• The Korean Journal of Financial Management
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• v.11 no.1
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• pp.73-96
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• 1994

본 연구는 비선형적 제반 특성을 종합적으로 반영하는 chaos모형을 우리나라의 종합 주가지수 수익률의 시계열 자료에 적용하여 주식 수익률의 비선형적 행태를 실증적으로 분석하였다. 실증분석의 결과, 종합 주가지수 수익률은 내재차원이 14이고, 상관차원이 5에서 6사이인 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 상관차원이 5에서 6사이라는 것은 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 주요 변수가 약 6개라는 것을 의미한다. 특히 리야푸노프 지수에 의한 분석 결과는 주별 및 일별 수익률에서 이들 값이 공히 양의 값에 수렴하고 있어 우리나라 주식 수익률은 이상한 끌개(strange attractor)를 갖는chaos적 행태를 보인다고 결론 지울 수 있다. 콜모고로프 엔트로피에 의한 분석 결과는 주별 수익률 및 일별 수익률의 경우에 모두 $0.25{\pm}0.05$의 유한한 값으로 나타나고 있으며, 또한 이들 일별 및 주별양 수익률이 유사한 값을 보이고 있어 서로 유사한 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알게되었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.21 no.1
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• pp.149-181
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• 2004

In this study we perform empirical tests using KOSPI return to investigate the existence of nonlinear characteristics in the generating process of stock returns. There are three categories in empirical tests; the test of nonlinear dependence, nonlinear stochastic process and nonlinear deterministic chaos. According to the analysis of nonlinearity, stock returns are not normally distributed but leptokurtic, and appear to have nonlinear dependence. And it's decided that the nonlinear structure of stock returns can not be completely explained using nonlinear stochastic models of ARCH-type. Nonlinear deterministic chaos system is the feedback system, which the past incidents influence the present, and it is the fractal structure with self-similarity and has the sensitive dependence on initial conditions. To summarize the results of chaos analysis for KOSPI return, it is the persistent time series, which is not IID and has long memory, takes biased random walk, and is estimated to be fractal distribution. Also correlation dimension, as the approximation of fractal dimension, converged stably within 3 and 4, and maximum Lyapunov exponent has positive value. This suggests that chaotic attractor and the sensitive dependence on initial conditions exist in stock returns. These results fit into the characteristics of chaos system. Therefore it's decided that the generating process of stock returns has nonlinear deterministic structure and follow chaotic process.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.14 no.3
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• pp.23-30
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• 2010

Seismic qualification (SQ) is required prior to the installation of safety related electrical cabinets in nuclear power plants (NPPs). Modal identification of the electrical equipment is one of the most significant steps to perform SQ, and is an essential process to construct a realistic analytical model. In this study, shaking table tests were conducted to identify a variation of the dynamic characteristics of a seismic monitoring system cabinet installed in NPPs according to the excitation level. Modal identification of the cabinet has been performed by a frequency domain decomposition method. The results of this study show that the dynamic properties of the cabinet are nonlinearly varied according to the excitation level and the specimen behaves significantly in a nonlinear manner under safe shutdown earthquake motion in Korea. The main sources of the nonlinear behavior of the specimen have been judged by friction forces and geometrical nonlinearity rather than material nonlinearity. The nonlinear variation of the dynamic characteristics of the electrical cabinet might be accepted as an important fact that should be considered during the SQ of safety related equipment.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.61-73
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• 1998

라우드스피커의 비선형 음향특성을 해석하기 위하여 라우드스피커 다이아프램의 비 선형특성을 실험적으로 분석하였다. 라우드스피커를 집중질량계로 모델링하고, 출력소음이 없을 때 적용이 가능한 하모닉 발란스법과 출력소음이 있을 때도 적용할 수 있는 통계적 방 법인 라그란지 배수법을 사용하여 비선형 매개변수를 규명하였다. 70Hz 이하의 주파수 영역 에서는 라그란지 배수법이 2차 하모닉 왜곡특성에서 상대적으로 좋은 결과를 보였으며, 3차 하모닉 왜곡특성에서는 하모닉 발란스법이 실험결과와 잘 일치하였다. 전압가진 및 전류 가 진실험을 통하여, 일반화된 주파수 응답함수를 유도하였고 하모닉 왜곡 및 상호변조 특성을 고찰하였다. 고차 주파수 응답특성은 라우드스피커 비선형 매개변수의 변동에 따른 다이아 프램의 비선형특성을 해석하는데 유용한 수단이 될 수 있음도 확인하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.516-520
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• 2011

