• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제21권4호
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• pp.371-382
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• 2004

GPS 단일 주파수(L1) 수신기의 상대 측위 정밀도 향상을 위해 가중 평활화 기법(weighted smoothing technique)을 적용하고 다양한 기선에 대해 자료 처리를 수행하였다. C/A 코드를 이용한 의사거리의 측정 오차를 최소화하기 위하여 위상 가중 평활화 기법을 활용하였으며, 위상 신호의 끊김 현상으로 인한 결과를 보완하기 위해 위치 평활화 기법을 적용하였다. 대전에 위치한 IGS 기준점을 기점으로 중${\cdot}$장기선(5km, 10km, 30km, 40km, 150km)에 대해 자료 처리를 수행하였으며, 이때 기선에 따라 대기 모델(이온층${\cdot}$대류층)등 추가적인 오차 요인들을 고려하였다. 이 논문은 이러한 가중 평활화 기법을 활용하여 시간이 경과함에 따라 보다 안정적인 결과를 산출할 수 있었음을 제시하고 있으며, 사이클 슬립등 주의 환경에 민감한 오차들은 위치 평활화 기법을 써서 보완할 수 있음을 나타내고 있다. 이러한 결과들을 토대로 가중 평활화 기법을 실시간 응용분야는 물론 후처리 응용분야에도 적용이 가능함을 발견하였고, 이러한 기법들은 반송파 위상 자료를 이용하는 모호 정수 결정기술과 유사한 결과를 산출할 수 있어, 대체 기법으로 활용가능 할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1984년도 추계학술발표회논문집
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• pp.101-103
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• 1984

The proposed seal identification procedure consists of the thresholding smoothing, rotation, thinning, and matching techniques. The weighted map is constructed by ditance weighted correlation CK is computed. The CK is compared with the dicision constant Cs or Cd for the purpose of seal identification.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2023

본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.69-75
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• 1985

印章識別은 平滑化, 回轉 및 移動, 細線化整合技法의 순서로 수행된다. CCTV카메라에 入力된 印章映像은 A/D變換機와 8bit microcomputer에 의하여 $256{\times}256$畵素의 2進映像으로 변환한다. 두 映像을 定位置로 回轉시킨 후, 細線化過程을 거쳐 文字의 골격선을 찾는다. 畵素거리에 따라 Weight.를 정하고 distance-weighted Correlation, C를 계산한다. 계산된 $C^K$와 결정상수 $C_YES$, $C_NO$를 비교하여 印章을 識別한 결과 95%의 높은 識別率을 얻었고 한 개의 對象印章을 識別하는데 걸린 시간은 3분 이내였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-8
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• 2014

스마트폰의 전면 및 후면 카메라를 이용하여 동시에 획득한 전경 이미지와 배경 이미지에서, 전경 이미지의 일부분인 전경 물체를 추출하여 배경 이미지에 합성하는 방법을 제시한다. 최근의 고사양 스마트폰은 대개 두 개의 카메라를 가지고 있고, 사진을 촬영하는 과정에서 미리보기 화면을 제공한다. 전면 카메라로부터 전경 이미지를 획득하는 과정에서 미리보기 화면의 비디오에 대한 옵티컬 플로우를 이용하여 전경 물체를 추출한다. 추출된 전경 물체와 배경 화면을 단순히 합성한 후, 전경 물체와 배경화면의 경계에서 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 시각적으로 부드러운 경계를 갖는 합성을 수행한다. 화소 수준의 조밀한 옵티컬 플로우의 계산은 고사양의 스마트폰에서도 상당히 느리기 때문에, 전경 물체 추출을 위한 마스크의 계산을 저해상도에서 수행하여 계산시간을 크게 절약할 수 있다. 실험적 결과에 의하면 제안하는 방법은 더 적은 계산 시간을 사용하며, 널리 사용되는 Poisson 이미지 합성 방법에 비하여 시각적으로 더 우수한 결과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 Poisson 이미지 합성 방법에서 자주 관찰되는 색 번짐 결점을 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 제한적인 수준에서 극복할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2023

댐, 저수지 등 수자원 시스템분석 시 가장 기초가 되는 유입량 자료는 실측 수위(저수량)와 방류량을 역산하여 산정된다. 이 중 댐 수위는 수표면 진동으로 인해 변동이 크며, 특히, 급격한 수위 변화가 발생하는 홍수기에는 수위-저수량 변환 시 큰 오차가 발생하여 유입량 진동이 더욱 커지게 된다. 하지만 홍수기 저수지 운영 효과 분석 등 관련 연구를 위해서는 시간 간격이 짧은 10분 또는 1시간 단위의 유입량 자료가 필요함에 따라 관련 연구 수행 시 이동평균법(Moving Average) 등을 통해 실측 유입량 자료를 보정하여 사용하는 것이 일반적이다. 데이터 평활화를 위해 이동평균법을 적용하면 데이터의 변동을 효과적으로 줄일 수는 있지만 실측자료와 비교하였을 때 첨두 유입량이 큰 폭으로 감소하거나, 첨두 유입량 발생시간이 지체되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 저수지 유입량과 같이 변동이 큰 수문자료의 평활화를 위해 가우시안 가중 이동평균법(Gaussian-weighted moving average technique), 사비츠키-골레이 필터링기법(Savitzky-Golay filtering technique) 등 필터링 기법을 댐 유입량 보정에 적용하고, 이에 따른 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2020년 8월에 발생한 홍수사상을 대상으로 충주댐, 합천댐 등 다목적댐 유입량 자료를 수집하고, 보정을 수행하였다. 필터링 기법의 적용 효과 분석을 위해서는 실측자료와 이동평균법을 적용하여 보정한 결과와 비교하였고, 추가적으로 비교적 변동이 작은 일 단위 유입량 자료와의 양적 비교를 진행하였다. 그 결과 이동평균법을 적용하였을 때보다 필터링 기법을 적용하였을 때 실측자료와의 양적 차이가 작고, 첨두 유입량 및 첨두 유입 발생시간에서도 차이를 큰 폭으로 감소시킬 수 있는 것으로 확인되었다.