• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4475-4481
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• 2014

저화질 이미지의 화질 개선에는 전통적으로 히스토그램균등화 기법이 사용되어 왔다. 히스토그램균등화 기법은 입력 이미지의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하는 기법으로 이는 이론상 최대의 엔트로피를 가지지만 주관적 화질 측면에서는 백화현상이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 히스토그램균등화 기법 기반의 가중 히스토그램 균등화 기법을 제안한다. 이는 인간의 시각특성을 반영한 Weber-Fechner 법칙을 사용하며 입력영상에 독립적인 변환함수를 제공하는 여러 이미지 화질 개선 기법들이 가지는 문제점을 해결하기 위해서 동적영역 재조정 과정을 포함한다. 최종적으로 재조정된 동적영역 범위 내에서 Weber-Fechner 법칙을 적용한 변환함수와 히스토그램균등화 기법을 통해 얻어진 변환함수간의 가중 평균을 통하여 변환함수를 생성한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 주관적 화질 측면에서 대비비를 효과적으로 향상시키는 것을 보여주며, 엔트로피 또한 비교에 사용된 여러 이전의 방법들과 비교하여 유사하거나 높은 값을 가지는 것을 볼 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.10-15
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• 2011

히스토그램 평활화 방법은 영상의 대조비를 개선시키는 효과적인 방법이다. 하지만 이 방법은 과도한 대조비 향상이나 잡음을 증폭시키는 것과 같은 의도하지 않은 결함을 발생시킬 수 있다. 이러한 결함은 히스토그램 평활화 방법에서 사용되는 명암도 변환 함수를 조절함으로써 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 명암도 변환 함수를 조절하는 문제를 변분법을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 범함수를 정의하고 그 범함수를 최소화하여 명암도 변환 함수를 계산한다. 제안하는 방법을 적용하여 얻은 명암도 변환 함수를 사용하면 눈에 보이는 결함 없이 영상의 대조비를 개선시킬 수 있음을 실험결과로부터 확인할 수 있다.

• Applied Microscopy
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• 제32권3호
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• pp.195-204
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• 2002

TEM 이론의 기초가 되는 델타함수, 콘볼루션 적분, 퓨리에 변환에 관한 개념을 소개하고 이에 대한 응용으로 슬릿함수, 현저한 폭을 갖는 2개의 슬릿, 유한 크기의 파동 train, 좁은 슬릿의 주기적인 배열, 임의의 주기 함수, diffraction grating, 회절 격자, 그리고 gaussian 함수에서의 퓨리에 변환에 관한 수학적인 방법의 적용을 소개하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제14권1호
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• pp.39-69
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• 2004

본 연구에서는 학생들이 일차함수의 활용단원을 학습할 때 여러 현상을 해석하고 다양한 수학적 표현을 사용하여 모델로 만들어 문제해결과정에 이를 적용할 수 있도록, 학생들의 표현에 대한 이전 경험과 현상을 해석하기 위한 표현 방법을 효과적으로 연결하는 학습-지도 방법을 분석하였다. 본 연구는 일차함수를 학습한 8학년 학생들을 대상으로 일차함수 단원을 예측과제, 번역과제, 해석과제, 척도과제로 세분화하여 각각에 대한 학생들의 오류를 분석한 다음, 일차함수의 활용 단원을 교과서 위주의 강의식 표현변환 학습, 모델링 관점에서의 표현변환 학습과 과제기반 표현변환 학습을 실시하였다. 연구 결과, 강의식 학습 방법보다는 모델링 관점과 과제기반 학습이 표현변환의 유연한 연결성 및 일차함수에 대한 각 과제별 오류교정과 질적 함수에 대한 해석 능력에서 효과적이었다. 모델링 관점과 과제기반 학습의 경우는 모두 표현변환의 유연한 연결을 교수하는데 효과적이었으나, 질적 함수의 해석 능력에서는 모델링 관점의 학습이 보다 효과적이었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.169-171
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• 2001

이 논문에서 논해지는 음성변환이라는 것은 어떤 화자의 음성(소스)을 다른 화자의 음성(타겟)으로 바꾸는 것이다. 이 때, 모든 음소들을 녹음해서 데이터베이스화한 음성끼리 매칭시키는 것이 아니라, 몇 번의 학습을 통하여 음색의 특징을 파악한 후 나온 변환함수를 이용하여 원래 화자의 음성을 타겟 음성으로 변환하는 시스템을 제안하고자 한다. 여기서, 음색의 특징들을 추출한 후, 변환함수를 만들기 위한 트레이닝을 위한 방법으로 Gaussian Mixture Modeling을 이용할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.326-328
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• 2000

본 논문에서는 지연계산기반 함수형 언어 프로그램을 받아 Java 프로그램을 목적 코드로 생성하는 컴파일러를 설계하고 구현한다. 이 컴파일러는 제한된 형태의 함수형 언어 Shared Term Graph(STG)를 입력언어로 하는 추상기계 Spineless Tagiess G-Machine (STGM)을 수행 모델로 한다. 본 논문에서는 명령형 언어 L-code를 제안하고 이를 입력언어로 하는 새로운 형태의 STGM인 L-Machine을 제안한다. STG 언어를 L-code로 변환하는 컴파일러와 L-code를 Java로 변환하는 컴파일러를 설계하고 구현함으로써 원하는 컴파일러를 구성한다. 그리고 Glasgow Haskell 컴파일러를 전단부로 하여 지연계산 기반 함수형 언어 Haskell로 작성된 프로그램들을 컴파일하여 STG 프로그램으로 변환한 다음 본 논문에서 구현한 컴파일러로 이를 Java 프로그램으로 변환한다. 변환된 Java 프로그램을 Sun JIT 컴파일러로 컴파일하여 수행한 성능 평가 결과를 제시한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.565-568
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• 2011

NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.

• 정보보호학회지
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• 제2권4호
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• pp.104-109
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• 1992

스위치 이론이나 디지탈 공학$^{2)}$, 정보보호학$^{6.8)}$등의 분야에서 자주 사용되는 많은 함수들은 유한체 GF$(q)^n$에서 GF(q)의 값을 취하는 함수들이다. 특히 q=2인 경우에 함수 f는 쉽게 진리표에 의해 표현된다. 본 글에서는 유한체 위에서 성립하는 행렬 구조를 갖는 대수적 표준형식 변환에 대하여 알아보고, 변환의 계산을 점화적으로 이행해보며, 난수함수의 복잡도에 관한 확률분포를 살펴본다. 대수적 표준형식은 함수의 비선형 위수나 복잡도에 관한 판단에 유용하게 응용할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.419-422
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• 2002

본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.

• 대한수학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.1-27
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• 2000

위너공간과 추상 위너공간 위에서의 푸리에-파인만 변환, 푸리에-위너 변환 그리고 합성곱을 정의하고 여러가지 형태의 함수들에 대한 변환과 합성곱의 존재정리 및 여러가지 성질을 소개한다. 또한, 이 함수들의 파시발 관계와 프란셰렐 관계에 대해서도 알아본다.