• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.367-376
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• 2015

데이터마이닝 기법 중의 하나인 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상에 대해 유사성을 바탕으로 동질적인 군집으로 묶은 후, 동일 군집에 속해 있는 공통된 특성을 조사하는데 이용되는 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률을 고려하지 않는 확률적 흥미도 측도 기반 유사성 측도인 Yule I과 II, Michael, Digby, Baulieu, 그리고 Dispersion 측도에 대해 상한 및 하한을 설정함으로써 이들의 대소관계를 규명하였다. 그 결과, 세 가지 유형의 대소 관계가 성립한다는 사실을 수식의 증명뿐만 아니라 실제 데이터 및 모의실험 데이터에 의해서도 확인할 수 있었다. 이들 측도들은 각 경계에 있는 측도와는 더욱 더 유사한 값을 가지므로 각 측도의 상한 및 하한은 여러 가지 측도들을 분류하는 도구가 되며, 실제 값의 관점에서 각 측도들의 관계를 알게 되면 주어진 알고리즘의 안정화에 도움이 될 수 있을 것이다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권8호
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• pp.1632-1648
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• 2005

The effects of Reynolds number on the non-nulling calibration of a typical cone-type five-hole probe have been investigated for the representative Reynolds numbers in turbomachinery. The pitch and yaw angles are changed from - 35 degrees to 35 degrees with an angle interval of 5 degrees at six probe Reynolds numbers in range between $6.60{\times}10^3\;and\;3.17{\times}10^4$. The result shows that not only each calibration coefficient itself but also its Reynolds number dependency is affected significantly by the pitch and yaw angles. The Reynolds-number effects on the pitch- and yaw-angle coefficients are noticeable when the absolute values of the pitch and yaw angles are smaller than 20 degrees. The static-pressure coefficient is sensitive to the Reynolds number nearly all over the pitch- and yaw-angle range. The Reynolds-number effect on the total-pressure coefficient is found remarkable when the absolute values of the pitch and yaw angles are larger than 20 degrees. Through a typical non-nulling reduction procedure, actual reduced values of the pitch and yaw angles, static and total pressures, and velocity magnitude at each Reynolds number are obtained by employing the calibration coefficients at the highest Reynolds number ($Re=3.17{\times}10^4$) as input reference calibration data. As a result, it is found that each reduced value has its own unique trend depending on the pitch and yaw angles. Its general tendency is related closely to the variation of the corresponding calibration coefficient with the Reynolds number. Among the reduced values, the reduced total pressure suffers the most considerable deviation from the measured one and its dependency upon the pitch and yaw angles is most noticeable. In this study, the root-mean-square data as well as the upper and lower bounds of the reduced values are reported as a function of the Reynolds number. These data would be very useful in the estimation of the Reynolds-number effects on the non-nulling calibration.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권5호
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• pp.1657-1663
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• 2022

This study uses data from 1970 to 2016 to analyze the effect of nuclear energy use on CO₂ emissions and attempts to validate the EKC hypothesis using the Fourier Autoregressive Distributive Lag model in India for the first time. Because of India's rapidly rising population, the environment is being severely strained. However, with 22 operational nuclear reactors, India boasts tremendous nuclear energy potential to cut down on CO₂ emissions. The EKC is validated in India as the significant coefficients of GDP and GDP.² The short-run estimates also suggest that most environmental externalities are corrected within a year. Given the findings, some policy recommendations abound. The negative statistically significant coefficient of nuclear energy consumption is an indication that nuclear power expansion is essential to achieving clean and sustainable growth as a policy goal. Also, policymakers should enact new environmental laws that support the expansion and responsible use of nuclear energy as it is cleaner than fossil fuels and reduces the cost and over-dependence on oil, which ultimately leads to higher economic growth in the long run. Future research should consider studying the nonlinearities in the nuclear energy-CO₂ emissions nexus as the current study is examined in the linear sense.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권10호
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• pp.661-671
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• 2017

