의료영상 이미지에서 이상유무 등 진단능력을 향상시키기 위해 2D 웨이블릿 변환을 이용하여 그레이 이미지를 의사컬러로 향상하기 위한 연구이다. 웨이블릿 필터설계는 변환된 영상데이터의 블록킹을 줄이기 위해 차수가 높은 다우비치 8차 웨이블렛 함수을 사용하여 필터함수를 구성하였고, 저주파 성분과 고주파 성덕, 대역통과 성분으로 각각 분리하여 R, G, B 이미지의 성분으로 매핑하여 의사 컬러 이미지로 향상하였다. 의사컬러로 향상된 이미지는 그레이 이미지에 비해 결함 유무를 빠르게 구분할 수 있어 신속한 진단이 가능하고,. 웨이블릿 변환을 이용함으로서 기존의 주파수변환 기법에 비하여 변환과정을 간소화 할 수 있다.
초음파 변환기의 정합을 위해서는 초음파 변환기의 등가회로 구성이 중요하다. 전통적인 등가회로의 경우 비교적 안정적인 등가회로를 예측하게 해 주지만 초음파변환기 구성에서 일어나는 초음파 변환기 외의 구성품 즉 Backing Material, Acoustic Window Material, Radiation Impedance 등에 의한 부가적인 효과를 모델링하는 데는 한계가 있다. 따라서 좀 더 일반적인 방법으로 초음파 변환기를 모델링하는 방법이 필요하다. 그런 방법의 하나로 주파수 영역 측정에 의한 초음파변환기 등가회로 추정법을 제안한다. 이 방법은 초음파 변환기 제작 시 많이 쓰는 임피던스 분석의 결과를 그대로 사용할 수 있고 또 그것이 없어도 일반 함수발생기와 오실로스코프만으로 측정할 수 있어서 랜덤함수를 발생시키고 이에 대한 출력을 저장해야 데이터를 얻을 수 있는 시간영역 추정법에 대해서 장점을 갖는다.
본 연구는 교육적 의도를 가지고 학문적인 지식을, 가르칠 지식으로 변형하는 일, 즉 지식의 교수학적 변환(didactical transposition)에 관한 것으로서, 제 7차 교육과정에 따라 개편된 13종의 10-나 수학 교과서에서 삼각함수 단원의 내용 배열순서 및 설명방식을 분석하고 그 결과, 교수법적 어려움과 서술의 논리성 및 학생의 이해를 함께 고려할 때, 나타나는 교수학적 변환의 어려움은 무엇이며 이를 위한 대안적 교수학적 변환의 방법이나 실제적인 어려움 해소 방안은 무엇인가를 생각해 보았다. 이를 위해 13종의 수학교과서 10-나 단계 삼각함수 단원의 설명방식의 차이를 위주로 비교 분석하고, 그 결과를 최근의 교수법 이론과 암묵적으로 비교하여 새 교수법의 적용 가능성을 높이는데 개연적이나마 도움이 되리라고 예상되는 대안적 내용서술 지도방안(부채꼴, 삼각함수의 그래프, 성질, 주기, 사인법칙에 대한 내용을 위주로)을 제안하였다.
시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.
ARMA(p, q) 모형 분석에서 분산 안정화 또는 정규화를 위해 멱변환(power transformation)이 사용된다. 변환된 자료를 이용하여 분석이 이루어지며 원 자료의 예측을 위해 재변환이 사용된다. 이때 흔히 변환된 자료 분석에서 얻어진 예측값의 역함수 값이 원자료 예측값으로 사용되지만 이는 편향이 있는 것으로 알려져 있다. 이를 해결하기 위해 로그 변환의 경우 Granger과 Newbold (1976)는 로그-정규분포의 기댓값을 이용할 것을 제안하였다. 본 연구에서는 모의실험을 통하여 제곱근 변환과 로그 변환 후 재변환을 사용할 때 예측값으로 기댓값의 역함수를 이용하는 방법과 역함수의 기댓값을 사용하였을 때의 추정의 결과를 모의실험을 통하여 비교하였다.
본 논문은 FLIR(forward looking infra-red) 영상에서 효과적인 표적검출이 가능하도록 명도값의 변화방향이 발산하는 경우의 대칭성을 강조한 발산 방향성 강조 대칭변환(DDEGST, divergent-direction-emphasis generalized symmetry transform)을 제안한다. 제안된 방안에서는 명도값의 변화방향이 발산하는 경우의 대칭도가 강조 될 수 있도록 일반화 대칭변환의 위상 가중함수를 여현함수 대신 지수함수를 사용해서 표적의 명도값이 배경에 비해 상대적으로 크게 나타나는 FLIR 영상에서 효과적인 표적 검출이 가능하도록 한다. 제안한 표적 검출 방안의 성능을 평가하기 위해, 실험에서는 기존의 GST 변환 방법과 제안 방법을 비교, 분석한다. 제안 방법이 FLIR 영상에서 우수한 성능을 가짐을 증명한다.
본 논문에서는 다 해상도 특성을 갖는 2D 셀룰러 오토마타 변환 (2D Cellular Automata Transform)을 이용한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 먼저 게이트웨이(gateway) 값들을 선택하여 기저함수를 만든 후 원 영상을 셀룰러 오토마타 영역으로 변환한다. 다음 변환 영역의 특정 부분에 랜덤 비트 옅을 워터마크로 삽입한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안 방법의 충실도가 기존의 방법보다 높을 뿐만 아니라 JPEG 압축, 필터링, 첨예화, 노이즈 등 공격에도 강인성을 가지고 있음을 증명한다. 본 제안 방법에서 기저함수는 한 조의 게이트웨이 값들에 의해 유일하게 하나가 존재하며 가능한 게이트웨이 값들의 종류는 $2^{96}$개가 있기 때문에 뛰어난 안전성을 가진다.
변환 방식의 기계 변역이란 변환 규칙을 사용하여 원시 언어의 중간 단계 표현으로부터 목적 언어의 중간 단계 표현을 구하는 것이다. 변환 방식에는 규칙을 사용하는 변환과 예문을 기반으로 하는 변환이 있다. 규칙을 사용하는 변환시스템은 시스템의 확장성에 문제가 있는 반면에 예문을 기반으로 하는 변환 시스템은 견고하고 시스템의 확장성이 좋으며, 특정 영역에 대한 변역에 매우 적합하다는 등의 장점을 가진다. 예문을 기반으로 하는 변환 시스템에서 예문의 표현은 문장 단위로 할 수도 있고, 혹은 구문 단위로 할 수도 있다. 예문을 문장 단위로 정의 할 경우에는 매우 다양한 형태의 문장들을 포함해야 하므로 예문의 갯수가 매우 많아지며, 그다지 견고하지 못하게 된다. 반면에 구문 단위를 예문으로 하는 경우는 응용성이 좋고 견고하지만, 부분적으로 변역된 여러 구문들을 결합해야 하는 문제가 있다. 이러한 결합 문제를 해결하기 위한 한-영 예문의 대응 함수를 정의하고, 이 결합 함수를 사용하여 정의한 예문을 통하여 호텔 영역에서의 한-영 변환을 하는 시스템을 구현하였다.
유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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