• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.112-119
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• 2010

본 논문에서는 스테레오 이미지로부터 디스패리티 맵을 추출하기 위한 확률모델을 제시하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 이론적으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 exponential 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이를 실험적으로 구하는 방법을 제시한다. 에너지 기반 스테레오 정합 알고리즘의 성능은 기본적으로 정합 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하여야 한다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 따라서, 이미지에 따라 사전에 정합 파라미터를 구하여야 하는 문제를 해결할 수 있다. Middlebury 웹사이트에서 제공한 다양한 스테레오 이미지를 이용하여 제안한 방식으로 구한 파라미터가 최적의 값으로 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.

• 청정기술
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• 제8권1호
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• pp.27-37
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• 2002

본 연구에서는 오존 예측 시스템의 개발에 있어서 쌍일차 모델의 성능 및 효용성을 확인하기 위하여 쌍일차 모델 및 선형 모델을 이용한 오존 형성의 모델인식 모사실험을 하였으며 또한 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성의 예측결과를 서울시의 측정자료 및 선형모델의 예측결과와 비교하였다. 모델인식에 있어서는 ARMA 모델을 사용하였으며 모델의 파라미터를 평가하기 위하여 방정식 오차법에 근거한 연속 파라미터 평가 알고리즘을 적용하였다. 모델인식 실험결과로부터 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성량과 모사기로부터 얻은 오존 형성량이 거의 일치함을 알 수 있었으며 또한 예측결과와 서울시 측정자료와의 비교로부터 오존예보시스템을 위한 실시간 및 단시간 오존 형성량의 예측방법 개발에 있어서 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.597-606
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• 2010

본 논문에서는 증강현실 환경에서 보다 강건한 카메라 정보 추정을 위한 입자필터 기반의 카메라 추적 기법에 대해서 설명한다. 실시간 카메라 추적을 위해서는 일반적으로 칼만 필터, 또는 확장 칼만 필터 등이 많이 이용되지만, 카메라의 급격한 흔들림 및 장면의 가려짐 등과 같은 불안정한 조건에서는 정상적인 카메라 추적이 매우 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 입자필터링 기법은 시스템 상태에 대한 측정 표본입자의 가중치를 별도의 가중치 계산과정을 이용하지 않고 가우스 분포를 기반으로 계산하였으며, 카메라 입자를 수렴시키기 위한 별도의 처리과정을 거치지 않고 시스템의 실제 불확실도에 근사화되도록 재표본화된 표본입자 집합을 이용하여 카메라 상태의 추정을 수행하였다. 또한 제안된 방법은 보다 많은 수의 표본 입자를 이용하는 환경에서도 실시간 처리가 가능한 장점이 있다. 실험을 통하여 다양한 환경 하에서 제안된 방법의 효율성과 정확성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권9A호
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• pp.1359-1367
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• 2000

본 논문에서는 새로운 staggered burst 파일렷(SBP)의 개념을 도입하여 CDMA uplink 채널 구조를 제안하였다. 즉, 데이터 채널과 병렬로 파일럿 채널을 두고 셀상의 이동체 들이 파일럿을 staggered 형태로 공유하는 구조이다. 이를 위한 recursive DBCE 알고리듬에 의한 coherent 검출 기법을 제안하고 분석하였다. 본 방법은 uplink 채널 상에서 파일럿 burst가 주기적으로 가해지므로 이전의 오동작에 대해 스스로 정상적으로 복귀되는 특정을 가지며 이로 인해 가우시언 잡음이나 도플러 전이효과에 매우 안정적으로 동작함을 입증하였다. 실험 결과에 의하면 burst 파일럿 개념을 도입함으로써 $E_{b}/N_{o}$가 0.068dB로 무시할만한 손실을 가짐을 보였다. 또한 도플러효과에 대한 실험에 있어서 이동체가 160Km/H로 주행 시 이상적인 coherent 검출 기법과 비교했을 때 required $E_{b}/N_{o}$는 2.0dB 이하로 저하되었다. 제안된 SBP 방법은 DBCE를 위한 별도의 correlator가 필요함에도 불구하고 매우 간단히 구현할 수 있는 장점을 지니고 있으며 기존의 내부, 또는 외부적인 파일럿을 가진 다른 coherent 검출기에 비하여 좋은 성능을 가점을 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권10호
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• pp.154-160
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• 1996

