• 산학경영연구
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• 제20권2호
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• pp.15-27
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• 2007

본 연구에서는 서울, 대전, 부산의 주택매매가격종합지수 변동성간의 상관관계에 대해 분석하였다. 기존의 연구에서는 시장에서 관찰되는 관측변동성을 이용하여 분석하였으나 본 연구에서는 통계적 방법을 이용하여 관측변동성을 내재가치의 변화에 의해 발생되는 기본적 변동성과 추종거래 등과 같은 잡음거래(noise trading)에 의해 발생되는 일시적 변동성으로 분해하여 락 변동성간의 관계를 분석하였다. 분석 결과 서울 주택매매가격 변동성과 두산 주택매매가격 변동성의 상관관계가 관측변동성 기본적 변동성, 일시적 변동성 모두 높게 나타나고 있다. 기본적 변동성의 경우는 관측변동성의 경우보다 상관관계가 놀게 나타났는데 기본적 변동성은 정보에 의해 발생하는 지속적인 변동성 부분이므로 각 시장에 공통적으로 영향을 주기 때문에 상관관계가 놀게 나타난 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.385-393
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• 2022

본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.3030-3038
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• 2023

Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2_spc호
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• pp.305-315
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• 2020

방사성폐기물의 심층처분에서 생물권에서의 방사성 핵종 이동을 핵종의 이동 경과 시간을 계산하여 평가하는 방법이 제안되었다. 방사성 핵종은 자연 방벽에서 유출되어 지하 천부의 지하수 흐름을 따라 대규모 지표수체에 도달한다고 가정하였다. 생물권은 기반암 위에 있는 대수층을 포함하는 천부 지하 환경으로 정의하였다. 제안된 방법을 이용하여, 계산 알고리즘을 수립하였고, 알고리즘을 수행하는 컴퓨터 코드를 작성하였다. 작성된 코드는 간단한 사례에서 계산된 모의 결과를 해석해 계산 결과 및 지표 부근에서의 방사성 핵종 이동에 의한 방사선량 평가에 널리 이용되는 공공 프로그램의 계산 결과와 비교하여 검증하였다. 사례 연구 조건을 가상의 심층처분장에서의 방사성 핵종 이동에 대한 이전 연구를 통해 작성하였다. 작성된 코드는 사례 연구에서 생물권의 하천으로 유출되는 핵종의 이동량을 계산하였다. 이전 연구에서는 가상의 처분장에서 모암까지의 방사성핵종의 이동만을 보여주었기 때문에, 이 코드는 모든 경로를 지나가는 방사성 핵종의 전체적인 이동을 파악하는데 도움이 될 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.60-65
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• 2013

본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제11권1호
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• pp.13-23
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• 2008

연안해역의 부영양화, 빈산수괴 형성 그리고 유해적조류 출현과 같은 수질오염은 하계 담수의 대량유입에 의해 빈번하게 발생한다. 따라서 연안해역의 수질오염 현상을 정확히 예측하기 위해서는 담수가 해수유동에 의해 이송-확산되어 해역수질 및 생태계에 미치는 영향범위에 대한 예측 및 분석기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 GUI(Graphic User Interface)를 이용하여 연안해역 해수유동과 담수 확산을 쉽게 예측하고, 그 결과를 효과적으로 검토할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 3차원 유한요소모형을 사용하여 조석에 의한 해수유동을 계산하였고, 담수 확산 계산에는 통계학적인 개념을 이용하여 담수 입자의 운동을 묘사하는 2차원 Random-Walk 모형을 사용하였다. 개발된 시스템을 이용하여 목포해역의 2차원 조류 분포와 담수 확산을 모의하였다. 사용한 입자추적모형의 검증을 위해 다른 이송확산 수치해석 방법에 의한 결과 및 1, 2차원 해석해와 비교하였다. 본 연구에서 개발한 예측시스템은 GUI 환경에서 작동되므로 누구나 쉽게 자료의 입력 및 수정이 가능하며, 계산된 모형결과를 그래픽을 이용해 효과적으로 가시화 하여 계산결과를 누구나 쉽고 정확하게 볼 수 있다. 따라서 본 시스템을 이용하여 연안해역으로 유입되는 담수의 확산 범위를 수시로 예측하여 신속하게 대책을 수립한다면, 오염된 담수유입으로 인한 인근해역의 환경피해를 줄일 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.119-133
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• 2021

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.