Gust Factor법은 구조물의 등가정적 풍하중을 평가하는 일반적인 방법으로 구조물의 최대 응답시의 풍하중의 분포가 평균풍하중의 분포와 동일한 형상을 가진다는 가정하에 적용한다. 그러나 대스팬 구조물의 경우 평균 풍하중의 형상과 변동 풍하중의 형상이 다를 수 있어 1차모드뿐 아니라 고차모드의 영향을 고려하여 구조물의 풍응답과 풍하중을 산정하여야 한다. 본 논문에서는 등가정적 풍하중을 산정하기 위하여 현재 사용되고 있는 Gust Factor 법 (GF법), Load-response-correlation법 (LRC법)에 대해 고찰하고, Advanced Conditional Sampling 법 (ACS법)을 제안하였다. ACS법은 최대하중효과를 나타내는 순간에 선택된 풍압분포와 구조물의 동적거동에 의해 발생한 관성력을 합성하여 등가정적풍하중을 산정하는 방법이다. 최대하중 효과는 풍동실험에서 얻어진 풍압데이터를 이용하여 시간이력해석으로 평가한다. 제안된 ACS법과 기존의 GF법 및 LRC법을 지붕 구조물에 적용하여 등가정적 풍하중을 산출하고 이를 상호 비교 분석함으로써 ACS법의 유효성을 검증하고자 한다.
주식시장에서의 수익률과 변동성 간의 역의 상관관계에 대하여는 이미 1980년대 이후부터 선진국 주식시장을 통해 많이 분석되어 왔다. 이는 예기치 않은 수익률의 음(-) 또는 양(+)의 충격이 변동성에 비대칭적으로 영향을 미치고 특히 음(-)의 충격 국면에서 변동성이 급격히 증가되어 과잉반응이 형성된다는 것으로 귀결된다. 그런데 이렇게 증가된 변동성이 거꾸로 수익률에 지속적인 음(-)의 영향력을 나타낸다고 하는 변동성 반응가설(Volatility Feedback Hypothesis)에 대하여는 아직까지 학계에서 일치된 검정결과를 보이지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이제까지 총체적인 연구가 되지 못하였던 14개 신흥국 주식시장을 대상으로 이러한 변동성반응가설 즉, 변동성의 수익률에 대한 지속적인 음(-)의 영향력 효과가 발견되는지에 대하여 세계공통의 위험요인(Global Risk Factors)과 개별국가 고유의 위험요인(Country-specific Risk Factors)으로 설명변수를 구분한 GJR-GARCH in Mean 모형을 사용하여 심층적인 검정을 시도하였다. 그 결과 신흥국 주식시장에서는 개별국가 고유의 위험요인보다는 세계공통의 위험요인이 보다 중요한 체계적인 설명요인으로 작용한다는 것이 입증되었고 나아가 이러한 위험요인들을 통제한 이후의 시변적 변동성도 수익률에 지속적으로 음(-)의 영향력을 미친다는 변동성 반응가설이 대상 14개국 중 12개국에서 지지되는 것으로 밝혀졌다. 즉, 신흥주식시장의 수익률 하락충격에서 형성된 변동성 증가는 투자자들의 위험 프리미엄 증가로 연결되고 이후 지속적인 수익률 하락압력으로 작용한다는 것이 입증되었다.
