• Title/Summary/Keyword: 열분석적 특성

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시계열(時系列) 자료(資料)와 재무관리(財務管理) 이론(理論)

  • Lee, Il-Gyun
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.11 no.1
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    • pp.1-29
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    • 1994
  • 재무관리의 모든 영역을 완벽하게 이해하기 위하여는 기업재무관리와 투자론을 비롯하여 금융산업 전체에 대한 연역적 방법에 의한 이론의 정립과 실증분석을 통한 이론의 정립이 관건이라 할 수 있다. 이 논문에서는 실증 분석을 수행함에 있어 우리나라에서 활발하게 논의가 진행되지 않는 시계열분석의 영역을 살펴보았다. 그것은 이와 같은 분야를 천착해 봄으로써 이 분야가 재무관리에 대한 통찰력과 현실 적합성의 판단력을 배양하는데 큰 공헌을 할 수 있으리라는 믿음 때문이다. 이 논의를 통하여 시계열 분석에 대한 활발한 연구가 진행되기를 기대하고 있다. 시계열 확률과정에 대한 재무관리이론을 연역적으로 도출하기는 용이하지 않다. 시계열 분석에서 제시되는 여러 방법론을 재무관리의 시계열에 적용하여 그 시계열의 성질과 특성을 파악하면 그것이 그대로 현실에 적용될 수 있을 것이다. 이러한 연구의 결과는 어떤 형태로든 연역적 방법에 의한 이론의 정립에 깊은 영향을 미칠 것이다. 뿐만 아니라 연속시간의 틀과 이시적(異時的) 양태하(樣態下)에서 많은 재무관리 모형들이 개발되고 있으며, 동태적 상황을 해명하는 의도에서 이 모형들이 연구되고 있는 만큼 시계열 분석은 이 분야에 직접적으로 이용될 수 있다. 시계열 분석에서 제시된 많은 모형들이 재무관리의 실증적 현상을 설명하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 현재 연역적으로 개발된 모형들이 설명할 수 없는 부분을 시계열 분석이 직접적으로 해명할 수 있는 능력을 확보하고 있음도 제시되었다. 증권의 현가모형(現價模型), 이자율의 기간구조, 효율적 시장가설도 주가의 변동성 등은 시계열 분석의 다양한 기법을 사용하여 검증되어야 하며, 이 경우 특히 분산의 추정방법을 여러 측면에서 개발해 야 할 것이다. 시계열 분석에서는 두개 또는 그 이상의 기법을 하나로 통합하는 방법이 있을 수 있다. ARIMA와 ARCH가 결합되는 것을 본 바 있다. 구조적(構造的) 변화(變化)(structural change)모형(模型)과 ARCH의 결합도 가능하다. 다른 분야로서는 변동성(變動性)에 관한 연구이다. 변동성(變動性)에 관한 연구는 variance bounds test에 한정된 감이 있으나 정보와 변동성의 관계가 중요시되고 있는 만큼 정보집합과 시계열 분석 기법의 결합은 변동성의 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 보인다. 따라서 정보집합의 형성에 따라 새로운 추정방법이 개발될 여지가 풍부하다.

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Nonlinear Forecasting of Daily Runoff Using Inverse Approach Method (가역접근법을 이용한 일유출량 자료의 비선형 예측)

  • Jeong, Dong Kug;Lee, Bae Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.1178-1182
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    • 2004
  • 시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.

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Analysis of Chaos Characterization and Forecasting of Daily Streamflow (일 유량 자료의 카오스 특성 및 예측)

  • Wang, W.J.;Yoo, Y.H.;Lee, M.J.;Bae, Y.H.;Kim, H.S.
    • 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.

열/플라즈마 산화를 이용한 그래핀 내산화 특성 연구

  • Lee, Byeong-Ju;Jeong, Gu-Hwan
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2010.02a
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    • pp.78-78
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    • 2010
  • 그래핀(Graphene)은 탄소원자가 육각형 벌집(honeycomb)구조로 빼곡히 채워진 2차원의 단원자 층으로 역학적 강도와 우수한 화학적/열적 안정성 및 흥미로운 전기 전도 특성을 가지고 있다. 이러한 그래핀의 우수한 특성으로 인하여 현재 기초연구뿐만 아니라 응용연구 등 많은 연구들이 진행되고 있다. 일반적으로 그래핀의 우수한 물리적 특성들은 그래핀의 층수, 모서리(edge)구조, 결함(defect), 불순물 등에 의해 크게 좌우되는 것으로 알려져 있다. 따라서 그래핀의 구조 및 결함정도를 자유로이 제어하고 그에 따르는 특성 변화를 관찰하는 것은 기초연구의 측면에서 뿐만 아니라 향후 그래핀 응용에 있어서도 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 그래핀의 내산화 특성을 연구하기 위하여, 그래핀을 열 및 플라즈마 산화 분위기에 노출시킨 후, Raman 분광법을 이용하여 광학적, 구조적 변화를 분석함으로써 그래핀의 내산화 특성에 대하여 조사하였다. 그래핀은 실리콘 웨이퍼에 전자빔증착법으로 니켈박막을 증착한 후 열화학증기증착법으로 합성하였으며, 메탄가스를 원료가스로 $900^{\circ}C$ 전후에서 합성하였다. 합성한 그래핀은 산화반응 시 기판의 영향을 제거하기 위하여 트렌치 구조의 기판 위에 전사(transfer)함으로써 공중에 떠있는 구조를 구현하였다. 열 산화의 경우, 합성한 그래핀을 대기분위기의 고온($500^{\circ}C$) 챔버에 넣고 처리시간에 따른 특성변화를 살펴보았다. 플라즈마 산화의 경우는 공기를 이용하여 직류플라즈마를 발생시킨 후 0.4 W의 낮은 플라즈마 파워를 이용하여 플라즈마 산화처리와 특성평가를 매회 반복하였다. 그래핀의 특성분석은 Raman분광기와 광학현미경, 원자힘현미경(AFM) 등을 이용하여 분석하였으며, 상기 결과들은 향후 산화환경에서의 그래핀 응용소자 개발에 유용할 것으로 예상된다.

