• 무역학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.49-68
• /
• 2017

본 연구에서는 장기 이자율 결정요인에 관한 개방거시모형을 활용하여 미국의 장기 이자율 변동이 한국의 장기 이자율에 미치는 전파효과의 존재 유무와 환율변동이 그러한 전파효과를 억제할 수 있는지를 분석하였다. 공적분 추정 및 충격반응함수의 분석결과, 미국의 장기 이자율 변동이 한국의 이자율에 대해 미치는 전파효과가 장·단기적으로 존재하며 한·미 금리가 장·단기적으로 동행하는 결과를 보였다. 재정적자의 변화는 우리나라의 국채이자율과 장기적으로 비례 관계를 보였으며 환율의 기대상승률(Ee)의 상승은 단기적으로 한국의 금리를 상승시키는 작용을 하는 것으로 나타났다. 그리고 한국의 외환시장 개입은 한·미 금리간의 전파효과에 유의적인 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 환율의 자유로운 변동만으로 미국 금리변동이 한국의 금리에 미치는 전파효과를 억제하기에 충분하지 않은 것으로 파악된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
• /
• pp.382-385
• /
• 2007

Constantly enhancing positioning accuracy by the Global Positioning System (GPS) technique is of great importance, but challenging, especially after the GPS positioning technique has been improved considerably during the past two decades. The associated main error sources have been reduced substantially, if not eliminated. Troposhpeic influence with its highly temporal and spatial variability appears to be one of the major error sources. It is hence an increased interest among GPS researchers to reduce the tropospheric influence or delay. Two techniques have been commonly implemented to correct the tropospheric impact. The first technique, known as parameter estimation, characterizes the path delay with empirical models and the parameters of interest are determined from the GPS measurements. The second strategy, termed as external correction, involves independent path delay measurements. The present study is an integration of both techniques in which the parameter estimation as well as external correction are used to correct the path delay for $110{\sim}210$ km range baselines. Twenty-four parameters have been obtained in 24 hours solution by setting the cutoff angle at 3 and 15 degrees for parameter estimation strategy. Measurements from meteorological instruments and water vapor radiometer (WVR) are applied in the GPS data processing, separately, as an external strategy of present research work. Interesting results have been found, indicating more stable repeatability in baseline when the external correction strategy is applied especially with the inclusion of WVR observations. The offset of an order of 1 cm is found in the baselines determined by the two strategies. On the other hand, parameter estimation exhibits more stable in terms of GPS height repeatability. The offset in the GPS height determined by the two strategies is on the order of few centimeters.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.503-508
• /
• 2007

건설공사 표준품셈 기계경비 부분은 1960년대 초 일본 및 미국의 자료를 근간으로 하여 제정된 이후, 극히 부분적으로만 제 ${\cdot}$ 개정되었을 뿐 그 동안의 건설기계와 공법의 발전을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 표준품셈 기계경비 중에서 기계손료의 관리비(금리, 격납보관비, 보험료, 세금)를 조사하였으며 합리적인 관리비 산출을 위해 국내 ${\cdot}$ 외 문헌조사, 건설현장 16개소 실사, 그리고 건설기계장비 임대업체 20개사를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 실시하였다. 수집한 자료와 현행 표준품셈의 관리비 산출에 적용되는 수치들을 비교분석한 결과를 토대로 관리비를 새롭게 정의하였다. 관리비의 구성 면에서 금리, 격납보관비, 보험료와 세금 등을 고려하여 6종건설기계와 일반기계를 구분하였고 현실적인 수치를 제시하였다. 본 논문에서 제시하고 있는 각종 자료 및 수치들은 적정한 공사 예정가격을 산정할 수 있는 기초가 될 수 있을 뿐 아니라, 관련 연구의 토대가 될 수 있으리라 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권3호
• /
• pp.189-196
• /
• 2008

본 논문에서는 A/D 변환기, 모션 예측 회로와 ROI(Region of Interest) 탐지를 위한 주의 모듈로 구성된 CMOS 디지털 이미지 센서를 소개한다. 현재 논문에서 제시하고 있는 이미지 센서의 A/D 변환기와 모션 예측 기능은 하드웨어인 $0.6{\mu}m$의 CMOS 프로세싱 회로(processing circuit)로 구현되어 있으며, ROI 탐지는 주의 모듈로서 소프트웨어로 구현되어 있다. 현재의 이미지 센서는 명암도의 변화에 반응하며, 모션을 예측하기 위해 시간정보를 사용하기 때문에 이미지 센서의 응용분야는 한정되어 있다. 센서라는 본래의 특징을 가지게 하면서 이의 응용분야를 확장하기 위하여 정지영상 및 동영상을 위한 특징기반 주의 모듈을 사용하여 이미지 센서에 인지기능을 부여하고자 한다. 이러한 접근법을 통해 이미지 센서는 모션이 예측되지 않다거나 명암도 변화가 감지되지 않을 경우에도 부가적인 기능을 할 수 있다. 실험결과를 통해 현재 구현된 이미지 센서의 효율성 및 다양한 분야로의 확장가능성을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제11권4호
• /
• pp.280-285
• /
• 2011

