• Title/Summary/Keyword: 평균변환방법

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단일 색인을 사용한 임의 계수의 이동평균 변환 지원 시계열 서브시퀀스 매칭 (A Single Index Approach for Time-Series Subsequence Matching that Supports Moving Average Transform of Arbitrary Order)

  • 문양세;김진호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권1호
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    • pp.42-55
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    • 2006
  • 본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 임의 계수의 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 단일 색인을 사용함으로써, 제안한 방법은 색인 저장 공간 및 색인 관리의 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 이동평균 변환은 시계열 데이타 내의 노이즈 영향을 감소시킴으로써, 시계열 데이타 전체의 경향을 파악하는데 매우 유용하다. 그런데, 기존 연구에서는 임의 계수를 지원하기 위해 여러 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 우선 이동평균 변환의 정의를 확장한 다계수 이동평균 변환(poly-order moving average transform) 개념을 제시한다. 다계수 이동평균 변환이란, 각 윈도우를 하나의 이동평균 계수에 대해서 이동평균 변환하는 것이 아니라, 여러 계수에 대해서 이동평균 변환하여 윈도우의 집합을 구성하는 변환으로서, 이동평균 변환의 정의를 여러 계수로 구성된 집합에 대해서 확장한 것이다. 다음으로, 이러한 다계수 이동평균 변환 개념을 사용한 서브시퀀스 매칭 방법의 이론적 근거인 정확성을 정리로서 제시하고 증명한다. 또한, 다계수 이동평균 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구인 Faloutsos 둥의 방법 및 DualMatch에 각각 적용하여, 두 가지 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 두 가지 서브시퀀스 매칭 방법은 모든 경우에 있어서 순차 스캔보다 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 실제 주식 데이타에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 순차 스캔에 비해서 평균 22.4배${\~}$33.8배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다. 또한, 각 계수에 대해 모두 색인을 생성하는 경우와 비교할 때, 성능 저하는 매우 적은 반면 필요한 색인 공간은 크게 줄인 것으로 나타났다(일곱 개의 계수를 사용한 경우, 성능 저하는 평균 $9\%{\~}42\%$에 불과한 반면 색인 공간은 약 1/7.0로 크게 줄인다). 이와 같이 성능 측면과 색인 공간 및 관리 측면에서의 우수성에 덧붙여, 제안한 방법은 이동평균 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 장점이 있다 따라서, 제안한 방법은 이동평균 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용되는 우수한 연구결과라 사료된다.

웨이브릿 변환 영역에서의 효율적인 워터마킹 기법 (An Efficient Watermarking Technique in Wavelet Transform Domain)

  • 김현순;배성호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.1071-1076
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    • 2000
  • 워터마킹은 소유권을 주장하기 위하여 '워터마크'라고 불리는 신호를 눈에 보이지 않게 영상에 첨가하는 것이다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 이웃한 계수 쌍의 차이와 평균을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 1계층의 웨이브릿 변환 영역으로 변환한 다음, 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가할 이웃한 계수 쌍을 기저 대역에서 선택한다. 워터마크 첨가를 위하여 도장 영상의 이름이 새겨진 부분에 대하여 해당 웨이브릿 계수 쌍의 대소 관계를 반전시킨다. 이러한 방법은 워터마크를 직접 첨가하는 방법에 비하여 손실 압축 및 다양한 영상 처리 등의 공격에 강인하다. 또한 대소 관계를 반전시키는 과정에서 이웃 계수 쌍의 평균과 차이를 구하여, 차이에 반비례하는 일정한 값을 평균에 더함으로써 주관적인 화질의 저하를 줄인다. 실험 결과 제안한 방법은 44 dB 정도의 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클리핑, 블러링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.

