Heo, Jeong-Eun;Lee, Hee-Won;Angeloni, Rodolfo;Palma, Tali;Di Mille, Francesco
천문학회보
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제43권2호
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pp.39.2-39.2
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2018
RR Tel is an interacting binary system in which a hot white dwarf (WD) accretes matter from a Mira variable via gravitational capture of the stellar wind. We present a high-resolution optical spectrum of RR Tel obtained with MIKE at Magellan-Clay telescope, Chile. We find broad emission features at 6825, 7082, 7023, and $7053{\AA}$, which are formed through Raman scattering of far-UV O VI ${\lambda}{\lambda}$ 1032 and $1038{\AA}$, C II ${\lambda}{\lambda}$ 1036 and $1037{\AA}$ with atomic hydrogen. Raman O VI 6825 and 7082 features are characterized by double-peaked profiles indicative of an accretion flow with a characteristic speed ~ 30km/s, whereas the Raman C II features exhibit a single Gaussian profile with FWHM ${\sim}10{\AA}$. Monte Carlo simulations for Raman O VI and C II are performed by assuming that the emission nebula around the WD consists of the inner O VI disk with a representative scale of 1 AU and the outer part with C II sphere. The best fit for Raman profiles is obtained with an asymmetric matter distribution of the O VI disk, the mass loss rate of the cool companion ${\dot{M}}{\sim}2{\times}10^{-6}M_{{\odot}/yr}$ and the wind terminal velocity v~10 km/s. We also find O VI doublet at 3811 and $3834{\AA}$, which are blended with other emission lines. Our profile decomposition shows that the O VI ${\lambda}{\lambda}$ 3811, 3834 doublet have a single Gaussian profile with a width ~ 25 km/s. A comparison of the restored fluxes of C II ${\lambda}{\lambda}$ 1036 and 1037 from Raman C II features with the observed C II ${\lambda}1335$ leads to an estimate of a lower bound of N(CII) > $9.87{\times}10^{13}cm^{-2}$ toward RR Tel, which appears consistent with the presumed distance D ~ 2.6 kpc.
격자 구조형 스트립 방향성 결합기를 기반으로 한 고 민감도 굴절률 bio-sensor를 제안하였다. 그 센서는 도파관 중 하나의 상단 층에 격자 구조가 구성된, 두 개의 비대칭 스트립 도파관을 사용하여 설계하였다. 위상정합 조건을 만족하는 공진 파장에서 한 도파관으로부터 다른 도파관으로 최대 광 결합이 발생하며, 도파관 표면 영역에 놓인 분석물질의 굴절률 변화에 따른 위상정합 조건의 변화가 민감도를 측정하는 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다. 제안된 센서는 높은 굴절률 민감도를 가진 on-chip 장치로 설계될 수 있으며, 낮은 전파 손실을 제공하여 민감도가 향상되도록 센서를 구성되었다. 더욱이, 도파관 파라미터에 따른 민감도 변화가 센서의 설계 최적화를 위하여 분석되었다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
고효율 영상 부호화 기술인 high efficiency video coding (HEVC)은 부호화 효율을 높이기 위하여 coding tree unit (CTU)을 사용한다. CTU는 coding unit (CU), prediction unit (PU), transform unit (TU)으로 구성되며 모든 가능한 경우의 CU, PU, TU 분할연산을 통해 최적의 분할 조합을 찾아내게 된다. 블록 분할 연산의 복잡도를 감소시키기 위하여 본 논문은 움직임 벡터에 의한 관심 영역 CTU 추출에 근거하는 PU 분할 결정 방법과 이전에 부호화된 프레임의 같은 위치의 CTU 정보를 사용하는 CU 깊이 결정 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방법은 프레임 중 움직임이 많은 동적 CTU 부분과 움직임이 적은 정적 CTU 부분으로 나누어 정적인 영역에 대해 PU 분할 연산을 감소시키는 방법이며, 두 번째 방법은 이전 프레임의 CTU 깊이 정보를 기반으로 현재 CTU의 분할 깊이를 미리 예측하여 CU 분할 연산을 감소시킨다. 결과적으로 제안하는 알고리즘은 HEVC test model (HM) 14.0 버전 대비 BDBR 손실은 2.5% 발생했지만, 전체 부호화 시간이 약 44.8%로 크게 감소했다.
