아리랑위성 2호는 다양한 공간정보 생성 및 활용을 위해서 서로 다른 두 궤도를 이용하여 입체영상을 촬영하여 제공할 수 있다. 그러나 이와 같은 입체영상을 지도제작 등에 활용 가능한지 확인하기 위해서는 다양한 실험이 요구된다. 본 연구의 목적은 아리랑위성 2호 입체영상을 이용한 지도제작 가능성을 확인하는데 있으며, 이를 위하여 입체영상 기반의 수치도화를 수행하고 그 성과를 바탕으로 수치고도모델 및 정사영상을 제작한 후 정확도 평가를 수행하였다. RPC 기반의 모델링 결과를 GPS 측량점과 비교한 결과 수평, 수직 모두 ${\pm}1.5m$ 이내의 정확도를 나타냈으며, 이를 바탕으로 실제 도화한 성과를 기존 축척 1/5,000 수치지형도와 비교한 결과 수직방향으로는 지형특성에 따라 최대 5m 이상의 차이도 존재하는 것으로 확인되었다. 한편 비록 실험에 사용된 영상자료 내에 일부 불규칙한 시차가 존재하는 것을 확인하였지만 축척 1/5,000 수치지형도에서 요구되는 레이어에 대해서 최소 70% 이상은 판독 및 도화가 가능한 것으로 확인되었다. 또한 실험을 통해 제작된 도화 DEM을 기존 라이다 DEM 등과 비교함과 동시에 이를 통해 제작된 정사영상의 위치정확도가 축척 1/5,000 정사영상지도에서 요구하는 정확도를 만족하는 것을 확인하였다.
폐감귤박으로 제조한 활성탄(WCAC, waste citrus peel based activated carbon)에 의한 항생제 trimethoprim (TMP)의 흡착 특성을 조사하기 위해 반응표면법(RSM, response surface methodology)을 사용하여 TMP 흡착에 대한 운전인자들의 영향을 조사하였다. 농도($X_1$: 50-150 mg/L), pH ($X_2$: 4-10), 온도($X_3$: 293-323 K), 흡착제 투여량($X_4$: 0.05-0.15 g)의 4가지 입력 파라미터를 가진 4-요인 Box-Behnken 실험 설계에 따라 회분식 실험을 수행하고, 얻어진 실험 결과를 다중 회귀 분석으로 2차 다항식에 맞추고 통계적 방법을 사용하여 검토하였다. 독립 변수 및 변수들 간의 교호 작용의 유의성은 ANOVA 및 t-검정 통계기법으로 평가하였으며, 통계적 결과는 TMP 농도가 다른 요인들에 비하여 가장 많은 영향을 미치는 운전인자라는 것을 보여 주었다. 흡착공정은 유사 2차 속도식에 잘 부합하였으며, 등온흡착평형관계는 Langmuir 식이 Freundlich 식 보다 잘 부합하였다. Langmuir 등온식으로 부터 계산한 WCAC에 의한 TMP의 최대 흡착량은 293 K에서 144.9 mg/g이었다.
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.
균질화 속도와 시간, 그리고 온도, 물 첨가량에 따른 감귤과피 물균질액의 제조공정시 최적조건을 찾기 위하여 물균질액의 추출효율지수를 나타내는 EI와 감귤과피 물균질액으로 코팅한 유색미의 색도를 나타내는 b value를 변수로 하여 최적화를 시도하였다. 감귤과피를 이용한 물균질액 제조시 EI는 추출온도를 제외한 균질화 속도와 시간, 물 첨가량에 크게 영향을 받았다. 수립된 회귀식에 대한 적합성 결여 분석결과 EI, b value에 대해 유의성이 없어 반응표면 모형이 통계적으로 유의하였다. 최적조건을 선정하기 위하여 비교적 영향이 적은 것으로 판단되는 균질화 시간과 온도를 중심점으로 고정하고 제한 변수를 최대로 하는(EI을 400이상, b value를 24이상) 물균질액 제조의 최적조건은 물 첨가량 42mL, 균질화 속도 8,500rpm이었다. 다음으로 첨가량과 균질화 속도를 이 조건으로 고정하고서 EI을 400이상, b value를 24이상으로 하는 감귤과피 물균질액의 제조조건으로는 물의 온도는 $53^{\circ}C$ 및 균질화 시간은 2.8분으로 결정할 수 있었다.
