북한은 대한민국 지역시간으로 2017년 9월 3일 12시 30분 함경북도 길주군 풍계리 핵실험장에서 6차 지하핵실험을 실시하였다. 북한 6차 핵실험의 실체파 규모 측정에 있어서 미국지질조사국은 $m_b$ 6.3으로 발표한 반면 UN 산하 포괄적핵실험금지조약기구는 $m_b$ 6.1로 발표하여 상이한 값을 제시하였다. 본 연구에서는 이러한 규모의 차이를 규명하고 규모계산을 검증하고자 하였다. 이를 위해 진앙이 200 m 상호 이격된 5차 핵실험과 6차 핵실험의 지진원 상대비율을 30개 광대역 지진관측소 자료를 이용하여 측정하였다. 지진원 상대비율 측정을 통해 5차 핵실험에 대비한 6차 핵실험의 진폭변화가 주파수 영역에서 어떠한 양상을 보이는지 분석하고 실체파 규모 계산의 기준이 되는 1 Hz에서의 실체파 규모 $m_b$의 증가량을 계산하였고 이를 미국지질조사국과 포괄적핵실험금지조약기구에서 발표한 북한 5차 핵실험 대비 6차 핵실험의 실체파 규모 증가량과 비교하였다.
파형부호화법은 음성신호에서 잉여성분 제거과정을 통해 유용한 파형의 꼴을 단순히 보존하는 방법이다. 음성합성분야에서 고음질의 파형부호화법은 분석에 의한 합성방식으로 주로 적용된다. 그렇지만 이러한 부호화법에서 파라미터들은 여기용과 성도 여파기용으로 분리되지 않기 때문에 이 파형부호화법을 규칙에 의한 합성 방식으로 사용하기는 어렵다. 파형부호화합을 규칙합성에 적용하려면 운율조절을 위해 피치변경법이 필요하다. 본 논문에서는 시간축 스케일링과 주파수상에서의 스펙트럼 보정을 통해 파형부호화법에서 피치를 변경할 수 있는 새로운 피치변경법을 제안하였다. 이 방식은 파형의 위상성분을 보존하는 시간-주파수 혼성법이고, 50%의 피치변경을 수행하였을 때 2.5%정도의 스펙트럼 왜곡을 나타내었다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해서 웨이블릿 변환에 기초한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 이미지의 중요한 성분인 저주파 성분을 비롯한 각 대역의 가능한 모든 위치에 다양한 가중치와 임계값을 적용하는 워터마크 삽입방법을 통하여 손실압축, 고의적인 영상의 변형 등 각종 공격에 대하여 상반관계에 있는 비가시성과 강인성을 만족하는 워터마크 양에 대한 적정선과 삽입대역을 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법이 적정한 워터마크 삽입영역과 적절한 워터마크양을 찾을 수 있음을 실험을 통하여 입증하였다.
본 논문은 디지털 콘텐츠 제작자에 대한 저작권관리(DRM:Digital Right Management)의 한 요소기술인 워터마크 기법으로서 주파수 공간에서의 이산웨이브릿변환을 사용하여 새로이 제안한 것이다. 본 논문에서 새로이 제안한 워터마크 삽입 및 검출 알고리즘은 에지와 스팩트럼확산 기술을 사용하여 워터마크 시퀀스를 생성하고, 이산웨이브릿 변환을 이용해서 구성하였다. 본 논문에서 제안한 방법에 대하여 여러 가지 공격을 시도한 결과 Lenna 영상을 이용한 cox의 유사도 측정값은 6이상이고, PSNR은 40dB 이상이었으며, JPEG과 COLLUSION, CLIPPING, SCALING 등에서 워터마크 기술의 다양한 평가기준에 만족하는 것을 보여주었으며, 무감지성, 강인성, 기밀성 그리고 디지틀 콘텐츠 유통의 안정성을 보장하는 방법으로서 타당함을 입증하였다.
