• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.869-878
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• 2009

다양한 원인으로 발생하여 원래의 순수한 영상을 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 영상처리 분야에서 가장 중요한 것이며 이를 위한 연구가 활발하게 진행되어 오고 있다. 본 연구에서 다루고자 하는 잡음제거 기법인 시그마 필터는 잡음을 감소하기 위하여 널리 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 영상을 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 바틀렛 검정을 사용하여 측정하고, 이를 통하여 잡음의 분산을 추정한다. 또한, 추정된 잡음의 분산의 크기를 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 성능이 잡음의 분산의 수준에 관계없이 현저하게 우수한 것을 알 수 있으며 그 효용성은 시각적으로도 명확하게 확인할 수 있다.

• 에너지공학
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• 제14권1호
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• pp.46-53
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• 2005

본 논문은 확률적 기법을 적용하여 직접부하제어의 적정한 지원금을 산정하는 새로운 방법론을 제안한다. 직접부하제어의 경제성 분석은 발전기의 고장정지 특성, 직접부하제어 자원의 차단용량 및 차단시간 등을 모두 고려해야 하기 때문에 현실적으로 불가능한 것으로 인식되었다. 따라서 기존의 연구에서는 시나리오 접근법을 사용하여 직접부하제어의 경제성 평가를 수행하였다. 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 직접부하제어의 제어전력량을 확률적으로 추정하고 이를 기반으로 직접부하제어의 지원금을 산정하는 새로운 접근법을 개발하였다. 또한 시뮬레이션의 효율을 향상시키기 위하여 분산감소 기법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 방법론의 유용성을 보이기 위해 IEEE 24-모선 신뢰도 계통에 적용하여 사례연구를 수행하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.240-248
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• 2003

몬테칼로 계산은 다른 어떤 알고리즘보다 정확한 선량 계산 결과를 주지만 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 Varian 600 C/D 선형가속기로부터지 6 MV 광자선에 대해 몬테칼로 계산을 사용하여 얻은 선량 분포가 측정에 의해 얻은 선량 분포와 2％ 이내에서 서로 잘 일치하도록 하며 분산 감소 기법을 사용하여 계산 시간 단축 정도를 평가하였다. 그리고 연산 능력을 높여 계산 시간 단축 정도를 평가하여 분산 감소 기법을 사용한 경우와 연산 능력을 높인 경우 간에 계산 시간 단축 정도를 비교하였다. 몬테칼로 계산 코드로는 빔 모사를 위해 BEAMnrc 코드, 선량 계산을 위해 DOSXYZnrc 코트를 각각 사용하였는데 분산 감소 기법은 이 코드들에서 지원하는 방법들을 사용하였고 연산 능력을 높이는 방법으로는 컴퓨터 클러스터를 이용한 병렬 처리를 사용하였다. 비교 결과, 분산 감소 기법을 사용하여 계산 시간을 최대 1/25 이상 단축시킬 수 있었고 9대의 컴퓨터를 이용한 병렬 처리 결과 계산 시간을 1/9로 단축시킬 수 있었다. 계산 곁과의 정확성을 만족할 만한 수준으로 유지할 수 있다면 분산감소 기법을 포함한 간략화된 물리의 적용은 현 시점에서 몬테칼로 선량 계산 시간을 획기적으로 단축시킬 대안이 될 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권2호
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• pp.105-117
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• 2016

In the paper, as a sequence of the first tutorial, we discuss sufficient dimension reduction methodologies used to estimate central subspace (sliced inverse regression, sliced average variance estimation), central mean subspace (ordinary least square, principal Hessian direction, iterative Hessian transformation), and central $k^{th}$-moment subspace (covariance method). Large-sample tests to determine the structural dimensions of the three target subspaces are well derived in most of the methodologies; however, a permutation test (which does not require large-sample distributions) is introduced. The test can be applied to the methodologies discussed in the paper. Theoretical relationships among the sufficient dimension reduction methodologies are also investigated and real data analysis is presented for illustration purposes. A seeded dimension reduction approach is then introduced for the methodologies to apply to large p small n regressions.