Recently, with the development of service robots and the concept of ubiquitous, the position estimation of mobile objects has received great interest. Some of the localization schemes are introduced, which provide the relative location of the moving objects subjected to accumulated errors. To implement a real time localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and the ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. In some case, the mobile robot can acquire the ultrasonic signals from only one or two beacons, due to the obstacles located along the moving path. In this paper, a position estimation scheme using fewer than three sensors is developed. Also, the extended Kalman filter algorithm is applied for the improvement of position estimation accuracy of the mobile robot.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권2호
• /
• pp.321-339
• /
• 2017

In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MO-TRIBES/OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.

• 분석과 대안
• /
• 제4권1호
• /
• pp.105-123
• /
• 2020

This study analyzes the risk selection behavior of Japanese households. The study approaches the view of 'the hyperbolic discount' which is used in behavioral economics based on the rise in mortgage lending by low-income households in the late 2000s. The study focuses on how households risk preferences vary by income levels. The study analyzes the relationship of attitude of household interest rate risk using Binomial Logistic and Heckman two-step estimation method assuming that there are only two types of Adjustable-Rate Mortgage and Fixed-Rate Mortgage. As a result of the empirical analysis, low-income households annual income tend to have a higher proportion of housing debt as same as higher interest rate risk preferences households in proportion to income growth and interest rate risk preferences. Those results indicate that there is possibility of a hyperbolic discount on low-income households in Japan, and support the hypothesis that low-income households are relatively higher household debt ratio because of high utility due to home purchase in the near future (short-term).

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제6권2호
• /
• pp.103-115
• /
• 1977

A strategy for selecting subsets of variables from a given linear model in a mixture system is discussed. The purpose is to achieve better fitting surfaces for estimation of the response in an experimental region of interest. A criterion is proposed for screening variables and illustrated with an example.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제31권1호
• /
• pp.1-25
• /
• 2009

본 논문은 일반적인 뉴 케인지언 이론의 주요 특징을 바탕으로 하는 동태적 확률 일반 균형 모형을 설정하고 이를 바탕으로 하여, 베이지안 추정법을 통해 한국의 자연 산출량과 자연 이자율의 추정을 시도하였다. 본 논문의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 이러한 이론 모형에 의해 추정된 산출량 갭은 기존의 일반적인 접근법에 의한 추정치보다 변동 폭이 훨씬 작은 것으로 나타났다. 둘째, 다양한 모형 설정을 통해 결과의 민감도를 살펴본 경우, 필립스 커브에서의 과거 지향적 요인 및 소비 행태에서의 습관 형성 등이 한국 거시경제의 동태적 양상을 설명하는 데 중요한 요인일 수 있는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권1호
• /
• pp.111-122
• /
• 2021

Building footprint extraction is an active topic in the domain of remote sensing, since buildings are a fundamental unit of urban areas. Deep convolutional neural networks successfully perform footprint extraction from optical satellite images. However, semantic segmentation produces coarse results in the output, such as blurred and rounded boundaries, which are caused by the use of convolutional layers with large receptive fields and pooling layers. The objective of this study is to generate visually enhanced building objects by directly extracting the vertices of individual buildings by combining instance segmentation and keypoint detection. The target keypoints in building extraction are defined as points of interest based on the local image gradient direction, that is, the vertices of a building polygon. The proposed framework follows a two-stage, top-down approach that is divided into object detection and keypoint estimation. Keypoints between instances are distinguished by merging the rough segmentation masks and the local features of regions of interest. A building polygon is created by grouping the predicted keypoints through a simple geometric method. Our model achieved an F1-score of 0.650 with an mIoU of 62.6 for building footprint extraction using the OpenCitesAI dataset. The results demonstrated that the proposed framework using keypoint estimation exhibited better segmentation performance when compared with Mask R-CNN in terms of both qualitative and quantitative results.