멀티미디어와 관련한 소프트웨어 및 하드웨어의 기술적 발달로 인해 자료로부터 추출된 정보를 저장하거나 표현하는 수단으로써 영상이 사용되어지고 있다. 특히 유비쿼터스 환경에서는 이들 영상을 형성하고, 감지하며, 기록 및 전송하는 처리과정에서 다양한 원인으로 인해 노이즈(noise)가 부가된다. 이들 노이즈를 제거하기 위해 영상 복원에서는 각 노이즈 특성에 맞도록 적합한 필터링을 활용하게 된다. 뿐만 아니라 저해상도의 여러 영상들을 고해상도 영상으로 복원할 수 있는 방법 및 노이즈 혹은 훼손된 영상을 복원하는 다양한 방법과 기법들이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 및 의료 분야에 빈번히 발생될 수 있는 훼손된 영상으로부터 최적의 영상복원 매개변수를 적용하여 영상을 개선시키기 위한 방법으로, 사용자가 정의한 평균 필터와 위너 필터를 이용한 영상 개선 프로토타입 시스템을 구축하며, 구축된 시스템으로부터 훼손된 영상을 개선된 영상과 비교하여 노이즈의 특성과 개선된 결과를 보인다.
23년 전인 1976년 Nebraska대학에서 박사과정을 이수할 때의 일이다. 그때 나는 학위논문을 대수학분야로 잡고 있으면서 대수학의 환론과목과 해석학분야의 위너적분론을 수강했다. 그런데 막상 시험을 볼 때 감기몸살로 대수학 환론과목을 망치는 바람에 박사학위 방향을 해석학분야로 돌렸다. 그때 나를 지도하던 Johnson교수는 20년이 지난 지금까지도 스승으로 선배로서 학문의 동반자 관계를 계속하고 있어 그때 시험의 감기몸살이 나에겐 전화위복이 된 셈이다.
비파괴 시험을 위한 3차원 구조의 초음파 영상에는 다양한 결함을 명백하게 보여줄 수 있을 만큼 상세하고 쉽게 알아볼 수 있는 정보가 제공되어야 한다. 수년 동안 원자력 발전소에서 사용된 금속관에 발견되는 소규모의 균열은 전형적인 결함들인데, 이러한 밀리미터 이하의 균열이나 결함은 최종 3차원 영상에서 묘사되어야만 의미 있는 검사가 될 것이다. 향상된 선명도와 그에 따른 결함의 발견 과정의 한 단계로써, 펄스에코(pulse-echo) 초음파를 사용한 3차원 영상제작 기술을 제안한다. 이 기술은 필요한 스캐닝과 펄스에코 데이터의 처리과정을 통한 검사로 3차원 물체의 3차원 영상을 생성하는데, 2차원 위너필터(Wiener fille.)에 의해 초음파 빔을 선명하게 하는 기술을 포함한다. 제안하는 위너필터는 빔의 전달에서 펄스에코 데이터를 초음파 빔 방향의 수직방향에 따라 필터링한다. 이 3차원 처리과정은 결함의 선명성을 증진시키고 사용자에게 3차원 구조물의 좌우 회전 및 축 회전과 같은 조작 능력을 제공한다. 이러한 조작 능력은 3차원에서 다양한 결함들의 크기와 위치의 분명한 묘사를 가능하게 한다.