본 연구의 목적은 하천의 조도계수와 유량의 불확실성을 고려하여, 부정류 흐름에서 홍수위 해석에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하여 조도계수와 유량의 불확실성이 홍수위 해석에 미치는 영향을 분석하고, 강우사상의 크기와 불확실성과의 관계를 분석하였다. 조도계수의 불확실성은 하천기본계획을 참고하여 0.025~0.040의 범위에서 분석하였다. 유량의 불확실성은 수위 h일 때의 유량을 Q라고 할 때, $Q=A(h-B)^C$로 표현되는 수위-유량관계식의 회귀계수 A, B, C를 통해 분석하였다. 수위-유량관계식의 회귀계수를 비선형 회귀분석을 통해 추정하였으며, 회귀계수는 t 분포를 가정하여 95% 신뢰도로 상한과 하한의 범위를 산정하였다. 산정된 회귀계수의 범위는 A는 5.138~18.442, B는 -0.524~0.104, C는 2.427~2.924로 산정되었다. 범위 내에서 10,000개의 매개변수 세트를 추출하여 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System)에 적용하여 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 강우사상 1~3에서 모의된 홍수위의 95% 신뢰구간의 평균적인 범위는 각각 0.39 m, 0.83 m, 0.96 m이며, 첨두 홍수위가 발생했을 때의 범위는 각각 0.52 m, 1.36 m, 1.75 m로 산정되었다. 또한 이천관측소의 1986~2015년의 일 강우에 대한 빈도해석을 수행하였으며, 수행 결과 GEV (Generalized Extreme Vlaue) 분포일 때 강우사상 1~3의 재현기간은 각각 1년, 10년, 25년 빈도에 해당되었다. 본 연구를 통해 강우사상의 크기와 불확실성의 관계를 분석하였으며, 향후 다양한 강우사상에 적용하여 검증한다면 홍수위의 불확실성을 예측하여, 하천관리 등을 위한 구조물의 계획 및 설계 시 의사 결정에 실질적인 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 경영과정보연구
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• 제37권3호
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• pp.65-81
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• 2018

본 연구는 ARDL 모형을 이용하여 한국의 원유수요의 장기와 단기 자체가격, 교차가격 및 소득탄력성을 추정하였다. 첫째, ARDL-UECM의 한계검정결과에서 장기공적분관계가 종속변수인 원유수요와 독립변수인 자체가격과 교차가격 및 소득변수간에 존재하였다. 둘째, ARDL 모형(장기정태모형)을 통해 장기 모수들이 추정되었다. 셋째, 일부의 잔차의 자기상관이 존재하였으나, 반면에 설정오류가 발견되지 않았고 잔차항이 정규분포를 나타내었으며 이분산이 존재하지 않았고 CUSUM & CUSUMSQ 결과에서는 계수가 안정적이었다. 넷째, 추정된 원유수요에 대한 절대값으로 측정된 장기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 크고 탄력적으로 민감하였으나, 반면에 단기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 적고 비탄력적으로 민감하지 않았을지라도, 장기와 단기의 모든 탄력성들이 실제부호와 기대부호가 일치하였다. 다섯째, 국내의 일부 연구를 제외하고 대부분의 국외의 이전연구에서 단기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성은 본 연구의 장기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성보다 모두 더 낮다는 것을 확인하였다. 따라서 외국원유에 너무 의존하는 한국은 원유가격의 충격에 취약하게 되므로 유가 상승은 확실히 한국의 무역수지에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 장기적 원유가격의 탄력성을 이용하여 한국의 원유수요를 효율적으로 통제하고 관리하는데 도움을 줄 수 있다고 사료된다. 시사점으로 원유와 관련한 국가별 정책변화 및 시장동향 모니터링의 강화, 국가별 정책 및 시장현황 맞춤형 진출전략의 수립, 신시장 개척 및 진출분야 다양화를 통한 적극적인 시장선점 노력의 강화 등이 필요하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.637-648
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• 2007

This paper presents a sensor fusion method based on indirect Kalman filter(IKF) for error compensation of low-cost inertial sensors and its application to the determination of attitude and position of small flying robots. First, the analysis of the measurement error characteristics to zero input is performed, focusing on the bias due to the temperature variation, to derive a simple nonlinear bias model of low-cost inertial sensors. Moreover, from the experimental results that the coefficients of this bias model possess non-deterministic (stochastic) uncertainties, the bias of low-cost inertial sensors is characterized as consisting of both deterministic and stochastic bias terms. Then, IKF is derived to improve long term stability dominated by the stochastic bias error, fusing low-cost inertial sensor measurements compensated by the deterministic bias model with non-inertial sensor measurement. In addition, in case of using intermittent non-inertial sensor measurements due to the unreliable data link, the upper and lower bounds of the state estimation error covariance matrix of discrete-time IKF are analyzed by solving stochastic algebraic Riccati equation and it is shown that they are dependant on the throughput of the data link and sampling period. To evaluate the performance of proposed method, experimental results of IKF for the attitude determination of a small flying robot are presented in comparison with that of extended Kaman filter which compensates only deterministic bias error model.