• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.219-228
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• 2004

오차항의 분포가 정규분포에 따르지 않는 비선형 시계열인 ARCH모형의 예측구간을 설정하는데 붓스트랩 방법과 근사적 방법간의 포함비율에 대한 정확성을 비교한다. 이 때 모형에서 모수를 추정하는 방법으로서는 분포에 대한 가정을 필요로 하지 않는 quasi-score 추정함수를 이용한 추정 법과 로버스트 추정 함수인 M quasi-score 추정 함수를 이용한 추정법을 사용한다. 추정된 모수를 이용하여 예측구간의 정확성을 비교하고 마지막으로 소비자 물가지수 자료를 이용하여 실제 예측구간을 구하는데 적용한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.163-171
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• 2009

수문시계열 분석과 예측을 위하여 통상적으로 기존의 선형적인 모형들을 이용하여 왔다. 그러나 최근 자연현상이나 수문시계열의 패턴 그리고 변동성에 비선형구조가 존재하고 있다는 것이 입증되고 있다. 따라서 기존의 선형적인 방법들에 의한 시계열분석이나 예측은 비선형 시스템에 대해서 적절하지 않을 것이다. 최근, 시계열의 비선형성 구조를 판단하기 위해 카오스 이론을 토대로 한 상관적분으로부터 BDS(Brock-Dechert-Scheinkman) 통계 기법이 유도되었다. BDS 통계는 시스템의 비선형구조와 무작위성 구조를 구별하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다. 또한 DVS(Deterministic Versus Stochastic) 알고리즘은 카오스와 추계학적 시스템을 구별하고 예측하는데 주로 이용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 DVS 알고리즘에 의해 시계열의 비선형성을 판별할 수 있음을 보이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 시계열과 수문학적 시계열들의 비선형성을 검사하고자 한다. ARMA 모형과 TAR(Threshold autoregressive) 모형으로부터로 발생시킨 추계학적 시계열, 미국 유타주 GSL 체적자료, 미국 플로리다 주 St. Johns 강 Cocoa 지점의 유출량 자료, 소양강 댐 일 유입량 자료 등의 수문시계열에 대해 비선형성 분석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 분석결과 BDS 통계가 선형 및 비선형 시계열을 구분하는데 매우 강력한 도구임을 보였고, DVS 알고리즘 또한 시계열의 비선형성을 구별하는데 효과적으로 이용될 수 있음을 보였다.

• Composites Research
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• 제12권1호
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• pp.59-67
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• 1999

보강섬유의 굴곡을 가지는 일방향성 graphite/epoxy 복합재료의 비선형거동에 대하여 이론 및 실험을 통하여 고찰하였다. 해석모델에서 공액에너지밀도와 순차적 해석방법을 이용하여 보강섬유의 굴곡에 의한 재료적 비선형 특성 및 기하학적 비선형 특성을 모두 고려하였으며, 이를 이용하여 보강섬유의 굴곡정도에 따른 복합재료의 기계적 특성값의 변화 및 인장/압축 거동을 일정한 보강섬유의 굴곡을 가지는 모델, 재료의 중심에서 바깥쪽으로 갈수록 보강섬유의 굴곡이 점차 줄어드는 모델 그리고 재료의 일부분에만 보강섬유의 굴곡이 존재하는 모델에 대하여 예측하였다. 그리고 여러 굴곡 정도에 대한 일정한 보강섬유의 굴곡을 가지는 두꺼운 복합재료를 제작하고 인장/압축 실험을 수행하여 그 결과와 예측 결과를 비교하였다. 실험 결과는 예측 결과와 잘 일치하였으며, 보강섬유의 굴곡이 복합재료의 기계적 특성에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.9-11
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• 2016

최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권11호
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• pp.1187-1199
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• 2012

본 연구에서는 Wavelet Transform과 Support Vector Machine (SVM)을 결합한 Hybrid 상수도 수요량 예측 모형을 개발하였다. Wavelet Transform 방법을 활용하여 다양한 스케일이 존재하는 상수도 수요량 시계열을 분해하여 단순한 형태의 시계열로 변환하는데 이용하였으며, 비선형 예측모형인 SVM은 이들 단순화된 시계열을 예측하는데 활용하여 예측성능을 극대화시키는 방안을 수립하였다. 본 연구에서는 상수도 수요량 자료에서 내재되어 있는 주기의 특성과 비선형 예측모형의 장점을 서로 연계한 해석이 가능하였으며 시각적인 검토 및 모든 통계지표에서 개선된 예측결과를 확인할 수 있었다. 특히, 기존 ARIMA 모형 계열에서 나타나는 자기예측문제를 상당부분 개선한 결과를 보여줌으로서 실질적인 수요량 예측모형으로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제14권6호
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• pp.631-637
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• 2014

