• Title/Summary/Keyword: 평활

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Weight based Histogram Modification for Contrast Enhancement (명암도 향상을 위한 가중치 기반 히스토그램 수정)

  • Kim, Young-Ro;Dong, Sung-Soo
    • 전자공학회논문지 IE
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    • v.47 no.3
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    • pp.7-13
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    • 2010
  • In this paper, an efficient contrast enhancement algorithm using weighted histogram modification is proposed. For contrast enhancement, histogram equalization (HE) and histogram stretching (HS) are effective techniques. However, HE and HS may have excessive contrast enhancement. Proposed method using weighted histogram modification produces better natural and enhanced results than those of conventional contrast enhancement methods without artifacts.

KOSPI수익률의 평활전이회귀모형 추정

  • Yu, Il-Seong
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.13 no.1
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    • pp.77-92
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    • 2007
  • 한국증권시장을 포함한 대부분의 지역증권시장이 미국 뉴욕증권시장의 움직임에 반응하거나 동조현상을 보인다는 사실은 이미 경험적으로 혹은 통계적으로 널리 수용되고 있다. 본 연구는 그러한 반응에 비선형성이 존재하는가를 일별 주가수익률을 데이터로 활용하여 우선적으로 검정한다. 그러한 검정결과에 입각하여 비선형성을 내재화시킨 계량분석모형이 주가수익률을 설명하고 예측하는데 도움을 줄 수 있는가를 확인한다. 본 연구에서는 이러한 비선형성에 관련된 정보를 유도하기 위하여 평활전이(자기)회귀분석모형(STR)을 이용한다. STR모형은 국면전환을 야기하는 전이변수를 명시적으로 확인할 수 있고 다양한 국면전환형태를 모형에 수용할 수 있는 장점을 가지고 있다. KOSPI수익률의 비선형성에 대한 검정결과는 귀무가설인 선형성이 기각되는 것으로 나타났으며, 그러한 비선형성의 형태는 미국증권시장이 하강기에 처한 경우에 상승기에 처한 상태보다 민감한 동조현상을 보이는 것으로 나타났다. 하지만 추정된 STR모형이 주가의 변동을 설명하거나 예측하는데 여타의 모형보다 나은 능력을 가지는가에 대해서는 긍정적인 결과를 얻지 못하였다.

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Development of a Novel Inverter Circuit for Motoring and Generating Operation in SRM Reluctance Machine (SRM 전동 및 발전동작을 위한 새로운 인버터의 개발)

  • Park, Han-Woong;Park, Sung-Jun;Won, Tae-Hyun;Jung, Kee-Hwa;Kim, Cheul-U;Hwang, Young-Noon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1999.07a
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    • pp.182-184
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    • 1999
  • 회수에너지를 저장한 콘덴서전압을 이용하여 평활전류 구동방식에서 SRM이 전동기 영역으로 동작할 경우에는 콘덴서에 저장된 에너지 모두를 전동기영역에서 소모할 수 있으나, 발전모드가 장시간 유지되면 콘덴서의 에너지는 더 이상 저장할 수 없는 상태가 되는 치명적인 약점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 전동기 영역 및 발전기영역에서 평활전류 모드로 동작할 수 있는 인버터회로를 제안하고, 발전에너지를 효과적으로 사용할 수 있는 스위칭 방식을 돌출하였다.

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지역 최빈값과 가중치에 기반한 히스토그램 평활화

  • Bang, Ho-Jin;Lee, Jeong-Hyeon;Jeong, Je-Chang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.125-128
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    • 2015
  • 본 논문에서는 지역 최빈값과 가중치를 이용하여 새로운 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 여러 개의 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할하는 기존 방식과는 달리 지역 최빈값과 전체 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할한다. 지역 최빈값 산출 과정에서 지역의 범위를 조정할 수 있어 융통성 있는 히스토그램 분할 처리가 가능하다. 또한 히스토그램 분할 영역을 가중치에 기반해 새로운 영역의 히스토그램으로 분할한다. 해당 방법을 통해 발생빈도가 높은 명도의 과도한 변화 없이 화질개선 면에서 기존 히스토그램 평활화보다 좋은 효과를 얻을 수 있다. 다양한 크기와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존 히스토그램 평활화보다 광범위하게 사용될 수 있음을 확인하였고 특히 한쪽으로 치우쳐진 영상에 있어 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

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A Study on the Sensitivity of Computational Parameters in SPH Simulation of Breaking Waves (붕괴파의 SPH 모의 인자의 민감도에 대한 연구)

