• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.952-960
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• 2000

본 논문에서는 퍼지 자동회귀 이동평균 (Fuzzy Auto-Regressive Moving Average, FARMA)제어기를 전력계통의 비선형 2기 5모선 (Two Machine - Five Bus)모형의 주파수 안정화에 적용한 결과를 제시한다 퍼지 자동회귀 이동 평균 제어기는 기존의 전문가에 의존하였던 퍼지제어 규칙을 실시간으로 형성해 나가는 구조이다. 복잡성, 비선형성 등 전력계통의 일반적인 특징들을 기술하고, 그 특징을 표현할 수 있는 비선형 2기5모선 모형을 제시한다. 제시된 모형을 바탕으로 기존 제어 방식과의 성능 비교를 실시하였고, 이를 통하여 FARMA 제어기의 우수성을 확인하였다.

• 기계저널
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• 제28권2호
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• pp.169-174
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• 1988

신호처리 및 해석에 대한 교육효과를 증대시키기 위해서는 응용사례의 발굴, 프로젝트 개발, P C를 이용한 그래픽스 교육도 이루어져야 하며, 스펙트럼 분석기술 이외에 시간영역 파라미터 모형에 의한 신호해석기법〔예를 들어 자동회귀-이동평균(ARMA)등의 시계열 모형화〕도 최근 에는 실시간 응용의 가능성이 높아지는 추세에 있으므로 PC를 이용한 신호처리 및 해석 교육에 반영하는 것이 바람직하다.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권2호
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• pp.85-94
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• 1994

The cutting mechanism of ultrasonic vibration machining is characterized as two phases, that is, an impact at the cutting edge and a reduction of cutting force due to non-contact interval between tool and workpiece. In this paper, in order to identify cutting dynamics of a system with ultrasonically vibrated cutting tool, an ARMA modeling is performed on experimental cutting force signals which have a dominant effect on cutting dynamics. The aim of this study is, through Dynamic Date System methodology, to find the inherent characteristics of an ultrasonic vibration cutting process by considering natural frequency and damping coefficient. Surface roughness and stability of cutting process under ultrasonic vibration are also considered

• 경영과학
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• 제1권
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• pp.68-80
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• 1984

Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법이다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 Box-Jenkins Package가 개발되었으며 여기서는 KAIST 전산 개발 센터에 설치된 Package를 소개하고 그 사용예를 보였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제1권2호
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• pp.1-15
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• 1997

본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.255-263
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• 2024

GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.