• 한국해안해양공학회지
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• 제19권5호
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• pp.418-428
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• 2007

Boussinesq 방정식에 의한 파랑전파의 계산과정 중 파랑의 비선형 상호작용 및 쇄파발생에 의하여 수치잡음이 흔히 발생하며 이 잡음을 적절히 제어하지 않을 경우 해가 급속히 발산하게 된다. 본 연구에서는 계산 중간과정에 주기적으로 적용하여 수치잡음을 제거하기 위한 세가지 형태의 저파수통과 필터(FFT 필터, 가우스 필터, 그리고 Shapiro 필터)의 특성에 대하여 고찰하였다. 경사면 파동장에 대한 기존의 수리실험 결과와 본 수치해석 결과를 비교하고 각 필터의 잡음 제거효과, 주 시그널의 보존성, 그리고 계산 소요시간에 대하여 검토하였다. 그 결과, Shapiro 필터의 매개변수(필터 요소수와 통과수, 그리고 필터적용주기)를 적절히 설정함으로써 계산의 정확성과 효율성을 잘 달성할 수 있는 것으로 나타났다. 적정한 매개변수 선정을 위해서는 다소의 시행착오적 계산이 요구되나 대체적으로 필터 요소수 4에 대하여 50이내의 필터 통과수와 $100{\sim}200$ 시간스텝 정도의 적용주기가 타당한 것으로 판단된다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.41-50
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• 2006

본 연구에서는 표면파의 군속도 분산 분석을 이용하여 한반도에 설치된 광대역 관측소 사이의 지각 및 상부맨틀의 지진파 속도 구조를 연구하였다. 지진파 잡음의 상호상관기법(Campillo and Paul, 2003; Shapiro et al., 2005)을 이용하여 단주기 표면파의 군속도 분산을 계산하였다. 기존의 잡음 상호상관 기법과는 다르게 지진파 신호를 화이트닝하여 분석에 사용하였다. 그린 함수에서 MFT(multiple filter technique) 방법을 이용하여 0.5 - 20 초 주기의 표면파의 군속도를 계산하였다. 두 관측소 경로에 대하여 얻어진 표면파 군속도 자료를 한반도에 대해 공간적으로 이메이징하기 위하여 표면파 토모그래피 역산을 하였다. 역산 결과 한반도의 남동부에 위치한 경상 분지의 낮은 군속도를 확인할 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.133-136
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• 2007

한반도의 단주기 표면파의 특성을 연구하기 위하여 기상청 지진관측망에서 관측된 지진자료에 잡음의 상호상관기법(Campillo and Paul, 2003; Shapiro et al., 2005)을 적용하였다. 다론 시간에 관측된 지진자료의 에너지를 평준화시키기 위해 1 비트 샘플링 방법이 아닌 화이트닝 기법을 사용한 것을 제외하고 일반적인 상호상관기법이 그대로 적용되었다. 잡음상호상관기법으로 얻어진 그린함수에서 다중필터기법으로 군속도를 계산하였다. 군속도를 역산하여 0.5 - 20 초 주기에서 표면파 분산의 공간적인 변화를 이미지화하였다. 사용된 토모그래피 역산기법은 각 주기의 공간적인 이미지 뿐만 아니라 주기함수인 분산 곡선을 동시에 구하기 위하여 모든 주기의 군 속도자료를 역산하였다. 역산결과, 한반도 남동부 지역인 경상분지에서 낮은 군속도를 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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• pp.189-194
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• 1998

We introduce a new zerotree scheme that effectively exploits the inter-scale self-similarities found in the octave decomposition by a wavelet transform. A zerotree is useful to efficiently code wavelet coefficients and its efficiency was proved by Shapiro's EZW. In the coding scheme, wavelet coefficients are symbolized and entropy-coded for more compression. The entropy per symbol is determined from the produced symbols and the final coded size is calculated by multiplying the entropy and the total number of symbols. In this paper, were analyze produced symbols from the EZW and discuss the entropy per symbol. Since the entropy depends on the produced symbols, we modify the procedure of symbolic streaming out for the purpose. First, we extend the relation between a parent and children used in the EZW to raise a probability that a significant parent has significant children. The proposed relation is flexibly extended according to the fact that a significant coefficient is highly addressed to have significant coefficients in its neighborhood. The extension way is reasonable because an image is decomposed by convolutions with a wavelet filter and thus neighboring coefficients are not independent with each other.