2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.
지각 오디오 부호화기는 신호의 지각적 중복성과 함께 지각에 무관한 성분들을 줄이기 위해 인간의 청각 특성인 마스킹 효과를 이용하여 부호화 과정에서 발생하는 양자화 잡음을 귀에 들리지 않는 수준 이하로 낮춘다. 이때 마스킹 하는 주체인 입력 신호의 특성이 들, 잡음 중 어떤 성분에 가까운지에 따라 주위의 작은 신호들을 마스킹하는 양이 달라지기 때문에 입력 신호의 특성을 알아내는 것은 지각 부호화기의 성능을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 낮은 복잡도로 구현 가능한 새로운 톤 성분 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 MPEG 심리음향 모델-II 비해 초월함수가 적게 사용되며 사용되는 연산도 단순하기 때문에 낮은 복잡도의 부호화기 구현에 적합하다. 제안한 알고리듬은 다양한 신호들에 대해 성능평가가 수행되었으며, DSP를 사용한 구현 결과 약 3 MIPS 정도로 구현 가능하였다.
본 논문에서는 복합재 팬 블레이드의 구조적 성능에 대한 근사 및 최적설계 기법을 제안하였다. 그리고 이들을 활용하여 복합재 팬 블레이드의 질량 및 형상의 변화 없이 강성을 최대화하기 위한 적층 패턴의 최적설계를 수행하였다. 이 때 설계 변수 및 설계 영역을 축소하기 위하여 적층 파라미터를 도입하였고, 적층 파라미터의 특성을 활용하여 높은 적합도를 갖는 반응표면 근사모델을 생성하였다. 또한 효율적인 최적해 탐색을 위해 도함수 기반 방법과 유전자 알고리즘을 결합한 2단계 최적화 방법을 적용하였으며, 다양한 요구조건들을 고려한 다목적 최적설계를 수행하였다. 마지막으로는 초기 모델과 최적설계 모델의 유한요소해석 결과를 비교하여 적층 파라미터 기반의 근사 및 최적설계 기법을 검증하였다.
본 연구는 빈도별 수문조건하의 2차원 수리해석모형(FLUMEN) 결과를 제공받아 빈도별 침수범람 등을 분석하고, 이로부터 도출되는 침수면적, 최대침수심, 최대유속 등의 특성정보를 이용하여 침수심보다 상대적으로 홍수 위험에 대한 척도를 나타내어 줄 수 있는 홍수 강도(Flood Intensity) 개념을 도입하여 대상유역에 적합한 홍수 위험지표(Flood Hazard Value) 및 홍수 위험도(Flood Risk Map)를 작성하고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 안성천 중류부의 평택시 6개동을 포함하는 약 $12.6km^2$의 대상지역으로 2차원 수리해석모형(FLUMEN)의 분석한 시간별 침수심(Flow Depth), 최대침수심과 최대 유속 등의 결과를 ASCII파일의 XYZ값 형태로 제공받아 ArcGis 등을 이용하여 Point Coverage를 만들고, 이로부터 TIN (Triangulated Irregular Network)작업을 수행한 후 대상지역의 최대 침수심도 및 최대 유속분포도 등을 작성하였다. 그리고, 침수예상도 등으로부터 얻어진 침수면적, 최대 침수심, 최대유속 등을 분석하여 침수심과 유속의 함수로 홍수강도를 정의하고 홍수강도와 홍수발생확률의 곱으로 위험지표를 산정하였고, 산정된 홍수 위험지표를 적용하여 홍수 위험도를 작성하였다. 본 연구로부터 도출되는 홍수 위험지표 및 홍수 위험도는 홍수범람에 의한 인명피해 및 재산손실과 이에 대한 복구 및 구호활동에 소요되는 노력 등의 여러 가지 사회..경제적 역기능을 방지하고자 홍수에 의한 침수특성을 이해하고 홍수에 대비한 적절한 홍수방어대책 수립시의 지원 정보로 제공되어 활용될 수 있다.
