• 재무관리연구
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• 제9권2호
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• pp.343-367
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• 1992

이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.532-542
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• 2018

자기부상열차는 비접촉자기부상과 안내 및 추진 시스템을 이용하므로 안전한 고속주행이 가능할 뿐만 아니라 진동이 적으므로 주행안정성에도 탁월하다. 최근 우리나라도 자기부상열차개발을 국가성장산업으로 지정하면서 자기부상열차의 시범제작과 시범운행을 시도하였으며 이에 대한 연구와 투자가 진행되고 있다. 본 연구는 고속주행으로 발생하는 각 모듈의 동적 응답의 상호관계를 분석하는 것이 연구목적이므로 주행속도, 노면조도, 현가장치의 물성치, 교량거더의 강성비 등 동적효과에 영향을 주는 주요변수들의 변화에 따라 동적응답들의 상호관계를 연구범위로 선택하였다. 따라서 콘크리트 박스거더교를 교량모델로 선택하였고 국내 생산중인 부상열차와 레일형식을 각각 이동열차하중과 가이드웨이 해석모델로 선택하였다. 해석결과 처짐 제한을 2000분의 L로 제시한 단면을 가진 자기부상열차용 교량의 고유진동수는 일반교량에 비해 높다는 것을 알 수 있다. 일반교량구조에서와 같이 자기부상열차용 철도교도 이동속도에 따른 거더의 동적응답은 속도에 비례하여 크게 증가함을 알 수 있다. 설계기준은 이동속도와 관계없이 10%의 충격계수로 동적효과를 나타내므로 설계기준의 값과 적용범위는 검증이 요구된다. 거더의 동적응답은 시속 240km/h에서 극대 값을 가지며 이후 속도증가에 따라 비례하여 증가함을 알 수 있다. 본 연구의 해석결과들은 자기부상열차용 철도교 설계에 적용할 수 있으며 설계기준을 확인하거나 검증할 때 기본 자료를 제공해 줄 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.9-11
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• 2017

비디오 시퀀스에서 3D 모델을 복원하기 위해서는 기하 모델 추정이 용이한 프레임을 선택해야 한다. 본 논문에서는 안정 장치 도움을 받는 전문 비디오가 아닌 일반 비디오에서 고품질의 프레임을 손쉽게 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 optical flow 기반 매칭 분석, 프레임 간 적당한 기준선 거리 판단, 비디오 내에서 빠른 탐색을 위한 고속 도약, 두 프레임 간의 호모그래피와 기본 행렬에 대한 GRIC 점수, 모션 블러 프레임 제거 방법 모두를 결합한다. 실내 공간에 촬영된 비디오를 이용한 실험을 통해, 우리의 방법이 모션 블러와 저하 움직임이 있는 상황에서 더 강건하게 3D point cloud 를 생성하는 것을 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.306-308
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• 2002

원자로냉각재계통(Reactor Coolant System) 및 사용 후 저장조정화계통(Spent Fuel Pool Purification System)에는 양ㆍ음이온 교환수지가 충진된 혼상 이온교환수지탑을 설치하여 계통수에 존재하는 방사성 핵종을 제거하고 있으며, 정화율을 나타내는 제염계수(Decontamination Factor)가 특정값 이하이면 수지를 교체하고 있다. 그러나 특정 핵종에 대한 제염계수가 수지 사용기간에 관계없이 기준값 이하로 나타나고 있고, 수지탑의 성능을 예측하고 있지 못하는 실정이다. 원자력발전소 1차 계통에 설치되어 불순물을 제거하는 이온교환 수지탑에 대한 연속화학평형모델에 적용한 결과 수지탑에서 이온 용출은 수지에 대한 이온 선택도 순서와 동일하고 냉각재계통에는 붕산이 주성분이므로 음이온수지에서 붕산이 가장 먼저 누출된다. 그리고 붕산으로 포화된 음이온수지의 음이온 불순물 제거능력은 저하되지 않으며, 리튬으로 포화된 양이온수지의 양이온 불순물 제거능력은 저하된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.583-590
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• 1999

본 연구에서는 컴포넌트의 획득시점에서 객체지향 컴포넌트의 재사용 가능성을 능동적으로 결정할수 객체지향 컴포넌트의 재사용성 결정 모델을 제안한다. 먼저 제안된 모델은 객체지향 컴포넌트의 재사용 결정을 위한 속성들을 선택한다,다음으로 여러 연구들에서 제시된 객체지향 클래스의 품질척도들과 품질 분류기준들에 근거하여 실제 재사용주인 컴포넌트들에서 재사용 정보를 추출한다. 마지막으로 러프집합을 이용하여 추출된 정보에서 객체지향 컴포넌트의 재사용 결정알고리즘을 생성한다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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• pp.27.2-27.2
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• 2009

