• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제7권4호
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• pp.283-294
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• 2020

In this paper, an adaptive MEMD based modal identification technique for linear time-invariant systems is proposed employing multiple vibration measurements. Traditional empirical mode decomposition (EMD) suffers from mode-mixing during sifting operations to identify intrinsic mode functions (IMF). MEMD performs better in this context as it considers multi-channel data and projects them into a n-dimensional hypercube to evaluate the IMFs. Using this technique, modal parameters of the structural system are identified. It is observed that MEMD has superior performance compared to its traditional counterpart. However, it still suffers from mild mode-mixing in higher modes where the energy contents are low. To avoid this problem, an adaptive filtering scheme is proposed to decompose the interfering modes. The Proposed modified scheme is then applied to vibrations of a reinforced concrete road bridge. Results presented in this study show that the proposed MEMD based approach coupled with the filtering technique can effectively identify the parameters of the dominant modes present in the structural response with a significant level of accuracy.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.228-232
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• 2018

많은 사물들이 네트워크를 통해서 연결되고 제어되면서 제어 시스템에서 양자화 오류를 다루는 문제의 중요성이 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 제어시스템의 실용적 안정성을 달성하기 위해서 양자화기에서 필요로 하는 데이터 율에 대한 조건을 제시한다. 먼저, 프로세스 잡음이 없는 조건에서 데이터율이 궤환 시스템 행렬의 고유값, 초기 상태의 크기, 초기 양자화 오류의 크기 및 제어 이득 등에 의해서 결정됨을 보이고, 프로세스 잡음이 있는 경우 프로세스 잡음의 최대 크기에 의한 추가적인 데이터율이 발생함을 보인다. 또한, 점근적 분석을 통해서 네트워크 제어를 위한 데이터율을 감소시키기 위해서는 이를 고려한 제어기의 설계가 필요함을 보인다. 간단한 예제를 통해서 균일 양자화기 및 로그형 양자화기가 데이터 율에 따라서 어떤 실용적 안정성을 보이는지를 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권3호
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• pp.216-225
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• 2020

본 논문은 음선 경로법에 기반한 광대역 수중음향 전달 채널을 모델링하는 방법을 다루었다. 수중음향 전달 채널은 종종 주파수 영역에서 시간 조화 함수로 취급되어, 광대역 시계열 신호 모의 시 활용이 어렵다. 따라서 수중 음파 전달 환경을 반영한 광대역 시간영역 모델링 기법이 요구되며, 본 논문에서는 이를 위해 시간영역에서 다중 경로의 도달 시간지연이 계산 가능한 고유 음선 분석 기법을 활용하였다. 또한 연속 시간의 파동방정식으로부터 산출된 고유 음선의 분석 결과를 컴퓨터 모의가 가능한 이산시간 시스템에 적용하기 위해, 음선의 위상, 주파수별 손실 및 도달 시간지연을 유한 임펄스 응답으로 근사하여, 광대역 수중음향 전달 채널을 모의하는 방법을 제안하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.774-781
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• 2014

레이더에서 측정값은 직교 좌표계가 아니라 극 좌표계에서 얻어진다. 표적 동력학을 직교 좌표계에서 모델링하면 극 좌표계에서 획득된 측정값을 직교 좌표계로 변환한 의사 측정치를 사용하거나 확장형 칼만 필터를 사용하여 표적 추적 필터를 구현한다. 만일 표적 동력학을 극 좌표계에서 모델링하면 측정 방정식은 선형이나 동력학 방정식이 비선형이 된다. 본 논문에서는 극 좌표계에서 동력학 방정식을 모델링하고, 시스템 행렬을 시불변 형태로 모델링하여 발생한 비선형 성분을 시스템 입력으로 처리한 추적 필터를 제안한다. 이러한 추적 필터는 거리 측정값과 동시에 도플러 측정값이 가용할 경우, 측정방정식의 선형성을 그대로 유지하게 되므로 추적 필터의 알고리듬에 변동이 없고 추가된 도플러 정보를 사용하여 추적 성능을 높일 수 있다. 또한, 기존에 일반적으로 사용되고 있는 추적 필터와 제안한 모델링을 사용한 추적 필터의 추적 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.119-127
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• 1999