본 연구에서는 우리나라의 치수경제성 분석에 있어 계량화되지 않은 토지이용고도화 편익 효과를 치수안전도와 더불어 분석하고자 하였다. 토지이용고도화는 치수사업시행으로 해당지역의 치수안전도 향상에 따른 토지가치의 상승을 말하는데, 특정지역의 토지가치를 가장 객관적으로 표현할 수 있는 공시지가를 근거로 분석을 수행하였다. 치수사업시행에 의한 편익의 효과와 하천 특성에 따른 지가변동률이 통계적으로 유의성이 있는지 분산분석을 통해 검증하였으며, 토지이용가치의 상승을 순연평균지가변동률로 나타내었다. 치수안전도는 홍수피해 잠재성과 홍수방어능력으로 구분하였는데 홍수피해 잠재성은 도시화율에 따라 구분하였고, 홍수방어능력은 홍수량의 빈도해석과 불확실성을 고려하여 조건부 비초과확률로 나타내었다. 본 연구에서는 소도시 지역을 대상으로 200년 빈도의 홍수사상에 대해 10년, 50년 설계빈도로 건설된 제방의 조건부 비초과확률을 산정하여 지가변동률의 추이를 비교 분석하였다. 분석 결과, 소도시 지역에서는 조건부 비초과확률이 10%정도 상승했을 때 순연평균지가변동률이 5배정도 상승함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다. 또한 BDS(Brock-Dechert-Sheinkman) 검정에서 비선형성이 존재함을 확인하였다. 따라서 NAR 모형에 SOI 자료를 적용시켰다. CAFPE를 이용하여 가장 적합한 모형으로 지체 1, 2와 4가 선택되었으며 조건부 평균함수를 추정하여 SOI 자료를 모의한 결과 잔차에 대해서 정규성과 이분산성 가정이 Jarque-Bera 검정과 ARCH-LM 검정에서 각각 기각되었으며 또한 조건부 표준편차함수의 최적 차수로 3, 8과 9가 CAPFE를 통해 선택되었다. 조건부 평균함수와 표준편차함수를 모두 고려한 모형에 대한 잔차 검정 결과 잔차의 I.I.D 가정을 만족하였으며 특히, BDS 검정에서 신뢰구간 95%와 99%에서 모두 만족한 결과를 나타내었다. 마지막으로 전체의 15%에 해당하는 SOI 자료에 대해서 One-Step 예측을 수행하였으며 선형 모형에 비해 평균제곱예측오차가 7% 적게 나타났다. 따라서, NAR 모형은 여타의 매개변수적 방법과 달리 모형 선택에 있어 자유로우며 비선형성을 고려할 수 있는 모형으로서 SOI 자료와 같은 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다.
The local wall shear stress in transitional boundary layer was estimated from the near-wall mean velocity data using the principle of Computational Preston Tube Method(CPM). The previous DNS and experimental databases of transitional boundary layers were used to demonstrate the accuracy of the method and to provide the applicable range of wall unit y(sup)+. The skin friction coefficients predicted by the CPM agreed well with those from previous studies. To reexamine the applicability of CPM, near-wall hot-wire measurement were conducted in developing transitional boundary layers on a flat plate with different freestream turbulence intensities. The intermittency profiles across the transitional boundary layers were reasonably obtained from the conditional sampling technique. An empirical correlation between the representative intermittency near the wall and free parameter K$_1$of the extended wall function of CPM has been newly proposed using the present and other experimental data. The CPM has been verified as a useful tool to measure the wall shear stress in transitional boundary layer with reasonable accuracy.
ALSHAMMARI, Tariq S.;ISMAIL, Mohd T.;AL-WADI, Sadam;SALEH, Mohammad H.;JABER, Jamil J.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.83-93
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2020
This empirical research aims to modeling and improving the forecasting accuracy of the volatility pattern by employing the Saudi Arabia stock market (Tadawul)by studying daily closed price index data from October 2011 to December 2019 with a number of observations being 2048. In order to achieve significant results, this study employs many mathematical functions which are non-linear spectral model Maximum overlapping Discrete Wavelet Transform (MODWT) based on the best localized function (Bl14), autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models. Therefore, the major findings of this study show that all the previous events during the mentioned period of time will be explained and a new forecasting model will be suggested by combining the best MODWT function (Bl14 function) and the fitted GARCH model. Therefore, the results show that the ability of MODWT in decomposition the stock market data, highlighting the significant events which have the most highly volatile data and improving the forecasting accuracy will be showed based on some mathematical criteria such as Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Scaled Error (MASE), Root Means Squared Error (RMSE), Akaike information criterion. These results will be implemented using MATLAB software and R- software.