광가입자용 광원으로서 유망한 모드변환기가 집적된 1.3$\mu\textrm{m}$ SSC-FP-LD를 저압 MOVPE결정성장법을 사용해 제작하고 이의 특성을 분석하였다. SSC-LD의 활성영역과 SSC영역은 BJB방법으로 접합하였으며 taper형 도파로 구조를 선택성장법으로 성장하였다. 제작한 SSC-LD의 특성을 측정한 결과 SSC 단면으로 부터의 미분효율 0.23~0.32 mW/mA, FFP의 FWHM값은 9.5$^{\circ}$~12.3$^{\circ}$, 단일모드 광섬유와의 광결합 시 추가광결합손실 -1dB 범위내에서 수평방향으로 $\pm$2.5$\mu\textrm{m}$ 및 수직방향으로 $\pm$2.3$\mu\textrm{m}$의 정렬오차 허용도 등과 같은 양호한 특성을 얻었다. SSC-LD의 문제점들을 이해하고 SSC-LD의 성능향상에 대한 지침을 얻고자 방사모드를 고려한 SSC-LD특성 해석을 행하였다. 해석결과 SSC-LD에서의 비대칭 광출력특성, FFP과 SSC영역단면 근처의 도파로 구조와 비상관성, 온도특성열화 등은 BJB 및 SSC영역내의 불균일한 도파로 구조에 의해 발생되는 방사모드와 두 영역 사이의 좋지 못한 광결합 효율에 의해 발생되는 SHB현상에 기인함을 처음으로 지적하였다.
이동형 작동기 방식의 완전이식형 인공심장을 대상으로 부가적인 체적보상실(compliance chamber)이 필요없는 새로운 균형적 심방압 유지방법을 개발하였다. 이동작동기으 lqleocld 원주운동을 통하여 좌우심박출의 균형을 유지할 수 있었으며, 두 시실 사이의 공간에 존재하는 공기가 심박출량 차이를 보상하도록 고안되었다. 인공심장 표면이 가변적인 부분은 좌우 심박출량의 균형 보상을 도와주게 된다. 그러나 인공심장 표면의 가변성을 높일 경우, 전체 심박출량의 감소를 유발할 수 있다. 본 논문에서는 두 심실사의 공기량을 조절하여 좌우 심박출량의 균형 및 전체 심박량에 대하여 좋은 조건을 모의 순환 실험을 통하여 결정하였다. 새로운 인공심장은 63kg의 양에 이식하여 3일간 생존하였으며, 생존기간중 평균심박출량은 4.21/min 이었으며, 심방압은 15mmHg 이하로 유지되었다.
본 논문은 λg/2 개방형 SIR 구조와 전송선로와 대칭 및 비대칭 개방형 스터브를 가진 포크-형태의 구조를 일체화한 이중대역 대역통과 여파가 설계에 대해 제안을 한다. 이중대역 효과를 얻기 위해, 제안된 여파기는 SIR 구조를 이용했고, SIR 구조의 임피던스 비율을 조절한다. 그러므로 여파기의 고조파는 임피던스 비율의 조절을 통해 위치가 이동하게 되며 이는 이중대역 효과를 얻을 수 있다. 이중대역 특성을 얻기 위해 SIR 구조를 반으로 나눈 상태에서 SIR 구조 사이에 개방형 스터브를 삽입하여 이중대역 효과를 얻는다. 또한 포크 형태의 구조에서 개방형 대칭 스터브의 길이를 조절함으로써 두 번째 주파수 응답을 얻는다. 포크 형태에서 비대칭 개방형 스터브는 길이의 조절을 통해 최적의 대역폭을 얻는다. 그러므로 제안된 대역통과 여파기의 첫 번째 중심 주파수는 5.896 GHz이며 대역폭은 13.6 % 이다. 이때, 측정 결과는 0.13 dB 및 33.6 dB이다. 두 번째 중심 주파수는 5.906 GHz이며 대역폭은 13.6 % 이다. 이때, 측정 결과는 0.15 dB 및 19.8 dB이다. 그 이유는 임피던스 비율(Δ)이 1보다 높으면 고조파의 위치는 낮은 주파수 대역으로 이동하게 된다. 그러나 임피던스 비율(Δ)이 1보 낮아지게 된다면 고조파의 위치는 높은 주파수 대역으로 이동하게 될 것이다. 이러한 특징을 이용하여 설계된 여파기의 기능은 측정 결과에서 얻을 수 있다. 제안한 대역통과 여파기는 입출력의 결합구조와 비아 홀이 없기 때문에 결합손실과 비아 에너지 집중 손실이 없다. 그러므로 성능이 우수하여 시스템 집적화가 가능하며 교통통신 시스템에서 활용되는 DSRC (dedicated short-range communication) 시스템 응용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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