본 연구는 미국과 일본의 주식시장(株式市場)을 연구대상으로 하여 주식시장에서의 분산성(分散性) 변화(變化)의 시점(時點)을 찾고 이 분산성 변화가 주가(株價)에 미치는 영향(影響)과 분산성의 평균회귀속도(平均回歸速度)에 대해 실증적으로 살펴보았다. 분산성(分散性)의 비교구간을 월 단위, 주 단위 및 하루 단위로 하여 분산성(分散性)이 변화(變化)한 시점을 찾고 이 변화 시점을 기준으로 하여 각 단위구간(單位區間)에서의 분산성(分散性) 변화(變化)에 대한 주가(株價)의 반응을 분석하였다. 또한 각 단위구간별로 분산성(分散性)이 변화(變化)한 시점(時點)이후로 이 분산성 변화 블럭 다음의 블럭에 대한 투자자의 반응도 살펴봄으로써 분산성(分散性) 변화(變化)의 평균회귀과정(平均回歸過程)(mean-reverting process) 및 평균으로의 회귀가 얼마나 빨리 되는가의 여부를 알아보았다. 분산성(分散性) 증가(增加)나 분산성(分散性) 감소(減少)와 같은 분산성 변화가 주가(株價)에 미치는 영향은 분산성(分散性) 비교 구간의 장단기(長短期)에 따라 다른 결과를 보였다.
최근 분산형 신원확인 서비스에 대한 수요와 공급이 많아지면서, 다양한 산업에서 이를 적용하고자 하는 연구, 개발과 더불어 국제표준화를 기반으로 국가 단위의 프로젝트가 활발히 추진 중이다. 본 논문에서는 블록체인 기반 분산 환경 상에서의 신원인증 기술에 대한 소개와 법, 제도, 기술, 보안 등 다양한 측면에서 이를 분석하고 최근 기술 동향들을 소개한다.
본 논문에서는 통화선물(일본 엔화와 독일 마르크화)에 대한 듀레이션 효과와 만기효과를 검증 하였다. 두 통화에 대한 1990-1994년까지의 현물과 선물의 주별자료를 가지고 분석한 결과 엔화와 마르크화의 통화선물계약에 대한 최소분산 헤지비율은 헤지기간(hedge duration)이 1주부터 5주까지 변함에 따라 증가하고 있으며 이러한 듀레이션효과는 계약만기가 가까워짐에 따라 헤지가 점점 제거되는 현상, 즉 만기효과에 의해서 영향을 받는 것으로 나타났다. 그리고 선형추세분석을 통해서 최소분산헤지비율이 베타헤지비율에 어떠한 추세로 접근하는 지를 알아보았다. 그 결과 듀레이션이 길어질수록 최소분산헤지비율이 증가하고, 계약만기에 가까워짐에 따라 최소분산헤지비율이 베타헤지비율, 1에 가까워지는 현상이 나타났다.
통상적인 시각 장면은 다수의 물체를 포함한다. 하지만 시각시스템이 동시에 처리할 수 있는 용량에는 한계가 있기 때문에, 시각 장면에 제시된 다수의 자극을 어떻게 처리할 것인지는 시각 체계의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 선택적 주의와 통계표상은 이 문제를 해결하는 서로 다른 두 방법이다. 이 둘 간의 신경 기제를 밝히기 위해 fMRI를 사용하여 하나의 원에 주의를 주었을 때(초점주의)와 평균 크기 판단을 위해 모든 원에 주의를 주었을 때(분산주의) 억제적 상호작용의 변화를 조사하였다. 시각 영역 V4에서 무주의 조건에 비해 초점주의는 억제적 상호작용을 감소시킨 반면, 분산주의는 억제적 상호작용에 영향을 주지 않았다. 이 결과는 초점주의는 현재의 목적에 맞지 않는 자극을 여과하고 선택된 자극만을 편향되게 처리하지만, 분산주의는 다수의 자극에 대한 신경 반응을 각 자극에 대한 반응들의 평균값으로 수렴시켜 평균표상을 하게 한다는 것을 시사한다.
