• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.305-317
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• 2006

시계열 자료에서의 특이치, 특히 이 가운데 가법적 특이치가 모형의 식별, 모수의 추정 및 예측과 관련된 분석 전과정을 왜곡하는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 특이치가 다수 발생하는 경우, 특히 연속적으로 집단을 이루어 발생할 때 대부분 특이치 검출방법은 가면화효과와 수렁화효과때문에 이들을 정확히 판별하지 못한다. 본 논문에서는 p차 자기상관회귀모형에 대한 고붕괴점 회귀추정량을 이용한 양방향 로버스트 필터방법을 제안했다. 실제 사례와 모의실험을 통해 제안한 방법이 매우 정확하게 시계열 자료에 포함된 특이치들을 검출하고 있음을 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.907-920
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• 2016

본 논문의 목표는 분위수 자기회귀모형을 활용하여 시계열 자료에서 특이치를 발견하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법들과 그 성능을 비교하여 실제 주가 조작 사례에 적용해 보는 것이다. 지금까지의 특이치 발견 연구는 대부분 일반적인 데이터 형태에서만 있어왔기 때문에 시계열 데이터에서의 연구는 미미한 편이다. 또한 모수적인 방법에만 제한되었는데, 모수적 모형은 복잡할 뿐만 아니라 소요되는 분석 시간도 길기 때문에 편리하지 않다. 따라서 본 연구에서는 분위수 자기회귀모형을 활용한 특이치 발견 알고리즘을 새롭게 제시하고, 다양한 경우의 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하도록 한다. 특히 시계열 자료에서의 특이치 발견은 주가 조작을 적발하는 데에 유용하게 활용될 수 있다. 시간에 따라 관측되던 주가가 갑자기 그 동안의 흐름에서 벗어나 특이치로 발견되었다면 혹시 인위적인 개입으로 조작된 것은 아닌지 의심해 볼 수 있기 때문이다. 따라서 실제 주가 조작 사례에 적용해 봄으로써 얼마나 빠른 시일 내에 주가 조작을 적발해 낼 수 있는지 살펴보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.21-31
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• 2014

특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.267-271
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• 2007

본 논문은 원본이미지와 은닉이미지의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 이미지은닉의 한 방법으로 특이치 분해와 퍼지 군집화를 이용한 벡터양자화를 이용한 워터마킹 방법을 소개하였다. 실험에서는 은닉된 이미지의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1994년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 18 Nov. 1994
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• pp.160-164
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• 1994

본 논문에서는 구조물의 진동으로 야기되는 소음원을 규명하기 위해 구조물 동작중의 응답신호를 측정한다. 먼저 응답 신호벡터에서 스펙트럼행렬을 구성하여 특이치 분리법을 수행한다. 특이치의 정보로 구조물의 응답에 영향을 미치는, 서로 독립적으로 작용하는 주 가진원을 파악한다. 간단한 구조물에 대해, 본 논문에서 적용된 기법의 유용성 및 물리적 성질을 검토한 후, 자동차 파워트레인이 구조 진동이 실내 소음에 미치는 구조적 소음을 실험을 통해 규명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1118-1122
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• 2003

본 논문에서는 특이치 분해를 이용한 워터마크 기법을 제안하였다. 워터마킹의 단계는 먼저 웨이블릿 변환에 의한 저해상도 LL대역의 영상을 3${\times}$3 블록단위로 나누고, 엔트로피와 조건수를 기준으로 선택한 블록을 특이치 분해하여 워터마크를 삽입하는 것이다. 이는 워터마크 추출을 안정적으로 수행할 수 있는 저 대역 워터마크 삽입기법을 제공한다. 본 논문에서 워터마크를 효율적으로 추출하기 위해 영상에 가해진 공격을 국소적으로 모델링하여 공격연산자를 근사적으로 구하고, 워터마크 삽입 시 수행된 특이치 분해와 추정된 공격연산자를 적용하여 삽입위치에 따라 워터마크 집단을 결정한다. 각 워터마크 집단 내에서 최적의 워터마크를 구하고 T검정을 이용하여 워터마크의 유무를 검정한다. 제안된 워터마크 기법이 여러 단계 JEPG 공격에 견고하다는 것을 수치실험에서 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.602-609
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• 2002

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 특이치 분해를 이용하여 영상의 소유권 보호론 위한 시각적으로 눈에 띄지 않는 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이를 위하여, 우선 웨이블릿 변환을 사용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최저주파수 대역에 해당하는 LL$_3$ 대역에 특이치 분해에 기반한 키 종속적인 워터마크를 삽입하는 방법을 사용하고 있다. 또한 워터마크의 검출과 강인성 검증을 위하여 DCT 변환을 이용하여 워터마크의 검출을 하였다. 실험에서 우리는 여러 가지 공격에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다. 특히, 노이즈의 공격과 JPEG 압축의 경우에도 매우 높은 추출률을 보였다. 그리고, Digimarc사의 방법을 통한 추출에서 JPEG 압축의 경우 압축률 80%에서는 삽입된 워터마크를 추출하지 못함을 알 수 있었으나 본 논문의 알고리즘에서는 80%의 압축에서도 삽입된 워터마크가 잘 추출됨을 볼 수 있었다.

• 전자공학회논문지T
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• 제36T권2호
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• pp.48-55
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• 1999

로봇이 환경변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 화상정보를 이용한 시각귀환제어(VFC)가 필요하다. 시각귀환 제어시스템은 매니퓰레이터와 카메라로 구성되는데, 고정된 시각시스템의 경우, 특징량이 동일선상에 위치하면 시각귀환제어를 할 수 없는 특이치 문제가 발생한다. 특이치 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 자코비안의 상태값을 정의하고, 여러가지 경우 특징량을 조합 평가하여 이용 가능한 특징량을 선택하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 특징량의 수를 증가해야하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 시각귀환시스템의 카메라를 능동적으로 이동시키므로써 특이치가 발생하지 않는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권1호
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• pp.1-5
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• 2013

탄성파 자료처리 과정에서 겹쌓기는 신호대 잡음비율과 영상의 질을 개선하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 기존의 겹쌓기 방법은 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음을 만족스러운 수준으로 제거하지는 못한다. 본 논문에서는 특이치에 강인함을 보이는 중앙값 처리와 다양한 분포의 잡음 제거에 효과적인 국지적 상관을 이용한 가중 겹쌓기법을 결합하여, 강인하면서도 최적인 가중 겹쌓기법을 소개한다. 제안한 방법을 합성 자료에 적용하여 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음 모두를 효과적으로 제거함을 확인할 수 있었다.

• 한국자기학회지
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• 제17권6호
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• pp.259-264
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• 2007

본 논문에서는 모델 함정에 의해 발생하는 정 자기장 신호 특성을 수학적으로 모델링하는 방법에 대해 기술하고 있다. 특정 위치에 설치된 자기센서들에 의해 계측된 자기장 신호 값들로 부터 특이치 분해(singular value decomposition) 방법을 이용한 등가 자기원 다이폴 모델링 기법을 제안하였으며, 제안된 기법의 타당성은 비자성 자기실험실에서 측정된 자기장 값들과의 비교를 통해 성공적으로 검증되었다. 본 논문에서 제안된 기법은 모델 함정 뿐 만 아니라 실 함정에서의 다양한 심도 변화에 따른 정 자기장 신호 분포 특성 예측 시 직접 활용이 가능하다.