• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 콘크리트학회논문집
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• 제26권2호
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• pp.171-179
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• 2014

이 연구는 DH beam의 구조성능을 평가하는 것을 목적으로 하였다. DH beam을 사용하는 DH 공법은 얇은 철판을 성형하여 거푸집 및 구조적 역할을 할 수 있는 철판을 철근과 함께 공장에서 선조립하여 현장으로 반입하여 콘크리트를 타설하는 공법이다. 이 때 DH 판이 거푸집 역할 뿐 아니라 휨강도에 기여할 것으로 여겨져서 이 연구에서는 DH 판의 휨강도 기여도를 평가하고자 하였다. 총 5개의 실험체를 대상으로 실험 및 해석적 연구를 수행하였다. 실험체는 2개의 정모멘트 실험체, 2개의 부모멘트 실험체, 그리고 1개의 RC 실험체로 구성되었다. RC 실험체는 DH beam과 비교를 목적으로 제작하였다. DH beam에 대한 실험 결과는 휨강도를 산정하는 설계식 그리고 RC 실험체에 대한 실험 결과 등과 비교를 통하여 DH beam은 철판이 항복하면서 충분히 휨강도에 기여하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 비선형 구조해석에서는 두 개의 실험체에 대하여 DH 판이 있는 경우와 없는 경우를 대상으로 휨강도, 콘크리트의 주인장변형률, 그리고 철근의 응력을 비교하였으며, 해석에서도 DH 판이 휨강도에 충분히 기여함을 알 수 있었다. 이상과 같은 실험 및 해석적 연구의 결과 DH beam의 철판은 콘크리트와 합성단면을 형성하여 충분한 휨강도를 갖는 것으로 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제10권4호
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• pp.526-532
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• 2000

전단면터널 굴착장비에 의한 터널굴착을 설계할 때 일반적으로 적용되는 암반의 강도는 80-250 MPa로 알려져 있으나 설계단계에서 암반의 특성을 완전히 파악하지 못한 채 설계하고 수행하는 경우가 있다. 본 연구는 60% 이상 구간의 단축압축강도가 260 MPa이상이며, RMR값이 70이상의 암반에서 TBM으로 굴착된 약 5.3km 연장의 밀양댐계통 광역상수도 도수로터널 TBM 굴착구간의 암반특성을 규명하고 이로써 이론적 굴착속도를 분석하여, 실제의 순굴착속도와 비교분석한 것이다. 노르웨이 NTH에 의하여 제안된 이론적 굴착속도는 현장에서 수행된 순굴착속도의 평균값과 2∼20%의 오차를 갖는 것으로 평가되어, 극경암에서의 굴착속도 설계는 일본이나 미국에서 제안된 해석법에 비하여 NTH해석법이 가장 접근된 설계방법이라 할 수 있다. 현지암반을 펑가하여 순굴착속도와의 상관관계를 규명한 결과, 극경암에서의 순굴착속도는 슈미트 해머에 의한 반발경도와 RMR 값에 반비례하는 것으로 나타났는데, 이의 상관계수는 각각 0.705 및 0.777이었다. 이로써 반발경도와 RMR의 크기는 순굴착속도를 예측할 수 있는 요소가 될 수 있음을 알 수 있다. 또한 극경암에서의 순굴착속도는 현지암반의 지압의 크기에 크게 영향을 받고 있는 것으로 평가되어 TBM 굴착설계에서 지압상태는 중요한 설계요소의 하나로서 고려되어야 할 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2402-2411
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• 2018

Fluoronitriles-$CO_2$ gas mixtures are promising alternatives to $SF_6$ in environmentally-friendly gas-insulated transmission lines (GILs). Insulating gas heat transfer characteristics are of major significance for the current-carrying capacity design and operational state monitoring of GILs. In this paper, a three-dimensional calculation model was established for a GIL using the thermal-fluid coupled finite element method. The calculated results showed close agreement with experimentally measured data. The temperature distribution of a GIL filled with the Fluoronitriles-$CO_2$ mixture was obtained and compared with those of GILs filled with $CO_2$ and $SF_6$. Furthermore, the effects of the mixture ratio of the component gases and the gas pressure on the temperature rise and current-carrying capacity of the GIL were analyzed. Results indicated that the heat transfer performance of the Fluoronitriles-$CO_2$ gas mixture was better than that of $CO_2$ but worse than that of $SF_6$. When compared with $SF_6$, use of the Fluoronitriles-$CO_2$ gas mixture caused a reduction in the GIL's current-carrying capacity. In addition, increasing the Fluoronitriles gas component ratio or increasing the pressure of the insulating gas mixture could improve the heat dissipation and current-carrying capacity of the GIL. These research results can be used to design environmentally-friendly GILs containing Fluoronitriles-$CO_2$ gas mixtures.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.19-26
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• 2013

