• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.25-33
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• 2006

본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.85-94
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• 2005

디지털 입력값과 이에 대응되는 CIEXYZ 삼 자극치 값에 대한 관계를 도출하는 기법인 디스플레이 특성화는 칼라 운영 시스템에서 정확한 색을 재현하는데 중요하다. 9개 채널 제조 응답 곡선으로부터 추정된 디스플레이 장치의 특성화는 기존 3개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 것 보다 성능이 향상된다. 하지만 9개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 디스플레이 장치의 특성화는 각각의 RGB값에 대응되는 CIEXYZ값이 분리되지 않기 때문에, 역 특성화 과정이 직접적으로 적용되지 않는다. 따라서 일반적인 경우 역 특성화 과정은 3차원 참조표를 사용하여 구현된다. 3차원 참조표를 역 특성화 과정에 적용할 경우, 결과의 정확도는 향상 되지만 많은 양의 메모리 공간과 다수의 측정 데이터가 필요한 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 채널 의존적인 값의 모델링과 GOG(gain, offset gamma) 모델에 기반한 9개 채널의 역 변환 과정을 적용한 역 특성화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 디스플레이 특성화의 정확도를 향상할 뿐 아니라 3차원 참조표 방법을 사용할 경우 요구되는 복잡도와 다수의 측정 데이터도 감소할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.179-182
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• 1999

전력 증폭기의 3차나 5차 비선형성은 인접 통신 채널에 직접적인 영향을 미치므로 선형화 기법을 이용하여 출력단의 혼변조 신호를 감쇄시켜야 한다. 본 논문에서는 전력 증폭기의 입력 신호를 기저대역에서 왜곡시켜 전력 증폭기를 선형화 시키는 디지털 사전 왜곡기를 구현하였다. 측정에 앞서, 모의실험을 통하여 시스템 변수에 따른 선형화기의 성능을 예측하고, 1차원 참조표(look-up table)를 사용한 사전 왜곡기의 측정 결과, 약 9 dB의 ACPR 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.224-227
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• 2000

본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권3호
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• pp.235-244
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• 2000

본 논문에서는 단층 촬영 영상(tomographic cross-section image)에 포함되어 있는 볼륨 정보를 표현하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 큐베릴 공간을 셀 공간으로 변환하고 경계셀들을 추출하여 볼륨을 재구성하는 방법이다 셀 경계 표현은 이러한 경계셀들과 이들의 지지 복셀들의 구조에 의해 표현되어 지는데, 항상 볼륨 정보를 정확하게 표현해낼 수 있다. 이 표현에서부터 가시화등의 작업에 필요한 표면모델을 추출하기 위해 19개의 모델링 원형을 제안하고 체적형, 표면형 그리고 선형으로 분류하였으며， 이들로부터 3차원 표면을 표 참조방식으로 빠르게 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 마칭 큐브나 PVP알고리즘 등에서 흔히 발생하는 표면생성시의 모호성문제가 전혀 발생하지 않으며, 마칭 큐브 알고리즘에서 발생하는 표면의 크랙문제도 완전히 해결된다는 장점이 있다. 또한 알고리즘이 표 참조방식을 취하므로 하드웨어화 하기가 매우 용이하여 고속의 모델링이 필요한 분야에 매우 적합한 방법이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.434-442
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• 2006

본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.46-54
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• 2007

현재 프린터 산업에서는 다른 출력장치에 비해 색역이 작은 프린터의 색역을 확장하기 위해 CMY 이외의 색료를 추가하여 사용하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 색료의 추가는 여러 가지의 색료 조합이 하나의 색 자극치를 나타내는 프린터 역 특성화 과정에서 잉여 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 색료간의 상관도를 고려하여 이러한 잉여 문제를 해결하는 프린터 역 특성화 방법을 제안한다. 먼저 동일한 색 자극치를 나타내는 여러 가지 색료 조합을 분석하기 위해 Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer 프린터 모델을 이용하여 모든 색료의 조합에 대한 색 자극치를 추정한다. 이 후 잉여 문제를 일으키는 색료의 조합들에 대해 색 공간에서의 주위 다른 색 조합들과의 상관도를 고려하여 가장 유사한 색료 조합을 선택한다. 이를 통해 임의의 입력 색 자극 값에 대한 출력 색료 값을 얻는 3차원 사면체 보간법을 사용하는 과정에서 오차를 줄일 수 있다. 이렇게 선택된 색료의 조합들과 색 자극치는 참조표로 저장된다. 실험에서는 CMYKGO 프린터를 사용하였으며 어두운 영역에서 색역이 확장 되었고, 좀 더 자연스러운 톤을 표현하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제70권1호
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• pp.7-16
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• 1985

