• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.165-187
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• 2005

본 연구에서는 궁극적으로 코리아 디스카운트 현상을 계량적으로 밝혀낼 수 있는 방법론 제시의 일환으로 금융시계열, 특히 주식수익률의 위험프리미엄을 적절하게 추정해내고 주가변동성을 정교하게 측정할 수 있는 확률모형을 제시하고자 하였다. 먼저 첫 번째로 주가변동성의 구조변동을 확률적으로 추정할 수 있는 Markov-Switching ARCH 모형을 도입하여 한국 주식시장의 변동성 구조변동을 확률적으로 정교하게 파악하여 각 변동성 국면별로 한국 주식시장의 변동성을 생성하는 분포가 근본적으로 어떠한 것인지를 정확하게 분석하였다. 둘째로, 한국 주식수익률처럼 이분성이나, 시장 급등락 현상으로 인한 점프리스크롤 동시에 갖는 경우 금융시계열의 정확한 위험프리미엄의 측정을 위해서 모형에 이분산성과 점프위험항등을 어떻게 적절하게 고려하는 것이 필요한 지를 분석하고 특히 각 변동성 국면별로 시간가변적인 위험프리미엄을 각각 추정하고 이를 비교분석하였다. 셋째로, 정교한 확률모형으로부터 도출된 한국주식시장의 각 변동성 국면별로 시간가변적 위험프리미엄이 어떻게 다른지를 비교 분석하여 과도한 주가변동성과 과도한 시간가변적 위험프리미엄 및 코리아디스카운트와의 관계를 설명하고 또한 코리아 디스카운트의 정확한 파악 및 평가를 위하여 분석대상 자료를 미국 등의 선진 자본시장으로 확장하였다. 본 연구의 분석기간은 한국주식시장에서 주식거래가 이루어져 주가지수가 100으로 출발하는 1980년 1월 4일부터 가장 최근 자료인 2005년 8월 31일까지로 하였다. 본 연구의 결과 우리나라의 주식시장에서 고분산국면 기간 동안에 주식에 투자하는 투자자는 저분산국면 동안 투자하는 투자자에 비하여 약 13배나 높은 시간가변적 위험프리미엄을 지불해야하는 것으로 나타났다. 과도한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.748-754
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• 2015

본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.281-293
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• 2023

This study addresses the optimal design methodology for switching between active electronically scanned array (AESA) radar operating modes to easily select the necessary information to reduce pilots' cognitive load and physical workload in situations where diverse and complex information is continuously provided. This study presents a procedure for defining a hidden Markov chain model (HMM) for modeling operating mode changes based on time series data on the operating modes of the AESA radar used by pilots while performing mission scenarios with inherent uncertainty. Furthermore, based on a transition probability matrix (TPM) of the HMM, this study presents a mathematical programming model for proposing the optimal structural design of AESA radar operating modes considering the manipulation method of a hands on throttle-and-stick (HOTAS). Fighter pilots select and activate the menu key for an AESA radar operation mode by manipulating the HOTAS's rotary and toggle controllers. Therefore, this study presents an optimization problem to propose the optimal structural design of the menu keys so that the pilot can easily change the menu keys to suit the operational environment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.935-938
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• 2000

본 논문에서는 음성 인식을 이용하여 전화를 교환해주는 자동 교환 시스템을 구현하고, 성능을 평가하였다. 구현된 시스템에는 필수적인 음성인식 이외에도 DSP 진단 기능, 인식 대상 어휘의 추가 및 변경기능, 음성 수집 기능 등이 구현 되었다. SCHMM (Semi-Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 전화망에서의 화자 독립 고립 단어 가변 어휘 인식을 대상으로 하였으며, 실시간 구현을 위하여 Texas Instrument 사의 TMS320C32를 사용하였다〔6〕. 인식 어휘는 부서명 및 인명이고 1300여 단어일 때, 인식 성능은 91.5%이다.

• 대한산업공학회지
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• 제36권2호
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• pp.138-145
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• 2010

In this paper, we consider the information processing system, which organizes the collected data to meaningful information when the number of data collected from multiple sources reaches to a predetermined number, and performs any action by processing the collected data, or transmits to other devices or systems. We derive an analytical model to calculate the time until it takes to process information after starting to collect data. Therefore, in order to complete the processing data within certain time constraints, we develop some design criteria to control various parameters of the information processing system. Also, we analyze the discrete time model for packet switching networks considering data with no particular arrival nor drop pattern. We analyze the relationship between the number of required packets and average information processing time through numerical examples. By this, we show that the proposed model is able to design the system to be suitable for user's requirements being complementary the quality of information and the information processing time in the system with time constraints.

