• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.32-41
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• 1999

본 논문은 chirp신호와 두 개의 근거리 청음기를 이용한 해저퇴적층의 음향학적 특성치 역산기법을 제시한다. 역산문제를 확률론적 모델로 정식화하고, 역산의 해를 역산인자의 a priori분포와 유사도함수의 곱으로 표현되는a posteriori 확률분포로 정의하였다. 퇴적층의 음속과 층두께의 a priori정보를 파형 매칭 기법으로 추정한 후 다수의 퇴적층이 존재하는 환경모델을 부분퇴적층모델로 치환하고, 계측신호와 모의신호의 L₂노음을 이용하여 정의된 목적함수에 대해 반복적인 유전자알고리즘 탐색을 수행하여 탐색공간의 축소로 인한 탐색효율과 결과의 향상을 얻었다. A posteriori 확률분포의 다중적분의 형태로 정의되는 인자의 주변확률분포와 평균의 추정은 유전자알고리즘의 탐색과정에서 선택된 탐색점들을 이용하여 수행되었다. 제시된 역산기법의 검증을 위해 두 가지 퇴적층 환경모델을 설정하고 잡음을 첨가한 합성신호에 대해 역산기법을 적용하여 역산해를 추정하였고 역산결과로부터 본 역산기법의 유용성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.203-209
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• 2016

본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권4호
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• pp.191-201
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• 1999

현재까지 전기비저항 탐사자료의 해석은 대부분 지하구조가 1차원 또는 2차원으로 가정하는데 근간을 두고 있다. 그러나, 국내와 같이 지질구조가 복잡하며 지형의 기복이 심한 경우, 이와 같은 가정을 사용은 전기비저항 탐사자료의 해석에 오류를 야기할 가능성이 높다. 본 연구에서는 3차원적으로 복잡하게 변화하는 지하구조 및 지형의 기복에 의한 지형효과를 정확히 계산할 수 있는 유한요소법에 의한 3차원 전기비저항 모델링 알고리듬을 근간으로 하는 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬은 ACB(Active Constraint Balancing)법을 채용함으로써 역산의 분해능 향상을 기하였다. 간단한 3차원 지하구조 및 지형기복에 대한 수치모형 실험결과 지표의 불규칙한 기복을 포함하여 역산을 수행함으로써 정확한 지하구조 영상을 획득할 수 있음을 보였으며, 국내의 교량건설 예정부지에서 수행된 격자망을 이룬 전기비저항 탐사자료에 대한 3차원 역산 결과 매우 신뢰도 높은 지하구조에 대한 영상을 도출할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.224-231
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• 2012

본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.11-21
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• 2021

In the last few years, there is growing interest in the field of simultaneous equation estimation in finance due to the endogeneity problem caused by measurement errors, simultaneity, or omitted variables. This study aims to discuss the endogeneity problem in corporate financing decisions and investigate the interrelationship of financial decision-making such as investment decision, dividend decision, and external financing decision in Pakistan Stock Exchange (PSX) using two-stage least squares (2SLS) and generalized method of moment (GMM) estimation. The Bruech-Pagan test shows that the data has no heteroskedasticity issue and 2SLS is a better approach in the context of this study as compared to the GMM approach, and internal instruments are also sufficiently strong and valid. The three financial decision-making attributes are not jointly determined, and the dividend is influenced by one-sided investment. In the emerging stock market context, external financing and investment are not inter-related and did not affect each other. The question of whether the simultaneous equation estimation can be useful in the context of the emerging stock markets and newly-growing firms remains unanswered. The inclusive evidence shows that the theoretical link in the emerging stock market is difficult to prove like in developed stock markets.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권1호
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• pp.27-35
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• 2013

본 연구를 통하여 3차원 자력역산 소프트웨어 시작품(KMag3D, 가칭)을 개발하고 개발 시 역점사항을 사용자 매뉴얼 형식으로 소개하였다. KMag3D는 다음 두 가지 사항을 기본 뼈대로 구성되었다. 첫째, 지금까지 자력역산에 일반적으로 적용되는 최소제곱법에 의한 방법 대신 대수적 재구성법에 기반한 알고리즘을 도입하였다. 이는 계산시간과 기억용량을 획기적으로 줄여 3차원 자력역산을 매우 효율적으로 수행한다. 둘째, 대수적 재구성법에 의한 3차원 역산에 필요한 초기모형과 사전정보 모형을 결정하는 데 2차원 수치모델링 및 역산 집합과 주향방향 내삽을 이용하는 방법을 제시하였다. 이는 3차원 역산 알고리즘에 사전정보를 효율적으로 적용하며 특히 매우 실용적임을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.335-345
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• 2020

