본 연구는 두루미(Grus japonensis)의 이용분포 내에서 행동권 분석의 기법인 MCP(최소볼록다각형법), KDE(커널밀도측정법), LoCoH(국지근린지점외곽연결)를 이용하여 이용면적과 핵심서식지를 선정하였다. 또한, 각 기법의 차이와 의미를 고찰하도록 하였다. 두루미의 분포자료는 철원지역 2012년 2월 17일 조사자료를 사용하였다. MCP에 의한 두루미류 서식영역은 $140km^2$이었다. KDE 분석에서 띠폭에 해당하는 h값을 1000m, CVh, LSCVh로 달리하여 KDE 등치선을 생성하였을 때, 핵심지역에 해당하는(Kernel 50% 이상) 면적은 $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$)이었다. 결과적으로 띠폭에 대한 기본값(1000m)-CVh(554.6m)-LSCVh(329.9m) 순으로 변수를 작게 입력할 경우 핵심면적 개수는 늘어나고, 면적은 감소하였으며, 형태의 복잡성은 증가하였다. 두루미류의 KDE 분석에 의한 핵심지역의 선정에서 적합한 띠폭변수는 CVh 값인 것으로 판단되었다. LoCoH분석에서는 서식범위와 핵심지역(50% 등치선 이상의 지역)의 면적이 k값의 증가에 따라 증가하는 모습을 보였으며, 점차 큰 핵심지역으로 합쳐지는 모습을 나타내었다. 핵심지역을 도출하기에 적합한 k 값은 24로 나타났으며, 전체 개체군의 핵심지역은 $18.2km^2$로 전체 서식면적의 16.5%를 차지하였다. 최종적으로, LoCoH 분석은 두 개의 큰 핵심서식지를 제시하였으며, 이것은 KDE에 의한 핵심지역에 비하여 작은 수의 핵심지역을 제시한 것이었다. 국내의 게재논문 및 발표자료를 포함한 연구에서 KDE는 대부분 기본설정으로 분석되었으며, 띠폭에 의한 변수를 고려한 것은 매우 드물었다. 따라서 띠폭변수를 명확히 제시하는 것이 요구되었다.
Kim, Nam-Hyoung;Jung, Kyu-Hwan;Lee, Jae-Wook;Han, Gyu-Sik
Industrial Engineering and Management Systems
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제10권1호
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pp.84-94
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2011
In this paper, we propose a method to provide the distribution of option price under local volatility model when market-provided implied volatility data are given. The local volatility model is one of the most widely used smile-consistent models. In local volatility model, the volatility is a deterministic function of the random stock price. Before estimating local volatility surface (LVS), we need to estimate implied volatility surfaces (IVS) from market data. To do this we use local polynomial smoothing method. Then we apply the Dupire formula to estimate the resulting LVS. However, the result is dependent on the bandwidth of kernel function employed in local polynomial smoothing method and to solve this problem, the proposed method in this paper makes use of model averaging approach by means of bandwidth priors, and then produces a robust local volatility surface estimation with a confidence interval. After constructing LVS, we price barrier option with the LVS estimation through Monte Carlo simulation. To show the merits of our proposed method, we have conducted experiments on simulated and market data which are relevant to KOSPI200 call equity linked warrants (ELWs.) We could show by these experiments that the results of the proposed method are quite reasonable and acceptable when compared to the previous works.
Automatic defect inspection system is composed of the step in the pre-processing, defect candidate detection, and classification. Polarizing films containing various defects should be minimized over-detection for classifying defect blobs. In this paper, we propose a defect detection algorithm using a skewness of histogram for minimizing over-detection. In order to detect up defects with similar to background pixel, we are used the characteristics of the local region. And the real defect pixels are distinguished from the noise using the probability density function. Experimental results demonstrated the minimized over-detection by utilizing the artificial images and real polarizing film images.
This paper presents a statistical machine learning method that generates the implied volatility surface under the rareness of the market data. We apply the practitioner's Black-Scholes model and Gaussian process regression method to construct a Bayesian inference system with observed volatilities as a prior information and estimate the posterior distribution of the unobserved volatilities. The variance instead of the volatility is the target of the estimation, and the radial basis function is applied to the mean and kernel function of the Gaussian process regression. We present two types of Gaussian process regression methods and empirically analyze them.
