구간별 상수 구조를 가지는 관측값으로부터 변화점을 식별하기 위해 FLSA가 자주 사용되고 있다. FLSA는 총변동벌점을 이용하기 때문에 평균 수준이 단조성을 가지는 경우에는 변화점 식별에서의 일치성이 보장되지 않는다는 특징이 있다. ℓ1 추세필터는 오차제곱합과 기울기 차이에 대한 ℓ1 벌점의 합을 목적함수로 가지는 구간별 선형 구조 추정방법으로 구간별 선형 구조에서의 변화점을 식별하기 위해 활용할 수 있다. 한편, ℓ1 추세필터의 경우에도 총변동벌점을 이용하므로 FLSA와 마찬가지로 변화점 식별에 있어서 비일치성을 보일 것으로 예상할 수 있는데 이와 관련된 연구는 아직까지 많이 이루어져 있지 않다. 이 연구에서는 모의실험을 통해 구간별 선형 모형에서 변화점을 식별하기 위해 사용되는 ℓ1 추세필터의 비일치성에 대해 살펴본다.
교량의 설계 및 시공에 있어 적절한 설계하중을 산정하기 위해 차량의 하중을 측정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동하중에 대해 다축의 모멘트 영향선을 이용하여 시간에 따라 하중을 식별하는 알고리듬을 제안하였다. 또한 2개 이상의 하중을 식별하는 경우, 시간에 따른 하중 식별 결과가 심한 진동을 하기 때문에 밀도추정함수를 통해 최종 식별하중을 구하는 방법을 제안하였다. 단경간 판형교에 대한 수치예제를 수행하여 제안한 알고리듬 및 방법들을 검증하였다. 수치예제에서는 계측오차와 속도오차에 대한 오차분석을 수행하였다. 또한 제안된 알고리듬을 6m 길이의 강재 모형교량을 이용한 실내실험을 통해 재검증하였다. 속도와 하중의 종류에 따라 하중식별 능력이 달랐으나 개발한 알고리듬이 최대 10% 수준의 오차 내에서 하중을 식별할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 재정수입 및 지출 그리고 국민소득의 세 변수를 구조적 벡터자기회귀(Structural VAR) 모형에 대입하여 재정의 경기조절기능을 분석하고자 하는 시도에서 비롯하였다. 이를 위해 우선 교란항에 다양한 형태의 선험적 제약을 부여하여 재정승수를 추정한 후 그 결과를 제약식별로 비교 검토한다. 다음으로는 3-변수모형을 확장하여 외부경제로부터의 충격을 반영하는 변수를 추가한 4-변수 SVAR을 분석한다. 이는 다른 나라와 비교하여 우리나라 경제의 해외부문 의존도가 큰 것을 감안한 까닭이다. 1979년부터 2000년까지의 한국은행의 "조사통계월보" 자료를 이용하여 3-변수 SVAR을 실증분석한 결과에 따르면, 추정된 재정승수의 규모와 지속기간이 매우 작거나 짧을 뿐 아니라 추정값의 통계적 유의성도 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 또한 해외부문을 포함한 4-변수 SVAR 모형을 계산한 결과도, 추정된 재정승수의 통계적 유의성이 일부의 경우에서 다소 높아짐에도 불구하고, 3-변수 SVAR 모형의 결과와 대체적으로 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 해외부문으로부터의 외생적 충격의 고려 여부와는 상관없이 재정정책의 유효성이 우리나라에서는 통계적으로 유의한 수준에서 확인되지 않는 것으로 보인다. 하지만 이 결과를 받아들임에 있어 사용된 "조사통계월보" 자료 및 분석모형의 한계에 대해서도 고려하여야 할 것이다.
댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.