최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1998년도 제11회 학술강연회논문집
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• pp.4-4
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• 1998

고체 추진제의 비정상적인 연소 현상을 해석하여 연소 불안정을 예측하는 것은 추진시스템의 설계 시 매우 중요하다. 로켓의 비정상 연소 현상을 해석하기 위하여 많은 이론적 연구가 진행되어 왔다. 이론적인 해는 주로 선형 해석의 결과들로 정상 상태에서 발생하는 불안정 현상을 예측하는 데에는 적합하지만 비정상 현상을 설명하기에는 부족하다. 따라서 수치 기법을 이용한 비선형 해석이 수행되어 졌다. 기존의 비정상 연소에 관한 연구들은 일정한 물성치를 사용하고 추진제 내에서의 화학 반응과 복사 열전달 등을 무시하여 추진제의 특성을 단순화 시켜 비정상 해석을 수행하였다. 본 연구에서는 비정상 연소 현상에 대한 비선형 수치 해석을 하려한다. 실험에서 밝혀진 것과 같이 추진제의 물성치를 온도의 함수로 사용하고 응축영역으로의 복사 열전달을 고려하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.817-826
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• 2002

많은 학자들은 자료의 특성을 분석함으로써 장래를 예측하고자 끊임없이 노력하여 왔으며, 이는 아마도 확정론적 방법과 추계학적 방법으로 크게 대별할 수 있을 것이다. 그러나 예측을 하기 전에 먼저 자료의 특성을 파악하는 것은 모형 구축과 예측을 실행하는데 있어서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한 견지에서 최근 확정론적 방법으로 알려진 비선형 동역학적인 방법이 여러 분야에서 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 비선형 동역학 시스템을 해석하기 위하여 Poincare에 의해 제안된 기하학적 방법을 이용하여 기존에 알려진 자료들과 실제 수문자료에 대한 특성을 비교 분석하였으며 자료의 특성에 따른 예측가능성을 판정하였다. 즉, Poincare section을 통해 Poincare map을 구축함으로써 자료의 특성을 파악하여 자료의 선형, 비선형성 뿐만 아니라 자료가 어떤 모형에 적합한지를 판단할 수 있었다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.155-156
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• 2000

대기오염물질 중 오존은 대기성분 간의 화학반응에 의하여 광화학스모그를 형성하는 주요한 가스로서 지금까지 오존의 생성과 대기오염물질 및 기상과의 상관성을 이용한 오존 예측 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 국내에서는 회귀모형을 이용한 오존농도 예측(허정숙등, 1993), 신경회로망을 이용한 오존농도 예측(김용국 등, 1994), Wavelet Transform을 이용한 단기오존농도 예측(김신도, 1998)등이 있고, 국외에서는 단기 오존예측(Feister ＆ Balzer; 1991), 선형모델을 이용한 오존예측(Cox, Chu, 1992), 비선형모델을 이용한 오존예측(Peter et, 1995)등이 있다. (중략)

• 한국지진공학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.29-36
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• 2009

본 연구는 철근콘크리트 내부 보-기둥 접합부의 전단거동 예측에 관한 비선형 모델을 제안한 것이다. 보-기둥 접합부 패널존에서의 전단거동 모델을 위하여 면내전단 예측을 위한 연화트러스모델 이론을 수정한 이론을 적용하였다. 이로부터 접합부에서의 평형조건에 의한 등가 모멘트 및 회전 관계를 이용하여 접합부에서의 전단변형 관계를 접합부의 회전스프링의 특성관계로 변환하여 고려토록 하였다. 소개된 해석모델을 축력 및 전단을 받는 내부 철근콘크리트 보-기둥 접합부의 실험과 비교하였으며, 제시된 모델은 접합부에서의 전단력 뿐만 아니라 전단변형의 예측에도 유효한 것으로 판단되었다.