분산 감시 제어 시스템은 산업분야에서 중요한 부분이다. 그러나 일반적인 분산 감시 제어 시스템의 응용 소프트웨어간이나 감시 장비간의 또는 응용 소프트웨어와 감시 장비간의 통신이 필요하다. 이러한 문제점은 통신의 과부하로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 대규모 분산 감시 제어 시스템에서 사용할 수 있는 개발 환경을 제안한다. 이 시스템은 분산 시스템에서 정보를 동기화 하여 분산 환경하의 모든 응용 소프트웨어나 감시 장비가 공유 할 수 있도록 하는 정보 동기화 기술로 이루어져 있다 이 기술은 공유메모리를 사용하여 프로그램 코드와 데이터 구조를 분리하여 데이터 구조 및 데이터 값을 공유할 수 있게 하는 SDSL(Shared Data Structure Library)기법을 사용한다. 그리고 적시성을 보장해 주는 미들웨어인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)를 이용하여 실시간 성을 보장해 주는 한편 통신을 가능하게 해줌으로써 분산 시스템에서도 적용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 개발 환경은 데이터 구조를 동적으로 변화시켜주면서 대규모 분산 감시 제어 시스템에서 응용 프로그램을 보다 편하게 구현하고자 하는 산업 분야에 적용할 수 있다.
우리는 모분산 $\sigma^2$에 대한 추정량으로서 표본분(equation omitted)을 주로 사용한다. 그러나, 제 7차 교육 과정에 따른 고등학교 수학 교과서(10-가, 수학 I과 실용수학)에서는 표본분산의 정의를(equation omitted)으로 사용하고 있다. 이 두 표본분산들의 관계를 알아보고, 시뮬레이션을 통하여 확인하여 본다.
계통의 외란 발생 시 분산 전원은 계통에서 분리되어야 한다. 이는 주로 주파수와 전압의 변동을 이용해서 수행된다. 그렇지만 인접선 고장 발생 시 주 연계선의 고장과 매우 유사한 전압이 나타나기 때문에 보호계전기는 오동작 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 인접선 고장 시 분산전원과 연계선 보호 계전기의 오동작에 대하여 분석하였다. 우선 전압 변동 시 분산 전원의 분리 시간에 대하여 검토하였다. 그 다음으로 EMTP를 이용하여, 계통 및 분산 전원으로 동기 발전기를 모델링하였다. 또한, 인접선 및 주 연계선에서 다양한 고장을 모의하여 보호 계전기의 오동작 여부에 대하여 분석하였다.
주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.
지진해일은 한 번 발생하면 매우 큰 피해를 주는 자연재해 중 하나이다. 특히 최근에 일어나고 있는 지진해일에서 주목할 점은 해저지진의 규모가 커짐에 따라 그로인해 생긴 지진해일이 발생 인접지역에만 피해를 주는 것이 아니라 2010년 칠레지진과 2011년 동일본 대지진으로 생긴 지진해일과 같이 태평양을 가로질러 먼 거리에까지도 영향을 준다는 것이다. 하지만 이러한 지진해일에 대하여 피해 경감 및 재해대책을 수립할 때는 지진해일의 발생시간에 대한 정확한 예측이 불가능하기 때문에 연구하는데 여러 가지 어려움이 있으므로 역사 및 가상지진해일의 수치모의실험 결과를 이용한다. 그래서 이렇게 활용성이 높은 지진해일 수치모의실험 결과의 정확도 검증을 위하여 본 연구를 시작하게 되었다. 본 연구에서 사용한 수치기법으로는 분산항을 제외한 선형 천수방정식을 이용하였고, 이를 차분하는 과정에 나타나는 수치분산을 조정하여 선형 Boussinesq 방정식의 분산항을 대체할 수 있도록 하였다. 그리고 실제 동일본 대지진으로 발생한 지진해일을 전파모의하여 분산항을 고려한 수치모의실험 결과와 이 당시 태평양에서 수면변화양상을 기록한 DART buoy 관측값과의 비교를 통해 정확도를 확인해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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