차축 감속기와 차륜으로 구성된 고속철도차량 2차 구동장치는 일체형 조립체이지만, 상이한 기술사양으로 인하여 이들의 예방정비 주기는 서로 다르다. 특히, 이들은 완전분해 정비주기에 따라 매번 동시에 탈부착 작업을 수행한다. 따라서 불필요한 완전분해 정비를 감소하고 높은 열차 가용도를 유지하기 위해서는 신뢰성 중심 유지보수 관점에서 예방정비 비용의 최적화가 중요하다. 본 연구에서는 실제 정비이력으로부터 두 구성품들에 대한 결함나무 분석을 수행하고, 각 하부부품들의 치명도를 고려한 수정된 신뢰도를 각각 평가하였다. 두 구성품에 대한 예방 정비비용의 최적화는 기준 신뢰도 및 개선율을 고려한 유전자 알고리즘으로부터 구하였다. 비용의 최적화는 개체의 적합도 함수에 대한 최대값으로부터 얻는다. 유전자 알고리즘에 의한 최적의 완전분해 정비주기는 285만km로서, 기존 방법의 총비용과 비교하여 약 21% 감소하였다.
무선 센서 네트워크는 전쟁장 탐색, 침입자 추적 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 응용분야는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건 모니터링 하기 위하여 센서 노드로부터 감지된 데이터를 수집한다. 이러한 응용분야에서 가장 중요한 목적은 데이터의 원활한 수집이다. 라우팅 프로토콜에 의존하는 데이터 전달 베이스 스테이션에게 전달되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 센서 노드의 균등한 에너지 소비를 고려하여 데이터 전달 보장을 위한 유전자 알고리즘 기반의 라우팅 방법을 제안 한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 전파 방해 지역, 데이터 전송에 필요한 에너지양 그리고 센서 노드의 평균 잔여 에너지를 고려한 효율적인 라우팅 경로를 탐색한다. 또한 유전자 알고리즘에서 사용하는 적합도는 함수는 퍼지 규칙이 적용되어 정리된다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법을 기존의 LEACH와 계층적 PEGASIS에 대하여 비교 한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지의 효율적인 사용과 데이터 전송 성공률에 대한 효율성을 보여 준다.
본 연구는 사업구조조정을 위하여 기업이 자발적으로 자산을 매각할 때, 부채변제 목적으로 자산을 매각하는 경우를 제외한 재투자 목적으로 자산을 매각한 경우에 없어 자산매각에 따른 주가변동인 공시효과를 살펴보고 또한 이런 공시효과가 매각기업의 매각직전 경영성과인 Tobin's Q에 따라 달리 나타날 수 있으므로 이에 따른 공시효과의 차이를 비교해 본다. 그 다음에, 기업이 자산매각을 통하여 확보한 유동성을 새로 재투자할 기회를 갖는 자산매각의 경우에 있어, 이런 기회가 사업을 집중화할 목적인지 혹은 아닌지에 따라 장기간의 경영성과인 Tobin's Q와 어떤 영향관계를 갖는 지와, 또 매각자산의 상대적 매각규모가 장기간의 경영성과와 어떤 영향관계를 갖는 지를 분석한다. 분석결과, 자산매각에 대한 중시효과는 통계적으로 유의한 정의 비정상수익률을 실현하였으며, 자산매각직전의 경영성과를 나타내는 Tobin's Q값의 우열에 따리 분류한 4사분위별 집단의 비정상수익률은 Tobin's Q값이 낮거나 높은 기업일수록 정의 비정상수익률을 크게 실현하였다. 그리고 사업을 집중화할 목적으로 자산매각을 실시한 경우와 그렇지 않은 경우에 없어서 경영성과는 두 집단간에 유의적인 차이를 나타냈으나, 매각이후 각 연도기말의 Tobin's Q값들 사이에 대한 전년도와의 차이는 통계적인 유의성을 찾을 수가 없었다. 그렇지만 기업의 경영성과인 Tobin's Q는 집중화 집단이 비집중화 집단보다 크게 나타났었다. 또한 자산매각 이후에 없어, Tobin's Q와 집중화등기 및 상대적 매각규모는 유의적인 정의 관계를 나타냈다.었다.가 높은 한국, 영국, 독일에서는 환율이 주가에 비해 선행하여 변동한다고 볼 수 있다.하는 것이 필요할 것이다. 초과가치가 크게 나타나는 것으로 분석되어, 다각화 기업이 더 많은 부채부담능력을 가질 수 있고, 부채의 세금절감효과에 의해 기업가치를 증가시킬 수 있음을 알 수 있었다.있는 과정이므로 장기기대 주가의 미지성이 평균회귀 과정의 기각을 유도하게 된다. 우리나라의 투자자들은 무위험자산과 위험을 동시에 고려하여 투자활동을 전개하고 있음이 발견되었다. 선형의 효용함수를 갖는 위험중립적 태도의 투자자가 아니다. 위험기피형 효용함수 아래에서 투자활동을 수행하고 있는 합리적 투자자들이라 할 수 있다. 뿐 만 아니라 자신의 평생에 걸친 소비를 소비가 이루어지는 각 기마다 가급적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을
