Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.65-75
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2012
실험영역을 벗어난 점에서의 분산을 최소화 하는 외삽-최적의 문제는 모형의 불확실성을 내재하고 있다. 즉, 실험영역을 벗어나게 되면 모형의 불확실성이 높아지므로 모형의 타당성 여부를 진단하여야 한다. 본 연구에서는 외삽(extrapolation) 문제하에서 기본적인 3가지 실험, 즉 제약 실험과 최대최소 실험, 그리고 복합실험 등을 융합한 새로운 제약조건형의 실험 2가지를 제안하였다. 그리고 실험영역의 바깥에 위치한 점의 위치가 실험영역을 얼마나 벗어나느냐에 따른 실험결과에 대한 영향력도 고려하여 보았다. 문제의 특성상 유전 알고리즘을 이용하여 해를 구하였다.
실험영역을 벗어나는 점에 해당하는 반응값 예측을 위한 최적실험을 고려할 때 실험에 필요한 받힘점을 위한 실험기준을 선택하는 경우 매우 신중하여야 한다. 왜냐하면 가정한 모형과 오차구도가 실험영역을 벗어나도 타당하다는 가정을 하여야 되기 때문이다. 따라서 기존문헌의 외삽최적의 실험기준을 이러한 상황에 맞게 설계될 수 있도록 수정하였다. 본 연구에서는 maximin방법을 적용하여 새로운 실험기준의 특징 및 강건성을 단순회귀모형과 이차회귀모형을 기준으로 검정하였다.
실험영역을 벗어나는 다중 외삽점들에 관한 실험설계를 기획하는 경우 실험자는 종종 어느 외삽점에 더 많은 노력을 집중하여야 하는지 주어진 모형이 있다하더라도, 고민하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 상황에 관한 실험설계 문제를 다루었다. 첫 번째는 주어진 모형이 실험영역을 벗어나더라도 모형이 타당한 경우 다중 외삽점에 관한 실험설계고 다른 하나는 그렇지 않은 경우이다. 첫 번째인 경우는 비교적 기존 문헌에서 알려진 방법들이 적용될 수 있으나 그렇지 않은 경우 즉, 모형의 타당성이 의심되는 경우는 다른 실험설계기준을 제시하여야 한다, 본 연구는 이와 관련 다양한 하이브리드 방법을 제시하여 다중 외삽점에서의 문제가 어떻게 모형 불확실성하에서 전개되어야 하는지 다루어 보았다, 이를 위해 서치알고리즘의 하나인 유전알고리즘을 적용하였다. 왜냐하면 전통적인 교환알고리즘의 복잡성보다는 유전알고리즘의 효율성이 더 뛰어났다고 보기 때문이다.
본 논문은 파동장의 심도방향으로의 외삽(extrapolation) 을 사용한 데이터밍 기법을 소개한다. 개발된 기법은 phase-shift, split-step, 또는 유한차분과 같은 다양한 파동장 외삽기법들을 사용할 수 있다. 데이터밍 알고리즘을 유도하기 위해, 우선 평면에 정의 되어 있는 파동장을 임의의 굴곡을 갖는 면으로 외삽을 수행하는 모델링 연산자를 대수학적으로 구한 후, 본 모델링 연산자에 어드조인트(adjoint)관계에 있는 연산자를 대수학적으로 구하여 데이터밍 연산자를 얻었다. 다양한 외삽방법을 사용한 데이터밍 알고리즘의 실험에서 매우 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 개미 집단을 외삽한 새로운 적응형 유전 알고리즘을 제안하고, 최적해로의 수렴이 어려운 여러 가지 대표적인 함수들에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 우성 형질의 유전 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적해에 수렴하며 파라미터 값에 따른 유연성을 가지고 있는 알고리즘임을 확인하였다.
움직임 보상 외삽 기법은 전송중 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템(distributed video coding:DVC)의 부가 정보(side information) 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 다양한 움직임 보상 외삽기법의 성능을 평가하고 정방향과 역방향 움직임 예측을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 모의 실험결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 임의 형태 영상 영역에 대한 변환 부호화 회로를 설계하고 구현하여 동작을 확인한다. 설계된 회로는 순방향 변환 부호화 회로와 역방향 변환 부호화 회로로 구성된다. 순방향 변환 부호화 회로에서는 영상 영역을 구성하는 화소들을 변환 블록의 가장 자리로 이동시킨 후, 비어 있는 부분을 화소 평균값으로 외삽한다. 그리고 변환을 실행한 후 외삽된 부분의 변환 계수들을 삭제한다 역방향 변환 부호화 회로에서는 먼저 삭제된 변환 계수들물 복원한 후에 역변환 과정을 수행하며, 역변환 계수들 중 복원된 부분의 계수들을 삭제한다. 모의 실험을 통해 본 논문에서 설계된 변환 부호화 회로가 특히 낮은 비트율에서 우수한 압축 성능을 갖는 것을 볼 수 있다.
