• 제목/요약/키워드: Discrete noise

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Wavelet Thresholding Techniques to Support Multi-Scale Decomposition for Financial Forecasting Systems

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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    • pp.175-186
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    • 1999
  • Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

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영상보간법을 이용한 디지털 치근단 방사선영상의 개선에 관한 연구 (A Study on the Improvement of Digital Periapical Images using Image Interpolation Methods)

  • 송남규;고광준
    • 치과방사선
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    • 제28권2호
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    • pp.387-413
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    • 1998
  • Image resampling is of particular interest in digital radiology. When resampling an image to a new set of coordinate, there appears blocking artifacts and image changes. To enhance image quality, interpolation algorithms have been used. Resampling is used to increase the number of points in an image to improve its appearance for display. The process of interpolation is fitting a continuous function to the discrete points in the digital image. The purpose of this study was to determine the effects of the seven interpolation functions when image resampling in digital periapical images. The images were obtained by Digora, CDR and scanning of Ektaspeed plus periapical radiograms on the dry skull and human subject. The subjects were exposed to intraoral X-ray machine at 60kVp and 70 kVp with exposure time varying between 0.01 and 0.50 second. To determine which interpolation method would provide the better image, seven functions were compared; (1) nearest neighbor (2) linear (3) non-linear (4) facet model (5) cubic convolution (6) cubic spline (7) gray segment expansion. And resampled images were compared in terms of SNR(Signal to Noise Ratio) and MTF(Modulation Transfer Function) coefficient value. The obtained results were as follows ; 1. The highest SNR value(75.96dB) was obtained with cubic convolution method and the lowest SNR value(72.44dB) was obtained with facet model method among seven interpolation methods. 2. There were significant differences of SNR values among CDR, Digora and film scan(P<0.05). 3. There were significant differences of SNR values between 60kVp and 70kVp in seven interpolation methods. There were significant differences of SNR values between facet model method and those of the other methods at 60kVp(P<0.05), but there were not significant differences of SNR values among seven interpolation methods at 70kVp(P>0.05). 4. There were significant differences of MTF coefficient values between linear interpolation method and the other six interpolation methods (P< 0.05). 5. The speed of computation time was the fastest with nearest -neighbor method and the slowest with non-linear method. 6. The better image was obtained with cubic convolution, cubic spline and gray segment method in ROC analysis. 7. The better sharpness of edge was obtained with gray segment expansion method among seven interpolation methods.

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위성영상의 형태추출을 통한 지도화 : 고빈도 공간필터 사용을 중심으로 (The Line Feature Extraction for Automatic Cartography Using High Frequency Filters in Remote Sensing : A Case Study of Chinju City)

  • 정인철
    • 한국지역지리학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.183-196
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    • 1996
  • 지도의 형태는 전통적으로 항공사진이나 위성사진을 이용한 수작업에 의해 추출되어 왔으나, 최근의 원격탐사 기술의 발달은 지도의 형태추출에 새로운 혁신을 가져다 주었다. 공간필터기법을 이용하면 지도형태 추출의 자동화가 가능한데, 특히 선의 추출을 고빈도필터를 이용하여 가능하다. 본 연구에서는 먼저 필터와 지도화의 관계에 대해 이론적으로 고찰한 다음 지도의 선형화와 관련하여 유용하다고 알려진 필터들을 소개하였다. 그리고 이 필터들을 진주시의 SPOT Panchromatic 영상에 적용하였다. 적용한 결과 본고에서 소개한 필터적용 영상이 전반적으로 초기영상보다 개선되어 선형화작업에 매우 유용함을 확인하였다. 특히 초기영상이 포함된 필터영상들의 해석이 용이하였고 선형화가 명확하였다. 그러나 문헌에서 유용성이 인정된 필터라도 일부 필터는 진주시의 경우 선형화작업이 전혀 불가능하였다.

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$CoCr_{16.2}Pt_{10.8}Ta_4$ 합금박막의 Ti 우선증착에 따른 자기적 특성과 자구형상변화 (Magnetic properties and the shapes of magnetic domain for $CoCr_{16.2}Pt_{10.8}Ta_4$ alloy films with the prior deposition of Ti layer)

  • 이인선;김동원
    • 한국결정성장학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.17-22
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    • 2000
  • 수직보자력이 크고 CoCrPt에 비하여 noise 저감 효과가 큰 것으로 알려진 CoCrPtTa계 합금박막의 수직이방성을 더욱 개선하기 위해 Ti를 우선 증착하였다. 본 연구에서는 Ti 두께 변화에 따른 비교적 높은 수직보자력치를 보였던 $CoCr_{16.2}Pt_{10.8}Ta_4$Ti/glass 시편에서 자기적 특성과 자구형상의 변화를 살펴보았다. 또한 VSM(Vibrating Sample Magnetometer)을 이용하여 M-H loop를 측정하였으며 자구형상은 MFM(Magnetic Force Microscopy)로 관찰하였다. 육방정 Ti가 하지층으로서 우선증착되면 bare glass 직접 증착되는 경우보다 CoCrPtTa 자성층의 수직이방성에 현저한 향상을 가져왔으며 Ti의 두께가 두꺼울수록 c-축 배향성도 개선되었다. MFM 결과에 의하면 Ti두레가 20 nm에서 90 nm로 증가함에 따라 자구형상이 연속적인 stripe type에서 mass type으로 분절된 형태로 변하였다. 이는 Ti의 증착이 비자성 Cr 편석 거동에 영향을 미쳐 자화반전시 인접 columnar grain의 자화벡터들간의 상호교환작용을 억제하는 자기적 분리 효과에 기여했음을 의미한다. 아울러 이와 같은 거동은 Ti가 CoCr계 자성층의 수직이방성을 개선하는데 있어서 형상자기이방성적인 측면에서의 기여가 현저함을 의미하기도 한다.

