본 논문은 주식 시장 참가자들의 여러 기업 공시에 대한 다양한 지능적인 반응의 차이점과 거래 행동에 영향을 미치는 주요 정보를 분석하였다. 본 연구는 2000년01월부터 2012년 09월까지 코스닥 시장에 신규 상장을 된 기업과 3가지 공시를(무상증자, 유상증자, 신규 시설 투자) 한 기업들을 대상으로 하였다. 시장 참가자들이 무상증자와 유상증자 공시일 경우에 긍정적으로 반응하고 신규 시설 투자일 경우에 부정적으로 반응하다는 연구 결과가 나왔다. 시장 거래량은 긍정적인 사건 전에 급격히 증가하며 모든 그룹의 참가자들의 매수가 활발히 이루어진다. 부정적인 사건일 경우에 기관 참가자들만 활발한 매수 행동을 보여준다. 종합적으로, 기관들은 모멘텀 전략을 보여주며, 개인과 외국인들은 반대투자전략을 보여준다. 본 논문의 합축성도 논의했다.
과학기술위성2호는 2007년 12월에 발사될 예정이다. 이 위성의 주관측기는 DREAM으로서, 주요 임무는 지구 또는 대기로부터 발생되는 복사에너지를 라디오파 대역에서 관측하는 것이다. 이 외 과학기술위성2호는 과학기술 실험용기기로서 정밀디지탈 태양센서, 2중헤드 별센서 등이 탑재되며, 과학기술위성2호의 자세제어 및 모멘텀 덤핑용 과학기술실험용 탑재체로서 펄스형 플라즈마 추력기가 실린다. 본 논문에서는 관측기기 및 과학기술실험용 탑재체 등의 운용모드를 고려한 과학기술위성2호의 운용모드에 따른 전력의 수요예측에 대하여 연구하였고, 임무를 수행하는 동안 안정적인 전력을 공급하기위한 필요전력에 대하여 분석하였다.
CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(Outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 그러나 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 다양한 패턴으로 구성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 경우가 발생한다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결 강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 효과적인 패턴인식을 위해 다수 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하고 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도를 조정할 때 모멘텀(Momentum) 방법을 적용한다. 제안된 CP 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 개선된 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 학습 성능, 분류의 정확성 및 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
수리모형실험은 수로 내에서 장시간 파랑을 발생시킬 경우, 수로 내에 반사 파랑의 성분이 누적될 수 있어 상당한 계측 오차를 발생시킬 우려가 있어 수리모형실험 결과의 검증이 필요하다. 일반적으로 수리모형실험 결과의 검증을 위해서는 동일 실험을 무수히 반복하여 불확실성을 제거하거나 다양한 수리실험실에서 수리모형실험을 수행하고 결과를 분석하여 불확실성을 제거할 수 있다. 그러나 이는 엄청난 시간과 노력은 물론 막대한 실험비용이 소요되기 때문에 경제적으로 효용성이 매우 낮아 현실적으로 수행이 어렵다. 이에 비해 수치모형실험은 상대적으로 저렴한 비용으로 수행할 수 있으며, 다수의 실험을 수행하지 않아도 불확실성을 제거할 수 있어 수리모형실험의 검증에 효율적이다. 일반적으로 난류 거동을 동반하는 복잡한 구조물 주변의 흐름 해석에는 3차원 CFD 모형이 필요하다. 특히, 병렬연산이 가능한 CFD 모형을 활용하면 수리모형실험에서도 재현이 쉽지 않은 다양한 조건에 따른 복잡한 흐름을 해석할 수 있어 효용성이 점점 증가하고 있다. 그러나 복잡한 구조물이 존재하게 되면 구조물에 재현에 막대한 격자구조가 필요하여 현실적으로 적용이 쉽지 않다. 이에 대한 대안으로 복잡한 구조물을 비교적 큰 격자에서 재현할 수 있는 가상경계법을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상경계법은 Navier-Stokes 방정식에서 유체 내에 존재하는 고체를 모멘텀 이론으로 대체하여 고려하는 기법으로 수치모델링 수행 시 매질을 유체만으로 구성할 수 있어 안정적으로 적용할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 과업에서는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 3차원 CFD 모형인 OpenFOAM®기반으로 파랑해석에 필요한 경계조건을 계산할 수 있는 olaFlow를 활용하여 복잡한 구조물을 지나는 파랑해석을 수행하기 위해 가상경계법을 olaFlow에 도입한 수치 알고리즘을 개발하였다. 개발한 수치알고리즘을 활용하여 복잡한 구조를 수치모델에서 재현하였으며, 수치모델에 적용된 수치 알고리즘의 안정성에 대해 고찰하였다.
작동 고도에 따라 노즐 내부에서 박리유동이 발생 또는 미발생 하는 관통형 핀틀노즐의 추력의 특성을 파악하기 위해 수치적 연구를 수행하였다. 난류모델은 저 레이놀즈 수 $k-{\varepsilon}$ 모델과 압축성 보정 모델인 Sarkar 모델을 적용하여, 핀틀 노즐의 내부 유동장을 관찰하고 노즐 벽면에서의 압력을 실험데이터와 비교하였다. 작동고도가 높아질수록 외기의 압력은 낮아지므로 낮은 고도에서의 유동 박리는 사라지고 제트의 팽창은 커진다. 추력특성을 분석하기 위해 추력을 추력의 모멘텀항과 압력항으로 나누어 분석하였다. 고도가 높아질수록 저고도에서의 박리로 인해 감소된 압력회복이 증가하고, 추력의 압력항이 증가하여 추력과 추력계수는 증가한다. 고도 20 km 조건에서는 지상에 비해 추력과 추력계수가 약 9% 증가한다.