본 논문에서는 비모형화특성과 유계인 외란을 고려한 선형 시불변 연속시간 계통에 대해 수정된 제어칙과 시그마수정법의 단점을 보완한 적응칙을 이용하여 강인한 직접적응제어기를 제시하고자 한다. 비모형화특성이 특이섭동(singular perturbation)형태로 존재할 때 적용 가능한 알고리즘으로서 기존의 제어칙을 변형하였을 뿐만 아니라 제어기 파라미터를 추정하기 위한 기존의 적응칙인 o-수정법을 보완하여 재구성된다. 재구성된 적응제어칙을 이용하므로써 전체 적응제어 계통의 성능이 기존의 적응제어 알고리즘을 이용했을 때보다 강인하고 시스템의 성능이 향상됨을 보인다. 제시된 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 n차 플랜트에 대한 폐루프내의 모든 신호들이 유계가 됨을 입증하고, 컴퓨터 모의실험 결과는 1차 플랜트에 한해 그 효용성을 보인다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.427-436
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• 2006

운동하는 물체의 동특성 해석을 위한 상태 공간 모델 방식이 컴퓨터에 의한 미분방정식 해석의 수학적인 도구로서 도입되었다. 시스템 표현이 간단한 행렬 연산 형태로 이루어지므로 선형 및 비선형, 시변 및 시불변 시스템과 단변수 및 다변수 시스템 등에 대하여 통일된 방식의 모델이 사용가능하다. 그리고 이러한 상태 공간 모델을 해석하기위해서는 복잡한 벡터 연산을 하여야 하지만 패킷 소프트웨어의 특정함수를 사용하여 쉽게 해석할 수가 있다. 그러나 최근에는 상용 프로그램의 발전에 따라 동특성 해석을 위한 상태 공간 모델을 대화형 도형 처리를 하여 매우 간단하게 동특성을 시뮬레이션 할 수 있는 방법이 제공되고 있다. 본 논문은 운동하는 물체의 동특성 해석을 하는 데 교육용으로 활용할 수 있는 시뮬레이터를 개발하는 목적으로 항공기의 세로 동특성 해석을 위한 시뮬레이션을 수행하고자 하였으며 항공기 세로 안정성에 대한 과도응답 특성을 해석하는 시뮬레이터를 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.6-13
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• 2002

본 논문은 선형 행렬 부등식 (LMI) 기법을 이용하여, 도립진자 시스템의 안정화 조절 제어 및 추종 제어 특성을 만족하는 다목적 제어기를 선계하기 위하여, 도립진자의 모델을 복수개의 모델을 원소로 가진 폴리토프 모델(polytopic model)로 표현하고, 극점 배치 Η$_2$/Η$_{\infty}$ 제어기를 설계하는 과정을 예시한 것이다. 도립진자의 진폭이 비교적 큰 경우, 하나의 동작점에서 구한 선형 시불변 모델의 오차를 불확실성으로 고려하여 설계한 제어기가 가지기 쉬운 보수성(conservativeness)을 극복하기 위하여, 도립진자 시스템에 대하여 다수의 경사 각도를 선형화의 동작점으로 취하여 복수개의 선형시불변 모델로써 이루어진 하나의 폴리토프 모델(polytopic model)을 구성하였다. 이 모델에 대하여, 볼록 최적화(convex optimization) 알고리즘을 사용하는 LMI 소프트웨어를 사용하여 다목적 성능을 만족하는 제어기를 설계하였다. 폴리토프 모델에 대하여 설계된 제어기로써 제어된 도립 진자는, 비교적 큰 경사 각도의 초기치에 대한 실험에서, 안정하게 연직 위치로 복원되는 제어 효과를 관찰할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7A호
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• pp.724-729
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• 2007

가산성 주기정상성 잡음이 있을 때 zero forcing (ZF) 기반에서의 송수신단 동시 최적화를 고려한다. 주기정상성 잡음의 주기는 심볼 전송율의 역수라고 가정하고 자기 상관함수는 양의 정부호로 가정한다. 전송되는 데이터 수열은 광의의정상성(WSS: wide-sense stationary)을 가지는 유색 확률과정으로 모델링 하고 채널은 주파수 선택적 충격 응답을 가지는 선형 시불변 시스템으로 모델링 한다. ZF와 송신 전력 제약 아래 평균제곱오차 (MSE: mean square error)를 최소화하는 최적 송수신 파형을 유도하고 모의 실험 결과를 통해 수신파형만 최적화 한 경우와 가산성 주기정상성 잡음을 정상성 잡음으로 간주한 경우 보다 성능이 더 좋아짐을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.