수공구조물의 설계를 위한 확률강우량의 산정방법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분된다. 일반적으로 확률강우량은 대상유역에 위치하는 강우관측소에서 관측된 강우량자료를 지점빈도해석으로 추정하게 된다. 지점빈도해석을 통한 확률강우량을 산정하기 위해서는 충분한 기간 동안의 관측된 강우량자료의 확보가 필수적이라 할 수 있으나 관측자료의 부족으로 인해 매개변수의 편의가 발생할 수 있다. 따라서 부족한 강우자료를 보완하고 안정적인 확률강우량을 산정하기 위한 방안으로 지역빈도해석이 추천되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 강우관측소의 위치 및 시간강우량 특성을 이용한 군집분석을 수행하여 강우관측소를 군집화 하였다. 군집화 된 강우관측소를 대상으로 L-moment 법을 통해 산정한 매개변수를 이용하여 각각의 지역별로 불일치성 및 이질성 검정을 통한 지역구분을 수행하여 우리나라 강우관측소를 6개 지역으로 구분하였다. 구분된 지역별로 L-moment 법, 지수홍수법 및 변동핵밀도함수를 적용한 지역빈도해석을 수행하여 각각 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 분석결과에서 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석은 다른 기법에서 적합한 확률분포형 결정이 어려운 경우 등에 충분히 활용할 수 있는 것으로 나타났다.
A time-of-flight and energy (TOF-E) detection system for the measurement of 236U accelerator mass spectrometry (AMS) has been developed to improve the 236U/238U sensitivity at Micro Analysis Laboratory, Tandem accelerator (MALT), The University of Tokyo. With observing TOF distribution of 235U, 236U and 238U, this TOF-E detection system has clearly separated 236U from the interference of 235U and 238U when measuring three kinds of uranium standards. In addition, we have developed a novel method combining kernel-based density estimation method and multi-Gaussian fitting method to estimate the 236U/238U sensitivity of the TOF-E detection system. Using this new estimation method, 3.4 × 10-12 of 236U/238U sensitivity and 1.9 ns of time resolution are obtained. 236U/238U sensitivity of TOF-E detection system has improved two orders of magnitude better than that of previous gas ionization chamber. Moreover, unknown species other than uranium isotopes were also observed in the measurement of a surface soil sample, which has demonstrated that TOF-E detection system has a higher sensitivity in particle identification. With its high sensibility in mass determination, this TOF-E detection system could also be used in other heavy isotope AMS.
일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.
본 연구는 커피전문점 소재지별 지가 속성을 토대로 생존하여 영업 중인 커피전문점과 폐업한 커피전문점을 대상으로 공간 군집화를 시도하고, 군집 유형별 토지 특성(지가 및 필지 정보), 교통 요인(물리적 접근성)과 점포 속성(프랜차이즈 정보, 소재지별 동종업종의 개·폐업 경험), 공간 밀집도(커널 밀도 추정) 등 다양한 입지 특성을 통해 커피전문점의 생멸 분포에서 나타나는 특징을 파악한다. 이를 위해 영업 중 및 폐업한 커피전문점의 공간 군집은 일반적 입지분포형, 주거지역의 상업화형, 상업중심지 입지형 등으로 유형 구분하고, 군집 유형별 입지 특성을 비교 분석한다. 군집 결과, 영업 중 및 폐업한 커피전문점의 입지는 같은 유형으로 분류되더라도 서로 다른 공간 분포 양상을 나타내고, 입지 유형이 달라도 특정 핫스폿에서는 모두 높은 밀집도를 나타낸다. 본 연구의 분석 결과는 커피전문점 창업을 비롯해 지역별 상권정보를 파악하는데 기초자료로 제공될 수 있다.
기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
해양공간계획은 해양을 체계적이고 합리적으로 관리하기 위해 9가지 용도구역으로 지정한다. 그 중 하나가 어업활동의 보호와 육성을 비롯한 수산물의 지속 가능한 생산을 위해 필요한 어업활동 보호구역이다. 본 연구는 V-Pass 자료를 활용하여 어업활동 지도를 제작하고 어업활동 밀집 공간을 도출함으로써 어업활동보호구역 지정에 필요한 요소 중 하나인 어업활동 공간을 정량적으로 파악하고자 한다. 이를 위해 V-Pass 자료를 정적 정보와 동적 정보가 결합된 데이터셋 구축, 어선 속도 계산, 어업활동 지점 추출, 비어업활동 공간 내의 자료 제거와 같은 전처리를 수행하였다. 최종적으로 선별된 V-Pass 점 자료를 이용하여 커널밀도추정으로 어업활동 지도를 제작하고 어업활동이 밀집된 공간을 분석하였다. 또한 어선의 업종과 계절에 따라 어업활동의 공간분포는 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 수행한 대용량 V-Pass 자료의 전처리 기법과 어업활동의 공간밀도 분석 방법은 향후 어업활동에 대한 공간특성평가 연구에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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