• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.229-250
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• 2022

포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권1호
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• pp.1-10
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• 2000

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환은 인간의 시각 구조와 상당히 유사한 다중해상도 특성을 지니고 있을 뿐 아니라, 영상을 공간 영역과 주파수 영역에 효과적으로 국부화 시키는 특성을 지니고 있기 때문에 영상처리에서 널리 연구되고 있는 방법이다. 웨이블릿 변환을 거친 계수들은 일반적으로 가우시안 분포를 따른다고 알려져 있기 때문에 제안한 방법에서는 비가시성과 견고함을 위해서 워터마크로서 가우시안 분포를 가지는 랜덤 벡터를 사용한다. 워터마크 삽입 과정에서는 워터마크가 영상 전체에 삽입될 수 있도록 하기 위해서 LL 부대역을 포함한 모든 부대역을 사용하고, 각 부대역에 대하여 레벨 적응적 이치화를 통해 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택한다. 또한, 선택된 계수에 대하여 웨이블릿 특성에 따라서 각각 다른 가중치를 가지고 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출 과정에서는 벡터투영 방법을 사용하여 추출된 워터마크와 원래의 워터마크 사이의 유사도를 계산한다. 제안한 방법을 여러 가지 영상에 워터마킹해 본 결과, 워터마킹된 영상이 기존에 제안된 방법보다 시각적으로 손상이 없으면서, 여러 가지 압축, 영상처리, 기하학적 변환, 잡음 등에 강한 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.1-15
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• 2000

3차원 형상의 복구를 위하여 일반적으로 다른 방향에서 취득한 거리 영상을 하나의 좌표계로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 과정 중 레지스트레이션과 인티그레이션에 관한 연구 결과를 제시한다 레지스트레이션에 대해서는 가존의 ICP 알고리듬의 수렴 속도 향상을 위해 높은 곡률을 갖는 데이터에 가중치를 주는 2 단계의 알고리듬을 제안한다 첫 번째 단계에서는 모든 거리 데이터 이용하여 적당한 정도의 레지스트레이션을 수행하고 두 번째 단계에서 높은 곡률을 가진 점들만을 이용하여 보다 정확한 레지스트레이션을 수행한다 인티그레이션 알고리듬으로는 가준 좌표계로 변환된 모든 거리 영상간의 전체 오차를 최소화하기 위해 2장간의 거리 영상에 대한 ICP 알고리듬을 임의의 N장의 거리 영상에 대하여 적용할 수 있도록 일반화하는 알고리듬을 제안하였다 제안하는 알고리듬을 통하여 2장간의 변환을 순차적으로 수행하여 기준 좌표계로의 변환을 얻었을 때 레지스트레이션 오차가 누적되는 문제점을 해결하였다 실험결과 레지스트레이션 알고리듬은 펜티움 150MHz PC 환경에서 l분정도의 수행시간을 나타내었다 실험 결과는 제안하는 기법이 적절한 시간내에 모든 거리 데이터들을 오차가 고르게 분포하는 모델을 형성할 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제24권7호
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• pp.402-409
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• 2005

본 논문에서는 고대역 (4kHz-8kHz)의 주기적 성분이 강하게 나타나는 신호에 대해서 MP (Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 부호화 방법을 제안한다. 또한 분석된 스펙트럼 크기 파라미터와 위상 파라미터의 효율적인 양자화 방법을 제안한다. MP 알고리즘은 오류 상쇄 원리와 정현파 모델에 바탕을 두고 있기 때문에 정확한 피치 주기 예측이 필요하다. 고대역의 정확한 피치 주기 예측을 위해 저대역 (0kHz-4kHz) 신호에서 검출한 피치 주기를 이용함으로써 부호화와 비트할당의 효율을 높일 수 있다. 스펙트럼 크기 계수의 양자화를 위해 계수들에 대해 고정 차원 이산코사인 변환 (MDCT : Modified Discrete Cosine Transform) 및 다단계 (multi-stage) 구조를 결합시킨 양자화 기법을 사용하였고, 위상 값들은 스펙트럼 크기에 따른 가중치 필터와 위상의 $2{\pi}$ 순환 특성을 이용하여 양자화하였다. 또한 제안한 양자화 기법과 부호화 방법을 음성 분석-합성 (analysis-by-synthesis) 시스템에 적용하여, 목적 신호와의 비교를 통해 검증한다. 향후 대역 분할을 기본 구조로 하는 계층 구조의 광대역 음성부호화기에의 적용 가능성을 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.411-421
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• 2001

일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.368-379
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• 2010

고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권4호
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• pp.303-308
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• 2012

뇌정위 방사선수술의 선량계산을 위해 Geant4 기반의 응용 프로그램을 개발 하였다. 선형가속기에서 발생하는 방사선의 스펙트럼을 입력하기 위하여 사전에 실행하여 구한 스펙트럼에 각 에너지별로 구한 가중치를 곱하여 확률밀도를 구하였다. 이를 누적밀도로 변환하여 입력하도록 하였다. 메신저 클래스를 이용하여 다양한 형태의 MLC 조사면을 설정할 수 있도록 하였다. 갠트리와 테이블의 회전을 모사하기 위하여 rotateX와 rotateY라는 회전행렬을 사용하였다. 월드좌표 속에서 갠트리와 테이블을 정의하여 각각 회전을 구현하였다. 실제 환자의 자료는 CT의 dicom 파일에서 픽셀 크기, 매트릭스 크기 등의 정보와 픽셀의 HU를 밀도로 변환한 파일을 생성한 다음 이 파일을 이용 환자의 모델링에 이용 하였다. 환자의 모델링은 팬텀월드 안에 픽셀의 크기에 해당하는 복셀을 정의하고 이 복셀에 픽셀의 밀도와 이 밀도에 해당하는 물질을 할당해주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.36-40
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• 2002

본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해서 에지 웨이브릿 변환에 기초한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 이미지의 중요한 성분인 저주파 성분을 비롯한 각 대역의 모든 가능한 위치에 다양한 가중치와 임계값을 적용하는 워터마크 삽입방법을 통하여 손실압축, 고의적인 영상의 변형 등 각종 공격에 대하여 상반관계에 있는 비가시성과 강인성을 만족하는 워터마크 양에 대한 적정량 선정과 최적의 삽입대역을 찾는 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 방법이 적정한 워터마크 삽입영역과 적절한 워터마크 양을 찾을 수 있음을 실험을 통하여 입증하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.537-544
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• 2006

최근 대용량의 디지털 이미지가 제작되면서 멀티미디어 관련 기술에서 이미지 검색이 많은 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 이미지 검색(Image Search)을 위한 가장 기본적인 요소인 이미지 색상에 칼라 분포 정보를 이용하고 다양한 요소에 따라 가중치를 부여한 칼라 기반의 검색 기술자(Descriptor)를 제안하였고 시뮬레이션을 통하여 제안 기술자의 성능을 평가하였다. 칼라 히스토그램을 통한 이미지 검색 기술자를 설계하는데 있어 칼라모델은 HSV를, 웨이블릿 변환 필터는 Daubechies 9/7을, 웨이블릿 분해 레벨은 2레벨을 적용하였을 때 가장 좋은 검색 효율성을 보였다. 또한 유사도 검색은 히스토그램 이차행렬(Quadratic Matrix)을 적용하여 보다 나은 성능을 얻었으나 유사도 검색 계산 시간에서 절대 차이값의 합(L1 Norm)을 사용하는 경우에 비해 20배 이상의 처리 시간이 소요되었다.