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강우분석 방법에 따른 정확도 비교·분석 및 변환식 개발 (Accuracy Comparison of According to Method of Rainfall Analysis and Development of Transform formula)

  • 강보성;양성기;김용석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.165-165
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    • 2018
  • 이상기후로 인한 일강우량의 경신이 빈번하게 발생함에 따라 홍수피해 위험이 증가하고 있다. 최근 해안지대와 근접한 제주시와 서귀포시 도심부근에서 200 mm 이상의 일강우량이 빈번하게 발생하고 있으며, 한라산 정상 부근에서 500 mm 이상의 강우 발생빈도도 증가하고 있다. 특히, 2014년에 발생한 태풍 '나크리'는 기상청 관측 사상 최대인 1,500 mm의 일강우량을 기록하는 등 호우재해로 인한 피해 위험도가 증가하고 있다. 호우재해로 인한 홍수피해를 저감시키기 위해서는 정확한 홍수량 산정을 통한 계획수립이 매우 중요하다. 홍수량 산정 시 필수조건인 강우자료는 면적 개념의 면적평균 강우량이 필요하며 대표적 방법으로 티센다각형법이 있다. 티센다각형법은 현재 실무에서 가장 많이 사용되는 방법으로 쉽게 산정할 수 있으나 고도에 따른 강수 변화를 고려하지 못하는 단점이 있다. 이에 따라 제주도와 같은 산악지형에 적합한 방법을 고려하기 위하여 등우선법을 활용한 면적평균 강우량 산정 후 티센다각형법과 비교하였다. 티센다각형법은 관측소마다 관측된 강우량에 관측소 주위로 작도한 티센다각형의 면적 비를 가중치로 부여하는 방법으로 빠른 시간 안에 면적평균 강우량을 산정할 수 있는 반면, 등우선법은 등우선간 평균강우량에 등우선간 면적을 가중치로 부여하기 때문에 시간별 혹은 일별 등우선을 매번 작도해야 하는 점과 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 제주시 도심하천을 기준으로 티센다각형법과 등우선법 간 변환식을 개발하여 효율적인 면적평균 강우량 산정이 가능하도록 하였다.

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Scratch-Pad Memory를 위한 코드 변환 기법 (Code Transformation Techniques for Scratch-Pad Memory)

  • 문대경;이재진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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    • pp.577-579
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    • 2004
  • 전원을 전적으로 배터리에 의존하는 모바일 임베디드 시스템은 배터리 용량의 한계 때문에 효율적인 에너지의 사용이 매우 중요하다. 특히 memory subsystem은 전체 system에서 소모되는 에너지에서 큰 비중을 차지한다. 이 논문은 성능 면에서 cache의 대안이 되고, cache보다 간단한 구조 때문에 전력소모가 훨씬 적은 on-chip scratch-pad memory(SPM)를 효율적으로 이용할 수 있는 소스 코드 변환 방법 및 SPM 관리방법을 제안한다. 각 함수 단위로 코드 변환을 하며, 어떤 변수를 SPM에 할당하기 위한 소스코드 변환을 했을 때, 소스코드 분석만으로 알 수 있는 변수의 정적인 참조 횟수를 가중치로 고려하여, 코드 변환 후 메모리 참조에 의한 실행 시간과 에너지 소모를 계산하고 이를 바탕으로 SPM에 할당한 변수를 결정한 다음 실제 그 코드 변환을 적용한다. 제안된 코드 변환은 컴파일러에 의해 자동화 될 수 있다. 10개의 임베디드 벤치마크 프로그램을 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법의 성능 평가를 한 결과, 실행 시간은 평균 23% 향상되고 에너지 소모는 평균 49% 감소함을 알 수 있다.

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변환-역변환을 통한 자기회귀이동평균모형에서의 예측값 추정 (Estimation of Prediction Values in ARMA Models via the Transformation and Back-Transformation Method)

  • 여인권;조혜민
    • 응용통계연구
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    • 제21권3호
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    • pp.537-546
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    • 2008
  • 시계열자료 분석에 있어 주요 목적 중에 하나는 미래에 대한 예측 값을 추정하는 것이다. 이 논문에서는 정상자기회귀이동평균 모형에서 변환-역변환 방법을 이용하여 예측값을 구하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 알아보고 회귀분석에서 제안되었던 smearing 추정방법을 시계열분석에서 사용할 수 있도록 붓스트랩을 이용하여 수정한 추정법을 소개한다. Yeo-Johnson 변환 (2000)을 이용한 KOSDAQ지수의 수익률 실증분석을 통해 기존에 사용되고 있는 방법의 문제점과 제안된 방법의 적절성에 대해 고찰해 보았다.