전처리 필터링은 카메라로부터 들어오는 잡음을 제거하여 부호화 효율을 높여주기 때문에, 전처리 과정의 효과적인 구현은 동영상 압축에서 중요한 연구분야 중의 하나였다 본 논문에 근사화된 일반화 위너 필터링(approximated generalized Wiener filtering)과 이차원 DCT의 분해(factorization)를 바탕으로, 부호화기 내부에서 수행되는 효과적인 전처리 필터링 방법을 제안한다 제안한 전처리 필터링은 원 영상 블록 (original image block)과 움직임 보상된 차 영상 블록(motion-compensated error block)의 DCT계수들에 적절한 값들을 곱하는 것으로 수행된다 전처리 필터링이 동영상 압축기에 깊이 파묻혀 있지만, 전처리 과정으로 인한 연산량의 증가는 전체 부호화 과정에 비해 크지 않으며, 전통적인 블록 부호화 기법의 틀은 그대로 유지한다 간결한 구조와 연산에도 불구하고 제안한 방법은 잡음이 있는 동영상에 대해서 좋은 필터링 및 부호화 성능을 나타낸다.
탄성파 파형은 탄성파트레이스가 탄성파의 고유파형과 매질의 반사계수시계열과의 1차 콘볼루션이라는 가정 아래 위너적합필터(Wiener match filter)에 의하여 산출될 수 있다. 이때 매질의 반사계수 시계열은 음파 및 밀도검층 기록으로부터 도출한다. 본 논문에서는 파형 산출의 한 방법으로 탄성파 트레이스 및 반사계수 시계열을 보정하는 전처리과정의 효과를 검증하는 실험을 실시하였다. 이 전처리과정은 시간 측정은 탄성파 트레이스로부터, 그리고 반사계수는 검층 기록으로부터 잘 측정될 수 있다는 가정에 근거한다. 따라서 전처리과정은 1) 음파검층 기록의 깊이로부터 시간으로의 변환을 탄성파 트레이스에 잘 적합하도록 시작시각과 구간별 시간 길이를 조절하고, 2)탄성파 트레이스의 진폭을 검층기록에서 도출된 반사계수와 잘 적합하도록 조절하는데 이때 탄성파와 검층의 저주파 성분만을 비교한다.
본 논문에서는 셀룰러 인지 라디오 망에서 주 사용자들 (PU; primary user)의 다중 채널상에서 발생하는 스펙트럼 홀 (spectrum hole)을 그룹핑(grouping)하여, 광대역 인지 사용자 (WCRU; wideband cognitive radio user)의 서비스 품질 (QoS; quality of service)을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 스펙트럼 홀 그룹핑 방법은 같은 시간에 발생하는 스펙트럼 홀들을 위너예측과정으로 예측하고, 예측된 스펙트럼 홀을 그룹핑하여 광대역 인지 사용자를 지원함으로써 인지 사용자의 서비스 품질을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통하여 단일 스펙트럼 홀 채널을 이용한 경우와 비교하여 핸드오프 호의 손실률과 초기 발생 호의 차단률을 줄일 수 있음을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.323-334
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2015
J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 예측된 미래의 경기상황을 반영할 수가 없다. 본 연구에서는 주가의 변동요인인 워너 확률과정을 기업의 고유요인과 경기변동요인으로 구분한 원-팩터 (One-factor) 모형을 제안하여 미래 경기변동 공통요인을 미리 예측하여 반영함에 따라 장기적인 주식 보유기간에도 선제적인 리스크관리를 실시할 수 있도록 한다. 또한 미래 경기변동요인이 예측값으로 고정됨에 따라 포트폴리오를 구성하는 주가들이 서로 독립성을 만족하게 되여 포트폴리오의 분산을 최소화하는 각 주식의 투자금액을 결정하는 것은 물론 포트폴리오 VaR가 개별 VaR의 합으로 분해되어 목표로 하는 최대손실금액에 따른 포트폴리오의 구성을 효율적으로 실시할 수가 있다.
