본 논문에서는 지수생존 모형의 형태들로써 단순 지수모형, 변환 점 지수모형과 유한 혼합 지수모형 등 세 가지 모형을 소개한다. 이러한 모형들 중에서, 최적의 모형을 찾기 위하여 Gelfand와 Ghosh(1998)의 방법을 이용한 모형 선택 방법을 제안한다. 이때, 계산상의 어려움을 피하기 위하여 자료 확장 기법(Tanner와 Wong, 1987)과 깁스 샘플러(Gelfand와 Smith, 1990)를 사용하였다. 제안된 베이지안 방법을 설명하기 위하여 모의 실험 자료와Stangl의 항 우울제 자료에 적용한다. 모형 선택 방법은 사전 분포와 모형 선택 기준의 가중치에 민감하지 않다는 것을 제한된 우리의 실험으로 알 수 있었다.
지수 상향 추종은 시장수익률을 좇는 지수 추종에 기반을 두고 지수 이상의 수익을 내기 위한 목적함수를 최적화시키는 문제이다. 큰 거래비용과 비유동성 등의 문제를 피하기 위하여 지수 편입종목들 중 일부만을 선택하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 사용하였다. 기존의 지수 상향 추종 방법들은 테스트하는 모든 구간에서 하나의 목적함수만을 가지고 최적의 포트폴리오를 찾고자 하였으나 변동성이 큰 금융시장에서 항상 잘 통하는 궁극의 전략을 찾고자 하는 것은 불가능에 가깝다. 또한, 시간에 따라 통계적 특성이 크게 변하는 금융시장의 특성 상 학습 데이터에 대한 목적함수를 최적화시키는 것 이상으로 일반화 성능을 향상시키는 것이 중요하지만 기존의 방법들은 이를 위한 직접적인 논의가 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문은 여러 목적함수들을 조합하여 포트폴리오를 구성하는 앙상블 학습과 학습 데이터에 대한 목적함수 이외의 다른 기준을 적용하여 포트폴리오를 선택할 수 있는 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘을 제안한다. S&P500 지수를 사용한 실험에서 제안한 방법은 지수와 기존 방법들보다 27% 이상 높은 Sharpe ratio를 보이며 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘과 앙상블 학습이 지수 상향 포트폴리오를 선택하는데 효과가 있음을 보여준다.
본 연구는 확장된 합리적 행동이론(ETRA)을 이용하여 주식투자 시 자본시장심리지수를 기반으로 한 어플리케이션의 선택행동에 영향을 끼치는 요인들과 투자자의 휴리스틱과의 관계를 알아보는데 있다. 연구자는 개별 투자자의 휴리스틱이 선택행동에 영향을 미칠 것으로 추정하고 대표성 휴리스틱, 가용성 휴리스틱, 감정 휴리스틱을 측정하여 선택행동에 영향을 미치는 매개변수로 분석을 하였다. 연구모델의 경로계수 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 독립변수인 투자기회확장 그리고 매개변수인 휴리스틱 중 대표성 휴리스틱이 행동의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 행동의도가 종속변수인 선택행동에 영향을 미치고 매개변수인 가용성 휴리스틱이 선택행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구모형에서 대표성 휴리스틱에 영향을 주는 독립변수는 혁신적 성향, 투자기회확장, 사용비용, 그리고 인지된 효익이며 반면에 가용성 휴리스틱에 영향을 주는 독립변수는 혁신적 성향과 투자기회확장으로 밝혀졌다. 매개효과 검증결과에 의하면 서비스다양성은 선택행동에 영향을 미치는데 휴리스틱의 매개효과가 없고 직접효과만 있는 것으로 밝혀졌다. 반면에 투자기회확장은 선택행동에 미치는 직접효과는 통계적으로 유의하지 않고 매개변수 휴리스틱의 간접효과 값이 0.217이고 통계적으로 유의하여 매개효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 휴리스틱의 매개효과를 개별적으로 확인한 결과 첫째, 대표성 휴리스틱은 매개효과를 통한 간접효과가 없는 것으로 확인되었다. 둘째, 가용성 휴리스틱은 매개효과의 크기가 0.1360이고 경로계수가 통계적으로 유의하게 나타나 매개효과를 통한 간접효과가 있다는 것을 확인하였다. 따라서 독립변수 투자기회확장은 시장 심리지수를 기반으로 한 어플리케이션에 대한 선택행동에 영향을 미치는데 직접적으로 영향을 미치지 않고 투자자의 가용성 휴리스틱이 매개가 되어 간접적으로 선택행동에 영향을 나타내는 것을 실증적으로 확인하였다.
