본 연구는 개별 자산의 수익률 분포에 대한 가정 없이 평균-VaR 기준에서의 프론티어 포트폴리오를 구하고, 수익률 분포의 고차 적률에 대한 투자자의 선호가 반영된 최적 포트폴리오를 선택하는 방법을 제시하였다. 프론티어 포트폴리오를 구하기 위해 수익률 분포에 대한 가정이 필요하지 않은 그리드와 랭크 방법을 제시하였고 최적 포트폴리오를 선택하기 위해 수익률 분포의 4차 적률까지 고려된 효용함수를 사용하였다. 제시한 방법론을 실제 자료에 적용해 보기위해 모건 스탠리에서 제공하는 선진국 지수, 개발도상국 지수, KOSPI 지수의 주별 수익률 자료를 사용하였다. 평균-VaR 기준과 평균-분산 기준에서의 프론티어 포트폴리오를 구하고 각 기준에서의 최적 포트폴리오를 선택해 서로 비교하였다. 표준편차의 차이뿐만 아니라 효용함수의 수준과 주별 기대수익률로 표현되는 확실성 등가의 차이를 살펴봄으로써 두 기준 간의 경제적 의미 차이에 대해서도 살펴보았다. 또한 부트스트래핑을 이용한 역사적 시뮬레이션의 방법을 사용해 두 기준 간 발생한 차이가 통계적으로 유의한 지를 본 연구에서 적용한 자료에서는 평균-VaR 기준의 투자자가 평균-분산 기준의 투자자에 비해 더 큰 표준편차를 지닌 최적 포트폴리오를 선택하고 위험 회피도가 큰 투자자일수록 평균-VaR 기준에서의 효용이 크고 확실성 등가도 더 크게 나타나는 경향이 나타났다. 그러나 두 기준 간 발생한 차이가 통계적으로 유의하지 않게 나타나 표준편차의 차이와 경제적인 의미 차이가 크지 않다는 사실을 확인하였다.
본 연구에서는 열전반도체를 사용한 강제송풍식과 기계식냉동시스템을 사용한 정지공기식 냉각저장고를 이용하여 냉각방식에 따른 백미의 냉각특성과, 저장중 백미의 품질특성을 구명하였다. 강제송풍식과 정지공기식에서 냉각속도는 각각 $0.30^{\circ}C/hr,\;0.21^{\circ}C/hr$으로 강제송풍식이 빨랐으나, 냉각공기의 편차와 저장고 각 위치별로 백미의 온도편차가 정지공기식에 비해 크게 나타났으며, 상대습도는 낮게 나타났다. 14주간의 백미저장실험 결과, 강제풍통식에 저장한 백미의 함수율은 저하하였지만 백미의 지방산가, b값과 밥의 관능적 품질은 정지공기식에 저장한 경우에 비해 유의적인 차이가 없었다. 따라서, 강제송풍식의 경우 냉각공기 편차를 감소시킬 필요가 있는 것으로 나타났다. 반면, 대조구로서 $25^{\circ}C$ 상온챔버에 저장한 경우는 냉각저장구에 비해 백미의 함수율, b값 및 지방산가와 밥의 관능적품질에서 현저하게 빨리 품질이 저하하였다. 특히, 지방산가는 저장 6주 이후에 안전저장한계인 20 mL KOH/100g-dry matter를 초과하였으며, 밥의 관능적 품질도 저장 4주후부터 냉각저장구에 비해 유의적으로 낮게 나타났다.