• 정보학연구
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• 제3권2호
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• pp.23-37
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• 2000

본고는 노조부문과 비노조부문간 임금불평등에 차이가 나는 요인을 분해하여 임금분배에 대한 노동조합의 직.간접적인 효과를 추정한 것이다. 노동부의 $\ulcorner$1993년 직종별 임금실태조사자료$\lrcorner$를 이용한 실증분석 결과에 의하면, 노조부문과 비노조부문간에 임금결정 메커니즘이 상이하면서도 노조부문의 임금불평등이 비노조부문에 비해 작았다. 그러나 이것은 임금분산을 요인별로 분해한 결과에 의하면 노조의 임금표준화전략에 의한 축소효과라고는 보기 어렵고, 오히려 부문간 특성 분산도의 차이에 기인하는 것으로 나타났다.

• 경영과학
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• 제31권1호
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• pp.49-61
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• 2014

We investigate the hedging effectiveness of incorporating single-stock futures into the corresponding stocks. Investing in only stocks frequently causes too much risk when market volatility suddenly rises. We found that single-stock futures help reduce the variance and risk levels of the corresponding stocks invested. We use daily prices of Korean stocks and their corresponding futures for the time period from December 2009 to August 2013 to test the hedging effect. We also use system trading technique that uses automatic trading program which also has several simulation functions. Moving average strategy, Stochastic's strategy, Larry William's %R strategy have been considered for hedging strategy of the futures. Hedging effectiveness of each strategy was analyzed by percent reduction in the variance between the hedged and the unhedged variance. The results clearly showed that examined hedging strategies reduce price volatility risk compared to unhedged portfolio.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.361-362
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• 2006

Magnetic Flux Leakage (MFL) inspection is a general non-destructive testing (NDT) method to detect the corrosion of natural gas pipelines. Currently, it is subjectively analyzed by trained analysts. In spite of investing much time and human resources, the inspection results may be different according to the analysts' expertise. So, many gas suppliers are keenly interested in the automation of the interpretation process. This paper presents a Gaussian variance filtering method of MFL signals, which is taken from MFL pigging of underground pipelines. In the proposed algorithm the original MFL signals are filtered by multiple Gaussians with different variance. Experimental results show that this approach does not need to align bias and to use explicit noise reduction algorithm.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제25권4호
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• pp.162-172
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• 2021

This paper proposes stochastic methods to find an approximate solution for the L²-Wasserstein least squares problem of Gaussian measures. The variable for the problem is in a set of positive definite matrices. The first proposed stochastic method is a type of classical stochastic gradient methods combined with projection and the second one is a type of variance reduced methods with projection. Their global convergence are analyzed by using the framework of proximal stochastic gradient methods. The convergence of the classical stochastic gradient method combined with projection is established by using diminishing learning rate rule in which the learning rate decreases as the epoch increases but that of the variance reduced method with projection can be established by using constant learning rate. The numerical results show that the present algorithms with a proper learning rate outperforms a gradient projection method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1127-1139
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• 2013

다양한 영상장비로 획득된 영상을 구현할 때, 원영상에 여러 가지 원인으로 인한 잡음이 추가되는 것이 일반적인 현상이며 이러한 잡음을 완벽하게 막는 것은 매우 어려운 것이 사실이다. 이러한 이유로 추가된 잡음을 탐지하여 제거하거나 가능한 줄이는 것이 영상처리의 중요한 기본목적이다. 본 연구에서는 영상의 특징에 대한 방향을 탐지하고, 영상을 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음에 대한 분산의 수준을 추정하였다. 또한 추정된 분산을 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 적용하고, 특징의 방향을 가중치로 사용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 잡음제거 방법을 통해 기존의 시그마 필터보다 개선된 잡음제거 결과를 얻을 수 있었으며, 추정된 잡음의 분산에 민감하지 않은 잡음제거 성능을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권4호
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• pp.619-628
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• 2012

Noise reduction is an important issue in the field of image processing because image noise lowers the quality of the original pure image. The basic difficulty is that the noise and the signal are not easily distinguished. Simple smoothing is the most basic and important procedure to effectively remove the noise; however, the weakness is that the feature area is simultaneously blurred. In this research, we use ways to measure the degree of noise with respect to the degree of image features and propose a Bayesian noise reduction method based on MAP (maximum a posteriori). Simulation results show that the proposed adaptive noise reduction algorithm using Bayesian MAP provides good performance regardless of the level of noise variance.