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통계패키지에서의 시계열 분석방법의 비교연구

  • 김수화;김승희;조신섭
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.1 no.1
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    • pp.119-130
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    • 1994
  • 각종 통계패키지 내에 수용되어 있는 시계열 분석방법은 패키지의 특성이나 기능에 따라 다소 차이가 있다. 본 논문에서는 일반덕으로 많이 사용되고 있는 8종류의 통계패키지 (EXECUSTAT, MINITAB, RATS, SAS, SCA, S-PLUS, TSP)에서 시계열 분석이 어떻게 이루어지는지를 비교 검토하였다. 지수평활법과 ARIMA 모형에 의한 분석방법을 중심으로 비교하였으며, 아울러 사용자 관점에서 편리하고 보다 효율적인 패키지가 갖추어야 할 기능들을 제시하였다.

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Statistical Characteristics of Groundwater Level Time Series at Groundwater Monitoring Wells in Korea (국내 지하수 관측소의 지하수위 시계열자료의 통계적 특성)

  • Hwang, Chan-Ik;Hwang, Tae-Wong;Kim, Gyoo-Bum
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.287-287
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    • 2020
  • 2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.

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Analysis of long-term climate variability by extending hydrologic time series (수문 시계열 확장을 통한 장기 기후 변동성 분석)

  • Kim, Taereem;Kim, Hanbeen;Jung, Younghun;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.308-308
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    • 2019
  • 지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.

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A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets (유전자알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축)

  • Shin, Taeksoo;Han, Ingoo
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1999.06a
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

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A Study on the Characteristics of Heat Flux on the Floor in a Compartment Fire (화재실 화재에서 바닥면의 열유속 특성연구)

  • Kim, Sung-Chan;Ko, Gwon-Hyun
    • Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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    • 2010.10a
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    • pp.231-234
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    • 2010
  • 본 연구는 화재조건에 따른 화재실 바닥면에서의 열유속특성을 파악하기 위해 ISO-9705 표준화재실의 40% 축소모형공간에 대하여 화재실험을 수행하고 화재성상에 따른 열유속변화와 공간적 분포를 분석한다. 또한 모형실험에서 계측된 열유속을 Scaling Law를 적용하여 실규모 크기의 결과로 환산하고 이를 기존의 다른 연구결과와 비교분석함으로써 화재발생으로 인한 공간내 열유속의 축소법칙의 적용성을 파악하고자 한다. 실험에 사용된 연료는 천연가스, 메탄올, 에탄올, 헵탄, 톨로엔, 폴리스틸렌등이며 모형실험의 최대발열량은 450 kW 정도로 실규모로 환산시 약 4.4 MW이다. 실험결과 화재실바닥면의 열유속은 연층의 온도와 연료의 종류에 따라 차이를 보였으나 측정위치별 차이는 크지 않았으며 Scaling Law를 적용한 결과 화재실 상층부 온도가 약 $500{\sim}600^{\circ}C$ 정도에서 바닥면의 열유속은 약 $20kW/m^2$ 정도로 기존연구와 유사한 경향을 보였다. 본 연구는 화재공간 내 열유속 측정을 통해 전실화재로의 화재성장을 파악하고 화재실내부의 열적특성을 분석하기 위한 기초적인 자료를 제공하고자 한다.

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Thermo-Elastoplastic Analysis of Ni/Al$_2$O$_3$Heat-Resisting Functionally Graded Composites (Ni/Al$_2$O$_3$기능경사 내열복합재의 열-탄소성 해석)

  • 조진래;김병국;하대율
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.14 no.1
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    • pp.11-19
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    • 2001
  • 기능경사재(FGM)는 구성 물질의 체적분율(volume fraction)이 복합재 전체에 걸쳐 연속적 그리고 기능적으로 분포되어 있어, 기존의 이종물질 접합식(bi-material-type) 복합재보다 현저히 우수한 열기계적 특성을 가진다. 하지만, 기능경사 내열복합재의 열-탄소성 거동은 체적분율의 분포형태와 경사층이 차지하는 상대두께비에 따라 절대적으로 좌우된다. 본 연구는 기능경사 내열복합재의 열-탄소성 특성의 이들 두 설계인자에 대한 파라메트릭 FEM해석을 다룬 것이다. 열-탄소성 이론과 유한요소 근사화에 따라 연구용 2차원 FEM 프로그램을 개발하고, 대표적인 3층 구조의 2차원 기능경사 내열복합재의 열-탄소성 특성을 설계변수의 다양한 조합에 따라 분석하였다.

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