The control of diamond turning is usually achieved through a laser-interferometer feedback of slide position. The limitation of this control scheme is that the feedback signal does not account for additional dynamics of the tool post and the material removal process. If the tool post is rigid and the material removal process is relatively static, then such a non-collocated position feedback control scheme may surfice. However, as the accuracy requirement gets tighter and desired surface cnotours become more complex, the need for a direct tool-tip sensing becomes inevitable. The physical constraints of the machining process prohibit any reasonable implementation of a tool-tip motion measurement. It is proposed that the measured force normal to the face of the workpiece can be filtered through an appropriate admittance transfer function to result in the estimated dapth of cut. This can be compared to the desired depth of cut to generate the adjustment control action in additn to position feedback control. In this work, the design methodology on the admittance model-based control with a conventional controller is presented. The recursive least-squares algorithm with forgetting factor is proposed to identify the parameters and update the cutting process in real time. The normal cutting forces are measured to identify the cutting dynamics in the real diamond turning process using the precision dynamoneter. Based on the parameter estimation of cutting dynamics and the admitance model-based nanodynamic control scheme, simulation results are shown.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권2호
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• pp.131-140
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• 2023

As well-known, the extended Kalman filter (EKF) is a powerful tool for parameter identification with limited measurements. However, traditional EKF is not applicable when the external excitation is unknown. By using least-squares estimation (LSE) for force identification, an EKF with unknown input (EKF-UI) approach was recently proposed by the authors. In this approach, to ensure the influence matrix be of full column rank, the sensors have to be deployed at all the degrees-of-freedom (DOFs) corresponding to the unknown excitation, saying collocated measurements are required. However, it is not easy to guarantee that the sensors can be installed at all these locations. To circumvent this limitation, based on the idea of first-order-holder discretization (FOHD), an improved EKF with unknown input (IEKF-UI) approach is proposed in this study for the simultaneous identification of structural parameters and unknown excitation. By using projection matrix, an improved observation equation is obtained. Few displacement measurements are fused into the observation equation to avoid the so-called low-frequency drift. To avoid the ill-conditioning problem for force identification without collocated measurements, the idea of FOHD is employed. The recursive solution of the structural states and unknown loads is then analytically derived. The effectiveness of the proposed approach is validated via several numerical examples. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying the parameters of linear and nonlinear structures and the unknown excitation applied to them.

• 수산경영론집
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• 제51권2호
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• pp.51-69
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• 2020

The purpose of this study is to construct an outlook model that is consistent with the "Fisheries Outlook" monthly published by the Fisheries Outlook Center of the Korea Maritime Institute(KMI). In particular, it was designed as a partial equilibrium model limited to abalone items, but a model was constructed with a dynamic ecological equation model(DEEM) system taking into account biological breeding and shipping time. The results of this study are significant in that they can be used as basic data for model development of various items in the future. In this study, due to the limitation of monthly data, the market equilibrium price was calculated by using the recursive model construction method to be calculated directly as an inverse demand. A model was built in the form of a structural equation model that can explain economic causality rather than a conventional time series analysis model. The research results and implications are as follows. As a result of the estimation of the amount of young seashells planting, it was estimated that the coefficient of the amount of young seashells planting from the previous year was estimated to be 0.82 so that there was no significant difference in the amount of young seashells planting this year and last year. It is also meant to be nurtured for a long time after aquaculture license and limited aquaculture area(edge style) and implantation. The economic factor, the coefficient of price from last year was estimated at 0.47. In the case of breeding quantity, it was estimated that the longer the breeding period, the larger the coefficient of breeding quantity in the previous period. It was analyzed that the impact of shipments on the breeding volume increased. In the case of shipments, the coefficient of production price was estimated unelastically. As the period of rearing increased, the estimation coefficient decreased. Such result indicates that the expected price, which is an economic factor variable and that had less influence on the intention to shipments. In addition, the elasticity of the breeding quantity was estimated more unelastically as the breeding period increased. This is also correlated with the relative coefficient size of the expected price. The abalone supply and demand forecast model developed in this study is significant in that it reduces the prediction error than the existing model using the ecological equation modeling system and the economic causal model. However, there are limitations in establishing a system of simultaneous equations that can be linked to production and consumption between industries and items. This is left as a future research project.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.321-335
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• 2023

자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R²가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.