임목(林木)의 주체성인(主體成因)인 수간(樹幹)에 대한 각종(各種) 성장인자간(成長因子間)의 정준상관(正準相關)과 그의 관계적(關係的) 배경(背景) 및 수간(樹幹)의 총합적(總合的)인 변동분석(變動分析)에 의(依)한 수간적(樹幹的) 특징(特徵)을 파악(把握)함에 있어, 그의 최적기법(最適技法)을 탐색(探索)하기 위한 시도(試圖)로서 일본(日本)잎갈나무(Larix leptolepis)에 주성분(主成分) 및 정준상관분석법(正準相關分析法)을 도입적용(導入適用)하고, 얻어진 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)한다. 1) 정형수(正形數)($x_8$)를 제외(除外)한 모든 성장인자(成長因子) 즉(卽), 수고(樹高)($x_1$), 지하고(枝下高)($x_2$), 망고(望高)($x_3$), 흉고직경(胸高直徑)($x_4$), 중앙직경(中央直徑)($x_5$), 수관폭(樹冠幅)($x_6$) 및 간재적(幹材積)($x_7$) 등(等)의 각(各) 인자간(因子間)에 강약간(強弱間)의 상관(相關)이 있으며, 특(特)히 흉고직경(胸高直徑), 수고(樹高) 및 중앙직경(中央直徑) 등(等)은 간재적(幹材積)과 고도(高度)의 상관(相關)이 있다(표(表) l 참조(參照)). 2) (1) 상장성장인자(上長成長因子)인 수고(樹高), 지하고(枝下高) 및 망고(望高) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間), (2) 비대성장인자(肥大成長因子)인 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수관폭(樹冠幅) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間), (3) 상장(上長) 및 비대성장인자(肥大成長因子)를 총망라(總網羅)한 6개인자(個因子)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間)의 정준상관계수(正準相關係數)와 정준변량(正準變量)이 각각(各各) $${(1)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.82980^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v_1=1.08323x_1-0.04299x_2-0.07080x_3}\\{(2)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.98198^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v_1=0.86433x_4+0.11996x_5+0.02917x_6}\\{(3)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.98700^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v1=0.12948x_1+0.00291x_2+0.03076x_3+0.76707x_4+0.09107x_5+0.02576x_6}$$ 등(等)과 같이 되어, 어느 경우(境遇)에서도 고도(高度)의 정준상관(正準相關)을 가지며, (1)의 경우(境遇)에는 수고(樹高)가, (2)의 경우(境遇)에는 흉고직경(胸高直徑)이, (3)의 경우(境遇)에는 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)가 각각(各各)의 정준상관(正準相關)에 절대적인 기여(寄與)를 하는 것으로서, 각종(各種) 질적성장(質的成長)의 총합특성(總合特性)은 이들 인자(因子)의 막강한 영향력(影響力)에 의해서 형성(形成)되며, 특(特)히 (3)의 경우에서 간재적(幹材積)과의 정준상관(正準相關)에 미치는 흉고직경(胸高直徑)의 영향력(影響力)은 기타(其他)의 인자(因子)에 비(比)하여 판이(判異)하게 큰 것으로 밝혀지고 있다(표(表) 2 참조(參照)). 