• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권5호
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• pp.621-632
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• 2004

최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.439-446
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• 2006

본 연구에서는 강수량 및 기온과 같은 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하여 대상자료를 재현기간별 성분으로 분리하였다. 변환을 위한 기저함수로는 Daubechies의 9번 ('db9') 웨이블렛 함수를 사용하였다. 또한 웨이블렛 변환의 스케일의 증가에 따른 각 분리단계에서 추출된 상세성분과 근사성분이 비선형 동역학적 특성을 지니는지를 판단하기 위하여 상관차원분석을 이용하였다. 즉 수문기상자료내에 비선형 동역학적 성질을 지니는 성분을 추출하기 위한 방법론으로써 웨이블렛 변환과 상관차원분석의 결합을 제안하였으며, 도출된 결과는 일반적으로 원자료를 이용할 경우에는 파악하기 어려운 대상자료의 시간에 따른 비선형적 변화를 분리 추출하기 위해 본 연구에서 제안한 방법이 적합함을 보이고 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.87-104
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• 2022

해운시장의 구조적 복잡성 및 높은 변동성을 감안할 때, 해운시황에 미치는 영향요인을 식별하고 상호관계를 파악하는 것은 아주 중요하다. 본 연구는 해운시장에서 가장 근본적인 수요 및 공급요인이라고 할 수 있는 세계 경제상황 및 선대량과 해운시황 간의 동적 상호관계 분석을 목적으로 한다. 벌크선형 중 케이프선과 파나막스선을 대상으로 1999년 2021년까지의 GDP, 선대량 성장률, BCI 및 BPI의 분기 자료를 사용하였으며, 웨이블릿 결합성 분석 및 웨이블릿 그랜저 인과관계 분석을 통해 시간-주기영역에서 변수 간 동조화 및 인과관계를 파악하고자 하였다. 실증분석 결과, 변수 간 동조화 및 인과관계에 있어 주기별 및 시기별로 큰 차이를 보여 이들 변수 간 동적 상호작용이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 또한 수요와 공급요인을 동시에 적용한 다중 웨이블릿 결합성 분석에서 변수간 인과성이 명확하게 드러나지 않은 것과는 달리 제어변수로 선대량 성장률과 GDP를 설정한 부분 웨이블릿 결합성 분석에서는 주기 및 시기별 인과관계를 파악할 수 있었다. 이를 통해 두 수급요인이 해운경기에 뚜렷한 영향을 미친다는 것과 해운시황 영향요인의 상호관계 분석을 위해서는 수요와 공급요인을 분리하여 해석하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 해운시장의 호황과 불황에 해상운임지수는 각각 수요 및 공급요인과 높은 상관성을 보였으며, 전반적으로 호황일 때는 GDP가 운임지수를 동일 위상으로 선도하고 불황일 때는 선대량 성장률이 운임지수를 반대 위상으로 선도하였다. 본 연구의 분석결과는 기존에 사용이 미미했던 웨이블릿 분석방법을 해운분야에 적용했다는 점과 수급요인을 분리하여 해운시황을 분석함으로써 수요 및 공급으로 해운시황을 판단할 수 있는 합리적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권2호
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• pp.119-131
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• 2021

에너지는 경제활동과 사람들의 삶에 있어서 필수적인 요소이고 다양한 산업에서 활용하고 있는 중요한 자원이며 상품 시장의 금융화로 인해 원유가 다른 자산과 동일한 자산으로 변함으로써 그 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 에너지 가격과 투자 심리간의 상관관계를 분석한 연구들은 대부분 경제적 요인과 투기를 통해 투자 심리가 유가에 영향을 미친다고 설명하고 있다. 본 연구에서는 에너지 가격과 관련하여 가장 대표적인 유가 변동에 따른 충격이 투자자 의사결정에 영향을 미쳐 투자 심리 변화에 영항을 주는가에 대한 내용을 중심으로 전반적인 에너지 가격 변동이 투자 심리에 영향을 미치는가에 대한 내용을 분석하고자 하였으며, 에너지 가격이 투자 심리에 어떠한 연관성이 있는지를 파악하기 위하여 웨이블릿 일관성 분석(wavelet coherence analysis)을 적용하여 주기별(단기, 중기, 장기) 에너지 가격이 투자 심리를 예측할 수 있는지를 분석하였다. 연구결과 에너지 가격과 투자 심리 사이의 시간 척도별로 차이가 발생하며 투자 심리 안정화를 위해 정책은 시간 척도별 효과를 고려하여야 하며, 에너지 가격과 관련한 투자 심리의 영향력은 단기보다 장기에서 더 크게 나타나고 있으며 마지막으로 시장에 영향을 미칠 수 있는 특정 사건 등이 발생하는 경우 에너지 가격과 투자 심리의 관련성 차이가 발생하기 때문에 이를 감안한 정책 및 시장 변화에 집중해야 할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2177-2178
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• 2006