HDR 영상 신호의 고속 광전변환을 위한 파라미터 룩업 테이블 기반 구간 선형 근사 방법 (Parameter LUT based Piecewise Linear Approximation Method for Fast Opto-Electrical Transfer for HDR Video)

  • 권용혜;이종석;조원희;심동규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.182-184
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    • 2018
  • 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.

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변환된 자기회귀이동평균 모형에서의 예측구간추정 (Prediction Interval Estimation in Ttansformed ARMA Models)

  • 조혜민;오승언;여인권
    • 응용통계연구
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    • 제20권3호
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    • pp.541-550
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    • 2007
  • 시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.

불균형 Haar 웨이블릿 변환을 이용한 군집화를 위한 시계열 표현 (Time series representation for clustering using unbalanced Haar wavelet transformation)

  • 이세훈;백창룡
    • 응용통계연구
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    • 제31권6호
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    • pp.707-719
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    • 2018
  • 시계열 데이터의 분류와 군집화를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. 본 연구는 Lin 등 (2007)이 제안한 국소 평균 근사를 이용하여 시계열의 차원을 축소한 후 심볼릭 자료로 이산화하는 symbolic aggregate approximation (SAX) 방법의 개선에 대해서 연구하였다. SAX는 국소 평균 근사를 할 때 등간격으로 임의의 개수의 세그먼트로 나누어 평균을 계산하여 세그먼트의 개수에 그 성능이 크게 좌우된다. 따라서 본 논문은 불균형 Haar 웨이블릿 변환을 통해 국소 평균 수준을 등간격이 아니라 자료의 특성을 반영하여 자료 의존적으로 선택하게 함으로써 시계열의 차원을 효과적으로 축소함과 동시에 정보의 손실을 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 실증 자료 분석을 통해 SAX 방법을 개선시킴을 확인하였다.

칼라 클러스터 모델에 근거한 균일 칼라 영상 변환 (Uniform Color Image Transformation based on Color Cluster Model)

  • 이정환;박세현;김중수
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권6호
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    • pp.1646-1657
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    • 1996
  • 본 논문에서는 균일 칼라 영상 신호의 모델링에 대하여 설명하였으며 이 모델의 성질에 근거하여 균일 칼라영상을 변환하는 방법을 제안하였다. 먼저 칼라 영상 신호 의 모델링을 위하여 칼라 변동원인을 각 칼라 성분에 동등하게 작용하는 "동등요인 (identical or multiplicative)"과 각 칼라 성분에 독립적으로 작용하는 "독립요인 (independent or additive factor)"으로 분류하였으며 각각을 정규 분포로 모델링하 였다. 또한 클러스터의 분포모양은 (R, G, B) 3차원 특징 공간에서 길쭉한 타원체를 형성하며 타원체의 최장축 방향은 클러스터의 평균벡터 방향과 일치하게 됨을 알 수 있었다. 그리고 영상 처리 장치로부터 입력된 균일 칼라 영상을 모델에 적합하도록 변환하는 방법을 연구하였다. 3차원 좌표 변환 방법을 기술하였고 클러스터의 평균 벡터가 한 좌표축이 되도록 하는 변환 행렬을 구하였다. 제안된 방법을 인공 및 자연 칼라 영상을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 실험하였으며 그 결과 변환된 칼라 영 상은 클러스터의 최장축 방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.

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변환된 GARCH모형에서의 예측값 추정 (Prediction Value Estimation in Transformed GARCH Models)

  • 박주연;여인권
    • 응용통계연구
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    • 제22권5호
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    • pp.971-979
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    • 2009
  • 이 논문에서는 GARCH 모형에서 변환-역변환 방법을 통해 예측값을 추정할 때 발생하는 편향을 줄이기 위한 방법을 소개한다. 모수적 붓스트랩을 활용하여 본래 척도에서의 최소평균제곱오차 예측값인 조건부 기대값을 계산한다. KOSPI와 KOSDAQ 수익률 분석을 통해 제안한 방법이 편향을 줄여주는 것을 확인하였다.