본 논문에서는 과거 2차 세계대전 자료 중 Ardennes 전역에서 있었던 실제 전투 자료를 란체스터 모형에 적합 시키기 위하여 로그변환된 선형회귀모형을 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 동일한 자료에 대하여 기존 연구 결과를 고찰하여 모수에 대한 최적해(Global Solution) 결정 문제와 다중공선성 문제들을 확인하였다. 최소제곱 추정법에 의한 모수 추정은 특정 제약조건이나 제한된 후보군을 고려할 경우 최적해를 찾지 못하고 지역해(Local Solution)를 찾을 수 있음으로 주의가 필요하고, 모형에 포함된 변수들은 통계적으로 충분히 유의성을 검토하여 포함해야지 그렇지 않았을 때 모수 추정값들이 왜곡될 수 있다. 모형에 과도하게 많은 설명 변수를 포함하는 경우 변수 간의 상관관계로 인하여 추정값이 왜곡되고 변수의 추가나 제거 시 불안정한 현상들이 발생한다. 이런 다중공선성 문제를 탐색하는 방법은 설명 변수 간의 선형적 연관 관계를 측정할 수 있는 분산확대인자(VIF)로 알려진 통계량에 의해 확인이 가능하며 이를 조치하기 위해서는 상호 연관된 설명 변수들을 제거하여 모형을 단순화해야 한다. 그래서 이러한 문제가 발생하지 않도록 모형을 단순화하고 이해와 설명이 용이한 전투력 손실률 모형을 제안하였고 Ardennes 자료에 대하여 적합한 결과 모수 추정이 안정적이고 자료에 대한 설명과 해석이 용이하다는 점을 입증하였다. 특히, 모수 추정간 선형회귀 모형의 기본적인 가정사항인 독립성, 정규성, 등분산성을 검증하여 자기상관(Autocorrelation) 문제로 독립성이 훼손되어 과대 과소 추정될 우려가 있는 사항을 Cochrane-Orcutt 방법에 의해 변환하여 독립성과 정규성을 보장하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.1041-1051
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• 2014

In this paper, we propose a new image alignment technique based on CUDA SURF in order to solve the initial image alignment problem that frequently occurs in machine vision applications. Machine vision systems using multi-spectral images have recently become more common for solving various decision problems that cannot be performed by the human vision system. These machine vision systems mostly use markers for the initial image alignment. However, there are some applications where the markers cannot be used and the alignment techniques have to be changed whenever their markers are changed. In order to solve these problems, we propose a new image alignment method for multi-spectral machine vision applications based on SURF extracting image features without depending on markers. In this paper, we propose an image alignment method that obtains a sufficient number of feature points from multi-spectral images using SURF and removes outlier iteratively based on a least squares method. We further propose an effective preliminary scheme for removing mismatched feature point pairs that may affect the overall performance of the alignment. In addition, we reduce the execution time by implementing the proposed method using CUDA based on GPGPU in order to guarantee real-time operation. Simulation results show that the proposed method is able to align images effectively in applications where markers cannot be used.

• Spatial Information Research
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• 제20권4호
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• pp.1-16
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• 2012

도시열섬 현상은 도심지의 가장 큰 환경문제로 대두되고 있으며, 이는 온도상승, 대기오염, 에너지 수요에 영향을 준다. 이러한 열섬현상에 대하여 많은 건물과 복잡한 공간적/입체적 패턴을 가진 지역의 경우에는 3차원 분석이 전적으로 수행되어야 한다. 본 연구는 2차원자료와 3차원 공간자료를 이용하여 도시열섬 인자를 파악함에 있다. 또한 공간 통계기법을 이용하여 열섬인자들의 공간적 영향력을 추출한다. 따라서, 도시온도의 예측, 3차원 모델의 생성, 도시인자의 추출, 일반회귀모형과 공간회귀모형의 구축을 통하여 본 연구를 수행한다. 결과적으로 3차원 도시인자와 인접한 공간영향력들이 도시열섬 현상에 미치는 효과는 크다는 것을 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 도시온도 저감을 위한 정책수립에 방향을 효과적으로 제시할 수 있을 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.311-319
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• 2007

본 연구에서는 구조 요소의 응력해석을 위한 무요소 RPIM(Meshfree Radial Point Interpolation Methods)법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 무요소법의 형상함수와 무요소 RPIM법의 정식화 과정 및 프로그래밍을 간략히 한다. 절점보간법은 방사기저함수와 다항기저함수를 포함하고 있고 이 중 다항기저함수는 특이성문제를 극복할 수 있다. 게다가 무요소 RPIM법의 보간함수는 영향영역의 절점을 통과하고 형상함수는 크로네커 델타 성질을 갖고 있으므로 최소자승법에 기반을 둔 무요소법보다 쉽게 필수경계조건을 만족시킨다. 본 연구의 정확성을 확인하기 위하여, 캔틸레버형 평판, 유공평판, 속이 빈 원통 문제의 수치예제를 수행하고 이론 해와 유한요소법 결과를 비교, 분석한다.