Objectives : To evaluate the hypothesis that air pollution could increase emergency room visits for respiratory diseases, and if so, to quantify the strength of association between those. Methods : We compiled daily records of hospital emergency room visits for respiratory diseases in Seoul, from November 1. 1955 to October 31. 1996, by using medical utilization data of unscheduled visits. In addition, air quality and weather data for the same period was collected. And a case-crossover design was applied by adopting conditional logistic regression analysis to determine the relationship between air pollutants and emergency room visits for respiratory diseases. In particular, the control periods were chosen by a bidirectional paired matching technique 7, 14, and 21 days before and after the case periods. Results : Only ozone was associated with the increased number of emergency room visits for respiratory diseases. The relative risk according to a 30ppb increase of ozone concentration (24hr mean, lagged 1day) was 1.91(95% confidence interval = 1.78-2.05). Conclusion : There was a statistically significant association between the ambient ozone and daily emergency room visits for respiratory diseases.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.715-725
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2014
본 연구는 분위수회귀분석을 이용하여 한국의 세대 간 경제적 이동성을 분석한다. 분석에는 1998년부터 2008년까지의 한국노동패널조사 (KLIPS) 자료가 이용되었다. 분석결과, (1) 부모 소득영향력은 자녀소득의 조건부분포의 하위 분위수에서는 상대적으로 작고 상위 분위수로 갈수록 더 커지는 것으로 나타났다. 이것은 자녀소득 분포의 상위분위수로 갈수록 세대 간 경제적 이동성은 떨어지며 가구별 경제적 신분이 세대에 걸쳐 고착될 가능성이 높아지는 것을 의미한다. (2) 한편 교육효과를 제어하면 이러한 부모 소득 영향력은 감소하였다. (3) 대학교육 효과는 소득분포의 상위 분위수로 갈수록 더 높아져서 자녀의 대학교육이 세대 간에 소득이 이전되는 중요한 통로인 것으로 나타났다. (4) 마지막으로 분위수회귀분석결과로부터 자녀소득의 조건부분포를 비모수적으로 추정하고 추정된 곡선 그림을 이용하여 추가적인 시각적 특징들을 도출하였다.
Planetary global localization is necessary for long-range rover missions in which communication with command center operator is throttled due to the long distance. There has been number of researches that address this problem by exploiting and matching rover surroundings with global digital elevation maps (DEM). Using conventional methods for matching, however, is challenging due to artifacts in both DEM rendered images, and/or rover 2D images caused by DEM low resolution, rover image illumination variations and small terrain features. In this work, we use train CNN discriminator to match rover 2D image with DEM rendered images using conditional Generative Adversarial Network architecture (cGAN). We then use this discriminator to search an uncertainty bound given by visual odometry (VO) error bound to estimate rover optimal location and orientation. We demonstrate our network capability to learn to translate rover image into DEM simulated image and match them using Devon Island dataset. The experimental results show that our proposed approach achieves ~74% mean average precision.
한국의 고령화는 매우 빠른 속도로 진행되고 있고, 노인자살은 노인의 주요 사망원인이며 노인은 다른 연력층보다 자살의 고위험군으로 알려져있다. 고령화 시대에서 노인의 자살은 사회적인 문제로 대두되고 있으며 이를 예방하기 위해 노인자살에 대한 위험요인을 파악하고, 지역적 차이를 확인하는 것이 중요하다. 특히 노인의 자살문제에서는 지역사회와의 통합결여 등이 큰 원인으로 고려되기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 공간적 상관관계를 고려하여 추정된 표준화사망률을 이용하여 질병지도를 작성하고자 하였다. 공간적 상관관계를 고려하기 위해서 simultaneous CAR model을 사용하였다. 2006년부터 2010년까지 통계청 사망자료를 이용하여 국내 시군구별 노인자살자수에 대해 두 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관관계를 고려하지 않은 모형보다 공간적 상관관계를 고려한 모형이 더 좋은 모형임을 보였다. 또한 효율적인 베이지안 추론을 위해 격자망 방법 등을 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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