• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권9호
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• pp.58-67
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• 2009

본 논문에서는 높은 대역폭과 넓은 동적 영역을 갖는 DVB-S2를 위한 새로운 디지털 이득 제어 시스템을 제안하였다. DVB-S2 시스템의 PAPR은 매우 크며, 요구되는 정착 시간은 매우 작기 때문에 일반적인 폐-루프 아날로그 이득 제어 방식은 사용할 수 없다. 정확한 이득 제어와 기저 대역 모뎀과의 직접적인 인터페이스를 위해서 디지털 이득 제어가 필요하다. 또한 아날로그 이득 제어 방식에 비해 정착 시간과 공정, 전압, 온도 값의 변화에 둔감한 이점을 갖는다. 본 논문에서는 세밀한 해상도와 넓은 이득 영역을 갖기 위해서 AGC 시스템 및 구성회로를 제안하였다. 이 시스템은 높은 대역폭의 디지털 VGA와 넓은 파워 범위를 가진 RMS 검출기, 저 전력의 SAR 타입 ADC, 그리고 디지털 이득 제어기로 구성되어 있다. 파워 소모와 칩면적을 줄이기 위해 한 개의 SAR 타입 ADC를 사용했으며, ADC 입력은 4개의 파워 검출기를 사용하여 시간 축 상에서 인터리빙 방식으로 구현하였다. 모의실험 및 측정 결과는 제안하는 AGC 시스템의 이득 에러가 $10{\mu}s$ 내에서, 0.25 dB보다 낮은 것을 보여주고 있다. 전체 칩은 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였다. 제안된 IF AGC 시스템의 측정 결과는 0.25 dB의 해상도와 80 dB의 이득 범위, 8 nV/$\sqrt{Hz}$의 입력 기준 잡음, $IIP_3$는 5 dBm, 전력 소모는 60 mW임을 보여주고 있다. 파워검출기는 100 MHz 입력에서 35 dB의 동적 영역을 갖는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1210-1230
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• 1997

본 논문에서는 기준신호를 나타내는 하나의 파일럿채널과 다수의 트래픽채널을 갖는 DS/CDMA용 송수신기구조를 제안한다. 파일럿채널은 데이타 변조가 되지 않은 순수 PN 부호성분을 전송하며 수신단에서 PN 동기 및 동기복조의 기준신호로 이용한다. 또한 이러한 구조는 순방향뿐만 아니라 역방향 링크에도 적용된다. 제안된 DS/CDMA 방식의 특징은 다음과 같다. 첫째, 트래픽채널의 확산 방식은 I-phase 및 Q-phase의 확산부호를 파일럿채널의 그것과 교차하게 배치한 interlaced quardrature-spreading(IQS) 구조를 갖는데 이는 기존의 확산방식에 비해 데이타 신호의 영교차율을 줄여 송신단 출력신호 레벨의 변화를 작게한다. 둘째, PN부호의 초기동기 및 동기초적시 임계값을 적응적으로 자동설정하며, 초기동기시 PN 부호를 한 칩씩 이동하게 하여, 기존의 방식에 비해 초기동기 시간을 절반으로 줄이게 했으며, 수신부에서 PN 부호 발생기를 하나만 사용하여 초기동기 및 동기추적이 되게했다. 또한 state machine을 이용하여 재동기 timing을 자동설정 하도록 설계했다. 셋째, 본 방식에서는 자동주파수조절(automatic frequency control: AFC)기능, 입력신호의 크기에 따라 능동적으로 유효한 출력 레벨을 조절하는 자동 레벨조절(automatic level control: ALC)기능, bit-error-rate(BER)을 자동계산하는 기능, 인접 채널과의 간섭을 최소화하기 위한 스펙트럼 성형기능 등을 도입하여 사용자 편의를 도모했다. 넷째, 데이타 전송속도를 16Kbps~1.024Mbps로 가변이 되게함으로써 다양한 응용에 대처할 수 있게 설계했다. 한편, 본 논문에서 제안한 DS/CDMA 모뎀구조는 다양한 simulation을 통하여, 알고리즘 검증 과정을 거쳤으며, 제안된 DS/CDMA 모뎀 구조는 VHDL을 이용하여 ASIC으로 구현하였다. DS/CDMA용 ASIC은 송신부 ASIC과 수신부 ASIC으로 나누어 개발 하였으며, 한개의 ASIC당 3개의 채널을 동시에 수용할 수 있으며, 다수의 ASIC을 사용하여 여러 채널의 다중접속이 가능하다. 제작완료된 ASIC은 기능시험을 완료했으며 실제 line-of-sight(LOS) 시스템 구현에 적용중이다.

• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.61-78
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• 1991

본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권3호
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• pp.21-32
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• 2006

본 논문에서는 누설전력 소비뿐만 아니라 스위칭 전력 소비를 동시에 줄일 수 있는 새로운 저전력 SRAM 회로를 제안한다. 제안된 저전력 SRAM은 대기모드와 쓰기동작에서는 셀의 소스라인 전압을 $V_{SSH}$로 증가시키고 읽기동작에서만 소스라인 전압을 다시 $V_{SS}$가 되도록 동적으로 조절한다. SRAM 셀의 소스라인 전압을 동적으로 조절하면 reverse body-bias 효과, DIBL 효과, 음의 $V_{GS}$ 효과를 이용하여 셀 어레이의 누설전류를 1/100 까지 감소시킬 수 있다. 또한 누설전류를 억제하기 위해 사용된 소스라인 드라이버를 이용하여 SRAM의 쓰기동작에서 비트라인 전압의 스윙 폭을 $V_{DD}-to-V_{SSH}$로 감소시킴으로써 SRAM의 write power를 대폭 감소시킬 수 있고 쓰기동작 중에 있는 셀들의 누설 전류 소비도 동시에 줄일 수 있다. 이를 위해 새로운 write driver를 사용하여 low-swing 쓰기동작 시 성능 감소를 최소화하였다. 누설전력 소비 감소 기법과 스위칭 전력 소비 감소 기법을 동시에 사용함으로써 제안된 SRAM은 특히 미래의 큰 누설전류가 예상되는 70-nm 이하 급 초미세 공정에서 유용할 것으로 예측된다. 70-nm 공정 파라미터를 이용해서 시뮬레이션한 결과 누설전력 소비의 93%와 스위칭 전력 소비의 43%를 줄일 수 있을 것으로 보인다. 본 논문에서 제안된 저전력 SRAM의 유용성과 신뢰성을 검증하기 위해서 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정에서 32x128 bit SRAM이 제작 및 측정되었다. 측정 결과 기존의 SRAM에 비해 스위칭 전력이 30% 적게 소비됨을 확인하였고 사용된 메탈 차폐 레이어로 인해서 $V_{DD}-to-V_{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권3호
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• pp.43-53
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• 2003

TFT LCD 와 같은 디지털 디스플레이 디바이스는 CRT 와 같은 아날로그 디스플레이 디바이스와 달리 그 제조 과정에서부터 해상도가 정해져 버리는 단점을 가지게 된다. 그러나 이들 디스플레이 디바이스에 출력이 되는 입력 화면의 해상도의 종류는 매우 다양하며 출력 디바이스의 해상도 또한 날로 다양해지고 있다. 이러한 입력 영상의 해상도를 출력 영상의 해상도에 맞게 스케일을 늘리거나 줄이는 일(interpolation / decimation)을 하는 것을 영상 스케일러라고 한다. 이러한 스케일 up/down 과정에서 생길 수 있는 영상의 열화를 줄이기 위한 알고리즘과 이를 이용한 H/W cost가 저렴한 영상 스케일러에 대한 연구가 기존에 진행되어 왔다. 본 논문에서는 영상 scale up/down에 있어서 이상적이라 할 수 있는 연속 공간에서의 광학적 영상 확대/축소를 이산 공간인 디지털 디스플레이 비다이스에 맞게 옮긴 Winscale 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘을 이용한 영상 스케일러를 Verilog XL을 이용해서 H/W로 구현하였다. 그리고 삼성 SOG 0.5㎛ 공정을 이용하여 실제 칩으로 제작되었다. 기존의 다른 소프트웨어에서 사용되고 있는 영상스케일링 알고리즘을 이용해서 스케일된 영상의 R, G, B 각 칼라 채널에 대한 PSNR 값을 가지고 스케일링 기능의 우열을 비교했다. 또한 H/W cost 도 비교하였다. 이러한 Winscale 방법을 이용한 영상 스케일러는 영상 품질은 기존의 알고리즘과 비등하거나 우수하면서 H/W cost 가 기존의 것들 보다 저렴하기 때문에 영상 스케일러가 필요한 다양한 디지털 디스플레이 디바이스에 사용될 수 있을 것이다.성이 가장 높았고, 그람양성균과 그람음성균의 항균활성은 젖산균과 효모보다 더 높게 나타났다.치는 LC군(저칼슘식이군)에서 유의하게 높았고, 정상수준의 칼슘을 섭취한 각 군에서는 차이를 나타내지 않았다. 대퇴골의 습윤무게는 참다랑어골분(TB)군과 구연산처리 된 참다랑어 골분(CT)군에서 높은 수치를 나타내었고, 건조후의 무게는 저칼슘군(LC)을 제외한 정상수준의 칼슘 투여군 간에 차이가 없었다. 대퇴골의 회분 함량은 정상수준의 칼슘식이군들에 비해 저칼슘식이인 LC군에서 유의하게 낮았다. 체중 100g 당의 대퇴골의 칼슘함량은 저칼슘식이(LC)군에서 유의적으로 낮았고 칼슘급원에 따라 차이를 나타내지 않았다. 대퇴골의 골밀도 측정 결과 저칼슘식이인 LC군은 정상식이군에 비해 골밀도가 유의하게 낮았으며, 동일한 정상수준의 칼슘이 공급된 실험군 사이에서는 참다랑어골분(TB)군의 골밀도가 가장 높은 수치를 보였다. 본 연구결과 여러 가지 칼슘급원에 따른 흰쥐의 골격대사는 큰 차이를 나타내지 않았으며, 저칼슘군과의 차이가 두드러져 양적인 면에서의 칼슘공급의 중요성을 지적할 수 있겠다. 대퇴골의 중량이나 회분, 칼슘 및 대퇴골의 골밀도 결과로 보아 참다랑어 골분은 탄산칼슘군이나, 기존에 칼슘 급원으로 사용해 오던 우골분수준으로 뼈의 건강유지 면에서 긍정적인 가치를 부여할 수 있는 것으로 사료된다.EFA)의 함량은 유리지질이 결합지질에 비하여 높았으나 w3 고도불포화방방산(w3-HU-FA)의 함량에 있어서는 그 반대이었다. 부위별로는 지질의 함량 및 지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1-11
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• 2011