본 논문에서는 지하주차장 조명방식의 효율성을 확보하기 위하여 디밍제어와 마이크로웨이브센서기술을 접목하여 새로운 조명제어시스템을 설계 구현한다. 이를 통하여 기존 시스템에 비하여 성능과 비용 측면에서 효율적인 조명체계를 확립하고 궁극적으로 에너지 절감효과를 얻고자 한다. 기존 아파트 지하주차장의 에너지 절감방식은 대부분 설계 당시 설치된 형광등을 전부 운영하지 않고 격등으로 운영하는 방책에 의존하고 있다. 일부에서는 이와 같은 격등 운영을 원활히 하기 위하여 적외선센서를 설치하여 형광등을 점 소등하거나, 타이머를 활용한 형광등의 점등시간을 조절하고 있다. 이러한 기존의 방식은 단순히 설계된 전기사용량에 비해 소모되는 양을 감소시키는 방식으로 체계적인 에너지 절감 효과를 기대할 수 없으며, 방치되는 경우 지속적인 소모가 발생하는 등 매우 비효율적으로 운영되고 있다. 본 조명제어시스템은 마이크로웨이브센서를 통해서 사물을 감지하여 조명등의 점등 시점을 알려주고, LED 형광등의 디밍제어를 통해 환경에 따라 그 밝기를 조정함으로써, 일정한 조도로 상시 점등되는 기존의 지하주차장 조명체계를 획기적으로 개선한다. 본 논문을 통하여 설계된 조명제어시스템을 일반 지하주차장 조명체계에 적용하여 검증을 실시한 결과 최대 약 81.9%의 에너지 절감효과를 얻었다.

• 지질공학
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• 제26권4호
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• pp.485-495
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• 2016

본 연구에서는 방파제 하부지반을 저치환율 재료로 보강 및 개량하기 위한 치환율과 재하중 방치기간을 확률론적 최적화 기법을 이용하여 분석하였다. 해석에 필요한 확률변수의 불확실성을 최소화하기 위하여 사전자료를 활용한 베이지안 갱신결과 최대 39.8% 포인트까지 불확실성이 감소하였고, 특히 사전함수의 표본수가 더 많은 구간의 감소폭이 컸다. 치환율 결정을 위하여 저치환율 단면 중 15~40% 범위에서 일계신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 의해 해석한 결과 목표파괴확률을 만족하는 치환율은 심층고결처리 및 쇄석다짐말뚝 구간에서 각각 20% 및 25% 이상으로 나타났다. 치환율에 대한 최적화를 위하여 생애주기비용 분석을 실시한 결과 목표파괴확률을 만족하는 범위 내에서 최적 치환율이 산정되었으며, 두 구간에서 각각 20% 및 30%가 가장 경제적인 것으로 결정되었다. 재하중의 방치기간에 대한 확률론적 해석결과 3개월 이상인 경우 모두 목표파괴확률을 만족하는 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.469-475
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• 2017

