단위계/필터/랜덤워크

목차

< 단 위 계 >

정 의

단위계의 종류

< 필 터 >

정 의

< 랜 덤 워 크 >

정 의

<출처 : 야후 백과사전>

본문내용

결된다는 것을 제시하였다. 즉 정상성에서 핵함수는 ( )=(－) 처럼 하나의 매개변수로 표현할 수 있으며, 이것을 이용하여 ⑴ 식의 스펙트럼표현을 유도하여 최적필터의 핵함수인 라플라스변환
가 ()와 ()의 스펙트럼함수표현에서 구할 수 있다는 사실을 밝혔다. 제어공학에서는 이 핵함수 ()를 필터의 임펄스응답이라 하며, ()는 전달함수라고 한다. 앞에서 말한 것은 최적필터의 전달함수가 r.m.s. 규범 밑에서 일의적으로 결정되었으며, 이로 인해 최적필터가 신호처리장치로서 공학적인 수단으로 실현할 수 있다는 사실을 제시하고 있어, 위너의 이론은 제 어공학이나 통신공학 분야에서 주목을 끌게 되 었다. 위너의 최적필터(위터필터)는 〔그림 8〕과 같다. 똑같은 r.m.s. 규범을 사용하고는 있으나, 미국 R.E. 칼먼은 1960년 이와 다른 입장에서 최적필터를 설계할 수 있다는 것을 제시하였다. 칼먼은 신호 ()의 정상성을 가정하지 않고 그것을 별개의 백색잡음을 입력하는 선형미분방정식으로 기술되는 가우스-마르코프과정으로 표현함으로써 최적필터의 핵함수 ( )가 만족할 만한 방정식을 시간영역에서 구하였다. 그리고 최적필터를 선형 다이내미컬시스템이라는 표현형식으로 구성할 수 있는 길을 열었다. 이 경우 정상성을 가정하지 않고, 칼먼필터는 위너필터의 일반화가 되고 있으며, 또한 다입력·다출력 신호도 취급할 수 있으므로 그의 확장이기도 하다. 결국 칼먼필터의 특별한 경우로서 위너필터를 이끌어낼 수 있다. 칼먼필터의 구성은 다이내미컬시스템표현에 의거하는 것으로서 과거의 측정데이터 모두를 기억할 필요는 없으며, ()는 현재값인 ()를 입력하는 선형필터의 출력으로 구성된다. 따라서 칼먼필터는 현재의 프로세서기술에 의하면 디지털형식으로 쉽게 온라인계산을 할 수 있어 계측제어 분야 뿐만 아니라 예측과 관계되는 여러 가지 분야에 응용되고 있다. 한편 칼먼필터는 선형시스템의 상태추정법을 부여하는 것이라는 사실이 인식됨과 동시에 최적제어의 하나인 최적레귤레이터의 문제와 쌍대관계에 있다는 사실도 제시하고 있다. 이러한 사실에서 보면 칼먼필터의 발견은 선형시스템이론의 발전에 큰 영향을 줌과 동시에 오늘날에는 현대제어이론 체계의 중심을 이루게 되었다. 또한 칼먼필터류의 상태추정의 견해는 디지털전송을 위한 등화기나 적응필터의 설계, 시스템동정 등의 근간이며 시스템제어의 현대적 방법 가운데 하나가 되고 있다
< 랜 덤 워 크 >
정 의
일반적으로 차원공간의 격자점 집합 속을 점 가 우연히 이동하는 경우의 이산시간(離散時間) 매개변수의 마르코프 연쇄(Markov chain)로서 공간적·시간적으로 모양이 같은 것. 난보(亂步)라고도 한다. 보통 1회의 걸음에 한 격자점에서 이동하는 범위가 인접하는 2개의 격자점에 한정되는 것만을 랜덤워크라고 하는 경우가 많다. 랜덤워크는 또한 임의 방향으로의 우연적·불규칙적 운동(이동)이 반복되는 현상에 관한 확률론적 모델을 뜻하기도 한다. 랜덤워크에 관해서는 여러 차원에 관해 문제와 풀이가 시도되었는데, 이것을 ＜랜덤워크의 문제＞라고 한다. 