본 논문에서는 먼저 흥인지문에 대해 상시진동실험을 수행하고, 그 데이터를 분석하여 흥인지문의 고유진동수, 모드, 감쇠비의 특성을 분석하였다. 그 결과로부터 흥인지문의 병진모드를 파악하였고, 병진모드에서 측정한 여러 기둥의 모드 상대크기와 위상이 동일함을 확인하였다. 저차 병진모드에서 모든 기둥이 같은 방향으로 강성을 발휘하기 때문에 각층의 강성을 합한 등가의 층강성을 가지는 2자유도의 동적강체해석모델을 제시하였다. 이 해석모델은 선형 범위 내에서 거동한다는 것으로 가정하여 층강성을 산정하였다. 실제 흥인지문의 접합부에는 부재간의 이음과 맞춤에 의한 마찰력이 작용한다. 접합부를 누르는 무거운 지붕하중에 의해 이 마찰력은 증가하게 되고, 이로써 횡하중에 저항하게 된다. 이러한 접합부에 강한 횡하중이 작용하게 되면, 접합부의 이완 및 마찰력의 저하 등으로 인하여 횡강성의 저하가 급격히 일어나는 비선형 특성을 갖게 된다. 이러한 흥인지문의 비선형적인 특성을 파악하기 위해 흥인지문 해석모델에 쿨롱 마찰력을 도입하여 비선형적인 해석모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.131-134
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• 1998

컴퓨터 시뮬레이션을 수행하는 대부분의 시스팀들이 모든 현상을 선형(Linear System)으로 인지하고 그 특성을 분석하여 모형화(Modeling)하고 있으나 실제의 사물현상은 비선형(Non-Linear)적인 특성을 갖고 있다. 이 논문에서는 비선형적인 현상을 설명하기 위한 해결책으로 제시되고 있는 Chaos의 개요와 그 특성을 정리하고, 카오스의 여러 특성을 관찰하기 위하여 몇 개의 카오스현상을 통합한 시스템의 개발에 대하여 기술하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.3
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• pp.236-243
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• 2019

Hydrologic time series has been analyzed and forecasted by using classical linear models. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. Daily streamflow series at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA showed an interesting result of a low dimensional, nonlinear dynamical system but daily inflow at Soyang reservoir, South Korea showed stochastic property. Based on the chaotic dynamical characteristic, DVS (deterministic versus stochastic) algorithm is used for short-term forecasting, as well as for exploring the properties of the system. In addition to the use of DVS algorithm, a neural network scheme for the forecasting of the daily streamflow series can be used and the two techniques are compared in this study. As a result, the daily streamflow which has chaotic property showed much more accurate result in short term forecasting than stochastic data.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.477-482
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• 2015

Linear regressions and evolutionary nonlinear regression based compensation techniques for the short-range prediction of wind speed are investigated. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS for wind speed prediction. The proposed method is compared to various linear regression methods for prediction of wind speed. Also, statistical analysis of distribution for UM elements for each method is executed. experiments are performed for KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.12
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• pp.2655-2663
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• 2011

Several algorithms have been developed to detect AF which rely either on the form of P waves or the based on the time frequency domain analysis of RR variability. However, locating the P wave fiducial point is very difficult because of the low amplitude of the P wave and the corruption by noise. Also, the time frequency domain analysis of RR variability has disadvantage to get the details of irregular RR interval rhythm. In this study, we describe an atrial fibrillation detection algorithm through non-linear analysis of irregular RR interval rhythm based on the variability, randomness and complexity. We employ a new statistical techniques root mean squares of successive differences(RMSSD), turning points ratio(TPR) and sample entropy(SpEn). The detection algorithm was tested using the optimal threshold on two databases, namely the MIT-BIH Atrial Fibrillation Database and the Arrhythmia Database. We have achieved a high sensitivity(Se:94.5%), specificity(Sp:96.2%) and Se(89.8%), Sp(89.62%) respectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.46-47
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• 2007

전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.