• 센서학회지
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• 제26권4호
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• pp.286-291
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• 2017

With regards to heading estimation using gyroscope and magnetometer signals, magnetic disturbance added in the magnetometer signals is a main degradation factor in the estimation accuracy. Although there are a number of existing mechanisms that may properly compensate for the magnetic disturbances, they are designed to react only to the magnetic disturbances, but not to the time derivative of disturbances. Note that the sensors may experience abrupt changes in the magnetic disturbances, particularly for ambulatory applications. This paper proposes a magnetic disturbance model-embedded heading estimation filter for time-varying magnetic environments. The proposed magnetic disturbance model is based on a first-order Markov chain with a conditional switching technique depending on the time derivative of disturbances. Once a high amount of derivative is detected, the corrupted magnetometer signals are discarded to protect the filter from them. In our experimental results, the averaged heading error of tests was $1.46^{\circ}$, while that of the original approach without switching was $5.75^{\circ}$.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권2호
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• pp.1-9
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• 1998

ATM was adopted as the switching and multiplexing technique for BISDN which aims at transmitting traffics with various characteristics in a unified network. To construct these ATM networks, the most important aspect is the design of the switching system with high performance and different service capabilities. In this paepr, we analyze the performance of an input and output queueing switch with preemptive priority which is considered to be most suitable for ATM networks. For the analysis of an input queue, we model each input queue as two separate virtual input queues for each priority class and we approximage them asindependent Geom/Geom/1 queues. And we model a virtual HOL queue which consists of HOL cells of all virtual input queues which have the same output address to obtain the mean service time at each virtual input queue. For the analysis of an output quque, we obtain approximately the arrival process into the output queue from the state of the virtual HOL queue. We use a Markov chain method to analyze these two models and obtain the maximum throughput of the switch and the mean queueing delay of cells. and analysis results are compared with simulation to verify that out model yields accurate results.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10A호
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• pp.1546-1554
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• 1999

본 논문에서는 결함 및 마스크, 스위칭 기능을 포함한 결함에 대한 동적 구조를 갖는 결함 허용 시스템에 대하여 신뢰도 평가를 할 수 있는 동적 결함 트리 알고리듬(Dynamic Fault Tree Algorithm)을 제안한다. 본 알고리듬에서는 동적 특성을 표현할 수 있는 FDEP, CSP, SEQ, PAG 게이트 정의로부터 출발한다. 이러한 게이트의 정의는 시스템의 동적 특성을 만족시키기 위해 시스템의 상태증가를 유발하는 기존의 마코브 모델과 시스템의 정적 특성에 대해서만 평가 가능했던 결함 트리 모델에 대한 제약조건을 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 제시한 알고리듬의 장점을 입증하기 위하여 동적 특성을 가지는 TMR(Triple Modular Redundancy) 시스템과 이중화 중복 시스템(Dual Duplex System)에 대해 기존의 알고리듬과 제시하는 알고리듬을 적용하여 신뢰성 평가를 수행한 후 이를 통해 제시하는 알고리듬이 동적 여분을 사용하는 시스템이나 순차 종속 고장들을 가지는 시스템, 결함과 오류의 복구 기술을 가지는 시스템들에 대해 우수함을 보여준다.

• 국제지역연구
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• 제12권3호
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• pp.49-67
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• 2008

본 연구에서는 경제 내 갑작스런 구조적 변화가 있을 경우의 최적 통화정책 준칙을 살펴본다. 연구의 첫 단계에서는 Markov 상태전환모형을 이용하여 미국 주택가격 상승률의 추이에 두 개의 상이한 상태가 존재함을 보인다. 식별된 두 개의 상태 중 하나는 실질 이자율이 상승시 주택 가격 상승률이 하락한다는 면에서 '통상적'인 상태로 보인다. 반면, 다른 상태 하에서는 주택가격 상승률과 실질 이자율이 양의 상관관계를 갖는다는 면에서 '이례적'인 상태라 할 수 있다. 연구의 두 번째 단계에서는 주택시장에 이와 같은 두 개의 상태가 존재할 경우 중앙은행의 최적통화준칙을 살펴본다. '통상적' 상태 하에서는 인플레이션 압력에 반대로 대응해야 하는 반면, '이례적' 상태에서는 인플레이션 압력을 수용(accommodate)해야 한다는 면에서 중앙은행의 최적통화정책은 비대칭적이다. 또한, 미래 상태에 대한 불확실성이 있을 경우 더욱 보수적으로 통화정책을 운용해야 한다는 결과가 도출된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권4E호
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• pp.21-27
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• 1996

In this paper, we propose a discriminative training algorithm for the stochastic segment model (SSM) in continuous speech recognition. As the SSM is usually trained by maximum likelihood estimation (MLE), a discriminative training algorithm is required to improve the recognition performance. Since the SSM does not assume the conditional independence of observation sequence as is done in hidden Markov models (HMMs), the search space for decoding an unknown input utterance is increased considerably. To reduce the computational complexity and starch space amount in an iterative training algorithm for discriminative SSMs, a hybrid architecture of SSMs and HMMs is programming using HMMs. Given the segment boundaries, the parameters of the SSM are discriminatively trained by the minimum error classification criterion based on a generalized probabilistic descent (GPD) method. With the discriminative training of the SSM, the word error rate is reduced by 17% compared with the MLE-trained SSM in speaker-independent continuous speech recognition.