랜덤워크의 문제의 원형은 K. 피어슨에 의해 1905년에 제출되었는데, ＜한 점에서 출발한 남자가 거리 만큼 똑바로 걷고, 여기서 임의로 방향을 바꾸어 다시 만큼 걷는 방식의 걸음을 회 반복했다. 이 결과 이 남자가 출발점으로부터의 거리 와 ＋ 사이의 범위에 있을 확률을 구하여라＞라는 문제였다. 그리고 이 문제는 1·2·3차원인 경우의 임의의 에 대해 엄밀히 풀이되었다. 랜덤워크의 문제는 반사벽·홉수벽 등의 경계 조건이 주어진 문제로 더욱 확장되었다. 물리학적인 랜덤워크의 문제로서는 브라운입자나 기체분자의 확산모델, 음파 등 파동의 합성, 고분자의 형상분포, 1차원 물질의 통계역학 등이 있다.
랜덤워크 이론 (randomwork theory)
주가를 움직이는 요인들이 많다. 정국의 동향, 경기, 통화량, 물가, 금리, 기업의 수익력 등 각종 요인들이 복합적으로 주가에 반영된다. 때문에 아무리 분석력을 갖고 있는 사람일지라도 사실상 정확한 주가예측을 한다는 것은 불가능하다. 증권시장이 발달하여 선진화될수록 각종 요인들이 즉각적으로 주가에 반영되는 효율적인 시장이 되기 때문에 주가예측은 더욱 힘들어진다. 그래서 어떤 재료가 일반인들에게 알려지면 이미 주가에 반영되었기 때문에 재료를 갖고 하는 주가예측이란 더욱 어렵다.
주가는 일반인들이 예측할 수 없는 우발성을 갖고 있어 랜덤하게 움직이기 때문에 아예 주가예측을 바탕으로 주식투자를 할 수 없다고 단정짓는 것이 랜덤워크이론이다. 그래서 랜덤워크 이론가들은 주가와 관련없이 투자수익을 높일 수 있는 투자전략 개발에 노력한 결과 포트폴리오 방식과 포뮬러 플랜 방식을 널리 활용하게 되었다.
포트폴리오 방식은 여러 유가증권에 효율적으로 분산투자를 하여 위험을 감소시키고 수익을 높이고자 하는 투자전략이고 포뮬러 플랜은 주가예측을 무시하고 일정한 기준을 정하여 자동적으로 투자의사를 결정하는 투자기법이다. 이와 같은 투자전략은 자금력의 한계를 갖고 있는 개인투자자들은 거의 활용할 수 없고 자금동원 능력이 무한한 기관투자가들에게 유용한 투자기법이다. 하지만 개인투자자라 할지라도 주식투자의 속성을 이해하는데 도움이 되고 부분적으로 이를 원용할 수 있는 장점을 갖고 있다.
랜덤워크의 가설
랜덤워크가설은 원래 20세기 초에 바쉘리어(L. Bachelier)에 의하여 농산물 가격의 변동을 설명하기 위하여 제시되었으나, 1960년대에 오스본(M.F.M. Osborne)과 파마(E.F. Fama)등이 주가변동을 설명하기 위한 실증이론으로 채택함으로써 증권이론의 체계속에 포함되게 되었다.
주가변동에 대한 이러한 램덤워크가설은 과거 주가의 움직임을 분석함으로써미래 주가의 변동을 예측할 수 있다고 주장하는 즉 기술적 분석(techni-cal analysis)의 유용성을 옹호하는 사람들의 입지를 크게 약화시켰다.
<출처 : 야후 백과사전>
http://kr.dic.yahoo.com/search/enc/result.html?p=%B7%A3%B4%FD%BF%F6%C5%A9&pk=12941100&type=enc&field=id

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