In order to explain a U-shape pattern of stock returns, Fama and French(1988) suggested the state-space model consisting of I(1) permanent component and AR(1) stationary component. They concluded the autoregression coefficient induced from the state-space model follow the U-shape pattern and the U-shape pattern of stock returns was due to both negative autocorrelation in returns beyond a year and substantial mean-reversion in stock market prices. However, we found negative autocorrelation is induced under the assumption that permanent and stationary noise component are independent in the state-space model. In this paper, we derive the autoregression coefficient based on ARIMA process equivalent to the state-space model without the assumption of independency. Based on the estimated parameters, we investigate the pattern of the time-varying autoregression coefficient and conclude the autoregression coefficient from the state-space model of ARIMA(1,1,1) process does not follow a U-shape pattern, but has always positive sign. We applied this result on the data of 1 month retums for all NYSE stocks for the 1926-85 period from the Center for Research in Security Prices.
Low Energy High flux Plasma Source인 Stationary Plasma thruster (SPT)를 이용하여 폴리이미드의 표면개질 후 접촉각과 표면에너지의 변화를 조사하고 접착력과의 관계를 조사하였다. 이온에너지는 180 eV - 200 eV, 이온전류 밀도는 수백 ${\mu}A/cm^2$, 이온선량은 $5\times10^{15}/cm^2$부터, $10\times^{18}/cm^2$로 $Ar^+,\;N_2^+,\;O_2^+$를 이온 주입시켰다. 표면 처리된 폴리이미드에 대한 접촉각 변화는 dual contact anglemeter로 증류수와 에틸렌글리콜을 이용하여 측정하였고, 표면에너지의 변화량을 구하였다. 접촉각의 변화는 아르곤 이온의 경우는 최저 $35^{\circ}$, 질소와 산소의 경우 $1\times10^{17}/cm^2$에서 각각 $14^{\circ},\;10^{\circ}$정도의 전촉각을 보였으며, $5\times10^{17}/cm^2$이상에서는 측정하기 불가능하였다. 산소 이온빔으로 처리된 PI의 표면을 x-ray photoelectron spectroscopy를 통하여 측정하여본 결과, 친수성기가 많이 형성되었음을 확인할 수 있었다. 접촉각 측정으르부터 PI의 표변에너지는 42.1 mN/m에서 아르곤 이온빔의 처리 시 65.2 mN/m로 산소 이온빔의 처리 시 81.2 mN/m로 각각 1.5배, 1.9배 정도 증대하였다. 산소 이온빔으로 처리된 PI 표면위에 스퍼터링으로 300 nm 정도의 clad layer 형성 후 $20{\mu}m$ 정도의 구리 전기 도금막을 형성하여, peel 강도를 측정한 결과 0.79 kg/cm의 강도를 얻을 수 있었다.
In order to explain the U-shaped pattern of autocorrelations of stock returns i.e., autocorrelations starting around 0 for short-term horizons and becoming negative and then moving toward 0 for long-term horizons, researchers suggested the use of a state-space model consisting of an I(1) permanent component and an AR(1) stationary component, where the two components are assumed to be independent. They concluded that auto-regression coefficients derived from the state-space model follow a U-shape pattern and thus there is mean-reversion in stock prices. In this paper, we show that only negative autocorrelations are feasible under the assumption that the permanent component and the stationary component are independent in the state-space model. When the two components are allowed to be correlated in the state-space model, we show that the sign of the auto-regression coefficients is not restricted as negative. Monthly return data for all NYSE stocks for the period from 1926 to 2007 support the state-space model with correlated noise processes. However, the auto-regression coefficients of the ARIMA process, equivalent to the state-space model with correlated noise processes, do not follow a U-shaped pattern, but are always positive.
오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.