소프트웨어 개발시행 과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 기본적이고 필수적인 문제 중에 하나이다. 소프트웨어 고장현상을 파악하기 위하여 비동질적인 포아송 과정에서 순간 고장률인 강도함수가 고장시간에 독립적으로 일정하거나, 증가형 혹은, 감소형 추세를 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 설계 과정에서 강도형태가 감소패턴을 따르는 랜들리 수명분포와 증가하다가 감소하는 어랑수명 분포를 활용한 소프트웨어 신뢰속성 모형에 대하여 신뢰도 장단점에 관한 연구를 하였다. 소프트웨어 고장현상을 파악하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였다. 따라서, 본 논문에서는 소프트웨어 고장시간 자료를 적용하여 소프트웨어 신뢰도를 비교하고, 평가하였다. 그 결과, 랜들리 모형이 어랑분포 모형보다 신뢰도가 상승하는 것으로 나타났으나, 어랑분포 모형에서는 형상모수가 높을수록 높은 신뢰도를 나타내는 추세를 보였다. 본 논문를 통하여 소프트웨어 기획 부서에서는 특정한 수명분포와 형상모수를 활용함으로서 소프트웨어 고장분석을 활용한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 신뢰성 속성을 적용한 데이터 및 기본 지식을 제공함으로서 소프트웨어 설계에 실질적인 도움을 줄 수 있다.

• 대한공업교육학회지
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• 제36권2호
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• pp.1-23
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• 2011

본 연구의 목적은 팀 기반 학습모형을 활용한 수업에 참여한 공업계 고등학교 학습자와 교사를 대상으로, 형성적 연구방법론을 활용하여 모형의 강점, 약점, 개선점을 도출하고 이를 통해 모형의 타당성과 통용 가능성을 제고하는 것이다. 팀 기반학습모형은 문제 상황 속에서 학습자 개인의 선행학습과 팀 구성원 간 상호작용을 통해 개인과 팀의 성과를 극대화하기 위한 구조화된 교육방법이다. 이 모형의 개선과 보완을 위해 형성적 연구방법론을 적용하였고, 분석결과, 모형의 강점으로 학습자의 동기와 흥미 유발, 학습자 특성을 반영한 교육 가능, 선행학습을 통한 자신감향상, 반복학습을 통한 개념 이해 등을 파악하였다. 한편 모형의 약점을 보완하기 위한 방안으로 현실적인 교과내용과 방법 편성에 있어서의 한계 극복, 현장감을 높이는 문제은행 확보 필요, 실습 기자재 확충 필요, 학습자의 사전지식과 경험을 고려한 토론 주제 발굴, 구체적인 팀별 활동과 역할 부여 필요 등을 제시하였으며, 개선점으로는 합리적인 팀 구성, 발표 기회의 공정성, 적극적인 참여 독려, 학습자의 선수지식과 태도를 고려한 수준별 학습 계획, 주요한 개념 사전 안내 및 토론 주제선별 등을 제시하였다. 최종적으로 이러한 결과들을 바탕으로 향후 공업계 고등학교에서 적용 가능한 팀 기반 학습모형과 운영방안에 대해 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.44-52
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• 2017

본 논문에서는 전자전장비에 사용할 수 있는 주파수 분석의 정확도가 높으면서 소형화된 디지털주파수판별기 설계방안을 제안하였다. 전자전 장비는 레이더 신호로부터 주파수, 펄스폭, 펄스도착시간, 신호세기, 도달 방위각, 펄스 내 신호변조 등의 정보를 분석할 수 있어야 한다. 전자전장비는 레이더의 매우 좁은 펄스(100ns 이하) 신호를 분석 할 수 있어야 한다. 따라서 전자전장비는 특별한 형태의 수신기 구조가 필요하며, 주파수 측정을 위하여 순시주파수측정방식 구조의 설계가 일반적으로 사용된다. 이 중 대표적으로 사용되는 방식이 디지털주파수판별기다. 기존 디지털주파수판별기는 회로 소자가 개별부품으로 구성되어 부피와 중량이 크며, 고가인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 기존의 디지털주파수판별기는 4개의 지연선($1{\lambda}$, $4{\lambda}$, $16{\lambda}$, $64{\lambda}$)을 사용하는 반면, 제안한 디지털주파수판별기는 3개의 지연선($1{\lambda}$, $4{\lambda}$, $16{\lambda}$)을 사용하였으며, 국내에서도 비약적인 발전을 하고 있는 마이크로 집적회로 기법으로 설계하였다. 주파수 정확도를 향상하기 위한 방법으로 신호세기 검출과 온도보정을 실시하였다. 제안한 디지털주파수판별기는 실험결과 1.5MHz 이하의 높은 주파수정확도를 가지는 것을 확인하였다. 이것은 국외 도입되는 디지털주파수판별기보다 우수한 성능을 가진다고 볼 수 있다.