1, 2차원 해석해와 비교하였다. 본 연구에서 개발한 예측시스템은 GUI 환경에서 작동되므로 누구나 쉽게 자료의 입력 및 수정이 가능하며, 계산된 모형결과를 그래픽을 이용해 효과적으로 가시화 하여 계산결과를 누구나 쉽고 정확하게 볼 수 있다. 따라서 본 시스템을 이용하여 연안해역으로 유입되는 담수의 확산 범위를 수시로 예측하여 신속하게 대책을 수립한다면, 오염된 담수유입으로 인한 인근해역의 환경피해를 줄일 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권5호
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• pp.490-500
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• 2004

모바일/무선 환경하에서 이음새없는(seamless) 이동성 관리 문제는 많은 연구의 대상이 되고 있다. 그러나 핸드오프 이후에 등록을 함으로써 사용중 끊김이 발생하거나, MN가 인접한 셀로 이동할 확률이 같다는 Random Work 모델을 사용함으로써 불필요한 네트워크 트래픽을 발생시키는 문제들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 이음새없는 이동성을 제공하는 방향성 사전등록 영역(DSRR) 구성 기법과 알고리즘을 제안한다. DSRR의 핵심은 핸드오프할 확률이 높은 인접 셀(AAAF)을 최소한으로 구성하여 사전 등록을 수행함으로써 끊김과 불필요 트래픽 발생을 방지하는 것이다. 이를 위해 셀 분할 스킴을 도입하였다. 셀을 영역적으로 분할(Regional Cell Division)하여 핸드오프 시기를 감지하였으며, 셀의 방향성 분할(Directional Cell Sectoring)로 계산된 방향벡터(DV: Direction Vector)를 적용하여 MN의 이동방향을 반영하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안한 DSRR은 노드간 메시지 교환이 인트라도메인 내에서 처리되므로 끊김은 인터도메인 환경에서 처리되는 기존 연구들에 비해 현저히 줄었으며, 또한 핸드오프마다 발생하는 트래픽은 인접한 셀의 개수(n)만큼 발생하던 기존 연구에 비해 DSRR에서는 2번으로 감소하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제13권8호
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• pp.721-731
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• 2004

The dispersion of suspended particulates in the coastal complex terrain of mountain-inland basin (city)-sea, considering their recycling was investigated using three-dimensional non-hydrostatic numerical model and lagrangian particle model (or random walk model). Convective boundary layer under synoptic scale westerly wind is developed with a thickness of about I km over the ground in the west of the mountain, while a thickness of thermal internal boundary layer (TIBL) is only confined to less than 200m along the eastern slope of the mountain, below an easterly sea breeze circulation. At the mid of the eastern slop of the mountain, westerly wind confronts easterly sea breeze, which goes to the height of 1700 m above sea level and is finally eastward return flow toward the sea. At this time, particulates floated from the ground surface of the city to the top of TIBL go along the eastern slope of the mountain in the passage of sea breeze, being away the TIBL and reach near the top of the mountain. Then those particulates disperse eastward below the height of sea-breeze circulation and widely spread out over the coastal sea. Total suspended particulate concentration near the ground surface of the city is very low. On the other hand, nighttime radiative cooling produces a shallow nocturnal surface inversion layer (NSIL) of 200 m thickness over the inland surface, but relatively thin thickness less than 100m is found near the mountain surface. As synoptic scale westerly wind should be intensified under the association of mountain wind along the eastern slope of mountain to inland plain and further combine with land-breeze from inland plain toward sea, resulting in strong wind as internal gravity waves with a hydraulic jump motion bounding up to about 1km upper level in the atmosphere in the west of the city and becoming a eastward return flow. Simultaneously, wind near the eastern coastal side of the city was moderate. Since the downward strong wind penetrated into the city, the particulate matters floated near the top of the mountain in the day also moved down along the eastern slope of the mountain, reaching the. downtown and merging in the ground surface inside the NSIL with a maximum ground level concentration of total suspended particulates (TSP) at 0300 LST. Some of them were bounded up from the ground surface to the 1km upper level and the others were forward to the coastal sea surface, showing their dispersions from the coastal NSIL toward the propagation area of internal gravity waves. On the next day at 0600 LST and 0900 LST, the dispersed particulates into the coastal sea could return to the coastal inland area under the influence of sea breeze and the recycled particulates combine with emitted ones from the ground surface, resulting in relatively high TSP concentration. Later, they float again up to the thermal internal boundary layer, following sea breeze circulation.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.54.1-54.1
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• 2016