최근 초분광영상의 활용 연구사례와 다양한 분광지수들의 개발과 평가가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 식생원격탐사 분야에서는 식생의 스트레스와 활력에 대한 지표로 식생지수가 사용되며 일반적으로 NIR과 red 파장대의 두 개 혹은 이상의 분광밴드를 선택적으로 사용하고 있다. 항공 초분광영상은 좁고 연속적인 수많은 밴드를 가지기 때문에 식생지수를 위한 밴드선택에 혼돈을 야기할 수 있다. 만약 식생지수를 개발하는 과정에서 사용된 밴드와 항공기를 이용해 취득한 센서의 밴드정보와 동일하지 않다면, 탐지 대상의 광학특성에 대한 설명력이 높은 적절한 밴드를 선택하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 NIR과 red 파장영역에 속하는 4개의 후보밴드를 선택하고 이들의 조합으로 계산된 NDVI(normalized difference vegetation index)와 MSRI(modified simple ratio index)를 산출하였다. 산출된 식생지수들에 대해서 각 지수들의 변이를 살펴보기 위해 변화탐지 기법의 차연산(image differencing)을 이용하였다. 또한 보다 직접적인 분석을 위해서 분광미분(spectral derivative)을 통하여 임상도로 구분되는 식생의 종류별 분광특성을 가장 잘 설명할 수 있는 밴드를 확인하였다. 연구 결과로 후보밴드들 중에서 red #3(680.2nm)와 NIR #2(801.7nm)가 수림에 영향을 적게 받고 밴드의 변동이 적은 적절한 밴드로 선택할 수 있었다.
본 논문에서는 시간영역 및 주파수영역 성능지수와 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 이용한 자기부상 RGV(Rail-Guided Vehicle)의 최적 PID 제어기 설계 기법을 제안한다. 일반적으로 RGV에 적용되는 흡인식 자기부상시스템은 시스템 자체의 불안정성을 내포하고 있으며, 오버슈트 및 정착시간을 고려한 설계가 요구되기 때문에 기존의 성능지수함수로는 원하는 성능을 얻기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 먼저 PID 제어기 설계에 사용되는 성능지수함수를 분석하고, 자기부상 RGV에 적합한 시간영역 및 주파수영역 성능을 고려한 새로운 성능지수 함수를 제안하였다. 또한, 클론선택 최적화기법을 적용하여 성능이 향상된 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 알고리즘과 성능지수함수의 성능을 평가하기 위하여 단순 유전자 알고리즘과 기존의 군집 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 비교 시뮬레이션을 하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 최적화 기법들에 비해 자기부상 RGV의 최적 제어기 설계에 더 효과적임을 시뮬레이션을 통해 보였다.
본 논문은 고속 지수 선택기를 이용한 여분 부동 소수점 이진수의 제산/스퀘어-루트 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 제산/스퀘어-루트는 처리 속도 25㎒를 갖는 여분 이진수의 가산 방식을 사용하여 올림수 지연을 제거함으로써 비트 크기에 관계없이 일정한 시간으로 가산을 수행한다. 각각의 반복 단계에 널리 사용된 제산과 스퀘어-루트에 대해 16-비트 VLSI 회로를 설계하였다. 이것은 매번 16개 클럭마다 시프트된 이진수를 여분 가산하여 제산 및 스퀘어-루트를 실행한다. 또한 이 회로는 비복원 방법을 사용하여 지수 비트를 얻는다. 지수 선택 논리의 간단한 회로를 구현하기 위하여 나머지 비트의 주요 세 자리를 사용하였다. 결과적으로, 이 회로의 성능은 새로운 지수 선택 가산 논리를 적용하여 지수 결정 영역을 병렬 처리함으로써 한층 더 연산 처리 속도를 높인 것이다. 이전에 동일한 알고리즘을 사용하여 제안된 설계보다 13% 빠른 속도 증가를 보였다.