움직임 보상 외삽 기법은 움직임 보상 보간 기법에 비해서 과거의 프레임만 사용하기 때문에 성능은 다소 떨어지지만, 전송 중에 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템의 부가 정보 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 보상 외삽 기법의 성능을 평가하고 순방향과 역방향 움직임 추정을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 순방향과 역방향 움직임 추정을 통해 두 개의 프레임을 생성하여 두 프레임의 화소값의 평균을 현재 프레임으로 한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 블록 현상이 감소하고 우수한 PSNR 성능을 보임을 확인하였다.
2-부톡시에탄올(2-butoxyethanol)에 대한 생물학적 노출지수 설정에 필요한 자료는 상당수 존재한다. 다양한 실험실 및 직업적 현장연구는 2-butoxyethanol에 노출된 후 소변에서 butoxyacetic acid의 배설을 조사하여 생물학적 노출지수를 구축할 데이터베이스를 제공하였다. 실험실 연구는 작업시간 동안보다는 짧은 시간을 노출시킨다. 휴식 중에 실시한 실험 자료들을 20ppm에 8시간 노출로 외삽하면 작업시작 종료 시점의 소변 중 butoxyacetic acid의 농도가 각각 192, 272, 190 mg/g creatinine이었다. 작업부하 30 watts와 50 watts의 연구 결과를 외삽하면 각각 304 butoxyacetic acid/g creatinine과 313 butoxyacetic acid/g creatinine이었다. 작업현장 연구는 소변을 가수분해시킨 후 총 butoxyacetic acid의 검출 범위가 광범위할 것으로 예상된다. 이러한 외삽의 결과는 일반적으로 1ppm 미만의 노출에서 나온 것이라는 점에 유의해야 한다. 피부 흡수의 가능성과 2-butoxyethanol의 상대적으로 낮은 휘발성을 감안할 때 현장 연구에서는 피부 경로가 흡입 연구보다 더 중요할 수 있다. 따라서 현장 조사는 휴식을 취한 자원봉사자를 대상으로 실시한 흡입 연구와 비교하면 소변 중 butoxyacetic acid 농도를 과대평가하는 경향이 있다. 활용 가능한 시뮬레이션 연구에서 휴식 시 2-butoxyethanol의 TLV-TWA 20ppm에 8시간 전신(흡입과 피부) 노출되는 경우 가수분해된 총 butoxyacetic acid가 210 mg/g creatinine이 예상되고 작업부하 50 watts에서는 373 mg/g creatinine이 예측된다. 50 watts의 작업량으로 20ppm에서 8시간 노출되는 경우 생물학적 노출지수(BEI)는 약 400 mg/g creatinine일 것이다. 그러나 생물학적 노출지수는 외삽에 대한 불확실성, 심각한 피부 노출 및 작업장 노출평가 자료의 부족을 반영하여 200 mg butoxyacetic acid/g creatinine으로 설정하였다. 인용한 자료들의 한계에도 불구하고 자원 봉사자 연구와 시뮬레이션 연구의 자료들이 일치성이 있었다. 연구에 따르면 butoxyacetic acid는 측정 가능한 양으로 존재하며 작업 교대 중에 검출될 수 있는 충분한 시간의 반감기를 가지고 있다. Sakai 등의 연구 자료와 일부 모델링 자료에서 노출농도가 높은 경우 주중에 약간의 축적 가능성을 보고하였지만 작업장에서 일반적으로 노출되는 농도 범위에서는 누적이 예상되지 않으며 작업 종료 후에 소변시료를 채취하는 것이 바람직하다. 대다수의 연구에서 소변 중 butoxyacetic acid 농도 수준의 개인 간 다양성을 보고하였다. 또한 대부분의 작업현장 연구에서는 2-butoxyethanol의 주변 환경 농도수준과 소변 중 butoxyacetic acid 수준에 유의한 상관관계를 발견하지 못하였다. 상호 연관성이 결여된 원인은 대부분 피부 노출의 영향으로 추정하였다. 개인 보호 장갑을 착용한 근로자들에게서는 유의한 상관관계가 발견되었다.
영상 인페인팅(image inpainting)은 영상에서 훼손된 부분을 복원하거나 영상 내의 불필요한 문자나 특정 물체를 제거한 후 삭제된 영역을 자연스럽게 채우기 위해 널리 사용되는 기법이다. 예제기반 인페인팅은 비어있는 영역에서 어떤 부분부터 채울 것인지를 결정하는 패치 우선순위 결정과 결정된 패치를 어떤 패치로 채울 것인지 결정하는 패치탐색의 두 부분으로 구성되어 있다. 기존 예제기반 인페인팅에서는 패치 내의 알고 있는 영역의 화소 값만을 이용하여 유사패치를 탐색한다. 이는 패치의 일부분만 이용하여 비교하게 되므로 비교 대상이 아닌 영역에 상관성이 없는 화소 값을 갖는 패치가 선택될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 패치외삽을 이용한 예제기반 인페인팅 방식을 제안한다. 제안 방식은 우선순위가 결정된 패치에 대해 패치 내 이미 알고 있는 영역의 화소 값을 이용하여 패치 내 비어있는 영역의 화소 값을 외삽 방식으로 예측치를 구하여 채운 후 유사 패치를 탐색한다. 실험 결과를 통해 제안방식이 기존 예제기반 인페인팅 방식에 비해 자연스러운 결과 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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