연안 생태환경변화의 주요 지표로 이용되는 수온은 기온과 밀접한 상관관계가 있기 때문에 기온자료를 이용하여 기후변화에 따른 수온변화와 연안 생태환경변화를 추정할 수 있다. 기후변화는 기온 및 수온의 발생빈도 변화와 연안의 생태환경변화를 유발하기 때문에 기온과 수온의 발생 빈도분포 함수를 추정하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 장기 기온자료를 이용하여 빈도분포함수를 추정하였다. 빈도분포 함수는 조위 분포함수 추정(Cho et al., 2003), 수온 분포함수 추정(Jeong et al., 2013) 등에 사용된 Bi-modal 형태의 분포함수를 이용 하였으며, 분포함수의 매개변수는 최소자승법으로 최적 추정하였다. 최적 추정된 매개변수는 기온자료의 기본적인 통계정보에 해당하는 평균, 표준편차, 왜도계수와 강한 상관관계를 보이고 있는 것으로 파악되었으며, 통계정보를 이용한 매개변수 추정공식의 RMS 오차는 5% 정도로 파악되었다. 한편 본 연구에서 제시하는 Bi-modal 분포함수는 전체적인 기온 분포양상을 적절하게 표현하고 있으나, 고온 영역의 급격한 빈도감소 양상 및 관측 자료의 분포에서 보이는 작은 첨두 재현에는 한계가 있는 것으로 파악되었다.
하중을 받는 구조 부재는 사용기간 동안 다양한 형태의 손상을 입는다. 실험을 통해 구조물의 안정성을 평가하기 위해서는 많은 노력과 비용이 들고, 경우에 따라서는 측정 불가능한 부분도 있으므로 이들 측정 자료의 빈약함과 오차는 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 정적자료와 동적자료를 사용하는 System Identification 기법에 의한 파라미터 추정과 손상 검색 알고리즘을 소개한다. 정적 자료와 동적 자료에 적합한 형태의 측정 오차를 고려하여 System Identification 기법의 방정식 오차함수와 응답 오차함수를 이용함으로써 트러스 구조물의 강성도와 손상을 추정하였고, 측정 자료가 빈약하고 오차가 포함되어 있는 손상된 구조물을 판단하기 위한 기준을 제시하기 위하여 몬테카를로 반복 시행에 근거한 측정치 섭동법을 수행하였다. 방정식 오차함수와 응답 오차함수에 다양한 형태의 오차를 첨가하여 시뮬레이션 환경에 맞는 오차의 형태를 추정한 결과 정적이나 동적 자료 모두 응답 오차함수에 의한 추정 결과가 방정식 오차함수를 이용한 것보다 월등함을 확인할 수 있었고, 응답 오차함수에 절대오차를 고려한 경우가 정확도면에서 가장 좋은 결과를 가져왔다. 부재의 형태에 따른 추정 오차를 비교한 결과 트러스의 복재가 현재에 비해 상대적으로 큰 편차가 발생하여 현재에 비하여 추정값의 정확성이 저하되었고, 주어진 하중 및 측정 조건에 민감하게 반응하지 못하는 부재는 손상 추정에서 손상의 유무를 결정하기가 쉽지 않다는 것을 알 수 있었다.