현재 대부분의 우리나라 증권회사들은 고객주문의 위탁매매와 자기 자신들의 상품거래인 자기 매매를 동시에 수행하고 있다. 즉 이중거래(dual trading)가 가능한 브로커(broker)의 역할을 수행하고 있다. 이러한 우리나라의 증권시장시장 미시구조를 잘 설명하려면 브로커의 존재를 포함하는 새로운 모형의 개발이 중요한 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 연구과제의 사전단계로 미국에서 발전된 브로커가 존재하는 전략적 거래모형들을 비교 분석해 보고 나아가서 우리나라 시장에 적합한 잠정적인 모형의 틀을 제시해 보고자 한다. 1990년 미국 시카고 선물시장에서 이중거래(dual trading)에 대한 규제조치를 신설한 이후 브로커가 존재하는 미시구조이론 모형 중에서 Sarkar의 모형(1995), Chakravarty의 모형(1994) 및 Chun, Oh, and Weller의 모형(1996)등 세 가지를 우리나라 증권시장의 미시구조적인 관점에서 평가해 본다. 우리나라의 브로커(증권회사)들이 정보거래자를 식별하고 그들을 주문정보를 이용하여 거래를 할 수 있다는 뜻에서 Sarkar(1995)의 모형이 어느 정도 적용타당성이 있다는 것과, 최근 온라인 주식거래 등으로 인한 우리나라 증권시장의 구조변화와 관련하여 Chun, Oh, and Welter의 모형(1996)의 적용타당성을 지적하였다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 앞으로의 연구 방향을 지적하였다.
In order to identify a transfer function model with noise, penalty function method has been widely used. In this method, estimation process for possible model parameters from low to higher order proceeds the model identification process. In this study, based on linear estimation method, a new approach unifying the estimation and the identification of ARMAX model is proposed. For the parameter estimation of a transfer function model with noise, linear estimation method by noise separation is suggested instead of nonlinear estimation method. The feasibility of the proposed model identification and estimation method is verified through simulations, namely by applying the method to time series model. In the case of time series model with noise, the proposed method successfully identifies the transfer function model with noise without going through model parameter identification process in advance. A new algorithm effectively achieving model identification and parameter estimation in unified frame has been proposed. This approach is different from the conventional method used for identification of ARMAX model which needs separate parameter estimation and model identification processes. The consistency and the accuracy of the proposed method has been verified through simulations.
표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.
FLSA는 총변동벌점을 이용해 구간별상수인 평균 구조를 구현하는 벌점모형으로 다중변화점 탐색을 위해 활용되고 있다. 한편, FLSA는 변화점 탐색에 있어서 점근적 일치성이 만족되지 않으므로 잡음의 크기가 0에 가깝게 수렴하는 경우에도 다수의 거짓 변화점이 식별될 수 있다는 단점이 있다. 이 연구에서는 이러한 FLSA의 문제점을 해결하기 위한 사후추론 방법으로 순열검정 방법을 제안한다. 단일변화점 모형과 관련된 순열검정 방법은 Antoch와 Hušková (2001)에 의해 제안된 바 있다. 이 연구에서는 Antoch와 Hušková (2001)의 검정절차를 확장하여 다중변화점 식별에 사용되는 FLSA와 결합함으로써 다중변화점 모형에 적용할 수 있는 순열검정절차를 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방법은 z-검정과 CUSUM 통계량의 극한분포에 기반을 둔 검정방법에 비해 전반적으로 우수하였으며 거짓 변화점의 식별에 유용함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 능동제어기의 최적 제어력을 산정하는 과정에서 추정된 응답을 사용하기 위하여 고층건물의 풍응답을 정확하게 추정하는 것이다. 응답 추정을 위하여 칼만필터를 사용하였으며, 진동대에 설치된 3층 축소모형 구조물을 사용하여 추정 정확도를 검증하였다. 사용된 모델의 시스템 행렬은 시스템 식별에 의해 얻어진 모드 정보를 바탕으로 구성되었다. 가속도 응답으로부터 추정된 변위는 변위계로 계측된 변위와 거의 일치하는 결과를 보였다. 마지막으로 태풍 무이파에 의해 가진된 실제 39층 건축물의 풍응답을 추정하였다.
변전소 구조물은 가스절연개폐기의 개폐로 유발되는 주기적인 충격하중을 받게 된다. 이러한 주기적인 충격하중은 구조물의 노후화 및 열화를 가속화하여 구조물의 일부 부재 혹은 전반적인 강성 감소를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 주기적인 충격하중이 구조물에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고, 손상 정도를 평가하는 방법을 선정하고자 한다. 따라서, 개략적인 손상 정도를 파악할 수 있는 효율적인 방법으로 인지되고 있는 시스템식별기법을 선정하였다. 선정된 기법에 대한 신뢰성을 검증하기 위해 3층 1경간 축소 모형을 대상으로 모의 손상실험 및 해석을 통해 모드형상 및 고유진동수를 산정하고 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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