3) 상장성장인자(上長成長因子)인 수고(樹高), 지하고(枝下高) 및 망고(望高) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 비대성장인자(肥大成長因子)인 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수관폭(樹冠幅) 등(等)의 합성변량간(合成變量間)의 정준상관계수(正準相關係數)와 정준변량(正準變量)이 $${\gamma}_{u1,v1}=0.78556^{**},\;\{u_1=1.20569x_1-0.04444x_2-0.21696x_3\\v_1=1.09571x_4-0.14076z_5+0.05285z_6$$와 같이 됨에 따라, 각종 상장성장인자(上長成長因子)와 비대성장인자간(肥大成長因子間)의 고도(高度)의 정준상관(正準相關)에 있어 수고(樹高)와 흉고직경(胸高直徑)만의 기여도(寄與度)가 극(極)히 현저한 것으로서, 상장성장(上長成長)의 총합특성(總合特性)은 수고(樹高)에 의해서, 비대성장(肥大成長)의 총합특성(總合特性)은 흉고직경(胸高直徑)에 의해서 각각(各各) 형성(形成)된다는 사실(事實)이 확인(確認)된 것이다. 따라서 양인자(兩因子)에 대한 간재적계측(幹材積計測)에 있어서의 필수유력인(必須有力因子)로서의 과학성(科學性)이 입증(立證)된 것이라 생각한다(표(表) 2 참조(參照)). 4) 수간(樹幹)의 8개성장인자(個成長因子) 즉(卽), 8차원(次元)의 정보(情報)(특성치(特性値))를 설정(設定)된 유효목표(有效目標) 85%에 따라 3차원(次元)으로 간략화(簡約化)된 총합특성치(總合特性値) 즉(卽), 제(第) 1 ~ 제(第) 3 주성분(主成分)은 다음과 같다. 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$); $Z_1=0.40192x_1+0.23693x_2+0.37047x_3+0.41745x_4+0.41629x_5+0.33454x_60.42798x_7+0.04923x_8$ 제(第) 2 주성분(主成分)($Z_2$) ; $z_2=-0.09306x_1-0.34707x_2+0.08372x_3-0.03239x_4+0.11152x_5+0.00012x_6+0.02407x_7+0.92185x_8$ 제(第) 3 주성분(主成分)($Z_3$) ; $Z_3=0.19832x_1+0.68210x_2+0.35824x_3-0.22522x_4-0.20876x_5-0.42373x_6-0.15055x_7+0.26562x_8$ 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$)은 기여율(寄與率)이 63.26%나 되는 매우 높은 정보흡수력(情報吸收力)을 가진 "크기의 인자(因子)(size factor)"로서, 그의 주성분득점(主成分得點)(principal component score)은 인자부하량(因子負荷量)이 매우 높은 간재적(幹材積), 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수고(樹高) 등(等)에 의해써 결정(決定)되며, 제(第) 2 주성분(主成分)($Z_2$)은 입체적(立體的) 형상(形狀)의 지표(指標) 즉(卽), 수간(樹幹)의 입체적(立體的) 상사성(相似性)과 완구도(完溝度)를 나타내주는 "형상(形狀)의 인자(因子)(shape factor)"로서, 그의 score는 정형수(正形數)의 절대적(絶對的)인 영향력(影響力)에 의(依)해서 형성(形成)되며, 제(第) 3 주성분(主成分)($Z_3$)은 상장성장(上長成長)과 비대성장(肥大成長)과의 역관계(逆關係)의 현상(現象) 즉(卽), 수간(樹幹)의 세장(細長)(또는 굵고 짧음)의 정도를 표시(表示)하는 성장형상(成長形狀)의 지표(指標)로서, 이는 제(第) 2의 "형상(形狀)의 인자(因子)"가 된다. 이상(以上) 3개주성분(個主成分)은 그의 누적기여율(累積寄與率)이 88.36%로서 만족스러운 정보흡수역량(情報吸收力量)을 지니고 있다(표(表) 3 참조(參照)). 5) 본(本) 연구(硏究)에 적용(適用)된 주성분(主成分) 및 정준(正準) 상관분석법(相關分析法)은 적극적(積極的)인 이용개발(利用開發)에 따라서는 삼림계측(森林計測)(임목성장(林木成長)), 지위판정분류(地位判定分類), 삼림(森林) 및 임산업(林産業)의 경영진단(經營診斷), 임산가공(林産加工)(품(品))의 생산관리(生産管理) 및 기지(其地) 총합특성치(總合特性値)의 산정(算定)을 필요(必要)로 하는 분야(分野)에 많은 기여(寄與)가 있을 것으로 사료(思料)된다.