유한체 GF($2^n$) 연산을 바탕으로 구성되는 암호시스템에서 유한체 곱셈의 효율적인 하드웨어 설계는 매우 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 공간 복잡도가 낮은 병렬 처리 유한체 곱셈기를 구성하기 위하여 삼항 기약다항식(Trinomial) $f(x)=x^n+x^k+1$의 모듈러 감산 연산 특징을 이용하였다. 또한 연산 수행 속도를 빠르게 개선하기 위해 하드웨어 구조를 기존의 Mastrovito 곱셈 방법과 유사하게 구성한다. 제안하는 곱셈기는 $n^2-k^2$ 개의 AND 게이트와 $n^2-k^2+2k-2$개의 XOR 게이트로 구성되므로 이는 기존의 $n^2$ AND게이트, $n^2-1$ XOR 게이트의 합 $2n^2-1$에서 $2k^2-2k+1$ 만큼의 공간 복잡도가 감소된 결과이다. 시간 복잡도는 기존의 $T_A+(1+{\lceil}{\log}_2(2n-k-1){\rceil})T_X$와 같거나 $1T_X$ 큰 값을 갖는다. 최고차 항이 100에서 1000 사이의 모든 기약다항식에 대해 시간복잡도는 같거나 $1T_X(10%{\sim}12.5%$)정도 증가하는데 비해 공간 복잡도는 최대 25% 까지 감소한다.
Reed-Solomon(RS) 코드는 강력한 에러 정정 능력으로 널리 사용된다. 최근 제안된 RS 코드의 리스트 디코딩 알고리즘은 일반적인 디코더보다 더 큰 디코딩 반경을 가지며 하나 이상의 코드를 찾아낸다. 리스트 디코더는 복잡도가 매우 큰 Interpolation 단계를 포함하며 효율적인 하드웨어 설계가 필요하다. 본 논문에서는 연판정 RS 리스트 디코딩 알고리즘을 위한 효율적인 저복잡도 Interpolation 구조를 제안한다. 제안된 구조는 후보다항식의 Y 차수에 대해서는 병렬로 처리하며 X 차수에 대해서는 직렬로 처리한다. 후보다항식의 처리순서는 계수의 메모리사용의 효율성을 높이기 위하여 적응적으로 결정한다. 따라서 내부 저장공간이 최소화되며 메모리 구조와 접근이 단순해진다. 또한 제안된 구조는 각 모듈의 레이턴시가 유사하고 모듈간 스케쥴링을 최대한 중첩함으로써 높은 하드웨어 효율을 보여준다. 예제로써 (255, 239) RS 리스트 디코더를 설계하였으며 동부하이텍 $0.18{\mu}m$ 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성하여 검증되었고 결과 최대 동작 주파수는 200MHz이고 게이트 수는 25.1K이다.
본 연구에서는 축산식품인 편육을 대상으로 황색포도상구균의 성장예측모델을 개발하였다. 편육에서 황색포도상구균의 성장패턴은 4, 10, 20, $37^{\circ}C$의 보관온도에서 측정되었으며, 황색포도상구균은 각각의 저장 온도에서 모두 증가하는 것으로 나타났다. 편육에 오염된 황색포도상구균의 생육결과를 토대로 Baranyi model을 이용하여 유도기(LPD)와 최대성장률(${\mu}_{max}$)을 산출한 결과, 유도기는 4, 10, 20, $37^{\circ}C$에서 212.81, 79.67, 3.12, 2.21 h으로 온도에 반비례한 것으로 나타났고 최대성장률은 같은 보관온도에서 0.004, 0.009, 0.130, 0.568 log CFU/g/h으로 온도에 비례한 것으로 조사되었다. 2차 모델은 ${\mu}_{max}$의 경우, square root model, LPD는 polynomial equation을 사용하여 산출하였고, 개발한 모델의 적합성을 평가하기 위해 통계적 지표인 RMSE 값을 계산한 결과, 비교적 0에 가까운 0.42로 도출되어 모델이 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 개발된 모델이 편육에 대한 황색포도상구균의 성장 예측모델로 사용 가능하다고 판단되어지며, 편육에서의 식중독을 예방하고 미생물학적 위생관리기준을 설정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
동해안의 유용 이매패류인 대복 (Gomphina veneriformis; Bivalvia)을 대상으로 기초 생리, 생태적 특성을 파악하기 위해 수온과 염분에 따른 대복의 여과율 변동을 측정하였다. 실험에 사용된 먹이생물은 황색편모조강 Isochrysis galbana (KMCC H-002)를 f/2배지를 이용하여 고농도로 단일배양한 후 사용하였다. 여과율 측정은 간접 측정법을 이용하였고, 실험에 사용된 먹이생물은 광학현미경 하에서 혈구계산판을 이용하여 계수하였다. 수온별 대복의 여과율은 2, 3, 4년생 모두 저온에서 수온이 상승할수록 여과율이 급격히 증가하여 $15^{\circ}C$에서 최대로 나타났으며, 이 후 감소하는 동일한 경향을 보였다. 염분별 대복의 여과율은 2, 3, 4년생 모두 30-35 psu의 염분범위에서 최대로 나타났다. 연령별 대복의 여과율은 수온, 염분변화에 관계없이 2년생 대복이 가장 높은 여과율을 기록했고, 4년생 대복의 여과율이 가장 낮았다. 다항회귀분석 결과 수온별 대복의 여과율 곡선은 모든 연령군에서 대체적으로 저온 구간으로 치우친 경향을 나타내었고 온도계수 $Q_{10}$ 값 역시 저온에서 높게 나타나 저온의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 염분별 여과율 곡선은 모든 연령군에서 대체적으로 고염 구간으로 치우친 경향이 나타나 저염분으로 갈수록 여과율이 감소한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과로 조하대 부유섭식 이매패류인 대복은 비교적 저온에서 서식하며 넓지 않은 온도범위에서 서식하는 협온성생물이며, 좁은 염분범위에서 높은 여과율을 보이는 협염성종임을 확인할 수 있었다.
