• 한국수자원학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.159-170
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• 2007

본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 여기에는 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수를 적용하여 정량화하고, 이를 바탕으로 하여 관측 강우-유출 사상 중 평균적인 사상을 분류하며, 마지막으로 선별된 강우-유출 사상에 대해 Clark 단위도의 평균적인 매개변수를 유도하는 과정이 포함된다. 이러한 과정을 통해 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역을 대표하는 유출특성(즉, 집중시간 및 저류상수)의 결정에는 관측 강우-유출사상의 수가 어느 정도 확보된다고 하더라도 여전히 높은 불확실성을 피하기 힘들다. (2) 집중시간의 경우는 그 분포가 상당히 왜곡된 형태여서 단순한 산술평균은 상당히 왜곡된 추정치를 제시할 가능성이 높다. 즉, 정규분포에 근거한 평균값인 산술평균은 더 이상 집중시간에 대한 대표값의 역할을 하지 못한다. 오히려 최빈값의 경우가 보다 대표성을 갖는 것으로 판단된다. 반면에 저류상수의 경우는 거의 대칭인 분포를 하고 있으므로 산술평균이 어느 정도의 대표성을 확보한다고 판단할 수 있다. 본 연구의 대상유역의 경우 집중시간은 대략 7시간 정도가, 저류상수는 대략 22시간 정도가 적절한 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.667-678
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• 2002

본 논문에서는 구형 빔 패턴 형성을 위한 다층 이차원 원형 도체 배열을 갖는 새로운 방사 구조를 제안하였다. 새로운 방사 구조는 방사 원형 도파관 위에 유한하게 적층된 원형 도체 배열 소자들이 무한적, 주기적 평면 배열 구조를 갖는다. 이론적 해석은 rigid full-wave 해석 방법으로 배열 구조의 각 영역에서의 전자장에 대한 모드 전개식과 원형 도체상의 전류에 대한 모드 전개식에 바탕을 두고 상세히 수행되었으며, 함수의 직교성, 모드 정합 방법, 경계조건 그리고 Galerkin 방법을 사용하여 선형 대수 방정식 시스템을 유도하였다. 또한, Gauss 소거법을 사용하여 배열 특성 계산에 필요한 미지의 진폭 계수들을 얻었다. 제안된 알고리듬은 Ka대역에서 $\pm$20$^{\circ}$의 빔 폭을 갖는 구형 빔 패턴 형성을 위한 배열 설계에 사용되었으며, 일반적인 응용을 위해 파장으로 정규화된 최적화 설계 변수들을 제시하였다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과들을 서로 비교하기 위해, 대칭적으로 19개의 방사 소자를 갖는 Ka 대역 실험 시제품을 제작하였다. 방사 원형 도파관 개구면 위에 적층된 원형 도체 배열 구조는 얇은 필름상에 이온-빔 증착 방법을 사용하여 구현되었다. 계산된 단위소자 패턴들과 시제품의 측정된 단위소자 패턴들은 빔 스캔 범위 내에서 거의 일치함을 보여주었으며, 사이드 로브 레벨과 그레이팅 로브 레벨에 대한 결과 분석도 이루어졌다 또한, 정 방향에서 다층 원형 도체 구조에 의해 생길 수 있는 blindness 현상에 대하여 언급하였다. 제작된 시제품의 입력 VSWR은 1.14 보다 작았으며, 29.0 GHz, 29.5 GHz 그리고 30 GHz에서 측정된 이득은 각각 10.2 dB, 10.0 dB 그리고 10.7 dB 였다. 실험 및 시뮬레이션 결과들은 제안된 다층 원형 도체 배열 구조가 효율적인 구형 빔 패턴을 형성할 수 있음을 보여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며, 균질압력이 증가할수록 meltability가 감소하여 치즈의 품질을 저하시켰다. 5. Control 치즈의 stretchability는 30cm 이상 늘어나 가장 양호한 수치인 5점을 나타낸 반면, cholesterol을 제거한 cheese에서는 5~10cm 사이를 나타내어 2점으로 stretchability가 저하된 것을 볼 수 있었다. 6. Oiling off는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.119-138
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• 2011

지난 십년동안 인터넷을 통한 전자상거래는 빠른 속도로 성장해 왔다. 이러한 인터넷의 발달은 기업들의 사업방식에 많은 변화를 유도했으며, 그 중에서도 마케팅경로의 구조와 경로 구성원들 사이의 관계에 중요한 변화를 초래하고 있다. 각 기업이 처한 시장환경은 다양하며 이 다양한 시장 환경은 인터넷 경로가 각 시장에 미치는 효과를 조절하는 역할을 한다. 이러한 시장의 다양성에도 불구하고 지금까지의 선행연구들은 각기 특정한 하나의 시장상황(unique setting)을 상정하여 인터넷경로 도입이 그 시장에 미치는 영향을 분석하는데 그쳐왔다. 이러한 기존 연구의 공백을 채우기 위해 본 연구는 시장의 다양성을 소비자의 지리적 분포, 시장의 인터넷 수용도의 측면에서 살펴보고 이러한 시장 환경이 인터넷 경로 도입 효과에 미치는 영향에 관하여 조사해 보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 다양한 소비자들의 지리적 분포, 경쟁강도, 소비자의 인터넷 상거래에 대한 수용도 등을 포함한 다양한 시장 환경을 수요모형에 반영시켜 그 영향력 분석을 가능하도록 하였다. 그러나, 다양한 시장 요소를 모형에 반영하는 과정에서 수요모형이 복잡한 구조를 가지게 되었다. 이 문제를 극복하고 게임이론의 균형해를 도출하기 위해 Newton-Raphson algorithm을 사용한 numerical search 방법을 사용하였다. 분석결과 두 종류의 경로에 대한 소비자선호의 분포에 따라 생산자의 가격차별정도, 생산자와 독립소매상 간의 경로이윤 배분율, 그리고 인터넷경로 도입이 각 경로주체의 이윤 향상에 도움이 되는지의 여부, 소비자잉여 등이 달라질 수 있음을 발견하였다. 끝으로 연구의 학술적, 실무적 시사점과 한계점 및 향후 연구방향도 논의되었다.