추계학적 WP을 이용하여 불확실성을 고려하면서 항만 구조물의 실시간에 따른 피해와 파괴확률 그리고 잔류수명을 해석할 수 있는 모형을 수립하였다. 과거부터 현재까지의 피해상태와 미래에 발생될 피해 진행 과정에 포함되는 불확실성을 고려할 수 있는 추계학적 확률모형이다. 피해경로를 추적할 수 있으며 누적피해의 밀도함수도 산정하여 파괴확률을 추정할 수 있다. 또한 구조물의 잔류수명에 대한 밀도함수도 구할 수 있다. 최소자승법과 최우도법을 이용하여 모형의 파라미터를 추정할 수 있는 방법도 제시하였다. 검증을 위해 시간의 진행에 따른 누적피해와 잔류수명에 대한 밀도함수를 산정하고 해석하였는데 이론적인 결과가 MCS 기법의 수치적인 결과와 매우 잘 일치하였다. 또한 내구수명이나 잔류수명에 대한 밀도함수의 거동과 MTTF와 MRL이 정량적으로 잘 일치하였다. 한편 본 연구에 수립된 모형을 경사제에 적용하기 위하여 피복재 피해에 대한 수리모형 실험자료를 활용하여 모형의 파라미터들을 추정하였다. 시간의 진행에 따른 피복재 누적피해의 밀도함수와 파괴확률을 산정하였는데 MCS의 결과와 이론적인 결과가 매우 잘 일치하였다. 경과시간이 클수록 밀도함수가 우측으로 이동하면서 불확실성이 커지면서 파괴확률이 급격하게 증가하였다. 또한 재령에 따른 잔류수명의 거동특성을 해석하였는데, 잔류수명의 분포함수에서 좌측보다는 우측 꼬리 부분이 길게 형성되어 MRL이 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 이는 경사제 피복재의 피해가 완만하게 증가하는 현상을 반영한 것으로 판단된다. 특히 재령과 내구수명 그리고 잔류수명의 관계를 해석하였는데, 재령이 오래될수록 재령과 MRL의 합이 MTTF와 큰 차이를 보이고 있다. 이는 재령이 증가하면 잔류수명의 평균인 MRL이 불확실성에 의하여 급격히 감소하기 때문이다.
디지털 X선영상으로 출력한 화상데이터를 Personal Computer로 가져와서 디지털 특성곡선, MTF, 위너스펙트럼을 계산할 수가 있다. 여기서는 디지털화상의 선예도를 후지타(藤田) 등의 이론에 의한 프리샘플링(presampling) Modualtion Transfer Function(MTF)을 산출하고 보정하는 방법에 대하여 검토하였다. 사용한 프로그램은 엑셀이며 슬릿의 촬영, 디지털 특성곡선, 합성 LSF법, 이산 퓨리어 변환, 고속 퓨리어 변환 등의 순서로 기술하였다. 이 방법의 커다란 장점은 퓨리어트랜스폼의 공식과 MTF 산출과정을 완전히 이해할 수 있다는 점과, 별도로 값비싼 프로그램이나 컴퓨터언어를 배우지 않았어도 MTF 결과를 산출할 수가 있다는 것이다. 그리고 워크시트 표시되는 엑셀의 장점을 그대로 살려 X선 영상계의 오류나 산출결과의 부적합성을 발견하기 쉽다는 점이다.
본 논문에서는 중기 국채(Treasure Note; T-Note)의 실제 자료를 이용하여 채권 가격에 대한 이자율을 예측하는 동적인 예측 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 이자율 기간 구조를 근본으로 하고 있으며 표준 위너 과정(standard Wiener process)과 같은 다양한 금융 모형의 대안으로 활용 가능하다. 본 논문에서는 실제 자료의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function; CDF)를 이용하여 이자율을 측정하였으며 CDF는 수치적 방법인 보간법 중에 자주 활용되는 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline; NCS)방법을 통하여 얻었다. 위에서 얻은 CDF를 통하여 난수 생성기법(random number generation scheme; RNGS)을 이용하여 채권의 가격를 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 얻은 실험결과로부터 제안된 예측 알고리즘에서 엄밀도(precision)의 낮은 값을 얻음으로써 채권의 가치가 더욱 예리하고 정확하게 평가되었음을 확인할 수 있었으며, 이는 매우 근거 있는 예측이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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