• 재무관리연구
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• 제8권1호
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• pp.179-197
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• 1991

선도환의 가격을 결정하는 접근방법에는 2차자산(derivative assets)이라는 선도계약의 기본특성에 기초한 재정거래(arbitrage)에 의한 방법이 가장 많이 이용되고 있다. 재정거래방식에는 선도환과 현물외환가격간의 상호관련성에 의하여 선도환가격을 이자율평가설(covered interest rate parity : CIRP), 즉 현물가격과 양국간의 이자율차이의 합으로 표시하고 있다. 특히 현물가격과 이자율은 모두 현재시점에서 의사결정자에게 알려져 있기때문에 선도환가격은 확실성하에서 결정되어 미래에 대한 예측이나 투자자의 위험회피도와는 관계없이 결정된다는 것이 특징이다. 이자율평가설에 관한 많은 실증연구는 거래 비용을 고려한 경우 현실적으로 적절하다고 보고 있다(Frenkel and Levich ; 1975, 1977). 다른 방법으로는 선도환의 미래예측기능에만 촛점을 맞추어 가격결정을 하는 투기, 예측접근방법(speculative efficiency approach : 이하에서는 SEA라 함)이 있다. 이 방법 중에서 가장 단순한 형태로 표시된 가설, 즉 '선도환가격은 미래기대현물가격과 같다'는 가설은 대부분의 실증분석에서 기각되고 있다. 이에 따라 SEA에서는 선도환가격이 미래에 대한 기대치뿐만 아니라 위험프리미엄까지 함께 포함하고 있다는 새로운 가설을 설정하고 이에 대한 실증분석을 진행한다. 이 가설은 이론적 모형에서 출발한 것이 아니기 때문에, 특히 기대치와 위험프레미엄 모두가 측정 불가능하다는 점으로 인하여 실증분석상 많은 어려움을 겪게 된다. 이러한 어려움을 피하기 위하여 많은 연구에서는 이자율평가설을 이용하여 선도환가격에 포함된 위험프레미엄에 대해 추론 내지 그 행태를 설명하려고 한다. 이자율평가설을 이용하여 분석모형을 설정하고 실증분석을 하는 것은 몇가지 근본적인 문제점을 내포하고 있다. 먼저, 앞서 지적한 바와 같이 이자율평가설을 가정한다는 것은 SEA에서 주된 관심이 되는 미래예측이나 위험프레미엄과는 관계없이 선도가격이 결정 된다는 것을 의미한다. 따라서 이자율평가설을 가정하여 설정된 분석모형은 선도환시장의 효율성이나 균형가격결정에 대한 시사점을 제공할 수 없다는 것을 의미한다. 즉, 가정한 시장효율성을 실증분석을 통하여 다시 검증하려는 것과 같다. 이러한 개념적 차원에서의 문제점 이외에도 실증분석에서의 추정상의 문제점 또한 존재한다. 대부분의 연구들이 현물자산의 균형가격결정모형에 이자율평가설을 추가로 결합하기 때문에 이러한 방법으로 설정한 분석모형은 그 기초가 되는 현물가격모형과는 달리 자의적 조작이 가능한 형태로 나타나며 이를 이용한 모수의 추정은 불필요한 편기(bias)를 가지게 된다. 본 연구에서는 이러한 실증분석상의 편기에 관한 문제점이 명확하고 구체적으로 나타나는 Mark(1985)의 실증연구를 재분석하고 실증자료를 통하여 위험회피도의 추정치에 편기가 발생하는 근본원인이 이자율평가설을 부적절하게 사용하는데 있다는 것을 확인 하고자 한다. 실증분석결과는 본문의 <표 1>에 제시되어 있으며 그 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같다. (A) 실증분석모형 : 본 연구에서는 다기간 자산가격결정모형중에서 대표적인 Lucas (1978)모형을 직접 사용한다. $$1={\beta}\;E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;s_{t+1}}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (2) $U'(c_t)$와 $P_t$는 t시점에서의 소비에 대한 한계효용과 소비재의 가격을, $s_t$와 $f_t$는 외환의 현물과 선도가격을, $E_t$와 ${\beta}$는 조건부 기대치와 시간할인계수를 나타낸다. Mark는 위의 식 (2)를 이자율평가설과 결합한 다음의 모형 (4)를 사용한다. $$0=E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;(s_{t+1}-f_t)}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (4) (B) 실증분석의 결과 위험회피계수 ${\gamma}$의 추정치 : Mark의 경우에는 ${\gamma}$의 추정치의 값이 0에서 50.38까지 매우 큰 폭의 변화를 보이고 있다. 특히 비내구성제품의 소비량과 선도프레미엄을 사용한 경우 ${\gamma}$의 추정치의 값은 17.51로 비정상적으로 높게 나타난다. 반면에 본 연구에서는 추정치가 1.3으로 주식시장자료를 사용한 다른 연구결과와 비슷한 수준이다. ${\gamma}$추정치의 정확도 : Mark에서는 추정치의 표준오차가 최소 15.65에서 최대 42.43으로 매우 높은 반면 본 연구에서는 0.3에서 0.5수준으로 상대적으로 매우 정확한 추정 결과를 보여주고 있다. 모형의 정확도 : 모형 (4)에 대한 적합도 검증은 시용된 도구변수(instrumental variables)의 종류에 따라 크게 차이가 난다. 시차변수(lagged variables)를 사용하지 않고 현재소비와 선도프레미엄만을 사용할 경우 모형 (4)는 2.8% 또는 2.3% 유의수준에서 기각되는 반면 모형 (2)는 5% 유의수준에서 기각되지 않는다. 위와같은 실증분석의 결과는 앞서 논의한 바와 같이 이자율평가설을 사용하여 균형자산가격 결정모형을 변형시킴으로써 불필요한 편기를 발생시킨다는 것을 명확하게 보여주는 것이다.