SLR (Satellite Laser Ranging) 데이터의 높은 거리측정 정밀도는 위성 추적 시스템의 검증 및 보정, 위성의 정밀궤도결정, 지구와 관련된 물리 상수 및 모델 검증, 우주파편과 같은 우주물체의 추적 및 감시 등에 활용이 가능하다. 특히 위성의 정밀궤도결정에 SLR 데이터를 활용하는 것은 고정밀 지구관측 위성 및 독자적인 항법 시스템 운영에 필수적인 부분이다. SLR 시스템은 위성 관측 가능 시간 및 지역이 한정되어 있기 때문에 정밀궤도 결정에 활용하는 것이 쉽지 않다. 따라서 이 연구에서는 SLR 데이터를 사용하기 위한 효율적인 정밀궤도결정 전략에 대해서 알아보았다. 동역학 및 관측 모델, 지상국의 개수, 초기 궤도 오차, 필터링 방법, 고도각에 따른 관측 데이터 선택 등의 기준을 선정하고 각각의 경우에 대해 정밀궤도결정을 수행하고 결과를 분석하였다. 정밀궤도결정 테스트를 위해서는 YLPODS (Yonsei Laser-ranging Precision Orbit Determination System)과 SLR정규점 (Normal Point) 데이터를 사용하였다. 이를 통해서 SLR 데이터를 사용하기 위한 효율적인 정밀궤도결정 전략에 대해 고찰해보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2002

본 논문에서는 적응적 정규화 자연기울기 학습법과 자연 프루닝(pruning) 방법의 결합을 통하여 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하고자 한다. 먼저 적응적 정규화 자연기울기 학습을 통하여 신경망의 가중치를 최적화 시키고, 자연 프루닝에 의하여 신경망의 구조를 단순화 시킨다. 이러한 모델들 중 최적의 모델은 베이시안 정보 기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하는 방법을 제안한다 벤치마크 (benchmark) 데이터로 제안하는 방법과 유클리디안(Euclidean) 거리에 기반한 결합 방법과 자연 프루닝만을 적용한 방법을 비교함으로써 우수성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.103-111
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• 2005

프로그램의 재사용은 수정한 후 재사용하는 화이트박스 재사용과 수정없이 재사용하는 블랙박스 재사용으로 나눌 수 있다. 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 방법론에서의 컴포넌트는 블랙박스 재사용 형태를 띤다. 클래스와 컴포넌트는 절차적인 특성과 객체지향적인 특성을 모두 가지고 있으므로 이를 고려하여 재사용성을 측정해야 한다. 이 논문에서는 컴포넌트의 재사용성 측정 모델과 측정 기준을 제안한다. 제안된 모델을 사용하여 측정된 컴포넌트는 재사용 정도를 측정하여 재사용성이 높은 컴포넌트를 선택할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.249-250
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• 2022

최근 API Call을 기반으로 하는 악성코드 탐지 및 분류에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 API Call 기반의 데이터는 방대한 양과 다양한 차원의 특성으로 인해 분석과 학습 모델 구축 측면에서 비효율적인 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 방대한 API Call 정보를 포함하고 있는 CICAndMal2020 데이터 세트를 대상으로 기존의 특성 선택 기법이 아닌 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용하여 차원을 대폭 축소 시킨 후 머신러닝 기법을 적용하여 분류를 시도하였다. 실험 결과 전체 9,503개의 특성을 25개의 주성분(전체 대비 약 0.26% 수준)으로 축소시키고 다중 분류 기준 약 84%의 정확도를 나타냈다. 결과적으로 기존 연구에서의 탐지 모델 대비 정확도, F1-score 등의 성능 향상은 물론 차원 축소 측면에서 매우 향상된 결과를 달성하였다.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.113-122
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• 2002

본 연구에서는 멀티미디어와 네트워크를 중심으로 변화하고 있는 교육환경에서, 온라인교육을 위한 학습이론과 멀티미디어 표현기법을 선택하는 과정을 도울 수 있는 방법에 대하여 고찰하였다. 진행은 객관주의와 구성주의, 두가지 교육이론의 고찰과 멀티미디어표현의 특성분석을 통하여 가이드라인을 제시하고 이를 CAI 각 형태에 적용하는 방법으로 이루어졌다. 객관주의와 구성주의는 CAI의 기초 환경구성의 토대가 되며, 객관주의는 고정적, 순차적, 구조적, 수동적인 학습에, 구성주의는 자율적, 선택적, 비구조적, 능동적인 학습에 적합한 것으로 나타났다. 그리고, CAI에 활용되는 멀티미디어요소의 표현을 위한 기준을 선정하기 위한 요소로는 미디어의 특성, 학습자의 특성(인지모델, 숙련도, 수용성), 그리고 컨텐츠의 특성을 고려하였다. 이 과정에서 선정된 기준을 바탕으로 현재 활용되고 있는 CAI의 6가지 형태에 대하여 이를 구성하는데 가장 적합한 교육이론, 효과적인 미디어, 학습자 수준, 학습컨텐츠의 종류 및 특성을 분류하였다.