곡면 배열 센서는 빔의 지향 방위에 따라 부 배열이 구성된다. 여기서 부 배열의 센서 선택 방법에 따라 곡면 배열 센서의 성능이 달라질 수 있다. 또한, 곡면 배열 센 서는 형상의 특성으로 인해 빔 지향 방위에 따라 부 배열의 형상이 달라진다. 따라서 빔 지향 방위에 따라 지향지수, 빔 폭 등의 성능이 달라진다. 그러므로 센서 선택 방법을 선택할 때, 빔 지향 방위에 따라 달라지는 지향지수, 빔폭 등의 성능을 고려해야 한다. 본 논문에서는 각 단일 센서의 위치 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법과 센서 빔의 지향 벡터가 기준인 부 배열을 선택하는 방법을 사용하였다. 두 가지 방법에 대해 빔 지향 방위별 지향지수와 수평 및 수직 빔 폭의 평균과 분산을 비교 분석하였다. 또한, 두 방법에서 사용되는 센서 수를 고정 하여 비교 분석하였다. 센서 수를 고정하지 않았을 때는 센서 빔의 지향 벡터 기준 방법의 성능이 대부분 높았으나 수직 빔 폭의 성능은 낮거나 비슷하였다. 하지만 센서 수를 고정하였을 경우, 두 방법 모두 성능은 비슷하나 지향 방위별 성능 분산은 줄어들었다.
본 연구는 우리나라의 실제 일별 주식수익률 자료를 이용한 시뮬레이션을 통해 우리나라 주식시장에 가장 적합한 사건연구방법론을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 1980년에서부터 1995년까지 우리나라 주식시장에 상장된 675개 주식을 대상으로 무작위 복원추출 방법에 의해 50개의 개별주식으로 구성된 250개 표본을 선정하였다. 이들 250개 표본을 이용하여 시뮬레이션 기법에 의해 다양한 사건연구 모형의 통계적 오류와 검정력에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였다. 시뮬레이션 실험 결과에 의하면, 먼저 사건일을 정확히 포착할 수 있는 경우에는 산업별주가지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 우수한 사건연구방법으로 나타났다. 한편, 사건일을 정확하게 포착할 수 없는 경우에는, 동일가중지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 적합한 모형으로 나타났다. 그리고, 사건일 집중현상으로 인한 제1종 오류를 감소시키는 데에는 개별주식의 초과수익률 간의 횡단면 독립성을 가정한 검정법보다는 횡단면 중속성을 조정한 검정법을 사용하는 것이 더욱 효과적이다.
본 연구는 안양천 유역의 물순환 건전화를 위한 최종 대안을 제시하기 위해 비용효과분석을 수행하였다. 이중 편익산정은 진술선호기법 중 하나인 실험선택법(Choice Experiments, CE)과 대안의 평가지수(Alternative Evaluation Index, AEI)를 결합하여 수행하였다. 실험선택법은 지역별로 다양한 속성을 보이는 안양천 유역을 잠재적 위험도와 지리적 특성을 바탕으로 6개 지역으로 나누어 설문과 분석을 수행하였다. NB > 0 이상인 대안들은 공학적, 경제적으로 매우 우수한 대안이므로 실행을 적극 검토할 필요가 있다.
본 논문에서는 주파수 비선택적 느린 나카가미 m분포의 패이딩올 겪는 MPSK신호의 L-차 선택성 다이버시티에 대한 심벌 오류 확률을 정확한 수식으로 유도한다. 나카가미 페이당 지수 m이 정수일 경우 선택성 다이버시티 합성 기법을 적용시킨 MPSK 선호의 심벌 오류 확률을 유한급수의 형태로 나타낸다. 유도 과정에서 수신신호의 확률 밀도 함수에 대한 새로운 전개가 소개되고 있으며 다양한 수학적 기법을 응용한다. 유도된 수식으로부터 변조 지수 m이 1인 경우 레일리 페이딩 채널에서의 오류 확률이 됨을 확인한다. 다이버시티의 가짓수 L과 페이딩 변조 지수 m을 변화시켜가면서 성능을 분석하여 다이버시티 차수가 증가함에 따라 오류 확률이 감소함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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