우리나라에서도 최근 들어 과거 눈이 내리지 않던 지역에 폭설이 내리거나 대설에 의한 인명피해가 발생하는 등의 설해가 발생하였다. 이에 자연재해저감 종합계획에 대설에 의한 설해 대비를 포함하는 등의 정책적인 변화가 생겼으나, 우리나라는 그동안 대설 피해가 많지 않았었기 때문에 대설이나 적설 자료의 특성에 대한 연구를 다양한 각도에서 수행한 적이 거의 없다. 우리나라의 적설자료는 강우자료와 특성이 다른 경우가 많다. 예를 들어, 우리나라 남해안 일부 지역은 연중 눈이 한 번도 내리지 않는 경우가 다수 있어, 연최대치계열 자료 중에 값이 없는 경우가 빈번히 존재하는 등 중도절단 자료(censored data)와 비슷한 특성을 가진다. 실제로 부산 지점은 적설관측시 시작된 이후 연최대치계열 자료의 값이 없는 경우가 전체 시계열의 36% 이상이었다. 그럼에도 불구하고 적설자료의 빈도해석은 기존 강우자료의 빈도해석 절차에 준해 시행되는 경우가 대부분이었다. 연최대치계열 자료가 존재하지 않는 경우, 기존의 빈도해석 방법을 적용하기 위해 자료가 존재하지 않는 기간에 대해 0으로 가정하여 빈도해석을 수행하거나 해당기간을 제외하고 빈도해석을 수행할 수 있다. 그러나 두 가지 경우 모두 구해진 확률분포의 적합도가 매우 낮은 경우가 존재했다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라 적설자료의 특성을 고려하기 위해 조건부결합확률분포를 이용하여 확률밀도함수를 선정하는 방법을 제안하였다. 그 결과 기본 방법에 비해 적합도가 더 높은 확률밀도함수를 구할 수 있었으며, 100년 빈도 이상의 고빈도에서 기존 방법에 비해 대체로 적설심이 작아지는 경향을 보였으며, 최대 15%의 차이를 보였다. 눈의 단위중량에 따라 지역별로 하중은 달라질 수 있으며 그 영향의 크기가 달라질 수 있으나, 본 연구의 결과는 건축물의 설계기준에도 영향을 미칠 수 있고, 재해저감을 위한 대책 수립에도 큰 기여를 할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형의 매개변수를 산정하기 위한 다목적 유전자알고리즘의 적용성을 평가하는 것이다. 다목적 유전자알고리즘 기법으로는 최근에 가장 많이 사용되는 기법중의 하나인 NSGA-II를 채택하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지 목적함수(유출용적오차, 평균제곱근 오차, 고수유량 평균제곱근 오차 및 저수유량 평균제곱근 오차)값을 최소화하는 형태의 목적함수를 적용하였다. NSGA-II는 목적함수의 개수가 많아지면 한 번의 실행에 의해 굉장히 많은 수의 파레토최적해를 구하는 단점을 가지고 있기 때문에 구해진 파레토최적해 중에서 어떤 해가 최우선해 인지를 결정해야 할 필요가 있으며, 이러한 고차원적인 의사결정을 위하여 선호적순서화(preference ordering) 기법을 적용하였다. NSGA-II를 이용하여 Tank모형의 매개변수를 추정할 때 초기조건이 최적화과정에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위해 세대수(generation number)와 개체군의 크기(population size)에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 Tank모형의 매개변수 최적화를 위한 세대수와 개체군 크기의 초기 값을 각각 900번과 1000개로 선정하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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