사용자들의 높은 요구 사항을 만족시키는 컴퓨팅 시스템을 개발하기 위해 프로세서의 성능을 향상시키기 위한 연구는 지속적으로 진행되어 왔다. 공정 기술 발달을 비롯한 다양한 기술 발전을 통하여 프로세서의 성능은 비약적으로 발전하였으나 그 이면에는 새로운 문제들이 발생하게 되었다. 그 중에서, 최근 들어 주된 문제점 중 하나로 인식되고 있는 열섬 현상은 칩의 신뢰성에 심각한 영향을 미치기 때문에 프로세서 설계 시 성능, 전력 효율성과 함께 반드시 고려되어야 한다. 과거에는 기계적인 냉각 기법으로 프로세서의 온도를 효과적으로 제어할 수 있었지만, 최근에는 프로세서의 성능이 높아져 발생되는 온도가 높아 냉각 비용이 급속히 증가하고 있다. 이로 인해, 최근의 온도 제어 연구는 기계적인 냉각 기법보다는 구조적 기법을 통한 온도 제어에 더욱 집중되는 추세를 보이고 있다. 하지만, 구조적 기법을 통해 온도를 제어하는 방안은 프로세서의 온도를 낮추는 데에는 효율적이지만 이를 위해 성능을 희생한다는 단점이 존재한다. 따라서, 기계적 냉각 기법을 통해 프로세서의 온도를 효율적으로 제어할 수 있다면, 성능 저하가 발생되는 구조적 기법을 통한 온도 제어기법의 사용 빈도가 줄어 그 만큼 성능이 향상될 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 고성능 멀티코어 프로세서에서 발생하는 온도를 기계적인 냉각 기법이 얼마나 효율적으로 제어할 수 있는지를 상세하게 분석해 보고자 한다. 공랭식 냉각기와 수랭식 냉각기를 이용하여 다양한 실험을 수행한 결과, 공랭식 냉각기와 비교하여 수랭식 냉각기가 온도를 효과적으로 제어하는 반면에 전력 소모가 더 많음을 확인할 수 있다. 특히, 1W의 전력을 통해 낮출 수 있는 온도를 분석해 보면 공랭식에 비해서 수랭식이 더 효율적임을 알 수 있으며, 수랭식 냉각기의 경우에는 냉각 단계가 냉각 효율은 오히려 감소하게 됨을 확인할 수 있다. 실험 결과를 바탕으로 온도에 따라 적절하게 기계적 냉각 기법을 활용한다면 프로세서의 온도를 더욱 효과적으로 제어할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

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.