우리나라 연안 비조석 성분자료의 확률밀도함수 형태로 쌍봉형 정규분포 함수 형태를 제안하였다. 비조석 성분 자료는 국립해양조사원에서 제공하는 인천, 군산, 목포, 제주, 여수, 마산, 가덕도, 부산, 포항, 속초 검조소의 1시간 간격 조위자료에서 64개 분조성분을 이용하여 합성된 성분을 제외한 잔차성분이다. 제안된 분포함수와 비조석 성분자료 분포함수의 RMS 오차 및 결정계수(R2) 값을 비교·분석한 결과, 비조석 성분자료의 확률밀 도함수로 본 연구에서 제안한 쌍봉형 함수가 기존에 사용하던 정규분포형 함수보다 더 적합한 함수로 파악되었다. 본 연구에서 제안된 확률밀도함수의 매개변수는 Newton 방법을 수정한 Levenberg-Marquardt 방법으로 추정 하였으며, 비조석 성분 자료의 표준편차 및 왜곡도 계수는 목포, 제주, 속초 지점을 제외하고는 분석지점 검조소 자료의 비조화 상수와 밀접한 관계가 있는 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 천연가스 유량 측정에 사용되는 임계유동함수(CFF)를 AGA8-dc 상태방정식으로 계산할 때 CFF 계산값의 불확도를 평가하였다. CFF 계산에 사용되는 엔탈피, 엔트로피, 음속 식은 불확도 분석이 가능하도록 무차원 헬름홀츠 자유에너지(Helmholtz free energy, HFE)와 이의 편도함수로 표현하였고, HFE의 불확도를 추정하였다. 압축인자의 불확도에 의해 유발되는 종속 변수의 불확도를 반영하기 위해 AGA8-dc 압축인자 식을 해당 불확도만큼 편차가 생기는 형태로 변형하였고, 각 불확도 요인별로 불확도 기여도 평가 모델을 만들었으며, 이를 CFF 계산 프로그램에 적용하였다. 그 결과 CFF의 불확도는 압력 10, 50, 100 bar 에서 각각 0.025, 0.055, 0.112 % 정도로 평가 되었고 압력에 비례하여 증가하는 것을 확인하였다. 또한 본 결과를 기존 CFF 국제비교시험결과(1999년)에 적용한 결과 각 기관별 CFF 값의 차이를 적절히 설명하는 것도 알 수 있었다.
본 논문은 블랙박스 적용을 위한 적응형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 자동차 개인 저장장치 영상을 이용한 차량 번호판 검출을 위한 전처리 단계로 사용하였다. 제안 방식은 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)와 누적분포함수(CDF: Cumulative Density) 이용하여 영상의 밝기 분포도를 분석하였다. 이 두 함수는 일정한 간격을 두고 샘플링 한 영상을 사용하여 구하였다. 두 함수를 이용하여 영상의 특성을 분석하여, 특정 인자를 검출하였다. 검출된 인자를 분포도에 따라 각각 다른 스트레칭을 수행하였다. 알고리즘 검증은 촬영 된 자동차 개인 저장장치 영상을 사용하였다. 기존 알고리즘 비교는 시각적인 평가, 히스토그램 분포, 표준 및 표준 편차 값을 분석하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 자동차 번호판 인식 알고리즘에 적용하여 번호판 인식율을 분석하였다. 기존 알고리즘보다 열화 현상이 적게 나타났고, 향상된 콘트라스트 값을 통하여, 차량 번호판 검출에서 기존 알고리즘보다 정확한 위치가 나타났다.
노이즈를 평가하는 방법은 Root Mean Square(RMS) 입상도, 자기상관함수, 위너스펙트럼이 있다. RMS입상도는 광자데이터의 표준편차로 나타내며, 자기상관함수는 거리변화에 따른 1차원함수를 중적분하여 얻어진다. 그리고 자기상관함수를 푸리에 변환하면 노이즈 파워 스펙트럼이 되고, 화상에서는 이것을 위너스펙트럼이라고 한다. 위너스펙트럼은 노이즈 자체만을 표현할 뿐 아니라 해상특성을 나타내는 Modulation Transfer Function(MTF)과 함께 Detective Quantum Efficiency(DQE)를 산출하는 중요한 요소가 된다. 제시된 위너스펙트럼의 평가기술은 교육현장에서 그 개념을 교육하거나 임상 환경에서 시설에 알맞은 디지털 영상 검출기를 선택하고 디지털 영상 시스템의 영상품질을 유지 보수하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(pecision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 채널크기 변화에 따른 항복전압의 변화를 분석하였다. 차세대 나노소자인 DGMOSFET에 대한 단채널효과 중 매우 작은 값을 갖는 항복전압은 정확한 분석이 요구되고 있다. 항복전압분석을 위하여 포아송방정식의 분석학적 전위분포를 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 소자 파라미터인 채널의 두께, 도핑농도 등에 대하여 항복전압 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 항복전압특성을 분석할 것이다. 분석결과 항복전압은 소자파라미터 및 가우시안분포함수의 모양에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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