• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.189-195
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• 2008

WiMAX 표준인 IEEE 802.16e의 OFDMA 물리 계층에서는 채널 환경과 다양한 전송 성능의 요구에 부응하기 위해서 다양한 부호율과 부호 길이를 갖는 총 114가지의 가변 LDPC 부호를 정의하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 채널에서 Min-Sum 복호 알고리즘을 사용한 시뮬레이션을 통해 부호율 및 부호 길이에 따른 LDPC 부호들의 성능을 평가한다. 부호율은 감소하고 부호의 길이는 증가할수록 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 특히 각각 동일한 부호율에 대해 2가지의 LDPC 부호가 정 의 되 어 있는 2/3과 3/4의 부호율의 경우는 2/3A와 3/4B이 2/3B와 3/4A보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한 반복횟수의 통계적 분석을 통한 반복횟수의 확률밀도함수를 통해 복호 복잡도를 파악하고, WER 성능을 추정하였다. 이상의 결과는 LDPC 복호기의 설계에서 부호의 성능과 복호 복잡도간의 절충을 위해 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권2호
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• pp.32-45
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• 2000

본 논문에서는 CDMA 기지국에 선형 어레이 안테나를 적용하고자 할 경우, beamforming(BF) 성능과 관련된 두 가지 주요지표인 주 빔 폭의 좁은 정도를 지칭하는 direction selectivity와 사용자 신호의 방향추정 정확도가 BF의 SINR(Signal to interference and noise ratio) 성능에 미치는 영향과 이들 상호간의 관련성을 해석적으로 유도하였으며, 이를 수신 동작 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. BF에 내포된 사용자 방향추정 기능과 간섭 사용자 신호 억제기능에 대하여 이들의 오차가 SINR에 미치는 영향을 구분하여 알아보기 위한 목적으로 방향추정 기능만을 포함한 steering BF 알고리즘과 간섭 사용자 전력을 최소화시키는 기능이 포함된 MVDR(Minimum variance distortionless response) BF 알고리즘을 대상으로 해석 및 동작 시뮬레이션을 수행하였다. 이 과정에 BF 알고리즘의 방향추정 기능에 직접적으로 오차를 유발하는 전파의 공간적 scattering 현상에 대한 모델을 새로이 제시하여 적용하도록 하였다. 본 연구의 결과, 종래의 군사적 목적의 BF와는 달리 셀룰러 CDMA 기지국에 array 안테나를 적용하고자 할 경우는 direction selectivity 및 사용자 방향추정 정확도를 향상시키고자 하는 것이 구현의 경제성 및 오차요인들에 대한 robustness 측면에서는 적합하지 않다는 것을 확인하였다. 이러한 특성은 BF 성능열화에는 크게 영향을 주지 않으면서 복잡도를 최소화하고 오차요인에 대한 robustness 특성을 갖는 경제적인 BF 알고리즘의 구현을 가능케 하여주는 중요한 사실이다. 이에 본 연구에서 제시한 해석의 결과는 셀룰러 CDMA기지국에 대한 BF 알고리즘 개발 및 적용의 설계지표로서 의미가 크다하겠다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.136-144
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• 2010

Exhaust gas recirculation (EGR) is an emission control technology allowing significant NOx emission reduction from light-and heavy duty diesel engines. The future EGR type, dual loop EGR, combining features of high pressure loop EGR and low pressure loop EGR, was developed and optimized by using a commercial engine simulation program, GT-POWER. Some variables were selected to control dual loop EGR system such as VGT (Variable Geometry Turbocharger)performance, especially turbo speed, flap valve opening diameter at the exhaust tail pipe, and EGR valve opening diameter. Applying the dual loop EGR system in the light-duty diesel engine might cause some problems, such as decrease of engine performance and increase of brake specific fuel consumption (BSFC). So proper EGR rate (or mass flow) control would be needed because there are trade-offs of two types of the EGR (HPL and LPL) features. In this study, a diesel engine under dual loop EGR system was optimized by using design of experiment (DoE). Some dominant variables were determined which had effects on torque, BSFC, NOx, and EGR rate. As a result, optimization was performed to compensate the torque and BSFC by controlling start of injection (SOI), injection mass and EGR valves, etc.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제27권4호
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• pp.272-276
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• 2016

To investigate the optimum x-ray tube design for the dental radiology, factors affecting x-ray beam characteristics such as tungsten target thickness and anode angle were evaluated. Another goal of the study was to addresses the anode heel effect and off-axis spectra for different target angles. MCNPX has been utilized to simulate the diagnostic x-ray tube with the aim of predicting optimum target angle and angular distribution of x-ray intensity around the x-ray target. For simulation of x-ray spectra, MCNPX was run in photon and electron using default values for PHYS:P and PHYS:E cards to enable full electron and photon transport. The x-ray tube consists of an evacuated 1 mm alumina envelope containing a tungsten anode embedded in a copper part. The envelope is encased in lead shield with an opening window. MCNPX simulations were run for x-ray tube potentials of 70 kV. A monoenergetic electron source at the distance of 2 cm from the anode surface was considered. The electron beam diameter was 0.3 mm striking on the focal spot. In this work, the optimum thickness of tungsten target was $3{\mu}m$ for the 70 kV electron potential. To determine the angle with the highest photon intensity per initial electron striking on the target, the x-ray intensity per initial electron was calculated for different tungsten target angles. The optimum anode angle based only on x-ray beam flatness was 35 degree. It should be mentioned that there is a considerable trade-off between anode angle which determines the focal spot size and geometric penumbra. The optimized thickness of a target material was calculated to maximize the x-ray intensity produced from a tungsten target materials for a 70 keV electron energy. Our results also showed that the anode angle has an influencing effect on heel effect and beam intensity across the beam.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-14
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• 2015

온실가스 증가로 인한 기후변화는 농업 생태계에 다양한 경로로 영향을 미쳐 작물 생산에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 농업 생태계는 생물, 기후, 토양 및 경제 환경이 서로 복잡하게 연결되어 있어 개별 분야에 초점을 맞춘 적응 대책들은 농업 부문 내 다른 영역에 의도하지 않은 파급 효과를 초래할 수 있다. 기후변화 조건에서 복잡한 농업 생태계의 상호작용을 고려하면서 최적의 작물 생산성을 유지하기 위해 개별분야별 모델을 연계한 통합 예측 시스템 구축이 요구된다. 이러한 통합시스템을 구축하기 위해서는 단계적 접근이 필요하다. 국내에서 사용되고 있는 모델들은 통합시스템에 적합하도록 설계된 것이 아니기 때문에, 이를 위한 모델의 재개발이 필요하다. 농업생태계 감시를 위한 수퍼사이트와 위성사이트의 구축을 통해 장기간 작물 생육 자료를 확보하고 이를 개별 분야 모델의 개선에 활용할 수 있다. 모델 대상의 추상화와 상속과정을 통해 보다 유연한 형태의 통합 모델의 모듈 개발이 가능할 것이다. 마지막으로, 농업분야는 사회경제적인 요인에 지대한 영향을 받기 때문에, 농업생산과 경제분야가 연계될 수 있는 통합 시스템 구축이 바람직 할 것 이다.

• 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.