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- 저자 : 박동규(Dong Gyu Park) (검색결과 84 건)
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시계열분석(時系列分析)에 의한 주식수익율(株式收益率) 변동성(變動性)의 예측(豫測)
박동규,Park, Dong-Gyu 한국재무관리학회 1992 財務管理硏究 Vol.9 No.2
이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.
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박동규,이관수,Park, Dong-Gyu,Lee, Gwan-Su 대한기계학회 2002 大韓機械學會論文集B Vol.26 No.2
This study aims at the optimal design of the screw rotor and its performance analysis. The optimal design of the screw rotor's shape has been performed theoretically. Also, the performance analysis technique of an oil-injected screw air compressor is developed. The effect of internal leakage, heat exchange between air and oil, and flow resistance at suction and discharge ports are included in the performance analysis. Some numerical examples of the volumetric efficiency and adiabatic efficiency for sample rotors are demonstrated for various lobe combination, rotor wrap angles and L/D ratios.
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대한치과보철학회지에 게재된 논문의 통계적 오류: 국문논문과 영문논문의 비교
박동규,최용근,김영수,신상완,Park, Dong-Gyu,Choi, Yong-Geun,Kim, Young-Su,Shin, Sang-Wan 대한치과보철학회 2009 대한치과보철학회지 Vol.47 No.3
연구목적: 대한치과보철학회지에 사용된 통계적 방법의 통계적 오류현황을 파악하여 통계적 방법의 잘못된 활용으로 인한 치의학 연구논문에서의 문제를 검토하고, 또한 통계적 오류의 유형과 빈도를 파악하여 동일문제의 재발 방지 및 효율적 대처의 기회로 삼고자 함이다. 연구 재료 및 방법: 2000년부터 2006년까지의 대한치과보철학회지에 게재된 총 399편의 논문 중 통계적 방법이 사용된 292편의 논문을 조사했고, 이를 위해 1997년 국제의학학술지 편집위원회의 "생의학 학술지에 투고하는 원고의 통일양식의 통계학적 방법론에 관한 서술지침" 15개항을 기초로 하여 1) 통계 프로그램의 불명시, 2) 통계 방법의 부적절한 기술, 3) 통계용어의 오용 등으로 크게 3가지 범주로 구성된 점검표를 사용하여 통계적 방법의 종류 및 통계적 오류부분을 확인하고 이를 한글판과 영문판으로 비교해 보았다. 그 결과는 다음과 같다. 결과 및 결론: 1. 통계 프로그램 명시 오류는 한글판에선 54%가, 영문판에선 59%가 있었으나 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았다 (P = .66). 2. 통계 방법의 부적절한 기술에 관한 오류는 한글판에선 49%가, 영문판에선 33%가 있었으나 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았다 (P = .09). 3. 통계용어의 오용오류는 한글판에선 54%가, 영문판에선 24%가 있었으며 통계적으로도 유의한 차이가 있었다 (P = .01). 상기 결과로 볼 때 통계용어의 오용 오류 이외엔 통계적 유의성을 보이진 않아서 한글판과 영문판의 통계적 오류의 비율은 유사하게 나타난 걸로 추정되며, 전체적으로 대한치과보철학회지의 통계적 타당성은 다소 부족하게 나타났다. 따라서 향후 치의학 연구자는 통계적 방법을 기술하고 적용할 때 통계적 오류를 피하기 위해 주의를 기울여야 할 것이며, 아울러 치의학 논문에서의 통계학적 방법론에 대한 인식의 제고가 필요하다고 보인다. Statement of problem: The aim of dental research is to advance scientific knowledge and leads to improvement in the treatment and prevention of dental disease. Utilizing an effective research design and adequate statistical methods are essential procedures ensuring that the results of researches are based on evidences. A research should utilize proper statistical methods without statistical errors; Otherwise, it could adversely affect clinical practice and future research. Purpose: This study was made to investigate the statistical methods used in the Journal of Korean Academy of Prosthodontics (JKAP) and then to assess them for the statistical errors. Material and methods: Among the total of 399 articles in the JKAP published from 2000 to 2006, 292 articles using statistics were reviewed. The validity of the statistical methods used in them were assessed using a checklist based on the guideline for statistical reporting in the uniform requirements for manuscripts submitted to biomedical journals by International Committee of Medical Journal Editors. The checklist consisted of three categories of statistical errors: 1) Unspecified computer statistical packages, 2) Inadequate description of statistical methods, 3) Misuse of statistical terms. Then, the results were compared between the Korean version and the English version in the JKAP. Results: Among the 212 articles using statistics in the Korean version, 115 articles (54%) and among the 80 articles using statistics in the English version, 47 articles (59%) were shown to have unspecified computer statistical packages without statistically significant difference (P = .66). Likewise, 101 articles (48%) in the Korean version and 25 articles (31%) in the English version were shown to have the inadequate description of statistical methods without statistically significant difference (P = .09). However, 114 articles (54%) in the Korean version and 19 articles (24%) in the English version were shown to have the misuse of statistical terms with statistically significant difference (P = .01). Conclusion: Some of the articles in the JKAP had inadequate statistical validity, given the statistical errors identified in this assessment. Hence, dental researchers should be more careful when it comes to describing and applying statistical methods.