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비지역적 특징값과 서포트 벡터 머신 분류기를 이용한 위변조 지폐 판별 알고리즘 (Counterfeit Money Detection Algorithm using Non-Local Mean Value and Support Vector Machine Classifier)

  • 지상근;이해연
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권1호
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    • pp.55-64
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    • 2013
  • 디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.

KOMPSAT-5 후방산란계수 자료로 산출된 해상풍 검증 (Validation of Sea Surface Wind Estimated from KOMPSAT-5 Backscattering Coefficient Data)

  • 장재철;박경애;양도철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1383-1398
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    • 2018
  • 해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.

쇼핑몰 이미지 저작권보호를 위한 영상 워터마킹 (Image Watermarking for Copyright Protection of Images on Shopping Mall)

  • 배경율
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.147-157
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    • 2013
  • 디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.

신경 활성화 연구의 원리와 최근 동향 (Principle and Recent Advances of Neuroactivation Study)

  • 강은주
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제41권2호
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    • pp.172-180
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    • 2007
  • [ $^{15}O$ ]을 이용한 양전자 방출 단층촬영 기법(Positron emission tomography)은 핵의학 영상 기법 중에서 두뇌의 인지 기능과 연관된 두뇌 활성화를 정상인과 환자들로부터 연구하는데 큰 장점이 있다. $^{15}O-PET$, 특히 $H_2^{15}O$ PET 기법은 두뇌 국소 혈류 변화(rCBF; regional brain flow)를 상대적으로 비침습적이면서 동시에 정량적 측정할 수 있기 때문에 두뇌 기능을 연구하는데 오늘날 존재하는 핵의학 영상기법 중에서 가장 광범위하게 쓰이고 있다. 특히 $^{15}O$은 짧은 반감기로 인하여, 동일한 피험자를 서로 다른 과제 조건에서 반복적으로 측정하는 것이 가능하다. 이 PET기법은 fMRI와 같은 다른 기능 영상 기법에 비하여 기술적 제한이 있는데, 예를 들면 시간과 공간 해상도가 좋지 않다든지, 개인 데이터를 분석하기에 통계적 효율성이 부족하다거나 하는 문제이다. 그러나 최근에 3D 획득방법 같은 기술적인 발전으로 적은 양의 방사능 dose로 좋은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었고, 이는 다시 개개인으로부터 더 많은 수의 PET 스캔을 획득하는 것을 가능하게 하며, 결과적으로 개인 데이터의 분석이 가능한 통계적 효율성을 제공하게 되었다. 그 외에 $^{15}O$ PET 의 스캐너 환경이 소음에서부터 자유롭다던가, 개개 스캔이 각 과제 조건에서 불연속적이지 획득되기 때문에 상태 특정적 두뇌 변화를 연구하기에 유리하다는 PET연구 만의 장점이 있다. 본 종설에서는 정상인들이나 임상적 환자 집단을 사용한 예시적 연구들을 들어 $^{15}O$ PET의 장점과 한계를 논하고, 두뇌 활성화 연구에 효율적인 PET 연구 절차를 고안하기 위해 고려해야 할 사항들에 대하여 논하였다.TEX>$29.9{\pm}1.8%$, DMF: $7.6{\pm}0.5%$이었다. MEK에서 얻은 $[^{11}C]1$의 비방사능은 98 ($GBq/{\mu}mol$)이다. 각 물질의 질량 분석은 1: m/z 257.3 (M+1), 2: 257.3 (M+1), 3: 271.3 (M+1)이었다. 각 생성물질의 표지효율은 MEK에서 $86.0{\pm}5.5%:5.0{\pm}3.4%:1.5{\pm}1.3%$ $([^{11}C]1:[^{11}C]2:[^{11}C]3)$, CHO에서 $59.7{\pm}2.4%:4.7{\pm}3.2%:1.3{\pm}0.5%$, DEK에서 $29.9{\pm}1.8%:2.0{\pm}0.7%:0.3{\pm}0.1%$, DMF에서 $7.6{\pm}0.5%:0.0%:0.0%$이다. 결론: $[^{11}C]1$은 4가지 반응용매 중 MEK 반응용매에서 가장 높은 표지효율을 나타냈다. 부산물인 $[^{11}C]3$은 고성능 액체 크로마토그래피의 자외선, 방사능 검출기와 질량 분석법을 통해 물질을 추정할 수 있었다.의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수 있다.