The usage of a stationary plasma thruster (SPT) ion source, invented previously for space application in Russia, in experiments with surface modifications and film deposition systems is reported here. Plasma in the SPT is formed and accelerated in electric discharge taking place in the crossed axial electric and radial magnetic fields. Brief description of the construction of specific model of SPT used in the experiments is presented. With gas flow rate 39ml/min, ion current distributions at several distances from the source are obtained. These was equal to 1~3 mA/$\textrm{cm}^2$ within an ion beam ejection angle of $\pm$20$^{\circ}$with discharge voltage 160V for Ar as a working gas. Such an extremely high ion current density allows us to obtain the Ti metal films with deposition rate of $\AA$/sec by sputtering of Ti target. It is shown a possibility of using of reactive gases in SPT (O2 and N2) along with high purity inert gases used for cathode to prevent the latter contamination. It is shown the SPT can be operated at the discharge and accelerating boltages up to 600V. The results of presented experiments show high promises of the SPT in sputtering and surface modification systems for deposition of oxide thin films on Si or polymer substrates for semiconductor devices, optical coatings and metal corrosion barrier layers. Also, we have been tried to establish in application of the modeling expertise gained in electric and ionic propulsion to permit numerical simulation of additional processing systems. In this mechanism, it will be compared with conventional DC sputtering for film microstructure, chemical composition and crystallographic considerations.
무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.
최근 기후변화로 인해 이상호우가 발생하고 있으며 많은 선행연구들에서는 극한수문사상의 변화로 인해 배수관련 기반시설물의 첨두홍수 규모와 빈도가 변화 할 것으로 예상하고 있다. 그러나 현재 배수시설물의 설계에 쓰이는 확률강우량은 기후변화나 장기적 변동에 영향을 받지 않는 정상성(stationary)을 가정하고 있어 앞으로 다가올 미래에 지금까지의 치수안전도 기준이 유효한가에 대한 재고가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 기후변화가 배수체계에 미치는 영향을 평가하기 위해 최근 IPCC AR5에 대비하여 개발된 RCP 8.5 기후변화시나리오로부터 미래 기후변화정보를 추출하였으며 기후변t화를 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석기법을 개발하여 지속시간별 빈도별 설계강우량을 산정하였다. 또한, 설계홍수량을 산정하기 위해 실무에서 널리 이용되고 있는 홍수유출모형인 HEC-HMS 모형을 통해 기후변화가 미호천 유역의 설계홍수량에 미치는 영향을 평가하였다. 그 결과 기후변화로 인해 대상유역의 설계홍수량이 증가됨을 확인 할 수 있었으며 이로 인해 미호천유역의 홍수위험성이 현재에 비해 증가함을 확인 할 수 있었다.
Let $X_{t}$ = .beta. $X_{{t-1}}$ + .epsilon.$_{t}$ be an autoregressive process where $\mid$.beta.$\mid$ < 1 and {.epsilon.$_{t}$} is independent and identically distriubted with regularly varying tail probabilities. This process is called the asymptotically stationary first-order autoregressive process (AR(1)) with infinite variance. In this paper, we obtain a host of weak convergences of some point processes based on bootstrapping of { $X_{t}$}. These kinds of results can be generalized under the infinite variance assumption to ensure the asymptotic validity of the bootstrap method for various functionals of { $X_{t}$} such as partial sums, sample covariance and sample correlation functions, etc.ions, etc.
To estimate coefficient matrix in autoregressive model, usually ordinary least squares estimator or unconditional maximum likelihood estimator is used. It is unknown that for univariate AR(p) model, unconditional maximum likelihood estimator gives better power property that ordinary least squares estimator in testing for unit root with mean estimated. When autoregressive model contains multiple unit roots and unconditional likelihood function is used to estimate coefficient matrix, the seperation of nonstationary part and stationary part of the eigen-values in the estimated coefficient matrix in the limit is developed. This asymptotic property may give an idea to test for multiple unit roots.
The autoregressive method provides a univariate procedure to predict the future sunspot number (SSN) based on past record. The strength of this method lies in the possibility that from past data it yields the SSN in the future as a function of time. On the other hand, its major limitation comes from the intrinsic complexity of solar magnetic activity that may deviate from the linear stationary process assumption that is the basis of the autoregressive model. By analyzing the residual errors produced by the method, we have obtained the following conclusions: (1) the optimal duration of the past time for the forecast is found to be 8.5 years; (2) the standard error increases with prediction horizon and the errors are mostly systematic ones resulting from the incompleteness of the autoregressive model; (3) there is a tendency that the predicted value is underestimated in the activity rising phase, while it is overestimated in the declining phase; (5) the model prediction of a new Solar Cycle is fairly good when it is similar to the previous one, but is bad when the new cycle is much different from the previous one; (6) a reasonably good prediction of a new cycle can be made using the AR model 1.5 years after the start of the cycle. In addition, we predict the next cycle (Solar Cycle 25) will reach the peak in 2024 at the activity level similar to the current cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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