Background: Dietary protein requirements are dependent on a variety of factors and water temperature is one of the most important abiotic factors affecting protein requirement of fish. This study was, therefore, conducted to investigate effects of water temperature on dietary protein requirement of fry Heteropneustes fossilis which has high demand in most of the Asian markets. Methods: Quadruplicate groups of 30 fish per treatment (2.97 ± 0.65 cm; 5.11 ± 0.34 g) were fed seven isoenergetic diets (17.9 kJ g-1 gross energy; 14.99 kJ g-1 digestible energy) containing dietary protein levels ranging from 28 to 52% at two water temperatures (18 and 26 ℃). Experimental diets were fed to apparent satiation as semi-moist cakes thrice daily at 17:00, 12:00, and 17:30 h for 12 weeks. For precise information, various growth parameters, protein deposition, hematological parameters, metabolic enzymes, and stress response were analyzed, and effects of water temperature on dietary protein requirement was recommended on the basis of response from above parameters. Results: Groups held at 26 ℃ attained best growth, feed conversion, and protein deposition at 44% dietary protein indicating that temperature affected dietary protein requirement for optimum growth of H. fossilis fry and protein requirement seems to be satisfied with 44% dietary protein. Interestingly, interactive effects of both dietary protein levels and temperature were not found (P > 0.05). Fish reared at 18 ℃ had comparatively higher values for aspartate and alanine transferases than those reared at 26 ℃ water temperature which exhibited normal physiological value for these enzymes indicating that body metabolism was normal at this temperature. Hematological parameters also followed same pattern. Furthermore, fish reared at 26 ℃ water temperature exhibited more resistant to thermal stress (P < 0.05). The 95% maximum plateau of protein deposition data using second-degree polynomial regression analyses exhibited dietary protein requirement of fry H. fossilis between 40.8 and 41.8% of diet at 26 ℃ water temperature. The recommended range of dietary protein level and protein/digestible energy ratio for fry H. fossilis is 40.8-41.8% and 27.21-27.88 mg protein kJ-1 digestible energy, respectively. Conclusions: Information developed is of high significance for optimizing growth potential by making better utilization of nutrient at 26 ℃ and, to develop effective management strategies for mass culture of this highly preferred fish species.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.