  • Ha, Sung-Won;Lee, Nam-Joo;Yu, Kwon-Kyu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.163-163
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    • 2011
  • 평활입자동역학법(SPH, Smoothed Particle Hydrodynamics)은 붕괴파(도수, 댐붕괴류, 쇄파) 등과 같이 수면 변동이 큰 유체 역학 문제를 해결하기 위한 무격자법 중의 하나이다. SPH를 이용한 붕괴파의 모의에서는 압력, 점성, 밀도(압축성), 척력 등 다양한 계산 인자가 필요하다. 이들 인자가 SPH 모의 결과에 미치는 영향을 도수와 댐붕괴류에 대해서 검토하였다. 그 결과 압력과 관련하여, 상태 방정식 계수로 표현되는 유체의 음속은 입자들의 흩어짐 현상과 밀접한 관계를 가지는 것을 밝혀내었다. 평활 거리는 수치해의 안정성과 밀접한 관련이 있으며, 너무 작거나 크게 설정하는 경우 해의 정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 일반적으로 2차원 문제의 경우 20~23개 정도의 입자가 해의 내삽에 사용되는 것이 바람직하다.

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Forecasting of Rental Demand for Public Bicycles Using a Deep Learning Model (딥러닝 모형을 활용한 공공자전거 대여량 예측에 관한 연구)

  • Cho, Keun-min;Lee, Sang-Soo;Nam, Doohee
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.19 no.3
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    • pp.28-37
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    • 2020
  • This study developed a deep learning model that predicts rental demand for public bicycles. For this, public bicycle rental data, weather data, and subway usage data were collected. After building an exponential smoothing model, ARIMA model and LSTM-based deep learning model, forecasting errors were compared and evaluated using MSE and MAE evaluation indicators. Based on the analysis results, MSE 348.74 and MAE 14.15 were calculated using the exponential smoothing model. The ARIMA model produced MSE 170.10 and MAE 9.30 values. In addition, MSE 120.22 and MAE 6.76 values were calculated using the deep learning model. Compared to the value of the exponential smoothing model, the MSE of the ARIMA model decreased by 51% and the MAE by 34%. In addition, the MSE of the deep learning model decreased by 66% and the MAE by 52%, which was found to have the least error in the deep learning model. These results show that the prediction error in public bicycle rental demand forecasting can be greatly reduced by applying the deep learning model.

Tracheal Muscle Smoothing Effect of Nobiletin Isolated from Korean Chung-pi (한국산 청피에서 분리한 Nobiletin의 기관지 평활근 이완효과)

  • Back, Soon-Ok;Han, Jong-Hyun;Chun, Hyun-Ja;Han, Doo-Seuk;Han, Sung-Soo;Kim, Il-Kwang
    • Journal of the Korean Chemical Society
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    • v.46 no.3
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    • pp.205-212
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    • 2002
  • Bioactive compounds of Chung-pi methoxy flavonoids were isolated by column chromatography and preparative chromatography, and investigated on the smoothing effect for the tracheal smooth muscle of rats. The tracheal smooth muscles of rats were treated with acetylcholine ($ED_{50}:3${\times}$10^{-6}M$) and with chromatographic fractions. We found that six-methoxylated flavonoid (nobiletin) was the most active compound fro the smoothing effect of which the contracted tracheal smooth muscle was screened with further separated ethyl acetate fraction. This result shows how nobiletin and its analogues could be using as a promising drug of bronchial asthma.

A Method for Construction of Life Table in Korea (우리나라 자료에 적합한 생명표 작성방법에 대한 연구)

  • Park, You-Sung;Kim, Seong-Yong
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.24 no.5
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    • pp.769-789
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    • 2011
  • The life table is a statistical model for life expectancy and reflects mortality experiences exposed to a particular group of people. The following three issues are prerequisite for constructing the life table : a selection of how to estimate the death probability from observed death rates, a graduation method to smooth irregularity of the death probabilities, and an extension method of the death probabilities for oldest-old ages. To construct the life table that is fittest to Korean mortality experiences, we examine five estimation methods such as Chiang's and Greville's for the death probability, three graduation techniques including Beer's and Greville's formulae, and twelve mathematical functions for the extension of death probabilities for oldest-old ages. We also propose a method to resolve the cross-over problem arising from construction the life table.

Edge-Preserving Directional Regularization Technique for Disparity Estimation and Intermediate View Reconstruction of Stereoscopic Images (경계-보존 방향성 평활화를 이용한 양안 영상의 변이 추정과 중간 시점 영상의 재구성)

  • 김미현;강문기;이철희;최윤식;손광훈
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.4 no.1
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    • pp.59-67
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    • 1999
  • In this paper, we study two important topics in stereoscopic image communication system. One is a disparity estimation (DE) method to obtain the depth information of a scene at the transmitter and the other is an intermediate view reconstruction(IVR) method at the receiver. We propose a new DE method using an edge-preserving directional regularization technique. The proposed DE method smooths disparity vectors in smooth regions and preserves edges without over-smoothing problem. It provides better reconstructed stereoscopic images and improved coding efficiency than the existing regularization techniques. In addition. we propose a new IVR method using interpolation and extrapolation techniques. The proposed IVR method preserves edge regions as well as occlusion regions well. Thus. it gives better intermediate views than the existing IVR methods.

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