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ROS 기반의 실내자율 주행 로봇의 자기위치 인식 및 딥러닝에 의한 제어 시스템
박동규(Dong Gyu Park),김규리(Kyu Ree Kim),장진우(Jin Woo Jang),김동환(Dong Hwan Kim) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.12
본 연구는 물류 센터 무인화를 위해 상자를 지역, 회사에 따라 분류하고 장애물을 실시간으로 회피하며 목표지점까지 운송하는 로봇 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 전체 제어 시스템은 ROS(robot operating system)로 구성하였으며, 모터 제어 및 기타 센서 처리를 위해 하부제어기로 OpenCR을 추가하였다. 또한 IMU 센서와 encoder를 결합한 odometry를 기반으로 AMCL(adaptive Monte Carlo localization) 알고리즘을 사용하여 로봇 위치를 추정 및 보정하였다. 또한 이를 LiDAR와 결합하여 맵핑 및 주행(navigation)을 진행하였다. 상자 분류는 YOLO를 통해 진행하였다. 그 결과 상자 분류를 통해 스스로 목표지점을 설정하고 라이더로 장애물을 인식하여 실시간으로 회피하는 자율주행 로봇을 구현하였다. In this study, an indoor self-driving automated guided vehicle that recognizes objects in a logistics center and transports them to their destinations is introduced. The robot must be aware of its location while it moves and must be able to recognize its surroundings in real time to operate in the self-driving mode. The control system is composed of a robot operating system (ROS) with OpenCR used as a lower controller for motor control and other sensor processing. The robot position is estimated by combining the adaptive Monte Carlo localization algorithm (AMCL) with odometry using an inertial measurement unit sensor and an encoder, and mapping and navigation are performed by combining it with LiDAR. In addition, box classification is conducted through you-only-look-once (YOLO) object detection. Consequently, we implement a self-driving robot that sets its own target point through box classification and avoids obstacles in real time by recognizing obstacles with LiDAR.
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박동규(Dong-Gyu Park),조환규(Hwan-Gue Cho) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2A
지리정보시스템에서 정확한 데이터를 만드는 작업은 지리정보시스템의 성능에 결정적인 영향을 미치는 요소이다. 지리정보시스템을 위한 벡터 데이터를 현존하는 래스터 데이터로 부터 만든후에는 이 벡터 데이터의 정밀도를 검증하는 과정이 이루어진다. 래스터 데이터와 래스터 데이터로부터 생성된 벡터 데이터간의 정확도를 검출하기 위한 방법은 지금까지는 벡터 데이터와 원래의 래스터 데이터를 겹쳐두고 검수자가 육안으로 비교하는 방법이었다. 이러한 검수방법은 검수시간과 비용이 많이 소요되며 검수의 정밀도가 높지 못하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 벡터 데이터를 래스터화한 후에 원래의 래스터 데이터와 XOR 연산을 하여 정확도를 검수할 수 있음을 보여준다. 또한 두 데이터의 특성상 발생하는 노이즈(noise)를 제거하기 위한 필터를 제시하고, 이 필터에 적합한 새로운 선분 그리기 알고리즘도 제시한다.
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