철도차량의 승차감은 승객이 느끼는 감정이므로 물리적인 진동의 크기뿐만 아니라 인간의 감응도(느낌)도 고려하여야 하며, 이러한 진동에 대한 인간의 감응도를 나타낸 것이 주파수 보정곡선이다. 주파수 보정곡선은 라플라스 변환형태의 전달함수이기 때문에 이 전달함수를 직접 사용하여 시간 영역에서의 승차감의 평가가 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 라플라스 변환형태의 전달함수를 시간 영역에서 사용할 수 있는 전달함수로 변환하는 방법을 제시하고 다양한 예제를 통해 이 방법에 대한 타당성을 입증하였다.
어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 큰 반면, 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하다. 그래서 어안 영상은 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 특히 스케일링 함수를 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.
근래에 XML 문서가 인터넷에서 정보 교환의 방법으로 표준화됨에 따라, 많은 양의 데이터가 XML 문서 포맷으로 저장되고 있다. XML 문서의 유사성 연구는 크게 edit-distance를 이용하는 방법, 문서의 그래프 모델을 이용하는 방법, 문서의 매트릭스 모델을 이용하는 방법 등이 있다. 최근에는 문서를 encoding 하고 푸리에 변환을 이용하는 방법이 보고되었다. 본 논문에서는 XML 문서를 함수로 변환하여 모델링하여 문서의 구조적 유사성을 비교하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하여 XML 문서를 함수로 모델링하였으며 XML 문서 간의 유사성을 비교해 보았다.
본 논문에서는 회전과 크리에 무관한 상관결과를 얻기 위하여 WCHF-fSDF(wavelet circular harmonic function-filter modulation synthetic discriminant function)필터를 제안하였다. WCHF-fSDF 필터는 기준영상에 대하여 크기변화된 영상들을 웨이브릿 변환한 후, 이들로부터 추출한 단일 원형고조함수를 학습영상으로 사용하여 합성한다. 웨이브릿 변환은 입력영상과 웨이브릿 함수와의 상관으로 정의되므로 웨이브릿 변환을 이용한 패턴인식을 하기 위해서는 두 개의 4f 광 상관 시스템이 필요하다. 여기서 입력영상에 필요한 웨이브릿 함수를 제안된 필터의 설계과정에 포함시켜 전체 광 상관 시스템을 하나의 4f 광상관시스템을 대체시켰다.
인버터를 이용한 대역 통과 필터를 설계할 때, 기존에 사용하던 기하평균 방법은 인버터의 이미턴스가 주파수에 대해 일정하다고 생각한 가정때문에 대역폭률이 10% 이상인 광대역 필터에서 대역폭과 중심주파수가 잘 맞지 않게 된다. 이에 대한 보완으로 Cohn은 새로운 함수를 제안하였는데, 이 함수도 coupling 방법에 따른 사용상의 제약을 갖고 있다. 본 고에서는 coupling 방법에 관계없이 광대역 필터를 설계할 수 있는 새로운 변환 함수를 제시하였으며 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 함수들보다 더 정확하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 사용자가 Windows 상에서 자신의 알고리즘을 반영시킨 flowchart를 작성하면 그에 해당하는 C프로그램을 생성시켜 주는 시스템을 구현하였다. 사용자가 그린 flowchart 기호들과 흐름선 및 기호 안에 기술된 문자정보를 연결형 리스트를 사용하여 표현하였다. 기술된 문자 정보를 검색하여, 사용된 함수에 따라 해당 헤더 파일을 추가하고, 입ㆍ출력 함수에 대한 변환을 행한다. 그려진 flowchart기호에 대하여 흐름선의 개수나 연결기호를 이용한 변환 알고리즘을 적용하여 C코드로 변환하여 화면상에 출력시키고, 파일로 저장하였다. 본 시스템을 다양한 알고리즘에 적용시켜서 만족한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 HDR 영상 신호의 고속 광전변환을 위한 파라미터 룩업 테이블 기반 구간 선형 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고속화하기 위한 광전변환함수의 입력 값의 범위를 다수개의 구간으로 나누고 각 구간마다 별도의 선형 근사함수를 구하여 광전변환함수를 근사하고 각 구간별로 필요한 선형 근사함수의 파라미터를 룩업 테이블에 미리 저장하고 사용함으로써 보다 빠른 근사 값 계산이 가능하다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 MPEG 에서 제공하는 참조 소프트웨어인 HDRTools 를 기반으로 실험을 수행했고 이를 통해 참조 소프트웨어에 구현되어 있는 기존의 고속화 방법과 비교하여 더 적은 연산 수를 가지며 평균 24% 빠른 처리속도와 약 0.05dB 의 평균 PSNR 손실을 보임을 확인하였다.
한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.
본 논문에서는 일반적 형태의 상승 Cosine함수와 그 n-제곱 함수에 대한 Fourier변환을 해석적으로 구하는 새롭고 용이한 방법을 제안하였다. 이는 (1+D)형 부분응답 시스템의 개념에 근거를 두고 있으며, 또 함수에 의하여 변환되는 기존의 방법에 비하여 매우 간결함을 보인다. 특히, 이러한 방법에 의하여 유도되는 해는 각각의 차수에 대하여 다루기 용이한 세 함수의 합으로 주어지며, 이들은 차수에 따라 순환적 관계를 유지한다. 따라서 이러한 과정은 컴퓨터에 의한 수치적 변환에 대해서도 매우 잘 적용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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