Multi-wavelength variability is a staple of active galactic nuclei (AGN). Optical variability probes the nature of the central engine of AGN at smaller linear scales than conventional imaging and spectroscopic techniques. Previous studies have shown that optical variability is more prevalent at longer timescales and at shorter wavelengths. Intra-night variability can be explained through the damped random walk model but small samples and inhomogeneous data have made constraining this model hard. To understand the properties and physical mechanism of intra-night optical variability, we are performing the KMTNet Active Nuclei Variability Survey (KANVaS). Using KMTNet, we aim to study the intra-night variability of ~1000 AGN at a magnitude depth of ~19mag in R band over a total area of ${\sim}24deg^2$ on the sky. Test data in the COSMOS, XMM-LSS, and S82-2 fields was obtained over 4, 6, and 8 nights respectively during 2015, in B, V, R, and I bands. Each night was composed of 5-13 epoch with ~30 min cadence and 80-120 sec exposure times. As a pilot study, we analyzed data in the COSMOS field where we reach a magnitude depth of ~19.5 in R band (at S/N~100) with seeing varying between 1.5-2.0 arcsec. We used the Chandra-COSMOS catalog to identify 166 AGNs among 549 AGNs at B<23. We performed differential photometry between the selected AGN and nearby stars, achieving photometric uncertainty ~0.01mag. We employ various standard time-series analysis tools to identify variable AGN, including the chi-square test. Preliminarily results indicate that intra-night variability is found for ~17%, 17%, 8% and 7% of all X-ray selected AGN in the B, V, R, and I band, respectively. The majority of the identified variable AGN are classified as Type 1 AGN, with only a handful of Type 2 AGN showing evidence for variability. The work done so far confirms there are more variable AGN at shorter wavelengths and that intra-night variability most likely originates in the accretion disk of these objects. We will briefly discuss the quality of the data, challenges we encountered, solutions we employed for this work, and our updated future plans.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.420-426
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• 2018

본 논문의 목적은 임의보행 확률추세를 고려하였을 때 제주지역의 경기변동이 어떻게 움직이며 전국과 어떤 차이점이 있는지, 확률추세요인과 순환요인의 상대적 중요도는 어떻게 되는 지, 그리고 그 원인이 무엇인지를 찾고 그 시사점을 도출하는데 있다. 실증분석을 통해 발견된 제주지역 경기변동의 특성은 다음과 같다. 첫째, 제주지역 경기변동에서 확률추세 요인이 차지하는 비중이 46.8%로 전국의 27.8%에 비해 큰 것으로 추론해 볼 때 기술발전, 자본축적 등과 같이 경제의 장기적인 성장 요소가 작용하는 제주지역의 높은 성장 가능성을 발견할 수 있었다. 둘째, 제주지역 고용 변동성은 모형에 따라 0.007에서 0.058로 다른 지표들의 변동성들과 비교하였을 때 가장 낮게 나타났다. 제주지역의 고용시장은 전체적으로 경직되어 있어 산업의 생산 증대에 따른 새로운 고용 창출이 원활하게 이루어지지 않고 있다는 것을 보여주고 있었다. 셋째, 3차 산업인 관광산업은 경기변동을 안정화시키는 요인으로 작용하고 있는 반면에 2차 산업인 광공업생산은 관광산업의 결과와 반대로 나타나 관광산업과 달리 광공업생산 분야는 기반이 약하다는 것을 추측할 수 있었다.