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수치 데이터를 근거로 선형 히스토그램을 생성하는 선형 히스토그램 생성 모듈;상기 생성된 선형 히스토그램에서 각 정의역 구간의 치역값을 순서대로 합하여 평균 치역값과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 상기 선형 히스토그램의 치역값을 재분배하여 평활화된 비선형 히스토그램을 생성하는 비선형 히스토그램 생성 모듈; 및상기 비선형 히스토그램에서 특징값들을 샘플링하고, 각 특징값의 보간함수를 결정한 후, 각 특징값과 해당 보간함수를 이용하여 각 특징값에 대한 비선형 히스토그램 값을 산출하고, 각 특징값과 해당 비선형 히스토그램 값을 이용하여 변환함수를 생성하는 변환함수 생성 모듈;을 포함하되상기 변환함수 생성 모듈은,상기 비선형 히스토그램에서 특징값들을 샘플링하는 특징값 샘플링부;상기 샘플링된 각 특징값들에 대해, 해당 특징값이 포함된 정의역 구간의 보간함수가 상기 비선형 히스토그램에 저장되어 있는지의 여부를 이용하여 각 특징값에 대한 보간함수를 결정하는 보간함수 결정부;각 특징값과 상기 특징값별로 결정된 보간함수를 이용하여 해당 특징값에 대한 비선형 히스토그램 값을 산출하는 비선형 히스토그램 값 산출부; 및상기 특징값과 상기 비선형 히스토그램 값을 이용하여 변환함수를 생성하는 변환함수 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 비선형 히스토그램 생성 모듈은 상기 선형 히스토그램에서 치역값이 큰 정의역 구간은 해당 치역값이 상기 평균 치역값이 되도록 선형으로 해당 정의역 구간을 복수개의 정의역 구간으로 나누고, 치역값이 작은 정의역 구간들은 해당 치역값이 상기 평균 치역값이 되도록 하나의 정의역 구간으로 합쳐서 평활화된 비선형 히스토그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 장치
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제2항에 있어서,상기 비선형 히스토그램 생성 모듈은 치역값이 작은 정의역 구간들을 하나의 정의역 구간으로 합칠 경우, 해당 정의역 구간에 대한 데이터 값의 분포를 선형, 로그, 지수 함수 중 하나로 저장하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 비선형 히스토그램 생성 모듈은,상기 선형 히스토그램에서 각 정의역 구간의 치역값들에 대한 평균 치역값을 계산하는 평균 치역값 계산부;상기 선형 히스토그램의 각 정의역 구간에 대한 치역값을 순서대로 합하여 그 값이 상기 평균 치역값 이상인 경우, 해당 정의역 구간을 새로운 정의역 구간으로 결정하는 정의역 구간 결정부; 및상기 결정된 정의역 구간에 대해 치역값이 상기 평균 치역값으로 이루어진 비선형 히스토그램을 생성하는 비선형 히스토그램 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 장치
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제4항에 있어서, 상기 정의역 구간 결정부는 [S1, ES+(EE-ES)*(SUM-MEAN)/RANGE]을 이용하여 정의역 구간을 결정하되,상기 S1은 시작하는 정의역 구간의 시작 값, ES는 마지막으로 합한 정의역 구간의 시작 값, EE는 마지막으로 합한 정의역 구간의 종료 값, SUM은 치역값의 합, MEAN은 평균 치역값, RANGE는 해당 구간의 치역 값인 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 장치
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제5항에 있어서,상기 정의역 구간 결정부는 상기 (SUM-MEAN)/RANGE의 값이 0
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제1항에 있어서,상기 보간함수 결정부는, 상기 샘플링된 각 특징값들에 대해, 해당 특징값이 포함된 정의역 구간의 보간함수가 상기 비선형 히스토그램에 저장되어 있는 경우, 상기 비선형 히스토그램에 저장된 데이터값 분포 함수를 보간함수로 결정하고, 상기 비선형 히스토그램에 저장되어 있는 않은 경우, 선형함수를 보간함수로 결정하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 장치
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변환함수 생성 장치가 변환함수를 생성하는 방법에 있어서,(a) 수치 데이터를 근거로 선형 히스토그램을 생성하는 단계;(b) 상기 생성된 선형 히스토그램의 치역값을 재분배하여 평활화된 비선형 히스토그램을 생성하는 단계; 및 (c) 상기 비선형 히스토그램에서 특징값들을 샘플링하고, 각 특징값과 해당 보간함수를 이용하여 각 특징값에 대한 비선형 히스토그램 값을 산출한 후, 각 특징값과 해당 비선형 히스토그램 값을 이용하여 변환함수를 생성하는 단계;를 포함하되,상기 (c) 단계는, 상기 비선형 히스토그램에서 특징값들을 샘플링하는 단계;상기 샘플링된 각 특징값들에 대해 해당 특징값이 포함된 정의역 구간의 보간함수가 상기 비선형 히스토그램에 저장되어 있는지의 여부를 이용하여 각 특징값에 대한 보간함수를 결정하는 단계;각 특징값과 상기 특징값별로 결정된 보간함수를 이용하여 해당 특징값에 대한 비선형 히스토그램 값을 산출하는 단계; 및 각 특징값과 해당 비선형 히스토그램 값의 쌍을 이용하여 변환함수를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 방법
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제9항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 상기 선형 히스토그램에서 치역값이 큰 정의역 구간은 해당 치역값이 평균 치역값이 되도록 선형으로 해당 정의역 구간을 복수개의 정의역 구간으로 나누고, 치역값이 작은 정의역 구간들은 해당 치역값이 평균 치역값이 되도록 하나의 정의역 구간으로 합쳐서 평활화된 비선형 히스토그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 방법
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제10항에 있어서,상기 치역값이 작은 정의역 구간들을 하나의 정의역 구간으로 합칠 경우, 해당 정의역 구간에 대한 데이터 값의 분포를 선형, 로그, 지수 함수 중 하나로 저장하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 방법
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제9항에 있어서,상기 (b) 단계는, 상기 선형 히스토그램에서 각 정의역 구간의 치역값들에 대한 평균 치역값을 계산하는 단계;상기 선형 히스토그램의 각 정의역 구간에 대한 치역값을 순서대로 합하여 그 값이 상기 평균 치역값 이상인 경우, 해당 정의역 구간을 새로운 정의역 구간으로 결정하는 단계; 및 상기 결정된 새로운 정의역 구간에 대해 치역값이 상기 평균 치역값으로 이루어진 비선형 히스토그램을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 방법
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제12항에 있어서,상기 새로운 정의역 구간은 [S1, ES+(EE-ES)*(SUM-MEAN)/RANGE]에 의해 결정되되, 상기 S1은 시작하는 정의역 구간의 시작 값, ES는 마지막으로 합한 정의역 구간의 시작 값, EE는 마지막으로 합한 정의역 구간의 종료 값, SUM은 치역값의 합, MEAN은 평균 치역값, RANGE는 해당 구간의 치역 값인 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 방법
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제13항에 있어서, 상기 (SUM-MEAN)/RANGE의 값이 0
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제9항에 있어서,상기 보간함수를 결정하는 단계는, 상기 샘플링된 각 특징값들에 대해 해당 특징값이 포함된 정의역 구간의 보간함수가 상기 비선형 히스토그램에 저장되어 있는 경우, 상기 비선형 히스토그램에 저장된 데이터값 분포 함수를 보간함수로 결정하고, 상기 비선형 히스토그램에 저장되어 있는 않은 경우, 선형함수를 보간함수로 결정하는 것을 특징으로 하는 변환함수 생성 방법
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