연소가스를 이용하여 압력비와 램 구조물의 형상에 따른 이차목 디퓨저의 성능 특성에 대한 수치적 연구를 수행하였다. 작동 조건인 압력비 75에서 램 구조물의 각도가 커짐에 따라 유동의 모멘텀 감소로 인해 진공실 압력이 상승하였다. 또한, 램 구조물의 반각 $15^{\circ}$, 폐색율 15%일 때, 디퓨저는 압력비 36과 37 사이에서 시동되었다. 이를 토대로 다양한 압력비와 램 구조물 형상에 따른 최적의 램 구조물 형상은 반각 $5{\sim}20^{\circ}$, 폐색율 15~40%로 판단된다.
고기동 위성은 영상획득수량 등의 주요 임무성능을 향상시킬 수 있는 진보된 위성으로, 특히 지구관측분야에서 그 수요가 꾸준히 증대되고 있다. 본 논문은 고-토크 리액션휠을 장착한 위성의 기동성능을 높일 수 있는 자세제어 기법을 연구한다. 크게 3가지의 서로 독립된 방법을 제안하며, 위성 자세제어 시스템에 따라 모든 방법을 적용하거나 1-2개 방법만 적용하는 것도 가능하다. 각 방법을 요약하면 다음과 같다. 첫 번째로, 기존 피드백 제어기에 피드포워드(자세명령) 입력을 추가한 피드포워드/피드백 제어기를 소개하고 그 장단점을 요약한다. 두 번째로, 리액션휠 클러스터의 토크/모멘텀 용량을 최대한 활용하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 마찰토크를 보상하는 토크기반 리액션휠 제어기법을 소개한다. 시뮬레이션을 통해 기존 피드백 제어기에 비해, 피드포워드/피드백 제어기를 적용 시 기동성이 향상됨을 확인하였다. 특히, 기동각이 클 때, 정착시간 감소가 두드러짐을 확인하였다.
본 논문은 천리안위성 2A호가 2018년도 12월 5일에 발사되고 태양전지판구동기의 초기운영을 수행하면서 획득된 텔레메트리를 통해 지상에서 개발하고 시험한 결과에 대한 우주검증 결과를 정리하였다. 특히, 전이궤도 이후 정지궤도에 진입하면서 태양전지판구동기의 위치 설정 로직과 open-loop 제어에 의한 누적오차 보상 로직에 대한 결과를 검증하고 정상 운영이 되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 설계 단계에서 확인되지 못했던 정지궤도 대비 태양의 위치가 시간에 따라 주기적인 오프셋이 있음을 발견하고 그에 적합한 보정 threshold 값을 설정하게 된 결과도 정리하였다.
자세제어 M&S(Modeling & Simulation)는 모델링 정밀도에 따라 간단한 자세제어 알고리즘 설계부터 실제 탑재 소프트웨어 검증까지 활용될 수 있다. 본 논문은 CMG 기반 위성 자세제어를 위한 M&S 소프트웨어를 소개한다. 개발된 소프트웨어는 크게 6자유도 모델링과 자세제어 알고리즘으로 나뉠 수 있다. 6자유도 모델링은 CMG 구동기 모델링과 우주환경 모델링(궤도외란/자세외란)을 포함한다. 자세제어 알고리즘은 CMG 모터속도 제어기(내부루프)부터 토크명령생성 및 스티어링 법칙(외부루프)을 포함한다. M&S는 하위 레벨인 CMG 모터제어부터 상위 레벨인 지구관측임무 수행까지 단계적으로 수행되며, 적용 레벨에 따라 3개 모듈로 나뉜다. 본 M&S 소프트웨어는 초기 자세제어 알고리즘 개발을 목표로 개발되었는데, 향후 상세한 위성체/구동기 모델링 및 우주환경 모델링을 반영해 점차 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
최근 코로나 19발생과 동시에 소셜 미디어의 투자자 정서가 증시 가격 움직임을 주도해 관심을 모으고 있다. 본 연구는 행동금융 이론 기반 빅 데이터 분석을 활용하여 소셜 미디어에서 추출한 정서가 중국 증시의 실시간 및 단기적 가격 모멘텀을 예측하는데 활용될 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, COVID-19와 관련 200만 건 이상의 시나 웨이보 빅 데이터를 키워드 방식으로 수집 및 분석하고 시간이 따른 영향력이 높은 감정 요인을 추출한다. 최종 결과 도출을 위해 다양한 지도 및 비지도 학습 모델을 다 각도에서 구현 및 성능평가를 비교 분석 후, BiLSTM mdoel이 최적의 결과를 낼 수 있음을 증명했다. 또한, 제안하는 기법을 통해 주가변동과 심리요인 간에도 비슷한 움직임을 보이고 있음을 제안했고 소셜미디어에서 추출한 공공분위기가 어느 정도 투자자들의 심리를 대변할 수 있고, 주식시장에 영향을 미칠 수 있는 특수행사에 몰두할 때 증시변동에 차이를 만들 수 있음을 증명했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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