일상생활에서 대부분의 정보는 시각에 의해 얻어지고 있으므로 영상 정보 처리에 관한 연구는 오래 전부터 행하여져 왔다. 영상을 디지털 정보로 표현하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하거나 전송하기 위해 데이터 압축이 필수적이다. 최근에 이르기까지 영상 압축 표준안에 채택된 대부분의 영상 압축기법들은 영상을 이루는 각 픽셀간의 상관관계를 주파수 영역으로 변환하여 압축하는 변환 부호화 방법들이 주종을 이루어 왔다. 이 방법은 약 20:1 이상의 압축비에서는 복원 영상의 왜곡 정도가 심하게 나타나며, DCT을 근간으로 하는 경우에 화질을 열화 시키는 블록킹 현상이 두드러지게 나타나는 것으로 알려져 있다. 이에 전처리과정으로 원영상을 축소 변환 후, 쿼드트리 분할 기법을 적용함으로써 압축율을 높이고, 가변적으로 크기변환과 오프셋 비트의 크기를 적용하여 효율적인 압축율을 얻기 위한 조건에 대해 연구한다.
본 논문에서는 시각적으로 인식 가능한 패턴 워터마크를 영상의 중간 주파수 대역에 삽입하는 방법을 제안한다. 영상의 저작권 보호를 위해 웨이브릿 변환 영역의 LH2, HL2, HH2의 부대역에 이진영상 워터마크를 삽입하였다. 제안한 방법의 강인성을 실험하기 위해 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 제안한 방법의 실험 결과 높은 화질로 워터마크가 인지되어 다양한 공격에 대해서 강인함이 입증되었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
제3기 결정질 응회암에서 발달하는 미세균열 모집단의 길이분포에 대한 스케일링 성질을 조사하였다. 15개 방향각 및 5개 그룹 (I~V)에 대한 길이범위의 분포도에서 미세균열의 방향성에 따른 평균길이의 체계적인 변화가 나타난다. 분포도는 거의 남-북방향을 경계로 하여 좌우 대칭형태를 취하는 것이 특징이다. 미세균열의 모집단에 대한 길이-누적빈도 도표의 전 영역은 상관곡선의 분포양상에 의하여 3개 구간으로 구분할 수 있다. 특히, 5개 그룹에 대한 각 도표의 선형의 중앙구간은 멱함수 분포를 지시한다. 5개 그룹에 대한 중앙의 선형구간의 빈도비는 46.6%~67.8T의 범위이다. 한편 각 그룹에 대한 선형의 중앙구간의 기울기는 그룹 V($N60{\sim}90^{\circ}E$, -2.02) > 그룹 IV($N20{\sim}60^{\circ}E$, -1.55) > 그룹 I($N60{\sim}90^{\circ}W$, -1.48), 그룹 II($N10{\sim}60^{\circ}W$, -1.48) > 그룹 III($N10^{\circ}W{\sim}N20^{\circ}E$, -1.06)의 순으로 나타난다. 거의 멱함수의 길이분포를 따르는 부집단(5개 그룹)에서는 지수(-1.06~-2.02)의 범위가 넓다. 5개 그룹간의 이러한 지수의 상대적인 차이는 방향성 효과의 중요성을 강조한다. 또한, 곡선의 하부에서의 기울기의 분리는 보다 긴 미세균열의 급격한 발달을 대변하며, 멱함수 지수의 감소로 반영된다. 특히, 이러한 분포양식은 $N10{\sim}20^{\circ}E,\;N10{\sim}20^{\circ}W$ 및 $N60{\sim}70^{\circ}W$의 방향각에 대한 도표에서 볼 수 있다. 이들 3개 방향각은 연구지역 일대에서 발달한 단층의 주방향과 부합한다. 15개 방향각에 대한 길이-누적빈도 도표의 개개 특성을 보여주는 분포도를 작성하였다 상기한 도표들을 3개 그룹(A, B and C)의 범주에 따라 배열함으로서 이들 그룹간 길이-빈도 분포의 차이를 용이하게 도출할 수 있다. 분포도는 미세균열 조들에 대한 개별적인 분리의 중요성을 보여준다. 관계도에서, 보다 짧은 미세균열의 출현빈도는 그룹A > 그룹 B > 그룹 C의 순서를 보인다. 이들 3가지 유형의 분포양상은 미세균열이 성장하는 동안 발생한 과정들에 대한 중요한 정보를 드러낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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