학습 행동에서의 뇌파 측정은 실시간으로 두뇌 기능 상태를 연구하는데 유용한 연구 방법이며 대뇌의 부위 중 전두엽은 새로움에 대한 지향 반응과 사고 활동에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 중학교 2학년 학생에게 새로운 시청각 학습 자료를 제시하고 5회의 반복학습이 이루어지는 과정에서의 전두부($Fp_2,Fp_2$)의 뇌파를 측정하고 Fourier, Wavelet 변환을 하여 정량적으로 분석하였다. 주의 집중, 정서 등 인지와 관련지어 특정파의 조절 능력 및 파의 특성을 이용한 여러 연구들을 종합해보면, 기억력, 주의지속과 연관되어 알파파, 베타파와 세타파가 발생되는 것을 볼 수 있다. 이 중 알파파는 기존의 뇌 상태를 동기화시키고 주의나 기억의 과정에 영향을 미칠 수 있는 것으로 증명되었다. 본 논문에서는 신호 처리에 높은 효율을 보이는 Wavelet 변환을 이용하여, 학습이 됨에 따라 변화하는 EEG 신호 가운데 알파파의 패턴과 활성도를 분석하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.174-180
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• 2005

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 이 와 같은 방법들은 모든 경계 지점에서 에 지를 검출하므로, 라인-에지와 같은 일정한 폭 이하의 곡선에 대해서도 에지의 중복 검출을 수행한다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 새로운 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 영상에 존재하는 다양한 폭의 곡선에서 라인-에지 성분을 검출하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.91-97
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• 2007

신호에서 급격한 변화의 지점은 신호의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상에서 에지는 위치, 모양 그리고 재질 등과 같은 다양한 정보를 포함한다. 따라서 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 수행되었으며, 공간영역에서 컨벌루션 마스크를 이용한 방법들이 대표적이다. 그러나 이와 같은 초기의 방법들은 영상에 잡음과 다양한 종류의 에지가 존재할 경우, 선택적으로 에지를 분리하는 것이 용이하지 않다. 한편, 멀티스케일 에지 검출이 가능한 웨이브렛은 영상의 특징들을 분석하기 위해 광범위하게 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 강인한 웨이브렛 기반의 에지 검출기를 제안하여 라인-에지 성분을 선택적으로 분리 검출하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.84-89
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• 2001

본 논문은 다중 해상도 웨이브렛 변환을 이용하여 코로나 방전과 코로나방전 후 연면방전을 거치는 다중결함에 대한 방전전류펄스의 변화량을 시간 대역과 주파수 대역에서의 변화량을 분석하였다. 마더웨이브렛의 선정은 방전전류펄스의 형태를 고려하여 Daubechies 마더웨이브렛을 선정하였으며, 방전전류펄스는 이산 웨이브렛 변환을 이용하여 근사신호와 상세신호로 4단계까지 다중분해되었다. 이중 상세신호만을 이용하여 12개의 세그먼트로 나눈후 설정한 변수에 따라 그 패턴을 파악하였다. 그 결과 코로나 방전에서는 설정된 변수의 세그먼트 7, 8, 9, 10의 값이 방전의 진전에 따라 증가하였으므로 위상분포를 $210~330[^{\circ}]$분포를 특징지울 수 있고, 에폭시 절연체를 삽입한 다중결함에서는 연면방전의 특징에 기인하여 설정된 변수의 값이 대칭적인 패턴을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.489-492
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• 2005

본 논문은 웨이블릿 변환 특성을 기반으로 조명의 영향을 표현하는 표준 영상 왜곡 모델을 구축하여 조명 및 기타 영상의 왜곡에 강한 얼굴검출 기법을 제시한다. PC카메라 환경에서와 같이 입력 영상의 명암왜곡이 지속적으로 존재하는 응용에서는 히스토그램 평활화, 명세화와 같은 기존의 명암도 보정 방법으로는 효율적인 얼굴탐색이 어렵다. 따라서 입력 영상의 왜곡정보를 분석하고 이 정보가 입력 영상의 보정에 사용될 수 있다면 효율적인 얼굴검출이 수행될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 입력 영상의 웨이블릿 변환으로 얻어진 각 고주파 영역의 픽셀을 조사하여 원 영상의 가로, 세로, 대각선 방향의 에지 정보를 분석함으로써 현재 입력된 영상의 명암 상태를 확인하고, 얼굴특징요소 중 눈을 기준으로 검출을 수행하여 아주 어둡거나 밝은 환경에서도 얼굴검출 성능을 높이도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.64-67
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• 2004

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 기존의 방법들은 노이즈가 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 노이즈 환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.